Abstrak  –  Dalam  rangka  pembangunan  sumber  daya manusia  terutama  dalam  dunia  pendidikan  yang  akan mempengaruhi cara dan sistem pencapaian pembelajaran.  Guru  merupakan  salah  satu  yang  paling utama dalam memajukan dunia pendidikan yaitu untuk sekolah  dan  peserta  didik.  SMA  Markus  Tangerang sampai  saat  ini  belum  ada  sistem  yang  mendukung dalam menentukan guru berpresetasi dalam meningkatkan  sumber  daya  dalam  hal  mengajar  siswa. Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini  untuk  membangun aplikasi sistem pendukung keputusan yang memberikan rekomendasi pemilihan atau penentuan guru berpresetasi di SMA Markus Tangerang, diakses secara cepat, langsung dan akurat dalam menentukan hasilnya. Metode  yang  digunakan  ialah  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk memberikan alternatif penilaian  guru  berprestasi.  Hasil  dari  penelitian  ini dalam  penentuan  kriteria  di  SMA  Markus  Tangerang menggunakan  5  (lima)  parameter  yaitu  pedagogik, kepribadian,  profesional  social,  absen  dan  sub  kriteria yang digunakan ialah sakit, ijin dan alpa.
Kata  Kunci  –  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Guru Berprestasi, AHP dan SAW
Abstract  -  In  the  context  of  the  development  of  human resources,  especially  in  the  world  of  education,  that  will affect  the  ways and  systems  of  learning  achievement.  The teacher  is  one  of  the  most  important  in  advancing  the world of education, namely for schools and students. Until now,  Markus  High  School  in  Tangerang  does  not  have  a system to support the determination of teachers to increase their teaching resources. The purpose of this research is to develop a decision support system application that provides recommendations  for  the  selection  or  determination  of teachers with a mark at SMA Markus Tangerang, accessed quickly, directly and accurately in determining the results. The  method  used  is  the  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  to provide an alternative assessment of achievement teachers. The  results  of  this  study  in  determining  the  criteria  in Markus High School Tangerang using 5 (five) parameters, namely  pedagogic,  personality,  social  professional, absence  and  sub-criteria  used  are  illness,  permission  and negligence.
Keywords - Decision Support System, Teacher Achievement, AHP and SAW.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  yang sangat  pesat  dan  berpengaruh  dalam  rangka  pembangunan sumber  daya  manusia  terutama  dalam  dunia  pendidikan merupakan  sarana  dan  wahana  yang  sangat  baik  dalam pembinaan  sumber daya  manusia.  Oleh  karena  itu, didalam Pendidikan  harus  ada  perubahan  guna  untuk  memiliki sumber  daya  manusia  yang  berkualitas.  Dalam  dunia pendidikan  diperlukan figure seorang  pendidik  yang berkualitas.  Tugas  utama  guru  adalah  mengajar,  mendidik, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai, dan mengevaluasi  peserta  didik.  Berdasarkan  buku  pedoman Penilaian  Guru  Berprestasi.  Penilaian  guru  berprestasi dimaksudkan  antara  lain  untuk  mendorong  motivasi, dedikasi,  loyalitas,  dan  profesionalisme  guru,  yang diharapkan  akan  berpengaruh  positif  pada  peningkatan kinerja
SMA  Markus  Tangerang  merupakan  salah  satu  sekolah swasta  yang  terletak  di  Kota  Tangerang  serta  mulai beroperasi pada tahun 1983. Walaupun sekolah ini terbilang sudah  tua,  kemampuan  para  siswanya  sangat  baik  dalam bidang akademik maupun non-akademik. Hal ini tidak dapat tercapai tanpa adanya tenaga pendidik / guru yang memiliki kompetensi  tinggi.  Guna  mendukung  hal  ini  maka  dibuat sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  penentuan  guru berprestasi  SMA  Markus  Tangerang.  Berdasarkan  hasil wawancara  dengan  Kepala  SMA  Markus  bahwa  yang menjadi  masalah  disekolah  ini  belum  adanya  system penentuan  guru  berprestasi  disekolah  saat  ini.  Sehingga penulis  disini  membuat  sistem  pendukung  keputusan penentuan  guru  berprestasi  dengan  metode  AHP  dan  SAW pada  SMA  Markus  Tangerang.  Pada  perhitungan  dengan sistem itu menggunakan kriteria yang ditentukan. Berdasarkan  latar  belakang  masalah  dalam  penentuan  guru berprestasi pada SMA Markus Tangerang.
