## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 5, April 2023 Hal 476-489 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode EDAS Dengan Kombinasi Pembobotan Entropy Dalam Penentuan Kinerja Dosen Terbaik di Masa Pembelajaran Daring
Khairunnisa, Mesran *
Prodi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 nisak030720@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com
Abstrak− Aktifitas pendidikan pada akhir ini mengalami banyak berubahan dalam sistem belajar mengajar yang dimana dilakukan secara  daring  atau online dikarenakan  adanya wabah  pandemi  covid-19 yang  mengakibatkan pemerintah  memberlakukan berbagai macam peraturan, sehingga tidak memungkinkan untuk pembelajaran tatap muka dilakukan pada kondisi sekarang ini. Tidak banyak dosen atau tenaga pendidik mengalami penurunan dalam kualitas kinerjanya sehingga mengakibatkan berkurangnya keaktifan serta kedisiplinan seorang dosen dalam meyebarluaskan ilmu yang ia miliki pada lingkungan pendidikan, sehingga aktifitas belajar mengajar tidak lagi kreatif dan inovatif. Maka peneliti meneliti dan menfaatkan sistem pendukung keputusan dengan penerapan metode Entropy digunakan  untuk  mentukan  mengukur  tingkat  kepentingan  kriteria  yang digunakan  dalam  konerja  dosen dan metode  EDAS  untuk menghitung serta melakukan perangkingan terhadap kinerja dosen. Metode Entropy dan EDAS dapat menentukan tingkat kepentingan suatu kriteria, sedangkan  metode  EDAS dapat  melakukan perangkingan berdasarkan  alternatif  serta  kriteria yang telah  ditentukan. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan yang  menerapkan  kombinasi  metode  EDAS  dengan  pembobotan  Etropy,  diharapkan sistem ini dapat membantu dalam mentukan kinerja dosen terbaik pada Universitas Budi Darma.  Menurut hasil penerapan metode EDAS dengan kombinasi metode entropy sebagai pembobotannya, maka alternatif terbaik yang terpilih dalam penentuan kinerja dosen terbaik di masa pembelajaran daring di Universitas Budi Darma berada pada alternatif A 8 dengan skor nilai terbaik sebesar 1 dengan nama Mesran, S.kom, M.Kom. Hasil penelitian ini memperlihatkan bahwa sistem pendukung keputusan yang telah dibangun dengan metode EDAS dengan kombinasi pembobotan Entropy ini, dapat memudahkan Universitas Budi Darma dalam mentukan kinerja dosen terbaik dengan tepat, cepat, efisien dan objektif.
Kata Kunci: EDAS; Entropy; Kinerja Dosen; Pembelajaran Daring; SPK
Abstract− Educational activities have recently experienced many changes in the teaching and learning system which is carried out online due to the Covid-19 pandemic outbreak which has resulted in the government imposing various regulations, making it impossible for face-to-face learning to be carried out in the current conditions. Not many lecturers or teaching staff have experienced a decline in the quality of their performance resulting in reduced activity and discipline of a lecturer in disseminating the knowledge he has in the educational environment, so that teaching and learning activities are no longer creative and innovative. So the researchers researched and utilized decision support systems with the application of the Entropy method used to determine the level of importance of the criteria used in lecturer performance and the EDAS method to calculate and rank lecturer performance. The Entropy and EDAS methods can determine the level of importance of a criterion, while the EDAS method can rank based on predetermined alternatives and criteria. With a decision support system that applies a combination of the EDAS method with Etropy weighting, it is hoped that this system can assist in determining the best lecturer performance at Budi Darma University. According to the results of applying the EDAS method with a combination of the entropy method as its weighting, the best alternative chosen in determining the best lecturer perfo rmance during the online learning period at Budi Darma University is the A8 alternative with the best score of 1 with the names Mesran, S.kom, M. com. The results of this study show that the decision support system that has been built using the EDAS method with a combination of  this  Entropy  weighting,  can  facilitate  Budi  Darma University  in  determining  the  best  lecturer  performance  accurately,  quickly, efficiently and objectively.
Keywords: EDAS; Entropy; Lecturer Performance; Online Learning; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan sangatlah penting dalam kehidupan kita maka setiap manusia berhak medapatkan pendidikan yang layak baik dalam  pendidikan  dasar  hingga  perguruan  tinggi.  Pada  suatu  instansi  pendidikan,  Dosen  merupakan  tenaga pengajar/pendidik yang dikhususkan untuk mengajar mahasiswa dan mahasiswinya pada suatu perguruan tinggi. Dosen juga merupakan suatu  komponen yang sangat  penting pada perguruan tinggi di negeri  ini[1]. Dimana tugas, tanggung jawab  serta  perannya  begitu  penting  dalam  tercapainya  cita  cita  pendidikan  nasional  ialah  mencerdaskan  kehidupan bangsa dan meningkatkan kualitas sumber daya manusia baik dalam segi aspek jasmani maupun rohani.
Kinerja  merupakan  pelaksanaan  dari  pekerjaan  seseorang  berdasarkan  tugas  dan  fungsi,  serta  prestasi  dalam mengembangkan  kerterampilannya.  Kinerja  dosen  merupakan  pelaksanaan  tugas  dan  fungsi  seorang  dosen  dalam menyampaikan menyebarluaskan serta mengembangkan ilmu yang ia miliki dalam dunia Pendidikan khususnya kepada mahasiswa dan perguruan tinggi dengan baik sesuai dengan fungsi pengajaran sebagai seorang dosen[2]. Penilaian kinerja dosen ini sangat lah penting dilakukan agar para dosen lebih aktif dalam meningkatkan kualitas dirinya dalam mengajar. Kinerja dosen merupakan aspek yang sangat penting dalam dunia pendidikan tinggi yang dimana karus mampu dikelola terutama  diera  pandemi  covid19.  Pada  masa  pandemi  covid-19  ini  menyebabkan  proses  belajar  mengajar  atau pembelajaran pada Universitas Budi Darma harus dilakukan secara daring atau online sebagai usaha yang telah ditetapkan pemerintah dalam membantu program pemerintah untuk memutuskan rantai penyebaran covid19[3]. Pembelajaran online yang  dilakukan  di  berbagai  dunia  pendidikan  tidak  telepas  pada  pendidikan  tinggi  mengakibatkan  banyaknya

## Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
ketertinggalan dan kurangnya komunikasi antar dosen atau tenaga pengajar dan mahasiswanya dengan tuntutan teknologi yang semakin berkembangmengakibatkan dosen dan mahasiswa harus mampu menguasai kondisi dan situasi yang sedang melanda,  Tidak  jarang  pembelajaran  daring  atau  online  ini  membuat  para  dosen  kewalahan  dan  kurang  aktif  untuk memberikan pengajran secara maksimal.
