## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 10  No. 2 Desember 2024, pp. 172-179

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK PADA SMK NEGERI 1 MAJA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Hary Rizqi Ramadhani 1 , Gunawan Abdillah 2 , Sigit Anggoro 3
1,2 Program Studi Informatika, 1,2 Fakultas Sains dan Informatika, 1,2 Universitas Jenderal Achmad Yani
3 Program Studi Sistem Informasi, 3 Fakultas Sains dan Informatika, 3 Universitas Jenderal Achmad Yani Email: 1 hary.9661@gmail.com

## ABSTRACT
A  decision  support  system  is  a  system  using  a  model  that  is  built  to  help  solve  semi-structured  problems.  The Analytical Hierarchy Process (AHP) method is a method for solving a complex, unstructured situation into several components in  a hierarchical arrangement,  by giving a subjective value about  the relative importance of  each variable, and determining which variable has the highest priority in order to influence the outcome. this situation. The results of accuracy testing can be concluded that testing data on civil servant teachers which was carried out by comparing the data of civil servant teachers selected by the principal and using the system obtained an accuracy of 83.3%. In previous research, the Teacher Performance Assessment Team (PKG) was carried out by assuming the importance of each criterion without being given a weight, while the results obtained from system calculations, there  was  a  weight  given  to  each  criterion.  Testing  was  carried  out  on  47  civil  servant  teacher  data  with  six planned civil servant teachers by the Principal in order to obtain the title of best teacher. Based on the test results, there were two civil servant teachers who were different from the data planned by the Principal, so the level of accuracy of the decision support system for selecting the best teacher using the AHP method was 83.3%.
Keywords: AHP, Selection of the Best Teacher, Decision Support System
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 22-06-2024
Tanggal revisi : 26-06-2024
Tanggal terbit : 27-06-2024
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v10i2.10097
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2024 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada saat ini pemanfaatan ilmu pengetahuan dan teknologi  berkembang  dengan  sangat  cepat  dan menghasilkan  inovasi  baru  yang  harus  diimbangi dengan kemampuan beradaptasi  terhadap teknologi tersebut.  Salah  satu  bidang  tersebut  adalah  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem Pendukung Keputusan sebagai sekumpulan tools komputer yang terintegrasi  yang  mengizinkan  seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer,  untuk  menciptakan  informasi  yang berguna dalam membuat keputusan semi-terstruktur dan keputusan tak terstruktur yang tidak terantisipasi [1].
Untuk  meningkatkan  kualitas  dan  kompetensi guru  dalam  mengajar,  sekolah  melakukan  seleksi guru dalam menentukan sekolah belum menerapkan metode  atau  perhitungan  sebagai  parameter pengambilan keputusan [2]. Keputusan yang diambil diharapkan  tidak  subjektif  agar  kualitas  yang diperoleh  dapat  sesuai  dengan  harapan  sehingga tidak  ada  pihak  yang  dirugikan  [3].    Pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  apakah  kinerja  guru tersebut sudah memenuhi kualitas yang diterima atau tidak didasari beberapa kriteria yang ditetapkan oleh sekolah  [4].  Untuk  menghindari  subjektivitas, keputusan  yang  dihasilkan  diperlukan  suatu  sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat membantu menilai  kinerja  guru  dalam  memutuskan  menjadi seorang guru yang terbaik [5]. SPK merupakan suatu sistem  menggunakan  model  yang  dibangun  untuk membantu  menyelesaikan  masalah-masalah  semi terstruktur [4].
Metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) adalah metode untuk memecahkan suatu situasi yang kompleks  tidak  terstruktur  ke  dalam  beberapa komponen  dalam  susunan  yang  hierarki,  dengan memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya  setiap variabel  secara  relatif,  dan  menetapkan variabel mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut [6].
Pada  penelitian  sebelumnya  tentang  proses penilaian kinerja guru terdapat kriteria presensi/kehadiran,  kedisiplinan  aturan,  tanggung jawab  dan  produktivitas,  interaksi  sosial,  motivasi dalam  pengembangan  diri,  inovatif,  responsif  dan inisiatif, fleksibilitas  dalam tugas lain, komunikasi, team  work ,  kejujuran,  ramah  dan  santun,  estetika berpakaian,  efektif  dalam  menggunakan gadget , serta  kebersihan  dan  kerapihan  kelas.  Dalam penelitian  tersebut  kriteria  yang  memiliki  prioritas tertinggi  adalah  kejujuran  [7].  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan Analytical  Hierarchy Process (AHP)  telah  digunakan  untuk  melakukan pemilihan perumahan KPR [8].
Penelitian  akan  di  lakukan  di  SMK  Negeri  1 Maja, karena penentuan guru terbaik di SMK Negeri 1 Maja dilakukan pada saat memasuki tahun ajaran baru  setiap  tahunnya,  yang  menentukan  pemilihan
guru  terbaik  di  sekolah  tersebut  adalah  kepala sekolah  dengan  diwakili  oleh  wakil  kepala  sekolah manajemen  mutu.  Maka  dalam  menentukan pemilihan guru terbaik dibutuhkan sistem yang dapat membantu  dalam  menentukan  penilaian,  agar kesalahan dalam pemilihan guru terbaik tidak terjadi dan  waktu  dalam  menentukan  pemilihan  guru terbaik lebih efektif.
Tujuan penelitian ini adalah membangun sebuah aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat digunakan oleh pihak sekolah SMK Negeri 1 Maja untuk menganalisa seberapa besar pengaruh kinerja guru terhadap optimalisasi pengembangan pendidikan  khususnya  dalam  PBM  (Proses  Belajar Mengajar)  di  SMK  Negeri  1  Maja,  menentukan faktor  yang  paling  mempengaruhi  bagi  proses optimalisasi  sistem  dan  manajemen  guru  dan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dalam  menganalisa  bobot  masing- masing faktor pendukung.
1.2. Tinjuan Pustaka
1.2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  mendukung tahapan  pengambilan  keputusan,  tahapan  tersebut dimulai  dari  identifikasi  masalah,  pemilihan  data yang  relevan,  menentukan  pendekatan  yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan hingga  kegiatan  mengevaluasi  alternatif  pilihan (Mesran  &  Utomo,  2020:  174).  SPK  diterapkan untuk  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk memecahkan  permasalahan  yang  tidak  terstruktur, termasuk  kejadian  dan  kebiasaan  yang  ada  di  luar organisasi (Wibowo & Priandika, 2021: 74).

