## KOMBINASI METODE ENTROPY DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENENTUAN KEPALA SEKOLAH TERBAIK

## Rahmat 1)
1) Program Studi Informatika, Fakultas Komputer dan Multimedia, Universitas Islam Kebangsaan Indonesia Email: rahmat.mtk88@gmail.com

## Abstract
[Combination  of Entropy And Simple Additive Weighting (SAW) Methods  in Determining the Best Principal] The education sector is one of the sectors that apply  computerized information  technology the most. This certainly has an impact on the continuous development of computer technology both in terms of hardware and software. One of the cases in the field of education that involves computers is the selection of the best principal using the decision support method. Decision support method is a method that can be used to provide recommendations on alternatives that have been previously determined based on predetermined criteria. In this study, a decision support model was developed using a combination of two methods, namely the Entropy and Simple Additive Weighting (SAW) methods. The entropy method is used to calculate the entropy value and normalized entropy, while the SAW method is used to  normalize and rank alternatives based on the existing criteria. The results obtained are that the use of these two methods is considered better than using only one method, both entropy and SAW.
Keywords : Best  Principal ; Decision  Support  System;  Entropy;  Method  Combination;  Simple  Additive Weighting.

## Abstrak
Sektor  pendidikan  merupakan  salah  satu  sektor  yang  paling  banyak  menerapkan  teknologi  infromasi terkomputerisasi. Hal ini tentu berdampak kepada pengembangan teknologi komputer secara terus menerus baik  dari  sisi  perangkat  keras  maupun  perangkat  lunak.  Salah  satu  kasus  dalam  bidang  pendidikan  yang melibatkan  komputer  adalah  pemilihan  kepala  sekolah  terbaik  dengan  menggunakan  metode  pendukung keputusan.  Metode  pendukung  keputusan  merupakan  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  memberikan rekomendasi terhadap alternatif yang telah ditetapkan sebelumnya berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Dalam penelitian ini dilakukan pengembangan model pendukung keputusan dengan pendekatan kombinasi dua metode yaitu metode Entropy dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode entropy digunakan untuk menghitung  nilai  entropy  dan  normalisasi  entropy,  sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  melakukan normalisasi serta perangkingan alternatif berdasarkan ketieria yang ada. Adapun hasil yang didapatkan adalah penggunaan dua metode ini dinilai lebih baik daripada menggunakan salah satu metode saja, baik entropy maupun SAW.
Kata  Kunci:  Entropy;  Kepala  Sekolah  Terbaik;  Kombinasi  Metode;  Simple  Additive  Weighting;  Sistem Pendukung Keputusan.

## 1. Pendahuluan
Komputer merupakan sebuah perangkat teknologi yang berhasil dikembangkan oleh manusia mulai abad ke-19  dengan  kemampuan  yang  terus  meningkat  dan  berkembang  penggunaannya  di  berbagai  sektor kehidupan  manusia.  Penggunaan  yang  semakin  meluas  di  berbagai  bidang  pekerjaan  pun  menjadikan perangkat  ini  terus  dikembangkan  baik  dari  sisi  perangkat  keras  (hardware)  maupun  dari  sisi  perangkat lunaknya (software).
Pada dasarnya, ada tiga jenis pekerjaan yang mengharuskan penggunaan komputer untuk meningkatkan efektivitas  serta  efisiensinya,  diantaranya  adalah:  1)  Pekerjaan  yang  memiliki  tingkat  ketelitian  tinggi;  2) Pekerjaan  berulang;  serta  3)  Pekerjaan  yang  melibatkan  data  yang  besar  (Devianto  and  Dwiasnati,  2020; Ghufron, 2018). Di era revolusi industri 4,0 pekerjaan-pekerjaan tersebut yang selama ini dikerjaan secara manual, mulai ditinggalkan dan beralih dengan menerapkan teknologi komputer dalam menyelesaikannya, baik secara hardware, software maupun kombinasi dari keduanya (Muslem R, 2021).
Bidang pendidikan merupakan salah satu  bidang yang saat  ini paling banyak  menerapkan penggunaan teknologi  komputerisasi,  khususnya  di  Indonesia  (Fitriani  and  Muslem  R,  2021).  Lembaga-lembaga pendidikan  baik  formal  maupun  non  formal  diharapkan  mampu  terus  meningkatkan  kualitas  dan pelayanannya  melalui  penerapan  teknologi  informasi  berbasis  komputer  (Pamugar  et  al.,  2014;  Sitinjak Daniel Dido Jantce TJ and Suwita, 2020; Usmaedi et al., 2020). Metode-metode yang mendukung efektivitas penggunaan  komputer  pun  terus  dikembangkan,  salah  satunya  adalah  metode  pendukung  keputusan (Noviansyah et al., 2019). Metode pendukung keputusan merupakan suatu metode yang dikembangkan untuk memberikan rekomendasi pemilihan alternatif tertentu untuk kasus tertentu (Sari and Purba, 2019). Banyak metode pendukung keputusan yang dikembangkan saat ini, namun beberapa diantaranya masih dinilai kurang maksimal  dalam  memberikan  rekomendasi  terhadap  alternatif  yang  diberikan  (Efiriyanto,  2016; Liesnaningsih et al., 2019; Masri, 2016; Sari and Purba, 2019).
Dalam penelitian ini akan diangkat kasus pemilihan kepala sekolah  melalui pendekatan kombinasi  dua buah metode pendukung keputusan, yaitu metode Entropy dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Harahap et al., 2017; Hidayat et al., 2020). Metode Entropy digunakan untuk menghitung nilai entropy dari setiap  kriteria  serta  alternatif,  sedangkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan  dalam melakukan  normalisasi  data  serta  melakukan  perangkingan  akhir  dari  alternatif  yang  terpilih  berdasarkan kriteria yang ada (Apriani et al., 2021; Eriana, 2020; Ristiana and Jumaryadi, 2021; Tika, 2021). Kombinasi dari  kedua  metode  ini  diharapkan  mampu  meningkatkan  kualitas  hasil  perangkingan  dari  setiap  alternatif yang  telah  ditentukan,  dimana  proses  perangkingan  ini  masih  memiliki  kelemahan  jika  hanya  dilakukan dengan  pendekatan  satu  metode  saja,  baik  metode  Entropy  maupun  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).