Masalah  yang  akan  timbul  dari  dosen  yang  tidak  memberikan  pengajaran  secara  maksimal  mengakibatkan mahasiswa menjadi  tidak bersemangat  dalam menjalani perkulihan dan merasa dosen tidak produktif dalam mengajar serta  memecahkan  permasalahan  dengan  baik  dan  benar  sehingga  perlu  dilakukan  penelitian  terkait  penilaian  kinerja dosen pada masa pembelajran daring[4]. Untuk meningkatkan kinerja bagi para dosen di perguruan tinggi terdapat 3 (tiga) tanggung jawab atau tridharma yaitu Pendidikan dan pengajaran, penelitian dan pengabdian[5]. Namun dalam penilaian terhadap kinerja dosen dimasa pemebelajaran daring di Universitas Budi Darma tidak hanya itu saja namun ada faktor- faktor atau syarat dalam penialaian dosen Jurnal Terakreditasi Sinta, Keanggotaan Profesi Dosen, Sertifikat Kompetensi, Media Pembelajaran dan Surat Peringatan dan faktor-faktor pendukung. Ada pula peran instansi Pendidikan seperti unit jaminan  mutu,  pengabdian  masyarakat  dan  Lembaga  penenlitian.  Dua  unit  tersebut  memegang  peran  penting  dalam penilaian kinerja dosen, sehingga memudahkan instansi dalam mendapatkan data untuk penilaian kinerja dosen. Untuk memudahkan  pihak  instansi  ataupun  pimpinan  perguruan  tinggi  dalam  melakukan  penilaian,  sehingga  dibutuhkannya suatu sistem pendukung keputusan yaitu sistem informasi penentuan kepurusan berbasis komputer.
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dimana penentuan keputusannya berdasarkan metode yang telah ditentukan, Adapun beberapa metode yang sering digunakan dalam sistem pendukung keputusan diantaranya SAW, WP, WASPAS, MOORA, OCRA, TOPSIS dan ARAS[6].  Pada penelitian ini menggunakan metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) dengan kombinasi pembobotan Entropy. Metode EDAS ini merupakan metode yang diperkenlkan oleh Keshavaraz Ghorabaee, zavadskas pada tahun 20015 yang dimana penentuan alternatif terbaiknya dapat dihasilkan dengan cara menghitung jarak setiap alternatif dari nilai optimalnya[7]. Sementara itu metode pembobotan yang digunakan metode Entropy yaitu metode yang digunakan untuk  menormalisasikan nilai  bobot  pada suatu keriteria meskipun satuan nilainya berbeda baik itu kuantitatif ataupun kualitatif[8].
Beberapa penelitian terdahulu yang berkaitan dengan kesesuaian metode, sehingga dapat dijadikan acuan dalam penelitian ini. Penelitian yang dilakukan Pristiwati dan Tomy pada tahun 2020 yang membahas mengenai penentuan judul skripsi mahasiswa dengan metode EDAS berdasarkan penilaian dosen dan menghasilkan alternatif A 1 yaitu Algoritma Boyer  Moore  untuk  penyaringan  pesan  dengan  nilai  0.187184  sebagai  alternatif  terbaik[7]. Penelitian  yang  dilakukan Dwi, dkk pada tahun 2019 membahas mengenai pemilihan rumah di Pontianak dengan mengunakan metode EDAS dan ARAS  sehingga  menghasilkan  alternatif  A 9 yaitu  PDAM  dengan  nilai  0,7372  untuk  metode  EDAS  dan  alternatif  A 10 yaitu Kamar Tidur dengan nilai 1 untuk metode ARAS sebagai alternatif terbaik[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Radius dan Dito pada tahun 2020 membahas mengenai  penilaian jenerik terhadap anggota polri dengan metode MABAC dan Entropy yang hasilkan alternatif A 3 dengan nilai 0,05475 yaitu Sri dedi Pranoto sebagai alternatif terbaik[8]. Penelitian yang  dilakukan  Sarwati,  dkk  membahas  tentang  promosi  jabatan  karyawan  dengan  metode  WASPAS,  SAW  dengan pembobotan Entropy menghasilkan  alternatif A 2 dengan nilai 0,860 dengan metode SAW-Entropy sedangkan nilai 0,851 dengan metode WASPAS-Entropy yaitu Dirly Ty Andhika sebagai alternatif terbaik[10]. Penelitian yang dilakukan Yuan Liang pada tahun 2020 yang membahas mengenai pengambilan keputusan terhadap evaluasi proyek desain hemat energi bangunan hijau dengan metode EDAS yang menghasilkan nilai 0,8813[11].
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan,  maka  penelitian  ini menggunakan metode EDAS dan Entropy diharapkan dapat menghasilkan suatu nilai keputusan yang tepat dan objektif. Dari  uraian  latar  belakang  masalah  diatas  penulis  bermaksud  untuk  menguraikan  Langkah-langkah  dalam  pemberian solusi  yang  dituangkan  kedalam  penelitian  yang  berjudul  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan Entropy dalam Penentuan Kinerja Dosen Terbaik di Masa Pembelajaran Daring (Studi Kasus: Universitas Budi Darma).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada  tahapan  penelitian  ini  berisikan  tahapan-tahapan  penulis  dalam  melakukan  penelitian.  Adapun  tahapan-tahapan tersebut  menjelaskan  mengenai  kerangka  kerja  penelitian,  lokasi  penelitian,  sampel  data  dan    waktu  pelaksanaan penelitian. Sehingga metode penelitian ini berfungsi untuk mempermudah penulis dalam melakukan proses penelitian. Berikut ini merupakan penjelasan dari tahapan-tahapan yang dilakukan penulis dalam melakukan penelitian:
a. Identifikasi Masalah
Pada tahap ini penulis memperkirakan serta menguraikan apa-apa saja yang menjadi permasalahan dalam penentuan kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma.
b. Pengumpulan Data
Pada tahap ini penulis mengumpulkan data yang berkaitan dengan penelitian ini dan pembuatan sistem dengan cara observasi dan wawancara. Pengumpulan data ini bertujuan untuk mendapatkan referensi dalam mendukung penelitian yang sedang dilaksanakan.
1. Observasi

## Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Observasi  (Pengamatan  Lapangan)  merupakan  proses  mengamati  langsung  ke  lokasi  penelitian.  Data  yang diperoleh berupa data kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma sebanyak 15 alternatif.
