## IMPLEMENTASI METODE AHP DAN SAW DALAM PEMILIHAN GURU TERBAIK DI SMK PLUS MUNIRUL ARIFIN NW PRAYA
Husnul Khotimah 1 , Mohammad Taufan Asri Zaen 2* , Khairul Imtihan 3
1 Teknik Informatika, STMIK Lombok
2,3 Sistem Informasi, STMIK Lombok email : opanzain@gmail.com 2*
Abstrak : SMK Plus Munirul Arifin NW Praya merupakan sebuah lembaga pendidikan di bawah naungan Yayasan Munirul Arifin  NW  Praya,  yang  memiliki  peran  meningkatkan  mutu  pendidikan  bagi  peserta  didiknya,  sehingga  peran  guru  sangat penting untuk mencapai tujuan tersebut. Kualitas guru juga sangat mempengaruhi tercapainya pendidikan yang berkualitas. Untuk  meningkatkan  kinerja  guru,  kepala  sekolah  ingin  memberikan  apresiasi  berupa  penghargaan  kepada  guru  yang memiliki kinerja terbaik. Penelitian ini menggunakan gabungan dua metode  yaitu metode AHP dan SAW, dimana metode AHP  digunakan  untuk  penentuan  bobot  dari  masing-  masing    kriteria  dan  metode  SAW  digunakan  untuk  penentuan  solusi dari permasalahan yaitu menentukan guru tebaik dengan perangkingan. Pada penentuan bobot kriteria menggunakan metode AHP  di  menghasilkan  bobot  masing-masing  kriteria  yaitu  Loyalitas  sebesar  43%,  Kedisiplinan  21%,  Pedagodik  12%, Kepribadian  20%,  dan  sosial  sebanyak  4%.kemudian  hasil  dari  perangkingan  yang  dilakukan  dengan  metode  SAW menghasilkan peringkat pertama di dapatkan oleh Alternatif 1 atas nama Amruzziyad dengan jumlah nilai 0,96.
Kata Kunci: AHP, SAW, Pemilihan Guru Terbaik, SPK, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract: SMK Plus Munirul Arifin NW Praya is an educational institution under Munirul Arifin NW Praya, which has the role  of  improving  the  quality  of  education,  so  the  role  of  teachers  is  very  important  to  achieve  this  goal.  The  quality  of teachers also greatly influences the achievement of quality education. To improve teacher performance, the principal wants to give appreciation to teachers who have the best performance. This research uses a combination of two methods, namely the AHP and SAW methods, where the AHP method is used to determine the weight of each criterion and the SAW method is used  to  determine  the  solution  to  the  problem,  namely  determining  the  best  teacher  by  ranking.  In  determining  the  criteria weights using the AHP method, the resulting weights for each criterion are Loyalty at 43%, Discipline at 21%, Pedagogy at 12%, Personality at 20%, and Social at 4%. Then the results of the ranking carried out using the SAW method produce first place. Obtained by Alternative 1 in the name of Amruzziyad with a total value of 0.96.
Keywords: AHP, SAW, Best Teacher Selection, DSS, Decision Support Systems

## PENDAHULUAN
SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya merupakan satuan pendidikan formal yang memiliki peran untuk meningkatkan mutu pendidikan  bagi  para  peserta  didiknya,  sehingga peran  guru  sangatlah  penting  untuk  mencapai tujuan  tersebut.  Untuk  meningkatkan  kinerja  guru, kepala  sekolah  ingin  memberikan  apresiasi  berupa penghargaan  kepada  guru  yang  memiliki  kinerja terbaik.  Namun  masalah  yang  dihadapi  dalam pemilihan  guru  terbaik  masih  menggunakan penilaian  yang  sangat  manual  yaitu  penilaian langsung  oleh  pihak  sekolah  dengan  melihat kriteria-kriteria  tertentu  seperti  kehadiran  guru, keaktifan,  cara  mengajar  yang  mudah  dipahami siswa,  dan  loyalitas  dari  guru  tersebut.  Namun penilaian  tersebut  dinilai  masih  kurang  efektif untuk  menentukan  guru  terbaik  di  SMK  Plus Munirul Arifin NW Praya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  alfian  mukti dkk,  membuktikan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  untuk  menentukan  guru terbaik  memudahkan  SDN  Periuk  3  tangerang dalam  proses penentuan  guru  terbaik dan mendapatkan  hasil  yang  objektif  [1].  Penelitian  ini mengimplementasikan  2  metode  utama  dalam pemilihan guru terbaik di SMK Plus Munirul Arifin NW    Praya.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)
merupakan  sistem  yang  bisa  dengan  mudah memecahkan permasalahan, dan melakukan sebuah komunikasi untuk suatu penyelesaian masalah. SPK didesain  agar  bisa  digunakan  dan  dioperasikan dengan cepat dan lebih mudah terutama bagi  orang yang hanya memiliki kemampuan dasar pengoperasian  komputer[2][3].  Pada  penelitian  ini, peneliti  menggunakan  gabungan  dua  metode,  yaitu Analitychal  hierarchy  process  (AHP) dan Simple Additive  Weighting  (SAW) .  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode untuk memecahkan masalah yang komplek / rumit dalam ketidak terstrukturan situasi yang dibentuk menjadi komponen-komponen[4]. Simple Additive Weighting (SAW)  adalah  metode  penjumlahan terbobot. Yakni meliputi Konsep dasar dari metode SAW  ini  yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja disetiap alternatif pada  semua atribut. Metode SAW juga mengharuskan pembuat keputusan  untuk  menentukan  bobot  untuk  setiap atribut.  Skor  total  untuk  alternatif  akan  diperoleh dengan  cara  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian antara  rating  dan  bobot  pada    tiap  atribut.  Metode SAW  memiliki  tahapan  yang    mudah  dalam perhitungannya  dan  sistem  perangkingan  yang cepat [5][6].