Penulis  merancang  dan  mengimplementasikan  sistem pendukung  keputusan  dan  menentukan  Parameter  dan  sub Parameter dalam penentuan guru berprestasi.
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  diharapkan dapat  memberikan  alternatif  teknologi  yang  dapat  dipakai dalam  hal  penentuan  guru  berprestasi  di  SMA  Markus
R. Didik Heriyantoro 1 , M. Iqbal Dzulhaq 2 , Lusya Santi Mawarni Silitonga 3, 2 Dosen STMIK Bina Sarana Global, 3 Mahasiswa STMIK Bina Sarana Global Email: 1 didik@stmikglobal.ac.id, 2 abi.misykat.mishbah@gmail.com, 3 lusyamawarnisilitonga@gmail.com

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi dengan Metode AHP dan SAW pada SMA Markus Tangerang

## pada SMA Markus Tangerang
Tangerang,  sehingga  dengan  mudah  cara  menentukan  guru berprestasi  tanpa  harus  menunggu  lama  dan  dapat  diupdate secara realtime .  Hal  ini  tentu  meringankan  tugas  Kepala Sekolah  dan Staff Tata  Usaha  dalam  hal  Penentuan  guru Berprestasi  karena  data  dapat  diunduh  kapan  saja  dan dimana saja.
Dalam  permasalahan  tersebut  penulis  menggunakan metode AHP [1] dan SAW dalam penentuan Guru berprestasi. Menggunakan  dua  metode  dengan  tujuan  untuk  menjadi tolak  ukur  dan  perbandingan  jikalau  hasil  dari  satu  metode yang ditampilkan tidak sesuai dengan keinginan, maka dapat menggunakan  metode  yang  satunya.  Kedua  metode  ini sangat  cocok  karena  guru  dapat  menentukan  sendiri  faktor apa  saja  yang  diinginkan  dan  juga  berapa  tingkat kepentingan terhadap faktor tersebut.
Sistem  pendukung  keputusan [2] ini  menggunakan  salah satu  media  website  atau  internet  supaya  guru  yang berprestasi  dapat  menggunakannya  kapan  saja  dan  dimana saja  dengan  memasukan data faktor  atau  kriteria dan  daftar rumah yang hendak akan dibeli. Sistem ini dibangun dengan menggunakan Visual Studio Code [3] , Python sebagai bahasa pemrogramannya  dan  juga  MySQL sebagai  databasenya. Sistem ini juga akan memberikan kriteria dan mengeluarkan suatu  alternatif  keputusan  sebelum  menentukan  guru  yang berprestasi.
Tujuan  dan  manfaat  dalam  penelitian  ini  yaitu menentukan guru berprestasi yang sesuai kriteria kebutuhan sehingga  dapat  dijadikan  penunjang  dalam  mengambil keputusan sebelum menentukan guru berprestasi.

## II. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  penulis  dalam pelaksanaan penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Studi  Literatur,  pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan dan  mempelajari  bahan  referensi  seperti  dokumen  dan literatur  yang  berkaitan  dengan  topik  penelitian. Literatur  yang  dijadikan  bahan  referensi  dapat  berupa buku,  skripsi,  jurnal,  artikel,  dan  beberapa  sumber lainnya yang diperoleh dari internet.
2.  Analisis  Masalah,  pada  tahap  ini  penulis  melakukan analisis  terhadap  literatur  yang  sebelumnya  telah dikumpulkan  untuk  memperoleh  pemahaman  mengenai metode  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  dan  masalah yang ingin diselesaikan dalam penelitian ini.