2. Wawancara
Penulis  juga  melakukan  wawancara  langsung  dengan  instansi  bidang  akademik  Univesitas  Budi  Darma  serta pihak-pihak terkait data-data yang diperlukan untuk pembuatan laporan penelitian ini.
c. Studi Literatur
Pada tahap ini penulis melakukan pencarian dan pemahan objek yang diteliti dengan cara membaca referensi seperti buku-buku, jurnal ilmiah, sumber bacaan lain yang relevan.
d. Penerapan Metode
Pada tahap ini penulis melakukan analisa terhadap sumber masalah saat melakukan penilaian terhadap kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma. Maka penulis menentukan data alternatif, kriteria dan nilai bobot kriteria yang selanjutnya akan menerapkan metode Entropy dan metode EDAS.
e. Perancangan
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  mengenai  sistem  informasi  kinerja  dosen  terbaik  dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma. Pada tahap ini data yang diperoleh kemudian dianalisis kedalam bentuk yang mudah dimengerti oleh user atau pengguna.
f. Implementasi
Pada tahap ini merupakan penerapan dari tahap analisa yang dulakukan. Data yang ada diproses kedalam perangkat lunak  (source  code)  dan  melakukan  mengujian  terhadap  sistem  terkait  kelancaran  fungsional  sistem,  kesesuaian terhadap kebutuhan user, dan perbaikan pada sistem tersebut.
g. Pembuatan Laporan
Pada tahap ini merupakan dokumentasi dari tahapan penelitian yang dibuat kedalam bentuk laporan akhir penelitian. Tahap ini bertujuan untuk memudahkan orang lain untuk mengembangkan aplikasi yang telah penulis buat.
Adapun kerangka kerja dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar 2.1 di bawah ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 2.2 Sitem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali dicetuskan oleh Michael Scoot Morton pada tahun 1971 dengan istilah Management Decission System . Menurut Liang dan Aronson, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem komputer yang berbasis komputer interaktif yang dapat membantu pengambilan suatu keputusan berdasarkan data-data dan model yang telah ditentukan sehingga dapat menyelesaikan suatu masalah atau masalah-masalah yang tak terstruktur dan semi terstruktur. Sebenarnya defenisi awal dari SPK merupakan suatu sistem dengan model yang terdiri atas prosedur- prosedur  untuk  memproses  data  dan  pertimbangannya  dapat  digunakan  untuk  membantu  manajer dalam  pengambilan keputusan. Agar mencapai tujuan yang dinginkan maka sebaiknya mudah dikontrol, mudah beradaptasi, sederhana dan

## Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
lengkap.  Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  memanfaatkan  komputerisasi  yang interaktif dapat memecahkan masalah melalui data-data serta metode yang telah ditentukan sehingga dapat menghasilkan keputusan yang tepat dan objektif[12].

## 2.3 Kinerja Dosen
Kinerja  dosen  merupakan  pelaksanaan  tugas  dan  fungsi  seorang  dosen  dalam  menyampaikan  menyebarluaskan  serta mengembangkan ilmu yang ia miliki dalam dunia Pendidikan khususnya kepada mahasiswa dan perguruan tinggi dengan baik sesuai dengan fungsi pengajaran sebagai seorang dosen. Hal yang penting dalam pelaksanaan kinerja dosen adalah pengabdian kepada masyarakat. Penilaian kinerja dosen ini sangat lah penting dilakukan agar para dosen lebih aktif dalam meningkatkan kualitas dirinya dalam mengajar[2].

## 2.4 Pembelajaran Daring
Pembelajaran  daring  adalah  solusi  yang  diberikan  pemerintah  dimasa  pandemi  Covid19  agar  proses  belajar  mengajar tetap berlangsung yang dimana dalam kegiatannya memanfaatkan media pembelajaran daring seperti: Google Classroom, Moodle, Zoom Meeting dan lain sebagainya[3].

## 2.5 Metode Entropy
Metode Entropy merupakan salah satu metode pembobotan pada sistem pendukung keputusan, dapat digunakan untuk menghasilkan  suatu  bobot  pada  kriteria  atau  atribut-atribut  yang  telah  ditentukan.  Adapun  beberapa  langkah-langkah dalam menghasilkan bobot dalam metode Entropy sebagai berikut[10], [13]–[17]:
a. Menentukan data awal
Setiap pengambil  keputusan memberikan nilai  sesuai  preferensinya sehingga menghasilkan nilai  kepentingan pada kriteria yang telah ditentukan.
b.   Normalisasi data awal
mengurangi nilai pada kriteria dengan nilai paling ideal, hasil pengurangan tersebut dinyatakan k ij . c.   Menentukan nilai matriks ( 𝑎 ij )
𝑎 𝑖𝑗 = 𝑘 𝑖𝑗 ∑ ∑ 𝑘 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 (1)
𝑎 𝑖𝑗 : hasil perhitungan matriks data kriteria k ij : nilai setiap kriteria dari normalisasi data awal 𝑖 : responden ke 1,2,....i 𝑗 : kriteria ke 1,2,....j 𝑚 : jumlah pengambil keputusan 𝑛 : jumlah kriteria
d. Perhitungan nilai entropy untuk setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 ln 𝑚 ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 (2)
E j : nilai bobot entropy ln: nilai log dari kriteria n: jumlah kriteria 𝑎 𝑖𝑗 : hasil perhitungan matriks dan kriteria 𝑖 = 1 : mulai dari alternatif pertama
e. Perhitungan dispersi untuk setiap kriteria
D j = 1 - E j (3)
D j : nilai dispersi entropy E j : nilai bobot entropy
f. Normalisasi nilai dispersi
W j = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (4)
W j : nilai normalisasi dispersi (bobot prioritas kriteria) 𝐷 𝑗 : nilai dispresi entropy ∑ 𝐷 𝑗 : jumlah seluruh nilai dispresi entropy