Dari  permasalahan  dan  penelitian  terkait, penelitian ini menerapkan kombinasi atau gabungan dari  dua  metode  yang  mempunyai  kelebihan
masing-masing yaitu metode AHP untuk menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria, kemudian  dilanjutkan  dengan  metode  SAW  untuk penentuan  terakhir  yaitu  perangkingan  alternatif untuk  menentukan  guru  terbaik,  dan  diharapkan menjadi  solusi  alternatif  bagi  pihak  sekolah melaksanakan proses pemilihan guru terbaik sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  terkait  menggunakan  pencarian bobot  masing-masing  kriteria  menggunakanmetode AHP  dan  metode  VIKOR  untuk  menentukan rangking  supplier  terbaik.  Berdasarkan  hasil pengolahan  data  menggunakan  metode  AHP  dan VIKOR, urutan ranking supplier adalah Supplier 3 - 1-4-2  dengan  nilai  indeks  berturut-turut  0,191, 0,351, 0,638 dan 1 [7]. Analytical Hierarchy Process dinilai sebagai alat  pengambil  keputusan  yang  powerful  dan fleksibel,  yang  dapat  membantu  menetapkan prioritas-prioritas  dan  membuat  keputusan  yang terbaik  dan  tepat  sasaran  [8].  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  Metode  AHP  untuk merekomendasikan Guru
Berprestasi ini
menggunakan  metode  black  box  testing,  yang menghasilkan    sistem  berjalan  dengan  baik  sesuai dengan fungsinya [9].
Penelitian ini melakukan pembobotan
kriteria  menggunakan  metode  AHP  dan  metode SAW  dalam  Pemilihan  Beasiswa  di  Madrasah Ibtidaiyah. Penelitian ini menghasilkan rekomendasi  penentuan  beasiswa  berdasarkan kebutuhan  anak  yatim  dan  kriteria  yang  telah ditentukan  [10].  Penelitian  ini  menggunakan metode SAW yang membantu pengambil keputusan untuk  mendapatkan  rekomendasi  karyawan  terbaik dengan mudah [11].
Penelitian yang dilakukan
dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)  bisa  membantu    penilaian  kinerja guru  yang  sebelumnya  melalui  proses  yang  lama menjadi  lebih  cepat  dan  akurat  [12].  Hasil  dari penelitian ini bahwa metode SAW dapat memberikan  hasil  terbaik  dari  kriteria  dan  bobot yang  sudah  ditentukan.  Dari  hasil  perhitungan dengan  metode  SAW  didapatkan  oleh  siswa bernama  Rini  Anggraeni  dengan  nilai  preferensi 93,76 [13] . Hasil dari penelitian yang menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  sistem pendukung keputusan pemilihan dosen terbaik telah terbukti  efektif.  Metode  SAW  dapat  menghasilkan dosen  dengan  bobot  tertinggi,  daftar  dosen  dengan peringkat  terbaik,  atau  rekomendasi  dosen  terbaik berdasarkan kriteria yang ditetapkan [14].

## METODE
Berikut  adalah  rangkaian  tahapan  dalam penelitian  Pemilihan  guru  terbaik  di  SMK  Plus Munirul  Arifin  NW  Praya  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1 :
a. Pengumpulan data penelitian Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data  dan informasi  yang  diperlukan  untuk  penelitian. Tahap  ini  terdiri  dari,  observasi,  wawancara, studi  pustaka  dan  distribusi  kuesioner  sebagai metode yang digunakan.
1. Observasi Peneliti mengamati langsung dengan mendatangi tempat penelitian. Observasi yang dilakukan  bertujuan  untuk  memperoleh  data- data yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan [15].