3.  Implementasi,  pada  tahap  ini  dilakukan  proses implementasi  algoritma  dengan  metode  AHP [ dan SAW [4] dalam  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database MySQL.
4.  Pengujian, pada tahap ini dilakukan pengujian data yang telah  ada  untuk  memastikan  bahwa  implementasi algoritma  dengan  metode  AHP  dan  SAW  dalam  sistem pendukung keputusan penentuan guru berprestasi  sudah
memberikan  hasil  yang  sesuai  dengan  perhitungan  pada masing-masing metode sudah benar dan tepat.
Teori-teori  yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1. Sistem  pendukung  keputusan  ( Decision  Support System )  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  terlebih  untuk  memilih  rumah  karena sistem  tersebut  mendukung  atau  memberikan alternatif  solusi  atas  suatu  permasalahan  yang tujuannya  menyediakan  informasi  dan  memberikan prediksi  berupa  rekomendasi  terbaik  agar  dapat melakukan  pengambilan  keputusan  secara  efektif dan efisien.
Tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan  adalah membantu  manajer  dalam  pengambilan  keputusan atas masalah, memberikan dukungan atas pertimbangan  manajer  yang  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer, peningkatan produktivitas dan daya saing.
2. Metode AHP suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan masalah  multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki,  menurut  Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan  yang kompleks  dalam  suatu  struktur  multilevel  dimana level  pertama  adalah  tujuan,  yang  diikuti  level faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.  Dengan hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat diuraikan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur  dan  sistematis.  AHP  sering  digunakan sebagai  metode  pemecahan  masalah  dibanding dengan  metode  yang  lain  karena  alasan-alasan sebagai berikut: 1) Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi  dari  kriteria  yang  dipilih,  sampai  pada subkriteria yang paling dalam. 2) Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih  oleh pengambil  keputusan.3)  Memperhitungkan  daya tahan  output  analisis  sensitivitas  pengambilan keputusan. [6]
Berikut  beberapa  kelebihan  dari  AHP:  1)  kesatuan (Unity) AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami. 2) kompleksitas (Complexity) AHP  memecahkan  permasalahan  yang  kompleks melalui  pendekatan  system  dan  pengintegrasian secara deduktif.
3)  Saling  ketergantungan  (Inter  Dependence)  AHP dapat  digunakan  pada  elemen-elemen  sistem  yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.
4)  Struktur  Hirarki  (Hierarchy  Structuring)  AHP mewakili  pemikiran  alamiah  yang  cenderung mengelompokkan elemen  sistem  ke  level-level  yang  berbeda  dari masing-masing level berisi elemen yang serupa.  5) Pengukuran  (Measurement)  AHP  menyediakan skala  pengukuran  dan  metode  untuk  mendapatkan prioritas.  6)  Konsistensi  (Consistency)  AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian  yang  digunakan  untuk  menentukan prioritas.  7)  Sintesis  (Synthesis)  AHP  mengarah pada  perkiraan  keseluruhan  mengenai  seberapa diinginkannya  masing-masing  alternatif.  8)  Trade Off AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktor- faktor  pada  sistem  sehingga  orang  mampu  memilih altenatif  terbaik  berdasarkan  tujuan  mereka.  9) Penilaian dan Konsensus (Judgement and Consensus)  AHP  tidak  mengharuskan  adanya  suatu konsensus,  tapi  menggabungkan  hasil  penilaian yang  berbeda.  10)  Pengulangan  Proses  (Process Repetition)    AHP  mampu  membuat  orang menyaring  definisi  dari  suatu  permasalahan  dan mengembangkan  penilaian  serta  pengertian  mereka melalui proses pengulangan. [7]
Sedangkan  beberapa  kelemahan  dari  AHP  ialah 1)  Ketergantungan  model  AHP  pada  input utamanya. Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas  sang  ahli  selain  itu  juga  model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian  yang  keliru.    2)  Metode  AHP  ini  hanya metode  matematis  tanpa  ada  pengujian  secara statistik  sehingga  tidak  ada  batas  kepercayaan  dari kebenaran model yang terbentuk.