2.6 Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Metode Evaluation  based  on  Distance  from  Average  Solution (EDAS)  diperkenalkan  oleh  Keshavarz  Ghorabaee, Zavadskas, Olfat  dan Turskis pada tahun 2015. Metode ini sangat  praktis dalam kondisi dalam atribut kontadiktif dan alternatif terbaik dipilih dengan menghitung jarak dari setiap alternatif dan nilai optimal. Tahapan EDAS adalah Solusi rata-rata, Jarak positif dan negatif dari rata-rata, PDA tertimbang dan NPDA, PDA dinormalisasi tertimbang dan NDA, Skor penilaian digunakan untuk  sistem pendukung keputusan. Tahapan dalam menyelesaikan masalah dengan metode EDAS sebagai berikut[18]–[21] :
a. Mempersiapkan matriks keputusan
X=[X ij ] nxm = [ 𝑟11 𝑟12 ⋯ 𝑟1𝑛 𝑟11 𝑟21 ⋯ 𝑟2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮
𝑟𝑚1 𝑟𝑚2 ⋯ 𝑟𝑚𝑛 ] (5)
X ij : nilai alternatif ke-1 pada kinerja ke-j
b. Solusi rata-rata alternatif
𝐴𝑉 𝑗 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 𝑚 ;  𝑗 = 1, . . . , 𝑛
(6)
𝐴𝑉 𝑗 : seluruh atribut m: jumlah alternatif 𝑟 𝑖𝑗 : matriks alternatif ke-I kriteria ke-j 𝑗 =1 : mulai dari kriteria pertama 𝑛 : jumlah kriteria
c. Rata-rata jarak Positif dan Negatif
Untuk kriteria benefit :
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0(𝑟 𝑖𝑗 − 𝐴𝑉 𝑗 )
𝐴𝑉 𝑗 ; i = 1,…, m, j = 1,…, n (7)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0(𝐴𝑉 𝑗 − 𝑟 𝑖𝑗 ) 𝐴𝑉 𝑗 ; i = 1,…, m, j = 1,…, n (8)
Untuk kriteria non benefit :
𝑃𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0(𝐴𝑉 𝑗 − 𝑟 𝑖𝑗 )
𝐴𝑉 𝑗 ; i = 1,…, m, j = 1,…, n (9)
𝑁𝐷𝐴 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑥(0(𝑟 𝑖𝑗 − 𝐴𝑉 𝑗 )
𝐴𝑉 𝑗 ; i = 1,…, m, j = 1,…, n
(10)
PDA: rata-rata jarak positif NDA: rata-rata jarak negatif AV j : seluruh atribut kriteria 𝑖 = 1 : mulai dari alternatif pertama 𝑗 =1 : mulai dari kriteria pertama m: jumlah alternatif 𝑟 𝑖𝑗 : matriks alternatif ke-I kriteria ke-j 𝑛 : jumlah kriteria
d. Penilaian jarak Positif dan Negatif
𝑆𝑃 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑃𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 ; i = 1,…, m (11)
𝑆𝑁 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 ∗ 𝑁𝐷𝐴 𝑗 𝑚 𝑗=1 ; i = 1,…, m (12)
SP  dan  SN  adalah  penilaian  bobot  atribut,  dan  digunakan  untuk  menentukan  nilai  PDA  tertimbang  dan  NDA tertimbang dari masing-masing alternatif.
𝑆𝑃 𝑖 : penilaian bobot atribut positif 𝑆𝑁 𝑖 : penilaian bobot atribut negatif 𝑗 =1 : mulai dari kriteria pertama m: jumlah alternatif 𝑊 𝑗 : bobot kriteria ke-j PDA: rata-rata jarak positif NDA: rata-rata jarak negatif 𝑖 = 1 : mulai dari alternatif pertama
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
e. Normalisasi jarak Positif dan Negatif
𝑁𝑆𝑃 𝑖 = 𝑆𝑃 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑃 𝑖 ) ; i = 1,…, m (13)
𝑁𝑆𝑁 𝑖 = 1 − 𝑆𝑁 𝑖 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑆𝑁 𝑖 ) ; i = 1,…, m (14)
NSP dan NSN adalah mempertimbangkan bobot atribut dari PDA dan NDA. 𝑁𝑆𝑃 𝑖 : normalisasi jarak positif 𝑁𝑆𝑁 𝑖 : normalisasi jarak negatif 𝑆𝑃 𝑖 : penilaian bobot atribut positif 𝑆𝑁 𝑖 : penilaian bobot atribut negatif 𝑀𝑎𝑥 𝑖 : maksimum penjumlahan alternatif 𝑖 = 1 : mulai dari alternatif pertama m: jumlah alternatif
f. Penetapan Skor
𝐴𝑆 𝑖 = 1 2 (𝑁𝑆𝑃 𝑖 + 𝑁𝑆𝑁 𝑖 ) ; i = 1,…, m (15)
AS: peringkat akhir dari alternatif 𝑁𝑆𝑃 𝑖 : normalisasi jarak positif 𝑁𝑆𝑁 𝑖 : normalisasi jarak negatif 𝑖 = 1 : mulai dari alternatif pertama m: jumlah alternatif

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Penelitian  ini  menggunakan  sebanyak  15  alternatif  yang  dijadikan  sampel  penelitian,  adapun  alternatif  tersebut  dapat dilihat pada tabel 1 dibawah ini:
Tabel 1. Data Altenatif Alternatif Nama Dosen A1 Bister Purba, S.Kom, M.Kom A2 Eferoni Ndruru, S.Kom, M.Kom A3 Efori Bu’ulolo, S.Kom, M.Kom A4 Fince Tinus Waruwu, S.Kom, M.Kom A5 Guidio Leonarde Ginting, S.Kom, M.Kom A6 Imam Saputra S.Kom, M.Kom A7 Kristian Siregar, S.Kom, M.Kom A8 Mesran, S.kom, M.Kom A9 Muhammad Syahrizal, S.Kom., M.Kom A10 Nelly Astuti Hasibuan, S.Kom, M.Kom A11 Pristiwanto, ST, M.Kom A12 Rian Syahputra, S.Kom, M.Kom A13 Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom A14 Sinar Sinurat, ST, M.Kom A15 Soeb Arifin, S.Kom, M.Kom

## 3.2 Penetapan Kriteria
Penelitian ini menetapkan sebanyak 5 kriteria yang jadikan syarat  seorang dosen mendapatkan predikat kinerja dosen terbaik, adapun kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Jurnal Terakreditasi Sinta Benefit C2 Keanggotaan Profesi Dosen  Benefit C3 Sertifikat Kompetensi Benefit C4 Media Pembelajaran Benefit C5 Surat Peringatan Cost

## Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Terdapat  15  data  yang  dijadikan  alternatif  dalam  penilaian  ini.  Penulis  memperoleh  data  dari  pihak  kampus Universutas Budi Darma beralamat di Jalan Sisingamangaraja No.388, Kelurahan Siti Rejo I, Kecamatan Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara 20219. Adapun data dosen Universitas Budi Darma dapat dilihat pada tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Data Alternatif Kinerja Dosen