## 2. Metode
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  metode  penelitian  yang  dibagi  menjadi  dua  jenis,  yaitu  metode pengumpulan data serta metode pengembangan sistem. Adapun metode yang digunakan untuk pengumpulan data adalah sebagai berikut:
a) Studi  pustaka,  yaitu  proses  pengambilan  berbagai  referensi  terutama  terkait  dengan  metode pendukung keputusan yang digunakan yaitu metode Entropy dan metode Simple Additiv Weighting (SAW).
b) Observasi,  yaitu  proses  pengamatan  langsung  di  lapangan  yang  dilakukan  untuk  mengumpulkan berbagai informasi yang diperlukan dalam melakukan perancangan sistem serta aplikasi pendukung keputusan pemilihan kepala sekolah terbaik.
c) Wawancara, yaitu proses pengumpulan informasi langsung dari pihak terkait untuk pemberian bobot atau nilai setiap alternatif terhadap kriteria yang ada.
Adapun  metode  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan kepala sekolah terbaik adalah metode System Development Life Cycle (SDLC). Adapun gambaran umum dari metode System Development Life Cycle (SDLC) dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 1. Metode System Development Life Cycle Sumber: (Nugraha et al., 2018)
Metode pengembangan sistem SDLC merupakan salah satu metode pengembangan sistem yang berfokus kepada  penyelesaian  masalah  secara  efektif  dan  berorientasi  kepada  kebutuhan  pengguna.  Pengembangan sistem dengan pendekatan metode SDLC dimulai dari  tahap analisis kebutuhan user, perancangan sistem, implementasi kedalam kode program, pengujian yang melibatkan user, deployment serta  maintenance atau perawatan sistem.

## 3. Hasil dan Pembahasan
A. Perhitungan Manual Entropy dan SAW
1. Penetapan Kriteria dan Alternatif
Adapun langkah awal dari pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan kepala sekolah terbaik adalah melakukan penetapan kriteria serta alternatif. Adapun kriteria yang ditetapkan yaitu:
a) Kompetensi
b) Etos Kerja dan Prestasi
c) Karakter Mulia
2. Pembobotan Kriteria
Langkah  berikutnya yaitu dilakukan pembobotan  setiap kriteria untuk  menentukan persen atau tingkat kepentingan setiap kriteria yang ada. Adapun rincian pembobotan kriteria adalah sebagai berikut:
a) Kriteria Kompetensi diberikan bobot 15 atau setara dengan 15%
b) Kriteria Etos Kerja dan Prestasi diberikan bobot 60 atau setara dengan 60%
c) Kriteria Karakter Mulia diberikan bobot sebesar 25 atau setara dengan 25%
3. Penentuan Nilai Bobot Alternatif terhadap Kriteria
Langkah berikutnya yang harus dilakukan yaitu menentukan bobot atau nilai setiap alternatif yang ada berdasarkan kriteria yang telah ditentukan (3 kriteria). Adapun pembobotan alternatif terhadap kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 1. Pembobotan Alternatif
4. Normaliasi Data
Langkah berikutnya yang dilakukan yaitu normalisasi data, dimana data yang didapatkan pada tahap sebelumnya dilakukan normaliasi dengan menggunakan persamaan berikut:
Adapun hasil dari normalisasi data menggunakan persamaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut ini:

## Tabel 2. Normalisasi Data

## 5. Perhitungan Nilai Entropy
Setelah  didapatkan  nilai  normalisasi  dari  data  alternatif  terhadap  kriteria  yang  ada,  maka  langkah berikutnya  yaitu  menghitung  nilai  entropy  untuk  setiap  alternatif  terhadap  kriteria  yang  telah  ditentukan dengan menggunakan persamaan berikut:
Adapun hasil perhitungan entropy pertama dengan menggunakan persamaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3. Hasil Perhitungan Entropy Pertama
Adapun hasil perhitungan entropy kedua dengan menggunakan persamaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Entropy Kedua
Adapun hasil perhitungan entropy ketiga dengan menggunakan persamaan tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 5. Hasil Perhitungan Entropy Kedua
Dengan menggunakan persamaan berikut: Maka didapatkan nilai = -2,2983 -2,3004
-2,2997
serta didapatkan juga nilai e(d i ) sebagai berikut: = 0,998 0,999 0,998
Sehingga didapatkan nilai E melalui persamaan:
Didapatkan nilai E yaitu 2,996 6. Menghitung Bobot Entropy Sebenarnya
Setelah didapatkan nilai bobot pada tahap sebelumnya, maka langkah berikutnya yaitu menghitung nilai bobot entropy sebenarnya dengan menggunakan persamaan berikut:
Sehingga didapatkan nilai Wi = 15 60 25
Dan nilai  ƛ i * w i
= 6,96  13,63 7,71 Sehingga didapatkan juga nilai total pembobotannya yaitu = 28,3 dengan λ = 0,25 0,48 0,3
7. Normalisasi Metode SAW
Langkah berikutnya yaitu melakukan perhitungan normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan metode SAW mengikuti persamaan berikut:
Sehingga didapatkan nilai normalisasi data dengan metode SAW seperti pada tabel berikut:
Tabel 4. Hasil Perhitungan Normalisasi dengan SAW
8. Perangkingan dengan Metode SAW
Langkah terakhir yaitu melakukan perangkingan atau menghitung nilai preferensi untuks etiap alternatif dengan metode SAW melalui persamaan berikut:
Sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:

## Tabel 5. Hasil Perangkingan dengan Metode SAW

## B. Implementasi Aplikasi
1. Form Login
Aplikasi  yang  dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  Jawa  dimulai  dengan  membuat interface login untuk administrator pengguna aplikasi pemilihan kepala sekolah  terbaik dengan metode Entropy dan SAW. Adapun tampilan form login dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 2. Interface Login
2. Interface Halaman Utama
Interface  halaman  utama  muncul  setelah  admin melakukan  pengisian  username  dan  password  sebagai autentikasi login kedalam sistem. Pada interface halaman utama terdapat tiga menu yang dapat diakses yaitu Data, Metode dan Admin. Adapun tampilan dari interface halaman utama dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 3. Interface Halaman Utama
3. Interface Input Data Alternatif (Biodata Kepala Sekolah)
Interface  input  biodata  kepala  sekolah  tampil  disaat  user  memilih  menu  Data  pada  interface  halaman utama. Adapun tampilan dari interface input biodata kepala sekolah dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Interface Input Biodata Kepala Sekolah
4. Interface Perangkingan
Pada  halaman  ini,  ditampilkan  nilai  akhir  perhitungan  metode  Entropy  dan  SAW  dengan  sistem prangkingan  berdasarkan  perhitungan  total  yang  dilakukan  oleh  sistem.  Perhitungan  tersebut  tentu disesuaikan dengan perhitungan manual yang telah dilakukan pada bagian sebelumnya. Adapun interface perangkingan kepala sekola terbaik dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 5. Interface Hasil Perangkingan

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan yang telah dilakukan pada bagian sebelumnya, maka penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan, diantaranya adalah:
1) Sistem pendukung keputusan dengan pendekatan kombinasi metode Entropy dan Simple Additive Weighting (SAW) dapat dilakukan dengan hasil yang lebih baik jika dibandingkan dengan hanya menggunakan salah satu metode saja, yaitu Entropy atau SAW.
2) Metode  entropy  digunakan  untuk  menghitung  nilai  entropy  serta  normalisasi  data  entropy, sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  normalisasi  data  serta  perangkingan  kepala  sekolah terbaik.
3) Sistem yang dibangun dapat digunakan untuk memilih kepala sekolah terbaik dengan perhitungan manual yang sesuai dengan yang telah dilakukan pada tahap sebelumnya.