2. Wawancara Wawancara  yang  dilakukan  yaitu  dengan mengajukan  beberapa  pertanyaan  terkait kebutuhan  yang  diperlukan  [15].  Peneliti melakukan wawancara dengan kepala sekolah di  SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya. Wawancara yang dilakukan membahas terkait pemilihan  guru  terbaik  di  SMK Plus  Munirul Arifin  NW  praya  untuk  penentuan  kriteria- kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan guru  terbaik  yang  akan  digunakan  dalam pembobotan pada metode AHP.
3. Studi Pustaka Peneliti  menggunakan  studi  Pustaka  yang sumbernya berasal dari berbagai referensi.
4. Kuesioner Kuesioner  di  isi  oleh  responden  yaitu  siswa dan  siswi  SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW Praya. Dalam kuesioner penilaian Skala likert adalah  skala  psikometrik  yang  paling  banyak diterapkan dalam riset [16].
MULAI PENGUMPULAN DATA OBSERVASI WAWANCARA STUDI PUSTAKA KUESIONER ANALISA DATA PENENTUAN BOBOT KRITERIA DENGAN AHP PERANGKINGAN DENGAN SAW SELESAI
Gambar 1. Tahapan Penelitian
b. Analisa Data Penelitian
Analisa yang di lakukan yaitu dengan menggabungan  metode  AHP  dan  SAW  dimana metode  AHP  digunakan  untuk  penentuan  bobot kriteria  dan  metode  SAW  digunakan  untuk penentuan  solusi  dari  permasalahan  yaitu menentukan guru tebaik dengan perangkingan.
Pemilihan Guru Terbaik Loyalitas Kedisiplinan Kepribadian Pedagogik Sosial A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10

## Gambar 02. Struktur Hirarky pemilihan guru terbaik
Berdasarkan  hasil  dari  pengumpulan  data yang  telah  di  dapatkan  dengan  wawancara  dengan kepala  sekolah  di  SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW Praya  di  dapatkan  5  variabel  yaitu  Kedisiplinan, Pedagogik,  Loyalitas,  Kepribadian,  dan  Sosial. Yang  sebagian  kriteria  bersumber  berdasarkan Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomer  14 Tahun  2005  Tentang  Guru  dan  Dosen  (Presiden Republik Indonesia,  2005). Kemudian jumlah guru di  SMK  Plus  Munirul  Arifin  Nw  praya  yaitu  16 orang,  dengan  ketentuan  guru  yang  akan  menjadi alternatif yaitu guru dengan status GTY (guru tetap yayasan) yaitu sejumlah 10 orang.
c. Penentuan Bobot Kriteria Dengan AHP Metode  AHP  digunakan  untuk  menentukan bobot  untuk  setiap  kriteria  sesuai  dengan  prioritas kepentingan.[17]  Metode  AHP  dikembangkan  oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika [18].
Langkah-langkah perhitungannya yaitu:[19]
1) Menentukan data kriteria
2) Membuat matriks perbandingan   berpasangan Skala  perbandingan  dapat  dilakukan  dengan
penilaian seperti pada Tabel 1.

## Tabel 1. Skala Dasar Penilaian Teori Saaty
Tingkat Dasar Kepentingan Definisi 1 Elemen satu dengan yang lain sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai diantara dua penilaian yang sangat berdekatan
eciprocal Jika elemen i memiliki salah satu angka di atas ketikadibandingkan dengan j, maka j memiliki nilaikebalikannya ketika
dibandingkan dengan elemen i.
3) Menentukan sintesa prioritas Pada  tahap  ini  matrik  berpasangan  akan dijumlahkan  setiap  elemen  kemudian  matrik tersebut  dinormalisasi  sehingga  dapat  dihitung bobot prioritas dari kriteria yang ada.
4) Konsistensi logis Pada  tahap  ini  dilakukan  pencarian    nilai max
Eigen Value (λ Max).
5) Menghitung Nilai CI menghitung consistency  indeks (CI)  dengan rumus : 𝐶𝐼 = λmax−n 𝑛−1 (1)
dengan ketentuan:
n= jumlah elemen
6) Menghitung Nilai Consistency Ratio (CR)
Rumus  untuk  menghitung  Consistency  Ratio (CR) yaitu :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2)
dengan ketentuan :
IR = Indeks Random
dimana  IR  adalah  indeks  random  konsistensi untuk  memeriksa  konsistensi  hierarki.  Adapun indeks  random  berdasarkan  perhitungan  saty bisa dilihat pada tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Nilai indeks random consistency saaty
Jumlah matriks/elemen (n) Nilai IR 1,2 0 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45
7) Mengukur rasio konsistensi Pengukuran  rasio  konsistensi  dengan  melihat Rasio  konsistensi. CR <  0,1  maka  data  dapat diterima  dan  konsistenJika  nilainya  lebih  dari 10%,  maka  penilaian  data  pertimbangan  harus diulang atau diperbaiki.
d. Perangkingan alternatif  dengan SAW Selanjutnya  pada  metode  ini  di  lanjutkan perangkingan  berdasarkan  bobot  yang  telah  di tentukan  oleh  metode  AHP.Simple  Additive Weighting (SAW) adalah sebuah metode penjumlahan  yang  terpusat  pada  bobot.  Yaitu
dengan cara mencari nilai  serta kriteria  pada setiap alternatif  di  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan. Metode  ini  terdiri  dari  2  atribut/  kriteria  yakni kriteria benefit (keuntungan)  dan  kriteria cost (biaya) [20].