AHP ( Analitycal Hierarchy Process ) mampu memberikan solusi atas suatu permasalahan dalam pemilihan rumah dikarenakan dalam perhitungan atau pembobotannya tidak ditentukan di awal melainkan menggunakan rumus yang berdasarkan  pada  skala  prioritas  yang  bersumber dari tabel Saaty dan tabel Consistency Index .
Tabel 1. Tabel Saaty No  Nilai Keterangan 1 1 Kedua elemen sama pentingnya 2 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting daripada elemen lainnya 3 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting daripada elemen lainnya 4 7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak penting daripada elemen lainnya 5 9 Satu  elemen  mutlak  lebih  penting daripada elemen lainnya 6 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
Tabel 2. Nilai Consistency Ratio (CR) No  Matriks (n) Nilai CI 1 1, 2 0 2 3 0,58 3 4 0,90 4 5 1,12 5 6 1,24 6 7 1,32 7 8 1,41 8 9 1,45

## Gambar 1. Struktur Hirarki AHP
Berikut  langkah-langkah  dalam  menggunakan  metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  jenis-jenis  kriteria  yang  akan  menjadi persyaratan.
2. Menyusun  kriteria-kriteria  tersebut  dalam  bentuk matriks berpasangan.
3. Menentukan  nilai  kriteria  dengan  perbandingan berpasangan menggunakan tabel Saaty.
4. Menghitung matriks berpasangan tersebut menggunakan tabel matriks berpasangan.
Table 3. Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria C 1 C 2 … C m C 1 N 11 N 12 …  N 1m C 2 N 21 N 22 …  N 2m … … … …  … C m N m1 N m2 …  N mm Jumlah J 1 J 2 …  J m
5. Bagikan  setiap  nilai  elemen  kriteria  dengan  hasil jumlah.
Tabel 4. Hasil bagi nilai kriteria dengan hasil jumlah.
Kriteria C 1 C 2 …  C m C 1 N 11 /J 1 N 12 /J 2 …  N 1m /J 1m C 2 N 21 /J 1 N 22 /J 2 …  N 2m /J 1m … … … …  … C m N m1 /J m1 N m2 /J m2 …  N mm /J mm
6. Menjumlahkan  setiap  elemen  kriteria  perbaris  untuk mencari nilai Eigen Vektor .
Table 5. Tabel mencari nilai Eigen Vektor
Kriteria  C 1 C 2 …  C m Jumlah Eigen Vektor C 1 N11/J 1 N12/J2 … N1m/ J1m … … C 2 N21/J 1 N22/J2 … N2m/ J1m … … … … … …  … … … C m Nm1/ Jm1 Nm2/J m2 … Nmm /Jmm … … Nilai Eigen Max … CI … CR … Ket. Jumlah :  Jumlah nilai kriteria perbaris Eigen Vektor :  Hasil Jumlah nilai kriteria Jumlah kriteria
Nilai Eigen Max  :  Hasil  Eigen  Vektor  *  Jumlah hasil elemen kriteria lalu dijumlahkan setiap baris
CI :     (Nilai Eigen Max – Jumlah Kriteria)
(Jumlah kriteria – 1)
CR :                          Nilai CI
Nilai CR (berdasarkan jumlah kriteria)
Jika  nilai  CR  <  0,1,  maka  nilai  tersebut  termasuk konsisten dan berhak lanjut ke step berikutnya.
Jika  nilai  CR  >  0,1,  maka  nilai  tersebut  termasuk  tidak konsisten dan tidak berhak lanjut ke step berikutnya.