## 1.2.2. Analytical Hierarchy Process
AHP yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, dapat memecahkan masalah yang kompleks dimana aspek atau kriteria yang diambil cukup banyak. Juga kompleksitas  ini  disebabkan  oleh  struktur  masalah yang belum jelas, ketidakpastian persepsi pengambil keputusan  serta  ketidakpastian  tersedianya  data statistik akurat bahkan tidak ada sama sekali (Fauzi & Hidayatulloh, 2017: 67).
Pemilihan  guru  terbaik  yang  dilakukan  dengan memperhatikan  kriteria  yang  ada  akan  memiliki kompleksitas tersendiri apabila data yang diperoleh yang dijadikan input utama masih kualitatif. Adakalanya  timbul  masalah  keputusan  yang dirasakan  dan  diamati  perlu  diambil  secepatnya, tetapi  variasinya  rumit  sehingga  datanya  tidak mungkin  datanya  dicatat  secara  numerik,  hanya secara kualitatif saja yang diukur, yaitu berdasarkan persepsi  pengalaman  dan  intuisi.  Namun,  tidak menutup  kemungkinan,  bahwa  pemodelan  lainnya ikut dipertimbangkan pada saat proses pengambilan keputusan  dengan  pendekatan  AHP,  khususnya dalam  memahami  para  pengambil  keputusan individual pada saat proses penerapan pendekatan ini (Fauzi & Hidayatulloh, 2017: 67).
Adapun kelebihan metode AHP menurut Badiru (1995) antara lain:
1.  Struktur  yang  berhirarki,  sebagai  konsekuensi 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  para  pengambil keputusan.
3.  Memperhitungkan  daya  tahan  atau  ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode AHP (Lestiani, 2011: 17), antara lain:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang  diinginkan.  Masalah  yang  akan  dibahas yaitu,  proses  pemilihan  guru  terbaik  dengan multi-kriteria.  Solusi  yang  diharapkan  yaitu mendapatkan  alternatif  guru  terbaik  yang diharapkan.
2. Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali  dengan tujuan  umum,  kriteria/komponen  yang  dinilai dan alternatif pada tingkatan yang paling bawah.
3. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan  dan  kriteria  yang  setingkat  di  atasnya.
Perbandingan
dilakukan berdasarkan
“ judgement ”  dari  pengambil  keputusan  dengan menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen dibanding elemen lainnya.