Langkah-langkah  proses SAW adalah  sebagai berikut :
1. Menentukan data alternatif
2. Membuat Matriks keputusan dan Normalisasi
3. Melakukan  perangkingan  berdasarkan  nilai terbesar
Berikut Rumus  untuk melakukan normalisasi :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 ; untuk kriteria Benefit (3)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 ; untuk kriteria C 𝑜𝑠𝑡 (4)
Keterangan:
r ij = Rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j : i=1,2,...,m dan j = 1,2, ..., n
Max i X ij = Nilai maksimum dari setiap kriteria i
Min i X ij = Nilai minimum dari setiap kriteria i
X ij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Rumus untuk perangkingan setiap alternatif (Vi) adalah:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Keterangan:
V i = Rangking untuk setiap alternatif
W j = Nilai bobot rangking (dari setiap alternatif)
R ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  V i yang  lebih  besar  menyatakan  bahwa alternatif A i adalah yang terpilih/terbaik.
e. Hasil Penelitian Membuat  sebuah  kesimpulan  terkait    penelitian yang  sudah  dilakukan  yaitu  menentukan  guru terbaik  berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang dilakukan  menggunakan  penggabungan  2  metode yaitu  metode AHP dan SAW.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  untuk  menentukan  guru terbaik    di  SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya menggunakan  gabungan  dua  metode  yaitu  metode AHP dan SAW. Dari pengumpulan data yang telah di lakukan metode AHP di gunakan dalam penetuan bobot  masing-masing  kriteria.dan  metode  SAW digunakan untuk perangkingan dan penentuan siapa guru terbaik.
1. Penentuan Bobot Kriteria dengan AHP
a. Data Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  guru terbaik  di  SMK  Plus Munirul Arifin NW Praya yaitu  ada  pada  table  3.  dengan  ketentuan kriteria,  Loyalitas,  Kedisiplinan,  Pedagogik,
Kepribadian, dan Sosial. Tabel 3. Kriteria Kode Kriteria Tipe kriteria K1 Loyalitas Benefit K2 Kedisiplinan Benefit K3 Pedagogik Benefit K4 Kepribadian Benefit K5 Sosial Benefit b. Matriks Perbandingan Berpasangan
Matrik    perbandingan  berpasangan  di  dapatkan melalui  pengisian  kuesioner  oleh  3  responden yaitu, kepala sekolah, WAKA bagian Kurikulum,  dan  WAKA  bagian  kesiswaan. Berdasarkan  Skala  dasar  penilaian  Saaty  yang kemudian  di  olah  dan  menghasilkan  data sebagai berikut:
Tabel 4. Matrixs Perbandingan Berpasangan Kriteria Loyalit as Kedisi plinan Pedago gik Keprib adian Sosial Loyalitas 1,00 2,62 4,22 3,00 6,26 Kedisiplinan 0,38 1,00 1,26 2,08 5,00 Pedagogik 0,24 0,79 1,00 0,28 3,56 Kepribadian 0,33 0,48 3,56 1,00 5,00 Sosial 0,16 0,20 0,28 0,20 1,00 Tabel 4 terlihat matriks perbandingan berpasangan dari kriteria  masing-masing sesuai dengan tingkat kepentingannya.
c. Sintesa Prioritas
Pada tahapan ini di lakukan penjumlahan kolom dan  di  lakukan  normalisasi  matrix  untuk mendapatkan  nilai  rata-rata  yang  akan  di jadikan  bobot  prioritas  masing-masing  kriteria. Langkah-langkahnya  bisa  dilihat  pada  tabel  5, tabel 6, dan tabel  7.
Tabel  5.  Penjumlahan  dari nilai masing -masing kolom kriteria Kriteria Loyalit as Kedisip linan Pedago gik Keprib adian Sosial Loyalitas 1,00 2,62 4,22 3,00 6,26 Kedisiplinan 0,38 1,00 1,26 2,08 5,00 Pedagogik 0,24 0,79 1,00 0,28 3,56 Kepribadian  0,33 0,48 3,56 1,00 5,00 Sosial 0,16 0,20 0,28 0,20 1,00 Total 2,11 5,09 10,32 6,56  20,82
Pada  tabel  5  di  jelaskan  bahwa  nilai-nilai  pada matriks  di  atas    di  jumlahkan  perkolom  kriteria masing-masing.