Alternatif C 1 Jurnal Terakreditasi Sinta C 2 Keanggotaan Profesi Dosen C 3 Sertifikat Kompetensi C 4 Media Pembelajaran C 5 Surat Peringatan Bister Purba, S.Kom, M.Kom 2 Tidak Mengikuti Ada Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Eferoni Ndruru, S.Kom, M.Kom 6 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Efori Bu’ulolo, S.Kom, M.Kom 10 IPKIN, APTIKOM Ada Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Telegram Tidak Fince Tinus Waruwu, S.Kom, M.Kom 7 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Elearning, Google Form, Classroom,  Telegram, Whatsapp Tidak Guidio Leonarde Ginting, S.Kom, M.Kom 11 IPKIN, APTIKOM Ada Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Telegram Tidak Imam Saputra S.Kom, M.Kom 7 IPKIN, APTIKOM Ada Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form Tidak Kristian Siregar, S.Kom, M.Kom 9 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Classroom, Google Form, Whatsapp Pernah Mesran, S.kom, M.Kom 37 IPKIN, APTIKOM Ada Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Telegram Tidak Muhammad Syahrizal, S.Kom., M.Kom 18 IPKIN, APTIKOM Tidak Zoom Meeting, Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp, Telegram Tidak Nelly Astuti Hasibuan, S.Kom, M.Kom 22 IPKIN, APTIKOM Tidak Google Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Pristiwanto, ST, M.Kom 14 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Rian Syahputra, S.Kom, M.Kom 5 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form Tidak Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom 11 IPKIN, APTIKOM Ada Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Sinar Sinurat, ST, M.Kom 5 Tidak Mengikuti Tidak Google Meet, Elearning, Classroom, Google Form Tidak Soeb Arifin, S.Kom, M.Kom 3 Tidak Mengikuti Tidak Zoom Meeting, Elearning, Classroom, Google Form, Whatsapp Tidak Tabel 4. Kriteria Keanggotaan Profesi Dosen Keterangan Nilai IPKIN, APTIKOM 2 Tidak Mengikuti 1 Tabel 5. Kriteria Sertifikat Kompetensi Keterangan  Nilai Ada 2 Tidak 1 Tabel 6. Kriteria Media Pembelajaran Keterangan Nilai Zoom Meeting 1 Google Meet 1 Elearning 1 Classroom 1 Google Form 1 Whatsapp 1 Telegram 1 Tabel 7. Kriteria Surat Peringatan
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Keterangan  Nilai Pernah 2 Tidak 1
Berdasarkan tabel data kriteria alternatif dan data kinerja dosen maka diperoleh tabel rating kecocokan yang dapat dilihat pada tabel 8 dibawah ini:
Tabel 8. Nilai Rating Kecocokan Nama Dosen C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Bister Purba, S.Kom, M.Kom 2 1 2 5 1 Eferoni Ndruru, S.Kom, M.Kom 6 1 1 5 1
Efori Bu’ulolo, S.Kom, M.Kom 10 2 2 5 1 Fince Tinus Waruwu, S.Kom, M.Kom 7 1 1 6 1
Guidio Leonarde Ginting, S.Kom, M.Kom
11 2 2 5 1 Imam Saputra S.Kom, M.Kom 7 2 2 4 1 Kristian Siregar, S.Kom, M.Kom 9 1 1 4 2 Mesran, S.kom, M.Kom 37 2 2 5 1
Muhammad Syahrizal, S.Kom., M.Kom 18 2 1 7 1
Nelly Astuti Hasibuan, S.Kom, M.Kom
22 2 1 5 1 Pristiwanto, ST, M.Kom 14 1 1 5 1 Rian Syahputra, S.Kom, M.Kom 5 1 1 4 1
Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom  11 2 2 5 1 Sinar Sinurat, ST, M.Kom 5 1 1 4 1
Soeb Arifin, S.Kom, M.Kom 3 1 1 5 1

## 3.3 Penerapan Metode Entropy
Metode Entropy merupakan salah satu metode pembobotan dalam sistem pendukung keputusan, yang digunakan untuk menghasilkan suatu bobot pada kriteria atau atribut-atribut yang telah ditentukan. Adapun langkah-langkah penyelesaian metode entropy untuk menghasilkan bobot yang dibutuhkan dalam penentuan kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma dapat dilihat seperti penjelasan dibawah ini:
a. Penentuan data awal matriks
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 2 1 2 5 1 6 1 1 5 1 10 2 2 5 1 7 1 1 6 1 11 2 2 5 1 7 2 2 4 1 9 1 1 4 2 37 2 2 5 1 18 2 1 7 1 22 2 1 5 1 14 1 1 5 1 5 1 1 4 1 11 2 2 5 1 5 1 1 4 1 3 1 1 5 1] Dimana: C1, C2, C3 dan C4 adalah Benefit Max( 𝑋 𝑖𝑗 ) : C1= 37, C2= 2, C3= 2, dan C4= 7 C5 adalah Cost Min( 𝑋 𝑖𝑗 ) : C5= 1
b. Penormalisasian matriks keputusan ( 𝐾 𝑖𝑗 )
Berdasarkan perhitungan normalisasian matriks keputusan ( 𝐾 𝑖𝑗 ), maka dapat diperoleh matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut:
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
[ 18.5 2 1 1.4 1 6.1667 2 2 1.4 1 3.7 1 1 1.4 1 5.2857 2 2 1.1667 1 3.3636 1 1 1.4 1 5.2857 1 1 1.75 1 4.1111 2 2 1.75 0.5 1 1 1 1.4 1 2.0556 1 2 1 1 1.6818 1 2 1.4 1 2.6429 2 2 1.4 1 7.4 2 2 1.75 1 3.3636 1 1 1.4 1 7.4 2 2 1.75 1 12.3333 2 2 1.4 1 ]
84.29     23  24   21.7667   14.5
c. Menentukan nilai matriks 𝑎 𝑖𝑗 Berdasarkan perhitungan nilai matriks 𝑎 𝑖𝑗 maka dapat diperoleh matriks probabilitas yaitu Matriks X yang didapat dari hasil matriks 𝑎 𝑖𝑗 :
X = [ 0.2195 0.0870 0.0417 0.0643 0.0690 0.0732 0.0870 0.0833 0.0643 0.0690 0.0439 0.0435 0.0417 0.0643 0.0690 0.0627 0.0870 0.0833 0.0536 0.0690 0.0399 0.0435 0.0417 0.0643 0.0690 0.0627 0.0435 0.0417 0.0804 0.0690 0.0488 0.0870 0.0833 0.0804 0.0345 0.0119 0.0435 0.0417 0.0643 0.0690 0.0244 0.0435 0.0833 0.0459 0.0690 0.02 0.0435 0.0833 0.0643 0.0690 0.0314 0.0870 0.0833 0.0643 0.0690 0.0878 0.0870 0.0833 0.0804 0.0690 0.0399 0.0435 0.0417 0.0643 0.0690 0.0878 0.0870 0.0833 0.0804 0.0690 0.1463 0.0870 0.0833 0.0643 0.0690]
d. Perhitungan nilai entropy untuk setiap kriteria
𝐸 1 =  2.0821 𝐸 2 = 2.2840 𝐸 3 = 2.2889 𝐸 4 = 2.3281 𝐸 5 = 2.3288
e. Perhitungan dispresi untuk setiap kriteria
𝐷 1 = 1 – 2.0821 = -1.0821 𝐷 2 =  1 – 2.2840 = -1.2840 𝐷 3 =  1 – 2.2889 = -1.2889 𝐷 4 =  1 – 2.3281 = -1.3281 𝐷 5 =  1 – 2.3288 = -1.3288
∑ 𝐷 𝑗 = (-1.0821 + -1.2840 + -1.2889 + -1.3281 + -1.3288) = -6.3119
f. Normalisasi nilai dispresi
𝑊 1 = −1.0821 −6.3119 = 0.1714
𝑊 2 = −1.2804 −6.3119 = 0.2034
𝑊 3 = −1.2889 −6.3119 = 0.2042
𝑊 4 = −1.3281 −6.3119 = 0.2104
𝑊 5 = −1.3288 −6.3119 = 0.2105
Dari perhitungan metode Entropy diatas, maka dihasilkan bobot untuk setiap kriteria yang dibutuhkan terlihat pada tabel 9 dibawah ini.