## Tabel 1. Matriks perbandingan berpasangan
Kriteria 1   Kriteria 2   Kriteria 3   Kriteria 4
Kriteria 1 k 11 k 12 k 13 k 14 Kriteria 2 k 21 k 22 k 23 k 24 Kriteria 3 K 31 K 32 K 33 K 34 Kriteria … K m1 K m2
K m3 K m4 Kriteria 24 k 241 K 242
K 243 K 244
4. Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh judgement seluruhnya  sebanyak 𝑛 ×
[ (𝑛−1) 2 ] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
5. Apabila terdapat 5 kriteria yang diperbandingkan maka kita harus melakukan judgement perbandingan berpasangan sebanyak 10 kali.
6. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya,  jika  tidak  konsisten  maka pengambilan data diulang.
7. Mengulangi  langkah  3,4,  dan  5  untuk  seluruh tingkat hirarki.
8. Menghitung  vector  eigen  dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan.  Nilai  vector  eigen merupakan  bobot  setiap  elemen.  Langkah  ini untuk mensintensis judgement dalam penentuan prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
9. Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Jika  nilai  lebih dari  10  persen  maka  penilaian  data judgement harus diperbaiki.
Secara  umum  perhitungan  AHP  dilakukan sebagai berikut:
Gambar 2. Langkah Perhitungan dalam AHP

## 1.3. Metodologi Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode AHP dalam menentukan prioritas pemilihan guru terbaik di SMK Negeri  1  Maja.  Pada  metode  penelitian  dalam membangun  sistem  pendukung  keputusan  prioritas pemilihan guru terbaik terbagi menjadi lima tahapan mulai dari pengumpulan data guru PNS yang ada di SMK Negeri 1 Maja, identifikasi kriteria yang dapat menentukan  prioritas  pemilihan  guru  terbaik, perancangan sistem pemilihan guru terbaik di SMK Negeri  1  Maja,  pembuatan  perangkat  lunak,  dan publikasi ilmiah.

## 1.3.1. Pengumpulan Data
Tahap  pertama  adalah  pengumpulan  data,  data didapatkan dengan melakukan wawancara terhadap narasumber  terkait  dengan  penelitian  ini  dan pendekatan  terhadap  pihak  terkait  yang  memiliki
Menentukan Hirarki (Tujuan, Kriteria, dan Alternatif) Melakukan Perhitungan Bobot Prioritas Kriteria (menghitung matriks berpasangan dan nilai eigen) Melakukan Perhitungan Bobot Prioritas Alternatif (menghitung matriks berpasangan dan nilai eigen) Memeriksa Konsistensi Hirarki CR<=0,1 Perhitungan dengan AHP Selesai Tidak Tujuan umum ( goal ) Kriteria 1 Alternatif  1 Alternatif  2 Alternatif  ... Alternatif  47 Kriteria 2 Alternatif  1
Alternatif  2
Alternatif  ... Alternatif  47
Kriteria 3
Alternatif  1 Alternatif  2 Alternatif  ... Alternatif  47 Kriteria 4 Alternatif  1 Alternatif  2 Alternatif  ... Alternatif  47
Gambar 1. Struktur Hirarki dalam AHP
wewenang  dalam  menentukan  rekomendasi  nilai akhir  untuk  mendapatkan  data  yang  dibutuhkan dalam perancangan sistem.

## 1.3.2. Analisis Sistem Berjalan
Tahap  kedua  adalah  melakukan  perancangan yang  terdiri  dari  analisis  penggunaan  metode, membuat rancangan baru menggunakan pemodelan Unified  Modeling  Language (UML),  membuat design database dan interface .

## 1.3.3. Perancangan Sistem
Tahap  ketiga  adalah  perancangan  sistem pendukung keputusan penentuan prioritas pemilihan guru  terbaik  di  SMK  Negeri  1  Maja  dengan menggunakan data guru PNS dan kriteria yang telah didapatkan  pada  tahap  sebelumnya.  Perancangan sistem ditunjukan pada gambar berikut.

## Gambar 3. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik

## 1.3.4. Implementasi Perangkat Lunak
Tahap  keempat  adalah  pembuatan  perangkat lunak  berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa pemograman  PHP framework CodeIgniter  dengan Sublime
Text.
Pada tahapan ini mengimplementasikan  sebuah  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode
Analytical Hierarchy Process .

## 1.3.5. Pengujian Perangkat Lunak
Tahap  kelima  adalah  tahap  pengujian  perangkat lunak  yaitu  sebuah  aktivitas  yang  bertujuan  untuk mengevaluasi  atribut-atribut  atau  kemampuan sebuah program atau sistem  dan penentuan apakah sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Pengujian dilakukan  dengan  cara  memberi  masukan  data  uji dan  mengevaluasi  hasil  pengujian.  Pengujian dilakukan  dengan  menguji  data  hasil  komputasi  di program dengan  data  perhitungan  manual  untuk mengukur  keakuratan  perangkat  lunak.  Pengujian perangkat  lunak  pada  penelitian  ini  menggunakan metode Black  Box  Testing yang  dilakukan  hanya mengamati  hasil  eksekusi  melalui  data  uji  dan memeriksa fungsional dari perangkat lunak.