7. Melakukan  kembali  step  no  1  sampai  5  untuk alternatif terhadap kriteria.
8. Menghitung  perankingan  alternatif  terhadap  kriteria berdasarkan  nilai Eigen  Vektor  Kriteria dikalikan setiap  nilai Eigen  Vektor alternatif  terhadap  kriteria. Hasil  akhir  berupa  angka  satuan  prioritas  yang  akan digunakan  oleh  si  pengambil  keputusan  berdasarkan nilai  tertinggi  dan  terbaik.  Metode  pendukung keputusan ini juga akan menguraikan dan mengidentifikasikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  komplek  menjadi  suatu  satuan  hirarki. Dengan  hirarki,  suatu  permasalahan  yang  komplek dan dapat  terjemahkan ke dalam  beberapa kelompok dan  kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  yang berhirarki  sehingga  sautu  permasalahan  yang  timbul akan tampak lebih terstruktur dan sistematis. [8]

## 3. Metode SAW
Metode  Simple  Additive  Weighting  atau  disingkat SAW  Salah  satu  cara  atau  metode  perhitungan  lebih tepatnya  perhitungan  penjumlahan  terbobot.  Adapun konsep dasar  dari  metode  SAW  ini  pada  intinya ialah mencari  penjumlahan  terbobot  yang didapat dari  rating kinerja pada setiap alternatif di semua atribut.
SAW( Simple  Additive  Weighting ) [9] dapat  dijadikan referensi  metode  lainnya  dalam  hal  mendukung keputusan karena metode ini menggunakan penjumlahan terbobot, maksudnya mencari penjumlahan  terbobot  pada  setiap  alternatif  di  semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks  ke  dalam  suatu  skala  dan  diperbandinkan  pada semua ranking alternatif yang ada.
Adapun langkah-langkah penyelesaian dalam menggunakan metode SAW adalah sebagai berikut:
1. Menentukan  nilai  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
W = [ W 1 , W 2, W 3, …, W n ]
2. Menentukan  nilai  bobot  alternatif  dengan  subkriteria dengan  menggunakan  table  perbandingan  alternatif terhadap kriteria.
Tabel 6. Perbandingan nilai alternatif dengan subkriteria
Alternatif C 1 C 2 … C m Atribut (benefit/cost) A 1 AC 11 AC 12 … AC 1m A 2 AC 21 AC 22 … AC 2m … … A n AC 1n AC 2n … AC mn
3. Menormalisasikan  setiap  nilai  bobot  alternatif  dengan subkriteria menggunakan rumus berikut.
Gambar 2. Rumus Normalisasi metode SAW
Ket.
Ri j =  nilai rating ternormalisasi Xi =  nilai atribut setiap kriteria
Max xij  =  nilai terbesar pada kriteria i
Min xij  =  nilai terkecil pada kriteria i
Benefit  =  jika nilai terbesar terbaik
Cost =  jika nilai terkecil terbaik
Hasil  akhir  dari  normalisasi  dikalikan  dan  dijumlahkan dengan nilai bobot preferensi (W) untuk setiap alternatif berdasarkan kriteria.
Ket.
Vi = ranking untuk setiap alternatif
wj = nilai bobot pada kriteria
rij = nilai rating ternormalisasi
Nilai Vi yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif tersebut  merupakan  alternatif  yang  terbaik. Dalam  metode  SAW  disarankan  untuk  menyelesaikan masalah  penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan keputusan  multi  proses.  Metode  SAW  juga  merupakan contoh metode yang banyak digunakan dalam mengambil  sebuah  keputusan  yang  mempunyai  banyak atribut.
4. Bahasa pemrograman  python sebagai Salah satu Bahasa pemrograman  yang  dinamis  dan  mempunyai  system manajemen  memori  yang  otomatis  seperti  Bahasa pemrograman  yang  dinamis  lainnya, phyton juga digunkana  melalui  script  atau  kode-kode  meskipun bahasan  pemrograman  ini  lebih  banyak  dimanfaatkan untuk  yg  umumnya  tidak  banyak  yang  menggunakan script
5. Database  MySQL  ( My  Structured  Query  Language ) digunakan  sebagai  database  dalam  pembuatan  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  ini,  karena  MySQL  yang berjalan  sebagai  server  juga  menyediakan  multi-user yang dapat mengakses ke sejumlah database.
6. Visual Studio Code
Microsoft  visual  studio  code one-stopshop yang memungkinkan  kita  fokus  pada  proses  pengembangan dan melupakan tools baru.