## Tabel 6.  Normalisasi matriks
Kriteria Loyalit as Kedisi plinan Pedago gik Keprib adian Sosial Loyalitas 0,47 0,51 0,41 0,46 0,30
Kedisiplinan 0,18 0,20 0,12 0,32 0,24 Pedagogik 0,11 0,16 0,10 0,04 0,17 Kepribadian  0,16 0,09 0,34 0,15 0,24 Sosial 0,08 0,04 0,03 0,03 0,05
Pada  tabel  6  menjelaskan  bahwa  niali-nilai  yang terdapat pada kolom kriteria di atas di hasilkan dari pembagian  dari  masing-masing  kolom  kriteria dengan total kolom tersebut.
Tabel 7. Bobot prioritas
Kriteria Loyalit
as Kedisiplin an Pedago gik Keprib adian Sosial Jumla h Baris Rata/ Priori tas Loyalitas 0,47 0,51 0,41 0,46  0,30  2,15 0,43 Kedisiplinan  0,18 0,20 0,12 0,32  0,24  1,06 0,21 Pedagogik 0,11 0,16 0,10 0,04  0,17  0,58 0,12 Kepribadian  0,16 0,09 0,34 0,15  0,24  0,99 0,20 Sosial 0,08 0,04 0,03 0,03  0,05  0,22 0,04 Total 1,00 1,00 1,00 1,00  1,00  5,00 1,00
Pada  tabel  7.  menjelaskan  pencarian  nilai  rata-rata yang  akan  di  jadikan  bobot  prioritas  dari  masing- masing  kriteria  dengan  cara  menjumlahkan  setiap nilai  pada  baris  dan  di  bagi  dengan  jumlah  baris yang  ada  pada  kriteria.  Pada  tahap  ini  sudah  di dapatkan  bobot  prioritas  dari  masing-masing kriteria.
d. Konsistensi Logis
Pada  tahap  ini  akan    dilakukan  pencarian    nilai max  Eigen  Value (λ  Max)  dengan  cara mengalikan  nilai-nilai  yang  ada  pada  matriks berpasangan  dengan  bobot  prioritas  masing- masing.  Kemudian  hasil  dari  perkalian  di jumlahkan setiap baris lalu di bagi dengan bobot prioritas masing-masing baris kriteria.
[
1,00 2,62 4,22 3,00 6,26 0,38 1,00 1,26 2,08 5,00 0,24 0,33 0,16 0,79 0,48 0,20 1,00 3,56 0,28 0,28 1,00 0,20 3,56 5,00 1,00] X [ 0,43 0,21 0,12 0,20 0,04]
Kemudian  hasil  dari  perkalian  dijumlahkan setiap  baris  lalu  di  bagi  dengan  bobot  prioritas masing-masing  baris  kriteria.  Rata-rata  dari hasil  bagi  di  sebut  dengan  nilai max  Eigen Value (λ Max).
Tabel 8. Nilai max Eigen Value (λ Max) Hasil  Perkalian Tiap Baris Jumlah Baris Hasil Bagi Jumlah Baris Hasil Bagi 0,43  0,55  0,49  0,59  0,28 2,34 5,44 0,16  0,21  0,15  0,41  0,22 1,15 5,46 0,10  0,17  0,12  0,06  0,16 0,60 5,17 0,14  0,10  0,41  0,20  0,22 1,08 5,43
0,07  0,04  0,03  0,04  0,04 0,23 5,15 λmax 5,33
e. Menghitung Nilai CI
𝐶𝐼 = λmax−n 𝑛−1
𝐶𝐼 = 5,33−5
5−1
CI = 0,08
f. Menghitung Nilai CR
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 𝐶𝑅 = 0,08 1,12
CR= 0,07
g. Mengukur Rasio konsistensi
Jika  CR <  0,1  maka  data  yang  telah  dilakukan perhitungan  di  nyatakan  konsisten  .  adapun hasil yang di dapatkan yaitu CR = 0,07 jadi 0,07 < 0,1.
Dapat  disimpulkan  bahwa    dari  penelitian  yang sudah  di  laksanakan  untuk  mencari  bibot  prioritas dari  masing  masing  kriteria  dengan  penggunaan metode AHP dihasilkan CR 0,07 yang berarti CR di katakan  lebih  kecil  dari  0,1  maka  penelitian  ini dapat  diterima  yakni  dengan  hasil  penelitian  bobot daripada    masing  masing  kriteria  yaitu  Loyalitas 43%,  Kedisiplinan  21%,  Pedagogik    12%, Kepribadian  20% dan sosial  4%.