## 2. PEMBAHASAN
Analisis perancangan sistem yang akan dibangun pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru terbaik  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy Procces  (AHP)  yang  berfungsi  untuk  penentuan bobot  pada  setiap  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini berdasarkan hasil wawancara terhadap ketua tim penilaian kinerja guru (PKG).

## 2.1. Analisis Sistem Berjalan
Pada sistem  penentuan prioritas pemilihan guru terbaik yang berjalan saat ini melibatkan tiga entitas yakni  kepala  sekolah,  wakil  kepala  sekolah manajemen mutu, serta tim Penilaian Kinerja Guru (PKG).
Tim  penilai  kinerja  guru  bertugas  untuk mengumpulkan  data  untuk  menilai  guru-guru  yang ada di SMK Negeri 1 Maja, data tersebut kemudian akan  diserahkan  kepada  wakil  kepala  sekolah manajemen  mutu.  Staf  wakil  kepala  sekolah merekap  data  setiap  guru  di  SMK  Negeri  1  Maja untuk  dijadikan  laporan  tertulis  yang  akan diserahkan  dan  digunakan  oleh  kepala  sekolah. Kepala  sekolah  bertugas  untuk  menganalisis  dan membandingkan  data  dari  laporan  yang  ada  untuk menentukan guru terbaik di SMK Negeri 1 Maja.
Adapun kriteria yang digunakan pada data guru antara lain: Tabel 2. Kriteria pada data guru No Kriteria 1 Kompetensi Pedagogik 2 Kompetensi Kepribadian 3 Kompetensi Sosial
4 Kompetensi Profesional

## 2.1.1. Analisis Fungsionalitas Sistem Berjalan
Analisis  fungsionalitas  sistem  digambarkan dengan  pemodelan  UML  dengan  kebutuhan fungsional sistem berjalan diantaranya:
Tabel 3. Kebutuhan Sistem Rekomendasi Prioritas
Pemilihan Guru Terbaik
No Kebutuhan Fungsionalitas 1 Merekapitulasi data guru PNS yang telah didapat oleh tim PKG
2 Membandingkan  setiap  data  guru  PNS untuk  menentukan  prioritas  pemilihan guru terbaik
2.2. Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Guru Terbaik
Dalam perancangan sistem ini terdapat langkah- langkah  yang  harus  dilakukan  agar  sistem pendukung keputusan pemilihan guru terbaik dapat membantu  kepala  sekolah  dalam  menentukan  guru terbaik di SMK Negeri 1 Maja. Adapun kriteria yang diperoleh  berdasarkan  pengumpulan  data  dan  hasil wawancara  terhadap  ketua  tim  penilaian  kinerja guru, antara lain:
Tabel 4. Daftar Kriteria Kode Kriteria K1 Kompetensi Pedagogik K2 Kompetensi Kepribadian K3 Kompetensi Sosial K4 Kompetensi Profesional Pada perancangan sistem yang dibangun terdapat kriteria  pada  Tabel  4.  yang  ditentukan  nilai  bobot kepentingannya untuk menentukan rangking kecocokan  untuk  setiap  alternatif  agar  dapat dikonversi  ke  dalam  bentuk  angka  sehingga  dapat digunakan  sebagai  perhitungan  dengan  cara melakukan  pernbandingan  berpasangan  terhadap kriteria yang tersedia, selanjutnya menentukan nilai normalisasi  matriks  dan  perhitungan  bobot  setiap kriteria yang telah ditentukan, selanjutnya membandingkan  nilai  setiap  alternatif  yang  ada berdasarkan  kriteria  yang  tersedia.  Keluaran  yang dihasilkan dari sistem ini adalah rangking pemilihan guru  terbaik  yang  memiliki  tingkat  prioritas  paling tinggi hingga paling rendah.

## 2.2.1. Bobot Kepentingan
Berdasarkan  daftar  kriteria  yang  diperoleh, setiap  kriteria  akan  diberikan  bobot  penilaian berdasarkan tingkat kepentingannya, adapun tingkat kepentingan yang digunakan antara lain:

## Tabel 5. Nilai Bobot Kepentingan
Nilai Kepentingan Definisi 1 Kedua elemen/Kriteria sama pentingnya ( equal ) 2 Mendekati cukup penting dari 3
Elemen  A  sedikit  lebih  penting  dari  elemen  B ( moderate ).
4
Mendekati lebih penting dari
5
Elemen A sangat penting dari elemen B ( strong )
6 Mendekati sangat lebih penting dari
7 Elemen  A  sangat  lebih  penting  dari  elemen  B ( very ) 8
Mendekati mutlak lebih penting dari
9 Elemen  A  mutlak  lebih  penting  dari  elemen  B
( extreme )