Berikut  beberapa  fitur  visual  studio  code:  1)  Cross platform tersedia di macOS, Linux dan Windows artinya dapat  bekerja  pada  sistem  operasi  manapun  tanpa khawatir  belajar  coding  tools  yang  sama  untuk  sistem yang  berbeda-beda.  2)  Lightweight  tak  perlu  menunggu lama  untuk  memulai,  mengontrol  sepenuhnya  bahasa, tema,  debugger,  commands  dan  lain-lainnya  sesuai keinginan.  3) Powerful editor  memfungsikan fitur untuk source  code  editing  yang  sangat  produktif,  seperti membuat  code  snippets,  IntelliSense,  auto  correct  dan formatting.  4)  Code  debugging  merupakan  salah  satu fitur terkeren yang ditawarkan visual studio code adalah membantu  melakukan debug pada  kode  dengan  cara mengawasi  kode,  variabel,  call  stack  dan  expression yang  mana  saja.  5)  Source  control  visual  studio  code memiliki integrated source control termasuk Git support in-the-box  dan  penyedia  source  code  control  lainnya  di pasaran.  Ini  meningkatkan  siklus  rilis  proyek  Anda secara  signifikan.  6)  Integrated  terminal  Tidak  ada  lagi multiple  windows dan  alt-tabs.  Dapat  melakukan command-line  task  sekejap  dan  membuat  banyak terminal di dalam editor
7. Guru
Guru  adalah  orang  yang  berwenang  atau  bertanggung jawab terhadap dunia pendidikan para murid-murid, baik secara  individual  maupun  klasikal,  baik  di  sekolah maupun luar sekolah. Ini berarti bahwa seorang guru [10] , minimal harus memiliki dasar-dasar kompetensi sebagai wewenang dan kemampuan dalam menjalankan tugas.
Berdasarkan  uraian  di  atas,  dapatlah  dipahami  bahwa kompetensi  guru  merupakan  suatu  kemampuan  yang mutlak  dimiliki  oleh  seorang  guru,  baik  dari  segi pengetahuan,  keterampilan  dan  kemampuan  serta tanggung jawab terhadap murid-murid yang di asuhnya, sehingga  tugasnya  sebagai  seorang  pendidik  dapat terlaksana dengan baik.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  dua  metode sebagai  perbandingan  dengan  tujuan  untuk  menjadi  tolak ukur  dan  perbandingan  jikalau  hasil  dari  satu  metode  yang ditampilkan  tidak  sesuai  dengan  keinginan  masyarakat, maka  dapat  menggunakan  metode  lainnya.  Metode  ini memerlukan  data  kriteria  dan  bobot  nilai  dalam  melakukan perhitungannya  sehingga  dapat  menghasilkan  alternatif terbaik.
Langkah  pertama  adalah  menentukan  kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam penentuan Guru berprestasi. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Contoh Kriteria yang digunakan
No  Kriteria Jenis Kriteria Subkriteria 1 Pedagogik Benefit - 2 Kepribadian  Benefit - 3 Profesional Benefit - 4 5 Sosial Absen Benefit Cost - Sakit Ijin Alpa
Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  alternatif  atas guru  berprestasi  yang  diinginkan  contohnya  adalah  sebagai berikut:
Tabel 8. Contoh Alternatif yang digunakan

## No  Alternatif
1 Eka Happy
2 Pracaya
3 Maruap
4 5
Rianing
Marince
1.  Metode AHP
Dalam  metode  AHP [3] langkah  pertama  dilakukan dengan  melakukan  perbandingan  berpasangan  untuk setiap  kriteria  dengan  menggunakan  nilai  dari  tabel Saaty.
Setelah itu melakukan perbandingan alternatif terhadap setiap  kriteria  dengan  menggunakan  nilai  dari  table Saaty. Dan  setelah  itu  menghitung  juga  dengan  membagi  nilai alternatif  dengan  hasil  jumlah  alternatif,  lalu  mencari  nilai Eigen  Vektor,  CI, dan CR untuk  setiap  alternatif  terhadap setiap kriteria.