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Tabel 9. Nilai Bobot Kriteria ( 𝑊 𝑗 ) Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot ( 𝑊 𝑗 ) C 1 Jurnal Terakreditasi Sinta 0.1714 C 2 Keanggotaan Profesi Dosen 0.2034 C 3 Sertifikat kompetensi 0.2042 C 4 Media Pembelajaran 0.2104 C 5 Surat Peringatan 0.2105 3.4 Penerapan Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS)
Metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) merupakan metode sangat praktis dalam kondisi dalam atribut kontadiktif dan alternatif terbaik dipilih dengan menghitung jarak dari setiap alternatif dan nilai optimal. Adapun langkah-langkah penyelesaian metode entropy untuk menghasilkan keputusan terbaik dalam penentuan kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma dapat dilihat seperti penjelasan dibawah ini:
a. Mempersiapkan matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 2 1 2 5 1 6 1 1 5 1 10 2 2 5 1 7 1 1 6 1 11 2 2 5 1 7 2 2 4 1 9 1 1 4 2 37 2 2 5 1 18 2 1 7 1 22 2 1 5 1 14 1 1 5 1 5 1 1 4 1 11 2 2 5 1 5 1 1 4 1 3 1 1 5 1] b. Solusi rata rata alternatif
𝐴𝑉 1 = 2+6+10+7+11+7+9+37+18+22+14+5+11+5+3 15 = 167 15 = 11.1333
𝐴𝑉 2 = 1+1+2+1+2+2+1+2+2+2+1+1+2+1+1 15 = 22 15 = 1.4667
𝐴𝑉 3 = 2+1+2+1+2+2+1+2+1+1+1+1+2+1+1 15 = 21 15 = 1.4
𝐴𝑉 4 = 5+5+5+6+5+4+4+5+7+5+5+4+5+4+5 15 = 74 15 = 4.9333
𝐴𝑉 5 = 1+1+1+1+1+1+2+1+1+1+1+1+1+1+1 15 = 16 15 = 1.0667
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh tabel solusi rata-rata alternatif, dapat dilihat pada tabel 4.8 dibawah ini:
Tabel 9. Hasil Solusi Rata-rata Alternatif
Alternatif  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1
2 1 2 5 1
A 2 6 1 1 5 1
A 3 10 2 2 5 1
A 4 7 1 1 6 1
A 5 11 2 2 5 1
A 6 7 2 2 4 1 A 7
9 1 1 4 2 A 8 37 2 2 5 1 A 9 18 2 1 7 1
A 10
22 2 1 5 1
A 11
14 1 1 5 1
A 12
5 1 1 4 1
A 13 11 2 2 5 1 A 14 5 1 1 4 1
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
A 15 3 1 1 5 1
c. Rata-rata jarak Positif dan Negatif
Jarak Positif dari  solusi  rata-rata (PDA). Berdasarkan perhitungan  PDA  maka diperoleh tabel  jarak positif dari solusi rata-rata (PDA), dapat dilihat pada tabel 10 dibawah ini:
Tabel 10. Jarak Positif dari Solusi Rata-Rata (PDA)
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0 0 0.4286  0.0135  0.0625 A 2 0 0 0 0.0135  0.0625 A 3 0 0.3636  0.4286  0.0135  0.0625 A 4 0 0 0 0.2162  0.0625 A 5 0 0.3636  0.4286  0.0135  0.0625 A 6 0 0.3636  0.4286 0 0.0625 A 7 0 0 0 0 0 A 8 2.3234  0.3636  0.4286  0.0135  0.0625 A 9 0.6168  0.3636 0 0.4189  0.0625 A 10 0.9760  0.3636 0 0.0135  0.0625 A 11 0.2575 0 0 0.0135  0.0625 A 12 0 0 0 0 0.0625 A 13 0 0.3636  0.4286  0.0135  0.0625 A 14 0 0 0 0 0.0625 A 15 0 0 0 0.0135  0.0625
Jarak Negatif dari solusi rata-rata (NDA). Berdasarkan perhitungan NDA maka diperoleh tabel jarak negatif dari solusi rata-rata (NDA), dapat dilihat pada tabel 11 dibawah ini:
Tabel 11. Jarak Negatif dari Solusi Rata-Rata (NDA)
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 A 1 0.8204  0.3182 0 0 0 A 2 0.4611  0.3182  0.2857 0 0 A 3 0.1018 0 0 0 0 A 4 0.3713  0.3182  0.2857 0 0 A 5 0.0120 0 0 0 0 A 6 0.3713 0 0 0.1892 0 A 7 0.1916  0.3182  0.2857  0.1892  0.8750 A 8 0 0 0 0 0 A 9 0 0 0.2857 0 0 A 10 0 0 0.2857 0 0 A 11 0 0.3182  0.2857 0 0 A 12 0.5509  0.3182  0.2857  0.1892 0 A 13 0.0120 0 0 0 0 A 14 0.5509  0.3182  0.2857  0.1892 0 A 15 0.7305  0.3182  0.2857 0 0
d. Penilaian jarak Positif dan Negatif
Penilaian  jarak  Positif  (SP).  Berdasarkan  perhitungan  SP  maka  diperoleh  tabel  Penilaian  jarak  Positif  (SP),  dapat dilihat pada tabel 12 dibawah ini:
Tabel 12 Penilaian Jarak Positif (SP) Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Max A 1 0 0 0.0875 0.0028 0.0132 0.1035 A 2 0 0 0 0.0028 0.0132 0.0160 A 3 0 0.0740 0.0875 0.0028 0.0132 0.1775 A 4 0 0 0 0.0455 0.0132 0.0586 A 5 0 0.0740 0.0875 0.0028 0.0132 0.1775 A 6 0 0.0740 0.0875 0 0.0132 0.1746 A 7 0 0
0 0
0 0 A 8 0.3982 0.0740 0.0875 0.0028 0.0132 0.5757 A 9 0.1057 0.0740 0 0.0881 0.0132 0.2810 A 10 0.1673 0.0740 0 0.0028 0.0132 0.2573 A 11 0.0441 0 0 0.0028 0.0132 0.0601
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
A 12 0 0 0 0 0.0132 0.0132 A 13 0 0.0740 0.0875 0.0028 0.0132 0.1775 A 14 0 0 0 0 0.0132 0.0132 A 15 0 0 0 0.0028 0.0132 0.0160