## 2.2.2. Data Alternatif
Data  alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian ini  ialah  data  guru  PNS  di  SMK  Negeri  1  Maja sebanyak  47  orang.  Data  alternatif  ini  digunakan untuk  perhitungan  berikut  keterangan  nilai  dari setiap kriteria yang diperoleh.
No Nama Mata Pelajaran Kriteria K 1 K 2 K 3 K 4
1 Endi Rohaendi, S.Pd, M.M Bahasa Indonesia 4 3 4 4 2  H. Sujana, S.Pd Produktif TAV 4 3 4 4
3  Hj. Yeyet Rohayati, S.Pd  Matematika 3 3 3 4 4  Drs. Sahuri, M.M PPKN 3 3 4 4 5  Julaeha, S.Pd PPKN 3 3 4 4 6  Kusnan, S.Pd
PJOK 4 3 4 2 7  H. Kosin, S.Pd BP/BK
3 2 4 3 8  Hj. Aan Janah, S.Pd Kimia
4 3 2 4
9 Agus Parulian Sinaga, M.Pd Produktif ATPH 4 3 4 4 10  Aruman, S.Pd BP/BK 2 2 2 3
11  Hadijah, S.P Kimia 3 4 3 2 12 Asep Sudiana Permana, M.Pd Produktif TKJ 4 4 4 4 13  Deni Krisdianto, S.Pd Produktif TAV 3 3 3 4 14 Deniar Darojatun Yakti, S.Pd Biologi 3 3 3 4 15  Hj. Mimin Aminah, S.Pd Bahasa Indonesia 3 4 3 3 16 H. Wawan Munawar,S.Ag, M.PdI Pendidikan Agama Islam 3 4 3 3 17 Evi Nursabanah, S.Ag, M.M
Pendidikan Agama Islam 3 3 3 3
18  Eti Rushayati, S.Pd PJOK 3 3 3 4 19 Yanto Bendi Isriyanto, S.Pd PJOK 3 4 3 2
20  Hj. Nia Anitasari, S.Pd Matematika 3 3 4 3
21  Nano Setiono, S.T Fisika
3 4 3 2
22  Rohim Hermawan, S.Kom Produktif TKJ 3 3 3 4 23 Hendi Sholahudin Amri, S.TP Produktif ATPH 3 3 3 4 24  Acu Samsudin, M.Kom Produktif RPL 4 4 4 4 25  Dede Yati Ratnawati, S.Pd Matematika 3 3 4 2
26  Heru Wilmana, S.Pd
Seni Budaya  3 3 4 4
27  Sri Wijiati, S.IP PPKN 3 3 4 4 28  Dede Rasih, S.Pd Produktif ATPH 3 4 2 3 29  Dede Sukmana, S.Pd Produktif ATPH 3 3 4 2 30  Agus Mulyana, S.Pd Bahasa Inggris 3 4 4 3 31  Lili Kurniadi, S.Pd Bahasa Indonesia 3 4 4 3 32  Udi Kuswadi, S.Pd Produktif TAV 3 3 4 4 33  Asep Sudiana, S.Pd Bahasa Indonesia 3 2 3 2 34 Ijang Mamay Ubaidilah, S.Ag., M.Pd. Pendidikan Agama Islam 3 2 3 3 35  Dede Sumara, S.Pd Produktif TAV 3 2 2 2
36  Abdul Halim, S.Pd
Matematika 3 4 3 4
37  Wiji Rahayu, S.Hut Matematika 4 3 4 4 38  Budi Priatna, S.T.,M.T Produktif RPL 4 3 4 3 39  Haerul Anwar, S.Pd Produktif TAV 3 4 3 3
40  Agus Santosa, S.T, M.T Produktif TKJ 3 3 4 3
41  Rahmawati Fauziah, S.Pd  BP/BK 3 3 3 4 42  Pendi Supendi, S.TP Produktif ATPH 3 4 4 3 43  Pipit Puspitasari, S.S Bahasa Daerah 3 3 3 4 44  Yanto Ciptarasa, S.Pd Produktif TAV 4 3 3 4 45  Dali Setiadi, S.P, M.P Produktif ATPH 4 4 3 4
46 Muchamad Anton Irawan S, S.T Produktif TKJ 3 3 4 4
47  Agus Darmawan, S.P Produktif ATPH 3 3 4 4
Keterangan :  1 = Sangat Kurang
2 = Kurang
3 = Cukup Baik
4 = Sangat Baik
2.3. Perhitungan  Prioritas  Pemilihan  Guru Terbaik
2.3.1. Membuat Matriks Ternormalisasi
a. Menentukan prioritas untuk setiap kriteria
Tabel 6. Nilai Kepentingan Setiap Kriteria No Kriteria Kode Skala Prioritas 1 Kompetensi Pedagogik K1 3 2 Kompetensi Kepribadian K2 3 3 Kompetensi Sosial K3 5 4 Kompetensi Profesional K4 7
b. Menghitung  matriks  perbandingan  berpasangan untuk setiap kriteria
Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan untuk
Kriteria K1 K2 K3 K4 K1 1 1 3 5
K2 1 1 3 5
K3 1/3 1/3 1 3
K4 1/5 1/5 1/3 1 Keterangan: a) Angka 1 pada kolom K1 dan Baris K1 artinya menggambarkan  tingkat  kepentingan  yang sama.
b) Angka  1/3  pada  kolom  K1  dan  Baris  K3 merupakan  hasil  perhitungan  dari  1/kolom C2  angka  yang  lain  diperoleh  dengan  cara yang sama.
c. Menghitung normalisasi matriks dan perhitungan bobot untuk setiap kriteria
Tabel 8. Normalisasi Matriks dan Perhitungan