Dan  hasil  akhir  yang  didapat  dengan  melakukan perhitungan perankingan alternatif terhadap kriteria berdasarkan  nilai  Eigen  Vektor  Kriteria  dikalikan  setiap nilai Eigen Vektor alternatif terhadap kriteria.
Tabel 9. Hasil akhir perhitungan metode AHP
No  Alternatif Nilai  Ranking 1 Pracaya 4,46 1 2 Maruap 4,22 2 3 Rianing 3,38 3 4 5 Marince Eka Happy 1,82 1,31 4 5
Dengan  hasil  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  nilai tertinggi  dan  terbaik  dengan  menggunakan  metode  AHP jatuh  kepada  alternatif  Pracaya  dengan  nilai  4,46.  Nilai tertinggi  ini  bisa  dijadikan  pertimbangan  oleh  Kepala Sekolah  untuk  dipilih  atas  penentuan  guru  Berprestasi yang diinginkan.
2.  Metode SAW
Dalam  metode  SAW  langkah  pertama  yang  dilakukan dengan  memberikan  nilai  pembobotan  preferensi  atau tingkat  kepentingan  terhadap  kriteria  dan  subkriteria yang digunakan.
Langkah  selanjutnya  dengan  menentukan  nilai  bobot alternatif  dengan  subkriteria.  Setelah  itu  mengaliaskan keterangan  dengan  nilai  bobot  alternatif  dengan subkriteria. Kemudian menormalisasikan dengan menggunakan rumus normalisasi SAW.
Hasil akhirnya dengan menghitung hasil nilai normalisasi  dikalikan  dan  jumlahkan  dengan  nilai  bobot preferensi.
Tabel 10. Hasil akhir perhitungan metode SAW
No  Alternatif Nilai  Ranking 1 Pracaya 4,46 1 2 Maruap 4,22 2 3 Rianing 3,38 3 4 5 Marince Eka Happy 1,82 1,31 4 5
Dengan  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai tertinggi  dan  terbaik  dengan  menggunakan  metode  SAW jatuh  pada  alternatif  Pracaya  dengan  nilai  4,46  Nilai tertinggi  ini  bisa  dijadikan  pertimbangan  oleh  Guru  untuk dipilih atas Penentuan Guru berprestasi yang diinginkan.
Prosedur  sistem  yang  diusulkan,  Kepala  sekolah  bisa menentukan  guru  berprestasi  yang  diinginkan  dan dibutuhkan sesuai dengan kriteria-kriteria dan altenatif yang dimiliki  sebelumnya.  Dengan  menggunakan  metode perhitungan  AHP  ( Analytic  Hierarchy  Process )  dan  SAW ( Simple  Additive  Weighting )  yang  diaplikasikan  ke  dalam sistem  yang  diusulkan.  Dengan  sistem  ini  kepala  sekolah dapat  menentukan guru berprestasi dengan tepat dan akurat sesuai  dengan  kriteria-kriteria  dan  daftar  rumah  yang dimiliki  masyarakat  sehingga  kepala  sekolah  akan  merasa puas dengan pilihannya untuk jangka panjang.
Perancangan sistem yang diusulkan ini untuk meningkatkan  proses  menentukan  guru  berprestasi  agar lebih  baik  dan  terstruktur  dengan  menerapkan  sistem  yang baru  dan  juga  menerapkan  sistem  yang  diusulkan  dengan menggunakan  UML (Unified Modeling Language)  diagram dengan menggunakan empat rancangan diagram diantaranya
use  case  diagram,  activity  diagram,  class  diagram,  dan sequence  diagram  yang  berguna  untuk  lebih  mudah dipahami  alur berjalannya  sistem  yang  diusulkan.  Dan  juga penulis  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  serta database  MySQL  dalam  proses  pembuatan  sistem  yang diusulkan.