Penilaian  jarak  Negatif (SN).  Berdasarkan  perhitungan  SN  maka  diperoleh  tabel  Penilaian  jarak Negatif  (SN), dapat dilihat pada tabel 13 dibawah ini:
Tabel 13. Penilaian jarak Negatif (SN) Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Max A 1 0.1406  0.0647 0 0 0 0.2053 A 2 0.0790  0.0647  0.0583 0 0 0.2021 A 3 0.0174 0 0 0 0 0.0174 A 4 0.0636  0.0647  0.0583 0 0 0.1867 A 5 0.0021 0 0 0 0 0.0021 A 6 0.0636 0 0 0.0398 0 0.1034 A 7 0.0328  0.0647  0.0583  0.0398  0.1842 0.3799 A 8 0 0 0 0
0 0 A 9 0 0 0.0583 0 0 0.0583 A 10 0 0 0.0583 0 0 0.0583 A 11 0 0.0647  0.0583 0 0 0.1231 A 12 0.0944  0.0647  0.0583  0.0398 0 0.2573 A 13 0.0021 0 0 0 0 0.0021 A 14 0.0944  0.0647  0.0583  0.0398 0 0.2573 A 15 0.1252  0.0647  0.0583 0 0 0.2483
e. Normalisasi Jarak Positif dan Negatif
Normalisasi Jarak Positif
𝑁𝑆𝑃 1 = 0.1035
0.5757 = 0.1798
𝑁𝑆𝑃 2 = 0.0160 0.5757 = 0.0278
𝑁𝑆𝑃 3 = 0.1775 0.5757 = 0.3083
𝑁𝑆𝑃 4 = 0.0586 0.5757 = 0.1019 𝑁𝑆𝑃 5 = 0.1775 0.5757 = 0.3083
𝑁𝑆𝑃 6 = 0.1746 0.5757 = 0.1033 𝑁𝑆𝑃 7 = 0 0.5757 = 0
𝑁𝑆𝑃 8 = 0.5757 0.5757 = 1 𝑁𝑆𝑃 9 = 0.2810 0.5757 = 0.4881 𝑁𝑆𝑃 10 = 0.2573 0.5757 = 0.4469 𝑁𝑆𝑃 11 = 0.0601 0.5757 = 0.1045 𝑁𝑆𝑃 12 = 0.0132 0.5757 = 0.0229 𝑁𝑆𝑃 13 = 0.1775 0.5757 = 0.3083 𝑁𝑆𝑃 14 = 0.0132 0.5757 = 0.0229 𝑁𝑆𝑃 15 = 0.0160 0.5757 =  0.2483
Normalisasi Jarak Negatif
𝑁𝑆𝑁 1 = 1 − 0.2053 0.3799 = 0.4595
𝑁𝑆𝑁 2 = 1 − 0.2021 0.3799 = 0.4680
𝑁𝑆𝑁 3 = 1 − 0.0174 0.3799 = 0.9541
𝑁𝑆𝑁 4 = 1 − 0.1867 0.3799 = 0.5086
𝑁𝑆𝑁 5 = 1 − 0.0021 0.3799 = 0.9946
𝑁𝑆𝑁 6 = 1 − 0.1034 0.3799 = 0.7277
𝑁𝑆𝑁 7 = 1 − 0.3799 0.3799 = 0
𝑁𝑆𝑁 8 = 1 − 0 0.3799 = 1
𝑁𝑆𝑁 9 = 1 − 0.0583 0.3799 = 0.8464 𝑁𝑆𝑁 10 = 1 − 0.0583 0.3799 = 0.8464 𝑁𝑆𝑁 11 = 1 − 0.1231 0.3799 = 0.6761 𝑁𝑆𝑁 12 = 1 − 0.2573 0.3799 = 0.3227 𝑁𝑆𝑁 13 = 1 − 0.0021 0.3799 = 0.9946 𝑁𝑆𝑁 14 = 1 − 0.2573 0.3799 = 0.3227
𝑁𝑆𝑁 15 = 1 − 0.2483 0.3799 =  0.3465
f. Penetapan skor 𝐴𝑆 1 = 0.5 * (0.1798 + 0.4595) = 0.3197 𝐴𝑆 2 = 0.5 * (0.0278 + 0.4680) = 0.2879 𝐴𝑆 3 = 0.5 * (0.3083 + 0.9541) = 0.6312 𝐴𝑆 4 = 0.5 * (0.1019 + 0.5086) = 0.3052 𝐴𝑆 5 = 0.5 * (0.3083 + 0.9946) = 0.6514 𝐴𝑆 6 = 0.5 * (0.3033 + 0.7277) = 0.5155 𝐴𝑆 7 = 0.5 * (0 + 0) = 0 𝐴𝑆 8 = 0.5 * (1 + 1) = 1
𝐴𝑆 9 = 0.5 * (0.4881 + 0.8464) = 0.6672 𝐴𝑆 10 = 0.5 * (0.4469 + 0.8464) = 0.6466 𝐴𝑆 11 = 0.5 * (0.1045 + 0.6761) = 0.3903 𝐴𝑆 12 = 0.5 * (0.0229 + 0.3227) = 0.1728 𝐴𝑆 13 = 0.5 * (0.3083 + 0.9946) = 0.6514 𝐴𝑆 14 = 0.5 * (0.0229 + 0.3227) = 0.1728 𝐴𝑆 15 = 0.5 * (0.0278 + 0.3465) = 0.1871
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
Berdasarkan perhitungan diatas maka diperoleh tabel Penetapan Skor (AS), dapat dilihat pada tabel 14 dibawah ini:
Tabel 14. Hasil Penetapan Skor Alternatif Nama Dosen Nilai Skor  Peringkat A 8 Mesran, S.kom, M.Kom 1 1 A 9 Muhammad Syahrizal, S.Kom., M.Kom 0.6672 2 A 5 Guidio Leonarde Ginting, S.Kom, M.Kom 0.6514 3 A 13 Rivalri Kristianto Hondro, S.Kom, M.Kom 0.6514 4 A 10 Nelly Astuti Hasibuan, S.Kom, M.Kom 0.6466 5 A 3 Efori Bu’ulolo, S.Kom, M.Kom 0.6312 6 A 6 Imam Saputra S.Kom, M.Kom 0.5155 7 A 11 Pristiwanto, ST, M.Kom 0.3903 8 A 1 Bister Purba, S.Kom, M.Kom 0.3197 9 A 4 Fince Tinus Waruwu, S.Kom, M.Kom 0.3052 10 A 2 Eferoni Ndruru, S.Kom, M.Kom 0.2479 11 A 15 Soeb Arifin, S.Kom, M.Kom 0.1871 12 A 12 Rian Syahputra, S.Kom, M.Kom 0.1728 13 A 14 Sinar Sinurat, ST, M.Kom 0.1728 14 A 7 Kristian Siregar, S.Kom, M.Kom 0 15
Menurut  hasil  penerapan  metode  EDAS  dengan  kombinasi  metode  entropy  sebagai  pembobotannya,  maka alternatif terbaik yang terpilih dalam penentuan kinerja dosen terbaik di masa pembelajaran daring di Universitas Budi Darma berada pada alternatif A 8 dengan skor nilai terbaik sebesar 1 dengan nama Mesran, S.kom, M.Kom.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  maka  peneliti  dapat  menarik  beberapa  kesimpulan  Proses  pengambilan  keputusan dalam penentuan kinerja dosen terbaik dimasa pembelajaran daring menggunakan berkas yang dibutuhkan dan penilaian yang  dilakukan  sesuaidengan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dengan  menggunakan  metode  EDAS  dengan kombinasi  pembobotan  Entropy  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dalam  penentuan  kinerja  dosen  terbaik  dimasa pembelajaran daring pada Universitas Budi Darma, maka alternatif terbaik yang terpilih dalam penentuan kinerja dosen terbaik di masa pembelajaran daring di Universitas Budi Darma berada pada alternatif A 8 dengan skor nilai terbaik sebesar 1 dengan nama  Mesran, S.kom, M.Kom.   Perancangan aplikasi  penentuan kinerja dosen terbaik  dimasa  pembelajaran daring  pada  Universitas  Budi  Darma  dilakukan  dengan  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio  2008  dan  Database MySQL.