## Daftar Pustaka
Apriani,  N.D.,  Krisnawati,  N.,  Fitrisari,  Y.,  2021.  Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan Metode SAW Dalam Pemilihan Guru Terbaik. Journal Automation Computer Information System 1. https://doi.org/10.47134/jacis.v1i1.5
Devianto,  Y.,  Dwiasnati,  S.,  2020.  Kerangka  Kerja  Sistem  Kecerdasan  Buatan  dalam  Meningkatkan Kompetensi  Sumber  Daya  Manusia  Indonesia.  Jurnal  Telekomunikasi  dan  Komputer  10. https://doi.org/10.22441/incomtech.v10i1.7460
Efiriyanto,  B.,  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  Untuk  Menentukan  Karyawan  Terbaik  Pada  Dealer  Motor  Berbasis  Web.  Skripsi  Fakultas Komunikasi dan Informatika UMS.
Eriana,  E.S.,  2020.  Pemilihan  Ketua  Himtif  Universitas  Pamulang  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW). Jurnal Ilmu Komputer 3.
Fitriani,  F.,  Muslem  R,  I.,  2021.  E-Absensi  Mahasiswa  Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Almuslim Berbasis Web. JURNAL TIKA 5. https://doi.org/10.51179/tika.v5i3.141
Ghufron,  M.A.,  2018.  Revolusi  Industri  4.0:  Tantangan,  Peluang,  Dan  Solusi  Bagi  Dunia  Pendidikan. Seminar Nasional dan Diskusi Panel Multidisiplin Hasil Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat 2018 1.
Harahap,  A.S.,  Tulus,  Budhiarti,  E.,  2017.  Penerapan  Metode  Entropy  dan  Metode  Promethee  dalam Merangking Kualitas Getah Karet. Pelita Informatika 6.
Hidayat,  A.,  Malik,  R.F.,  Nurmaini,  S.,  2020.  Group  Decision  Support  System  (GDSS)  dengan  Metode Entropy untuk Menentukan Prioritas Antrian Layanan Rumah Sakit Menggunakan Multiple Channel Model (M/M/s). JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) 7.
https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i2.342
Liesnaningsih,  L.,  Oklawati,  O.,  Kasoni,  D.,  2019.  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA PT. TRANS RETAIL INDONESIA. JIKA (Jurnal Informatika) 3.
https://doi.org/10.31000/jika.v3i2.2202
Masri, M., 2016. Penentuan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (PDAM Tirta Silaupiasa). JET (Journal of Electrical Technology) 1.
Muslem  R,  I.,  2021.  Sistem  Pendeteksi  Kebocoran  Gas  Rumah  Tangga  Menggunakan  Mq-2  Sensor  Dan Mikrokontroler. JURNAL TIKA 6. https://doi.org/10.51179/tika.v6i02.457
Noviansyah, M.R., Suharso, W., Chandranegara, D.R., Azmi, M.S., Hermawan, M., 2019. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Pada E-Commerce Menggunakan Metode Weighted Product. Prosiding SENTRA (Seminar Teknologi dan Rekayasa) 0.
Nugraha,  W.,  Syarif,  M.,  Dharmawan,  W.S.,  2018.  PENERAPAN  METODE  SDLC  WATERFALL DALAM  SISTEM  INFORMASI  INVENTORI  BARANG  BERBASIS  DESKTOP.  JUSIM  (Jurnal Sistem Informasi Musirawas) 3. https://doi.org/10.32767/jusim.v3i1.246
Pamugar,  H.,  Winarno,  W.W.,  Najib,  W.,  2014.  Model  Evaluasi  Kesuksesan  dan  Penerimaan  Sistem Informasi  E-Learning  pada  Lembaga  Diklat  Pemerintah.  Scientific  Journal  of  Informatics  1. https://doi.org/10.15294/sji.v1i1.3638
Ristiana,  R.,  Jumaryadi,  Y.,  2021.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Wedding  Organizer Menggunakan  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting).  Jurnal  Sisfokom  (Sistem  Informasi  dan Komputer) 10. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i1.946
Sari, S.W., Purba, B., 2019. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik  Menggunakan Metode ARAS. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) SAINTEKS 2019.
Sitinjak  Daniel  Dido  Jantce  TJ,  M.,  Suwita,  J.,  2020.  Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Informasi Administrasi Kursus Bahasa Inggris Pada Intensive English Course Di Ciledug Tangerang. Ipsikom 8.
Tika, M.F., 2021. Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Penerima Program  Bantuan Sosial Menggunakan Metode SAW. Emitor: Jurnal Teknik Elektro 21. https://doi.org/10.23917/emitor.v21i2.13956
Usmaedi,  U.,  Fatmawati,  P.Y.,  Karisman,  A.,  2020.  PENGEMBANGAN  MEDIA  PEMBELAJARAN BERBASIS  TEKNOLOGI  APLIKASI  AUGMENTED  REALITY  DALAM  MENINGKATKAN PROSES  PENGAJARAN  SISWA  SEKOLAH  DASAR.  Jurnal  Educatio  FKIP  UNMA  6. https://doi.org/10.31949/educatio.v6i2.595