## Bobot untuk Setiap Kriteria
K1 K2 K3 K4  baris Eigen Vektor K1 0,395  0,395  0,409  0,357  1,555707  0,388926863 K2 0,395  0,395  0,409  0,357  1,555707  0,388926863 K3 0,132  0,132  0,136  0,214  0,613807  0,153451811 K4 0,079  0,079  0,045  0,071  0,274778  0,068694463 Jumlah 1 1 1 1
Berdasarkan data pada Tabel 8., diperoleh bobot untuk kriteria yang tersedia adalah:
W = (0,389; 0,389; 0,153; 0,069)
d. Menguji konsistensi setiap matriks berpasangan kriteria
 maks =  ((2,533*0,389)  +  (2,533*0,389)  + (7,333*0,153) + (14*0,069))
 maks =   4,058
CI =  maks −n n−1 = 4,058 − 4 4 − 1 = 0,058 3 = 0,0192
CR = CI RI = 0,0192 0,90 = 0, 0213
Jadi, perhitungan ini konsisten karena CR ≤ 0,1.

## 3. RANCANGAN ALGORITMA PEMILIHAN GURU TERBAIK
Perancangan  algoritma Analytical  Hierarchy Process berfungsi  untuk  melakukan  perbandingan kriteria dan kriteria yang akan memberikan bobot.
function perhitungan_bobot_ahp (inputdata_kriteria : array of float) → array of float { mengirim nilai bobot kriteria pemilihan guru terbaik } {kamus} i,j,jumlah_baris,total_baris,jumlah_kolom : integer nilai_baris,kriteria_baris_kolom,hasil_bagi,total_kolom : float array_bobot_ahp, array_total_baris,nilai_kriteria : array of float[4] {algoritma} {mengambil nilai kriteria} jumlah_baris  count(data_kriteria) total_baris  0 for i  1 to jumlah_baris-1 do
{ baca nilai data baris pada kriteria kemudian hitung jumlah total baris } nilai_baris  readdata_kriteria [i] total_baris  total_baris + nilai_baris { simpan ke array total baris } array_total_baris[i]  total_baris endfor
{ normalisasi baris kolom kriteria } for y  1 to jumlah_baris-1 do nilai_kriteria  data_kriteria [y] jumlah_kolom  count(nilai_kriteria) total_kolom  0 for j  1 to jumlah_kolom-1 do kriteria_baris_kolom  nilai_kriteria[y][j] {hasil bagi dengan nilai baris} hasil_bagi

kriteria_baris_kolom / array_total_baris[y] total_kolom  total_kolom + hasil_bagi endfor
{ simpan nilai w ahp, total kolom dibagi jumlah kriteria } array_bobot_ahp[y]

total_kolom /
count(data_kriteria_guru_pns)
endfor
{ mengirim nilai bobot ahp berupa array }

## array_bobot_ahp
Gambar 4. Algoritma Pemilihan Guru Terbaik
4. KESIMPULAN DAN SARAN
4.1. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan pemilihan guru terbaik di SMK Negeri 1 Maja  berdasarkan  kriteria  Penilaian  Kinerja  Guru (PKG)  menggunakan  metode  AHP,  jumlah  data yang  digunakan  47  data  guru  PNS.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  merekomendasikan  guru  PNS yang mendapatkan predikat guru terbaik berdasarkan data kompetensi pedagogik, kompetensi kepribadian,  kompetensi  sosial,  dan  kompetensi profesional yang diperlukan untuk penilaian.
Pengujian dilakukan terhadap 47 data guru PNS yang  memiliki  enam  guru  PNS  yang  direncanakan oleh Kepala Sekolah agar memperoleh predikat guru terbaik.  Berdasarkan  hasil  pengujian  terdapat  dua guru PNS yang berbeda dari data yang di rencanakan oleh Kepala Sekolah, sehingga tingkat akurasi yang dimiliki  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan
guru terbaik menggunakan metode AHP adalah 83,3 %.
Hasil  tersebut  diperoleh  karena  sistem  hanya memproses  nilai  yang  ada  pada  setiap  kriteria  dan bobot  tanpa  dipengaruhi  oleh  aspek  di  luar  nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan tersebut dan setelah  dilakukan  rekomendasi,  pihak  Kepala Sekolah  yang  akan  menentukan  guru  PNS  mana yang  akan  mendapatkan  penghargaan  sebagai  guru terbaik.