## REFERENCES
[1] S. N. M. I. 2017, S. Sundari, A. Wanto, and I. Gunawan, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen Berprestasi Bidang Ilmu Komputer (Study Kasus di AMIK &amp; STIKOM Tunas Bangsa),” no. x, 2017.
[2] U. Pamulang, “KINERJA DOSEN : KONTRIBUSINYA TERHADAP AKREDITASI,” vol. 3, no. 4, pp. 401–410, 2020.
[3] J.  A.  Dewantara  and  T.  H.  Nurgiansah,  “Efektivitas  Pembelajaran  Daring  di  Masa  Pandemi  COVID  19  Bagi  Mahasiswa Universitas PGRI Yogyakarta,” J. Basicedu , vol. 5, no. 1, pp. 367–375, 2020.
[4] J. Kirana, K. P. Rajagukguk, E. Lailan, and S. Lubis, “ANALISIS DAMPAK COVID-19 PADA MASYARAKAT,” vol. 1, pp. 64–69, 2020.
[5] B. Lian, “Tanggung Jawab Tridharma Perguruan Tinggi Menjawab Kebutuhan Masyarakat,” Pros. Semin. Nas. Pendidik. Progr. Pascasarj. Univ. PGRI Palembang , vol. 2, pp. 999–1015, 2019.
[6] R. Y. Dedek Cahyati Panjaitan, Hengki Juliansa, “Perbandingan Metode Saw Dan Wp Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Kasus Pemilihan Kegiatan Ekstrakulikuler,” J. Ilm. Bin. STMIK Bina Nusant. Jaya Lubuklinggau , vol. 3, no. 1, pp. 30–38, 2021.
[7] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa dengan Metode WASPAS , COPRAS dan EDAS berdasarkan Penilaian Dosen,” vol. 4, pp. 1051–1061, 2020.
[8] R. K. Ndruru and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, pp. 303–310, 2020.
[9] D. M. Midyanti, R. Hidyati, S. Bahri, and U. T. Pontianak, “Rumah Di Kota Pontianak,” vol. 4, no. 2, pp. 119–124, 2019.
[10]  S. Rahayu, A. J. T. Gumilang, O. P. Bharodin, and F. Faturahman, “Metode Entropy-SAW dan Metode Entropy-WASPAS dalam Menentukan Promosi Jabatan Bagi Karyawan Terbaik di Cudo Communications,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 7, no. 5, p. 1069, 2020.
[11]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[12]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13]  A.  Zulfandi,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Entropy  dan  Extended  Promethee  II  Dalam  Menentukan  Kepala  Jurusan  Pada SMK,” vol. 3, no. 1, 2021.
Khairunnisa,  Penerapan  Metode  EDAS  Dengan  Kombinasi  Pembobotan  Entropy  Dalam  Penentuan  Kinerja  Dosen

## Terbaik Di Masa Pembelajaran Daring
[14]  Y. Zhu, D. Tian, and F. Yan, “Effectiveness of Entropy Weight Method in Decision-Making,” Math. Probl. Eng. , vol. 2020, pp. 1–5, 2020.
[15]  K. D. Maisari, D. Andreswari, and R. Efendi, “Implementasi Metode TOPSIS dengan Pembobotan Entropy untuk Penentuan Calon Penerima Bantuan Siswa Miskin (BSM) APBD Kota Bengkulu( Studi Kasus : SMAN 8 Kota Bengkulu ),” J. Rekursif , vol. 5, no. 2, pp. 179–194, 2017.
[16]  S. R. Tanjung, Mesran, Sarwandi, and M. V Siagian, “Penerapan Metode COPRAS dan ENTROPY dalam Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021.
[17]  A.  S.  Harahap,  Tulus,  and  E.  Budhiarti,  “PENERAPAN  METODE  ENTROPY  DAN  METODE  PROMETHEE  DALAM MERANGKING KUALITAS GETAH KARET,” Pelita Inform. , vol. 16, no. 3, pp. 208–213, 2017.
[18]  M. K. Ghorabaee, “Multi-Criteria Inventory Classification Using a New Method of Evaluation Based on Distance from Average Solution ( EDAS ),” vol. 26, no. 3, pp. 435–451, 2015.
[19]  B. Batool, S. S. Absoluliman, S. Abdullah, and S. Ashral, “EDAS method for decision support modeling under the Pythagorean probabilistic hesitant fuzzy aggregation information,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput. , 2021.
[20]  P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, p. 56, 2020.
[21]  A.  Karim,  S.  Esabella,  M.  Hidayatullah,  and  T.  Andriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Bantu  Pembelajaran Matematika Menggunakan Metode EDAS,” vol. 4, no. 3, 2022.