## 2. Perangkingan dengan metode SAW
Pada  penelitian  ini  metode  SAW  digunakan untuk  perhitungan  akhir  yaitu  dilakukan perangkingan untuk menentukan guru terbaik di SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya. Selanjutnya  pada  metode  ini  di  lanjutkan perangkingan  berdasarkan  bobot  yang  telah  di tentukan oleh metode AHP.
a. Data alternatif Alternatif di ambil dari pengumpulan data yaitu 10  guru  dari  jumlah  16  guru  yang  mempunyai kategori Guru Tetap Yayasan
Tabel  9. Data Alternatif Nama Alternatif Amruzziyad A1 Abdul Quddus A2 M. Bahrul Ilmi A3 Artha Wiriye Negare A4 Suriani A5 Novi Arina A6 Nova Restu Ningsih A7
Laelatul Farhi A8 Agustina Prayanti A9 Yuliantari A10
b. Nilai rating kecocokan pada setiap alternatif. Penilaian  untuk  alternatif  Berdasarkan  Skala Penilaian  Dibawah  ini  .Skala  penilaian  yang  di gunakan Penilaian Skala Likert.
Tabel 10. Kriteria Penilaian Kode Kriteria Nilai Keterangan K1 Loyalitas 1 Sangat Tidak Baik 2 Tidak Baik
3 Cukup Baik
4 Baik 5 Sangat Baik K2 Kedisiplinan 1 Sangat Tidak Baik 2 Tidak Baik
3 Cukup Baik
4 Baik 5 Sangat Baik K3 Pedagogik 1 Sangat Tidak Baik 2 Tidak Baik 3 Cukup Baik 4 Baik 5 Sangat Baik K4 Kepribadian 1 Sangat Tidak Baik 2 Tidak Baik 3 Cukup Baik 4 Baik 5 Sangat Baik K5 Sosial 1 Sangat Tidak Baik 2 Tidak Baik 3 Cukup Baik
4 Baik 5 Sangat Baik
Pemberian Nilai pada  Nilai rating kecocokan untuk setiap  alternatif  adalah  hasil  Rekapitulasi  dari  data Kuesioner yang di isi oleh 45 Responden dari Siswa dan  Siswi  SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya untuk menentukan Guru Terbaik.

## Tabel 11. Nilai Rating Kecocokan
Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 A1 4,75 4,35 4,00 4,46 4,61 A2 3,93 2,54 2,29 4,09 2,57 A3 3,50 2,87 3,97 3,79 2,03 A4 2,50 1,83 2,90 3,26 2,25 A5 3,25 4,48 4,05 3,73 3,87 A6 3,94 4,32 4,89 4,01 4,88 A7 3,81 4,49 4,62 4,70 4,55 A8 2,68 3,13 3,94 3,11 3,23
A9 3,02 3,88 2,94 2,81 3,21 A10 3,58 3,99 3,95 4,43 4,00 c. Matriks keputusan (X) dan normaisasi (R) Pembentukan  Matriks  keputusan  di  ambil  dari tabel  nilai  rating  kecocokan.kemudian  di lanjutkan dengan normalisasi matriks.
X =
[
4,75 4,35 4,00 4,46 4,61 3,93 2,54 2,29 4,09 2,57 3,50 2,50 3,25 3,94 3,81 2,68 3,02 3,58 2,87 1,83 4,48 4,32 4,49 3,13 3,88 3,99 3,97 2,90 4,05 4,89 4,62 3,94 2,94 3,95 3,79 3,26 3,73 4,01 4,70 3,11 2,81 4,43 2,03 2,25 3,87 4,88 4,55 3,23 3,21 4,00]
R = [ 1 0,97 0,82 0,95 0,94 0,83 0,57 0,47 0,87 0,53 0,74 0,53 0,68 0,83 0,80 0,56 0,64 0,75 0,64 0,41 1 0,96 1 0,70 0,86 0,89 0,81 0,59 0,83 1 0,95 0,81 0,60 0,81 0,81 0,69 0,79 0,85 1 0,66 0,60 0,94 0,42 0,46 0,79 1 0,93 0,66 0,66 0,82]
Normalisasi  matriks  di  hasilkan  dari  nilai masing-masing  kolom  di  bagi  dengan  nilai kolom tertinggi karena semua kriteria tergolong Benefit  sehingga  di  bagi  dengan  nilai  tertinggi dari kolom.
d. Perangkingan Alternatif Pada  tahap  ini  dilakukan  perkalian  nilai  pada matriks  normalisasi  dengan  bobot  dari  masing- masing  kriteria.  Dan  menjumlahkan  nilai  dari masing-masing  alternatif.    Kemudian  dari  hasil akhir  kita  bisa  melihat  siapa  alternatif    yang mendapatkan nilai tertinggi.