Berikut  ini  implementasi  sistem  yang  diusulkan  dengan tampilan aplikasi web:
Gambar 3. Tampilan Register
Gambar 4. Tampilan Halaman Login
Gambar 5. Penentuan Parameter dan Sub Parameter

## IV.

## KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  hasil  penelitian  yang telah  dibahas  pada  bab  sebelumnya  maka  dapat disimpulkan kesimpulan sebagai berikut:
1.  Penulis  membuat  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan dalam  penentuan  guru  Berprestasi  ini  guna  untuk memudahkan masyarakat  dalam penentuan guru Berprestasi  yang  sesuai  dengan  kriteria  dan  alternatif yang  sudah  ditentukan  sebelumnya.  Aplikasi  guru
berprestasi  ini  juga  dibuat  menggunakan  bahasa pemrograman  Visual  Studi  Code  dan  PHP  serta  dengan database MySQL.
2.  Untuk  menerapkan  suatu  metode  AHP  dan  SAW  pada aplikasi  ini  dibutuhkannya  proses  perhitungan  dan penilaian  dari  data  yang  sudah  diinputkan  sebelumnya dan  akan  menghasilkan  perankingan  data  dari  setiap metode yang digunakan sebagai outputnya.
3.  Dengan menggunakan sistem ini sekolah bisa mengetahui  guru  yang  berprestas  dan  yang  benar-benar sesuai  dengan  kebutuhan  dan  serta  mampu  memberikan rekomendasi.
B.  Saran
Adapun  saran  yang  ingin  penulis  sampaikan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
1.  Diharapkan adanya
penelitian lainnya yang
mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  ini dengan  menggunakan  berbagai  metode  guna  untuk mendapatkan solusi yang lebih akurat lagi.
2.  Diharapkan  dapat  dijalankannya  sistem  pendukung keputusan [1][2] ini  secara  maksimal  dan  baik  mengikuti alur  kerja  nya  aplikasi  sehingga  meminimalisir terjadinya  kesalahan  dalam  proses  menentukan  guru berprestasi  yang dibutuhkan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Sasongko,  I.  F.  Astuti,  and  S.  Maharani,  “PEMILIHAN KARYAWAN  BARU  DENGAN  METODE  AHP  (  ANALYTIC HIERARCHY PROCESS ),” vol. 12, no. 2, pp. 88–93, 2017.
[2] A.  W.  Saw  and  E.  Ismanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Simple  SATIN  –  Sains  dan Teknologi  Informasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  ),” no. June 2015, 2018.
[3] P.  B.  N.  S.  dan  S.  B.  Sinaga, Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Dengan Metode Electre Berbasis Web . Sumatera Utara: KITA PENULIS, 2019.
[4] M.  Arumsari,  “Microsoft  Visual  Studio  Code:  Seperti  Apa Fiturnya?,” https://www.dicoding.com/blog/ , 2019. [Online]. Available:  https://www.dicoding.com/blog/microsoft-visual-studio- code/. [Accessed: 11-Mar-2020].
[5] R.  M.  Awangga, Pengantar  Sistem  Informasi  Geografis ,  1st  ed. Bandung: Kreatif Industri Nusantara, 2019.
[6] A.  Pratama,  “MySQL  Uncover  -  Panduan  Belajar  MySQL  dan MariaDB untuk Pemula 1.0,” p. 643, 2017.
[7] Syaifullah, “Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ),” https://syaifullah08.wordpress.com ,  2010.  [Online].  Available: https://syaifullah08.files.wordpress.com/2010/02/pengenalan- analytical-hierarchy-process.pdf. [Accessed: 10-Mar-2020].
[8] J.  Teknik,  I.  Fakultas,  I.  Komputer,  and  U.  Dian,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  LAPTOP  DENGAN METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP  ) DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR  SELECTION  LAPTOP WITH  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP  )  Yulian Saputra.”
AJCSR [Academic Journal of Computer Science Research]                        e-ISSN: 2721 – 3161  Vol. 2 No. 2, Juli 2020
[9] A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartati,  “Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 85–97, 2018.
[10]  Dimas,  “Definisi  Guru,” https://definisimu.blogspot.com/ ,  2017. [Online].
Available: https://definisimu.blogspot.com/2012/09/definisi-guru.html. [Accessed: 10-Mar-2020].