## 4.2. Saran
Saran  dari  penelitian  pendukung  keputusan pemilihan  guru  terbaik  adalah  dengan  melakukan penilaian  kinerja  guru  yang  tidak  hanya  mencakup guru  PNS  saja,  tetapi  juga  mencakup  guru  honorer yang ada di ruang lingkup sekolah yang akan dinilai. Selain  itu  pemilihan  guru  terbaik  untuk  penelitian selanjutnya  diharapkan  dapat  mencakup  wilayah yang  lebih  luas,  misalkan  pemilihan  guru  SMK terbaik  yang  ada  di  wilayah  suatu  kecamatan  yang akan dinilai.

## PUSTAKA
[1]   F.  Syahputra,  Mesran,  I.  Lubis  dan  A.  P.
Windarto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI KOTA MEDAN MENERAPKAN METODE PREFERENCES
SELECTION  INDEX  (STUDI  KASUS  : DINAS  PENDIDIKAN  KOTA  MEDAN),” KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komputer), vol.  2,  no.  1,  pp. 147-155, 1 Oktober 2018.
[2]   H.  Supriatna,  Sudianto,  S.  A.  Dinata  dan  M. Syafrullah,  “Decision  Support  Systems  for Selection  of  Outstanding  Teachers  with Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and Topsis  Methods:  Case  Study  of  SMKN  8 Kabupaten Tangerang,” International Journal of Computer Techniques, vol. 5, no. 6, pp. 75- 84, November-Desember 2018.
[3]   M.  E.  Marpaung  dan  A.  S.  RMS,  “Penilaian Guru  Terbaik  SMP  Tri  Sakti  Lubuk  Pakam Menggunakan  Metode  Topsis,” Jurnal KomTekInfo, vol.  5,  no.  2,  pp.  28-35,  13 Desember 2018.
[4]   Y. E. Chintyari dan T. Prihatin,
“IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEMILIHAN GURU BERPRESTASI PADA SMP ISLAM PONDOK DUTA,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer, vol. 3, no. 2, pp. 233-238, Februari 2018.
[5]   R.  S.  Hutasoit,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama dan  S.  Solikhun,  “SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK  PADA  SMK  MARIA  GORETTI PEMATANGSIANTAR  MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (SAW)  (Studi  Kasus  :  SMK
Maria  Goretti  Pematangsiantar),” JURASIK
(Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  &  Teknik Informatika), vol.  1,  no.  1,  pp.  56-63,  Juli 2016.
[6]   J.  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di  Kota  Palangka  Raya,” Jurnal  Teknologi Informasi  Jurnal  Keilmuan  dan  Aplikasi Bidang Teknik Informatika , vol. 13, no. 2, pp. 18-29, Agustus 2019.
[7]   A. Paramita, F. A. Mustika dan N. Farkhatin, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Guru Terbaik  Berdasarkan  Kinerja  dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” TEKNOSI:  Jurnal  Nasional  Teknologi  & Sistem Informasi, vol. 3, no. 1, pp. 9-18, April 2017.
[8]   Z.  Azhar  dan  M.  Handayani,  “ANALISIS FAKTOR PRIORITAS DALAM PEMILIHAN PERUMAHAN KPR
MENGGUNAKAN METODE AHP,” Jurnal Manajemen  Informatika  &  Sistem  Informasi (MISI), vol. 1, no. 2, pp. 19-22, Juni 2018.
[9]   Mesran,  Suginam  dan  D.  P.  Utomo, “Implementation  of  AHP  and  WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment)  Methods  in  Ranking  Teacher Performance,” International Journal of Information System & Technology (IJISTECH), vol. 3, no. 2, pp. 173-182, 2020.
[10]  D. O. Wibowo dan A. T. Priandika, “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN
GEDUNG PERNIKAHAN PADA WILAYAH BANDAR LAMPUNG MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS,”
Jurnal  Informatika  dan  Rekayasa  Perangkat Lunak  (JATIKA), vol.  2,  no.  1,  pp.  73-85, Maret 2021.
[11]  E.  Yubarda  dan  S.  Handayani,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Evaluasi Kinerja  Program  Studi  Berbasis  Web,” JURNAL TEKNOLOGI UNIVERSAL, vol. 11, no. 2, pp. 70-86, Desember 2020.