[
1 0,97 0,82 0,95 0,94 0,83 0,57 0,47 0,87 0,53 0,74 0,53 0,68 0,83 0,80 0,56 0,64 0,75 0,64 0,41 1 0,96 1 0,70 0,86 0,89 0,81 0,59 0,83 1 0,95 0,81 0,60 0,81 0,81 0,69 0,79 0,85 1 0,66 0,60 0,94 0,42 0,46 0,79 1 0,93 0,66 0,66 0,82] X [ 0,43 0,21 0,12 0,20 0,04]
Tabel 12.  Hasil perangkingan Alter- natif K1 K2 K3 K4 K5 Jumlah
Nilai Pering- kat A1  0,43  0,20  0,09  0,19  0,04  0,96 1 A2  0,36  0,12  0,05  0,17  0,02  0,73 6 A3  0,32  0,13  0,09  0,16  0,02  0,72 7 A4  0,23  0,09  0,07  0,14  0,02  0,54 10 A5  0,29  0,21  0,10  0,16  0,03  0,79 5
A6  0,36  0,20  0,12  0,17  0,04  0,89 3 A7  0,35  0,21  0,11  0,20  0,04  0,91 2 A8  0,24  0,15  0,09  0,13  0,03  0,64 9 A9  0,27  0,18  0,07  0,12  0,03  0,67 8 A10  0,32  0,19  0,09  0,19  0,04  0,83 4
Bisa  dilihat  pada Tabel  12. menjelaskan  bahwa nilai Preferensi di dapatkan dengan cara mengalikan  nilai  pada  matrix  normalisasi  dengan bobot  dari  masing-masing  kriteria.  Dan  Nilai  akhir yang  diperoleh  oleh  masing-masing  alternatif diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  preferensi.dan Peringkat  pertama  diperoleh  oleh  A1  atas  nama Amruzziyad yaitu dengan nilai 0,96, Peringkat ke 2 atas  nama  Nova  Restu  Ningsih  dengan  nilai  0,91, kemudian peringkat ke 3 di raih oleh A6 atas nama Novi  Arina  dengan  nilai  0,89.  Oleh  karena  itu peringkat  1  sampai  dengan  3  berhak  mendapatkan penghargaan  dari  pihak  sekolah,  kemudian  untuk guru yang mendapatkan peringkat 4 sampai dengan 10  akan  diberikan  pembinaan  oleh  pihak  sekolah terkait  peningkatan  kinerja  untuk  masing-masing guru.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  ini  dengan  penggunaan gabungan metode AHP dan SAW dapat  membantu atau  menjadi  alternatif  solusi  SMK  Plus  Munirul Arifin  NW  Praya  dalam  pemilihan  guru  terbaik. Berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan di SMK Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya  yaitu  Loyalitas, Kedisiplinan,  Pedagogik,  Kepribadian,  dan  Sosial, didapatkan bobot  prioritas  kriteria dari  perhitungan dengan metode AHP yakni, Loyalitas sebesar 43%, Kedisiplinan  21%,  Pedagodik  12%,  Kepribadian 20%,  dan  sosial  sebanyak  4%.  Dan  hasil perangkingan  dengan  metode  SAW  yaitu  nilai tertinggi  didapatkan  oleh  Alternatif  1  atas  nama Amruzziyad dengan perolehan nilai 0,96, peringkat ke 2 diraih oleh Nova Restu Ningsih dengan jumlah nilai  0,91,  dan  peringkat  3  diraih  oleh  Novi  Arina dengan nilai 0,89. Penelitian ini sangat mempermudah  dalam  pemilihan  guru  terbaik  di SMK  Plus  Munirul  Arifin  NW  Praya  dan  mampu memotivasi  guru  untuk  meningkatkan  kualitas mengajarnya  karena  penilaian  yang  dilakukan secara transparan.
Saran  penelitian  ini  untuk  kedepannya  di harapkan  bisa  membuat  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  dalam menentukan guru terbaik  dengan metode  yang  di  gunakan  oleh  peneliti    agar  lebih mempermudah pihak sekolah.

## REFERENCES
[1] Rahal, “Application of the Analytical Hierarchy
Process (AHP) Method in Determining the Best Employees,” Britain Int. Humanit. Soc. Sci. J. , vol. 4, no. 2, pp. 302–315, 2022, doi:
10.33258/biohs.v4i2.669.
[2] R. Alamsyah, V. Wijaya, V. Khuangnata, and H. Artikel, “SPK Penentuan Pemberian Beasiswa Dengan Metode Saw,” Methonika J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 1–10, 2021, [Online]. Available: http://ojs.fikom- methodist.net/index.php/METHOTIKA
[3] S. M. Sumarno and J. M. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepala Unit (Kanit) Ppa
Dengan Metode Weight Product,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 11, no. 1, p. 37, 2020, doi:
10.24853/justit.11.1.37-44.
[4] T. Karjo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Menggunakan
Metode AHP dan TOPSIS Pada SD Negeri Batu Jaya Tangerang,” PROSISKO J. Pengemb. Ris. dan Obs. Sist. Komput. , vol. 7, no. 2, pp. 141– 149, 2020, doi: 10.30656/prosisko.v7i2.2484.
[5] M. R. Ramadhan and M. K. Nizam, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021,
[Online]. Available: https://ejurnal.seminar- id.com/index.php/tin/article/view/655
[6] Q. Fuady and Y. F. A. Lubis, “Analisis Perbandingan Metode WP dan SAW Pada Sistem Pendukung Keputusan Persediaan Merek Sepatu Pada 45 Second Shoes,” J. Komput. Teknol. … , vol. 1, no. 2, pp. 116–123, 2022,
[Online]. Available:
http://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/ article/view/21%0Ahttp://ejurnal.lkpkaryaprima. id/index.php/juktisi/article/download/21/22
[7] J. S. Sipayung, D. T. Liputra, K. Suhada, P. Studi, T. Industri, and U. Kristen, “Usulan Penentuan Supplier dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR) di CV Cok Ko Tengok,” J. Integr. Syst. , vol. 6, no. 2, pp. 174–196, 2023.
[8] R. O. Amari, “PENILAIAN KINERJA GURU BERPRESTASI DALAM RANGKA PENINGKATAN KUALITAS KERJA DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS Andri Oktarian, Aan Sulkhan, Achmad Mico Wahono Fakultas,” J. Compr. Sci. , vol. 2, no. 8, pp. 31–41, 2023.
[9] I. Irianto, S. Sudarmin, and G. Adinsyah, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Ahp Untuk Merekomendasikan Guru Berprestasi,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 5, no. 2, p. 376, 2022, doi: 10.54314/jssr.v5i2.939.
[10] A. Y. Amir, P. Aisyiyah, and R. Devi, “Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple
Additive Wieght Dalam Pemilihan Beasiswa Di Madrasah Ibtidaiyah,” vol. 24, no. 1, pp. 47–58, 2022.
[11] K. M. Sukiakhy, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Cv. El Glory Menggunakan Metode Saw,” J. Geuthèë Penelit. Multidisiplin , vol. 4, no. 3, p. 160, 2021, doi: 10.52626/jg.v4i3.135.
[12] S. Hendrian, A. K. Solihin, G. K. Dewanti, P. S. Informatika, F. Teknik, and U. I. Pgri,
“Implementasi Metode Analitycal Hierarchy Process ( AHP ) Pada Sistem Pendukung
Keputusan Penilaian Kinerja Guru SD Negeri Taruna Karya IV Bandung,” vol. 4, no. 1, 2024.
[13] A. Sholihat and D. Gustian, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI DENGAN METODE
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) (
STUDI KASUS : SMK DWI WARNA SUKABUMI ),” pp. 140–147, 2021.
[14] C. A. Gemawaty and Y. Yuliani, “PEMILIHAN DOSEN TERBAIK DENGAN METODE SAW ( SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ),” vol. 7, no. 3, pp. 711–717, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i3.1159.
[15] N. Destria, S. Saepudin, U. Nusaputra, W. Product, and O. Company, “Sistem Pendukung
Keputusan Perusahaan yang Berprestasi dalam
Sektor Indutri dengan Metode Weighted Product,” vol. 3, no. 2, pp. 1–11, 2021.
[16] H. Sukma, F. T. Tobing, and R. Nainggolan, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Hotel Di Tangerang Menggunakan Metode
AHPDan Topsis,” METHOMIKA J. Manaj.
Inform. dan Komputerisasi Akunt. , vol. 5, no. 1, pp. 67–72, 2021, doi:
10.46880/jmika.vol5no1.pp67-72.
[17] J. Teknika, T. Prihatin, and R. L. Andharsaputri,
“Teknika 17 (1): 1-10 Implementasi Metode AHP dan SAW dalam Penentuan Tenaga Pengajar Les Terfavorit,” Jl. Jatiwaringin , vol.
x, No.x, no. 2, p. 21236158, 1362.
[18] E. H. Subekti and A. Diana, “Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan Metode Analytical Hirarchy Process (Ahp) Dan Metode Simple Additive Weight (Saw) Pada Sdit Amal Mulia,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 592–599, 2020, doi:
10.36080/idealis.v3i2.2721.
[19] Wawan Firgiawan, Sugiarto Cokrowibowo, and Nuralamsah Zulkarnaim, “Komparasi Algoritma Saw, Ahp, Dan Topsis Dalam Penentuan Uang Kuliah Tunggal (Ukt),” J. Comput. Inf. Syst. ( J- CIS ) , vol. 1, no. 2, pp. 1–11, 2019, doi: 10.31605/jcis.v1i2.426.
[20] D. Witasari and Y. Jumaryadi, “Aplikasi Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus Citra Widya Teknik),” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 10, no.
2, p. 115, 2020, doi: 10.24853/justit.10.2.115- 122.