[12]  A.  Suryana,  E.  Yulianto  dan  K.  D.  Pratama, “PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN PRESTASI PEGAWAI  MENGGUNAKAN  METODE SAW, AHP, DAN TOPSIS,” JITTER : Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, vol. III, no. 2, pp. 130-139, April 2017.
[13]  B.  M.  I.  Pangestu  dan  S.  N.  Anwar, “PEMODELAN  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT DENGAN METODE AHP BERBASIS WEB MOBILE,”  dalam Proceeding  SENDI_U: SEMINAR  NASIONAL  MULTI  DISIPLIN ILMU DAN CALL FOR PAPERS , Semarang, 2018.
[14]  N. N. Satriani, I. Cholissodin dan M. A. Fauzi, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Calon Penerima Beasiswa BBP-PPA Menggunakan  Metode  AHP-PROMETHEE  I (Studi Kasus : FILKOM Universitas Brawijaya),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, no. 7, pp. 2780-2788, Juli 2018.
[15]  G.  O.  Sahputra,  D.  Hasibuan  dan  F.  G.  N. Larosa, “SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENYELEKSIAN PEGAWAI BARU  PADA  PT.GUNUNG  SERAYU MEDAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP,” Majalah Ilmiah
METHODA, vol.  8,  no.  1,  pp.  15-26,  April 2018.
[16]  E.  Marbun  dan  S.  Hansun,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN PROGRAM  STUDI  DENGAN  METODE SAW DAN AHP,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 11, no. 3, Desember 2019.
[17]  A.  R.  Tiarni  dan  A.  Simangunsong, “Penentuan  Pengangkatan  Karyawan  Tetap Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Studi  Kasus  :  PT.  BPR  NBP 18,” JURNAL MAHAJANA INFORMASI, vol.
6, no. 2, pp. 9-15, 22 Desember 2021.
[18]  H.  Ardiansyah,  M.  B.  S.  Junianto  dan  S. Machfud,
“SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA DANA BANTUAN RUMAH TIDAK LAYAK HUNI DENGAN METODE
SMARTER  DAN  TOPSIS  PADA  DESA
RAWAKALONG,” Jurnal SAINTEKOM, vol.
10, no. 1, pp. 26-37, Maret 2020.
[19]  A.  Fauzi  dan  T.  Hidayatulloh,  “Penilaian Kinerja  Karyawan  Pada  PT.  Telecom Visitama  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process,” Indonesian  Journal  on
Computer and Information Technology, vol. 2, no. 2, pp. 65-71, November 2017.
[20]  A.  H.  Hasugian  dan  H.  Cipta,  “Analisa  Dan Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Pasangan  Hidup  Menurut  Budaya Karo Dengan Menggunakan etode Analitycal
Hierarchy  Process  (AHP),” ALGORITMA: Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 14-30, April 2018.
[21]  M. E. Lestiani, “FAKTOR-FAKTOR DOMINAN PROMOSI YANG MEMPENGARUHI MOTIVASI KONSUMEN  DALAM  MEMBELI  SUATU PRODUK  DENGAN  MENGGUNAKAN
METODE  AHP,” INDEPT:  Jurnal  Industri Elektro dan Penerbangan, vol. 1, no. 1, pp. 15- 20, Februari 2018.
[22]  A.  Y.  Pradipta  dan  A.  Diana,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Supplier pada Apotek dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ),” dalam Prosiding
Seminar Nasional SISFOTEK , Jakarta, 2017.
[23]  Ismanto, Harimurti dan Y. Zaika,
“PENENTUAN  PRIORITAS  KEGIATAN PERAWATAN  BANGUNAN  GEDUNG SEKOLAH  NEGERI  DI  KOTA  BLITAR,” REKASAYA SIPIL, vol. 11, no. 3, pp. 236-244, 2017.
[24]  A.  S.  Putra,  A.  Sandhyavitri  dan  M.  Fauzi,
“IDENTIFIKASI PARAMETER SIGNIFIKAN DALAM PENENTUAN

## PRIORITAS PENANGANAN BANJIR
KOTA  PEKANBARU,” Jom  FTEKNIK: Jurnal  Online  Mahasiswa  Fakultas  Teknik Universitas  Riau, vol.  3,  no.  2,  pp.  1-9,
Oktober 2016.
[25]  Mustika, “PENGGUNAAN METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS DALAM PEMILIHAN LOKASI
MANGROVE  PARK,” Kumpulan  jurnaL
Ilmu Komputer (KLIK), vol. 4, no. 1, pp. 38- 48, Februari 2017.