## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 9, Nomor 1,  Juni 2018
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. IMPLEMENTASI ALGORTIMA PROFILE MATCHING UNTUK DIAGNOSA RABIES PADA ANJING 1-6 Ahmad Cucus, Robby Yuli Endra 2. DECISION SUPPORT SYSTEM PENENTUAN JENIS AYAM PETELUR MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITYCAL HIERARCY PROCESS) 7-14 Tri Susilowati, Andri Agung Dwi Saputra 3 E-REPORT BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE MODEL VIEW CONTROLLER UNTUK MENGETAHUI PENINGKATAN PERKEMBANGAN PRESTASI ANAK DIDIK 15-22 Robby Yuli Endra, Dwi Synta Aprilita 4 PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN MODIFIKASI SKALA LIKERT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING 23-38 Ricco Herdiyan Saputra, Jimi Ali Baba, Guna Yanti Kemala Sari Siregar 5 IMPLEMENTASI JAVA REMOTE METHOD INVOCATION (JRMI) PADA PENGOLAHAN DATA AKADEMIK PADA MADRASAH DI BANDAR LAMPUNG 39-44 Melda Agarina, Siti Nurrohmah Jamil 6 IMPLEMENTASI GENETIC ALGORITMS UNTUK PENJADWALAN MATA KULIAH BERBASIS WEBSITE 45-52 Freddy Nur Afandi, Mila Yulianis 7 APLIKASI E-TOURISM TEMPAT IBADAH DAN WISATA ISLAMIC CENTER TULANG BAWANG BARAT 53-61 Sri Ipnuwati, Oktria Silviani, Wulandari 8 ANALISIS SPASIAL BIDANG KESEHATAN PADA WILAYAH OKU TIMUR 62-77 Lusia Septia Eka Esti Rahayu 9 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENENTUKAN PENYAKIT PADA TANAMAN KAKAO MENGGUNAKAN METODE TOPSIS 78-87 Suyono, Cesly Carnovia 10  SISTEM MONITORING PENYIMPANAN KEBUTUHAN POKOK BERBASIS INTERNET OF THINGS (IoT) 88-98 Danang Ade Muktiawan, Nurfiana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 9 Nomor 1 Halaman Lampung Juni 2018 ISSN 2087 - 2062

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi:
Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung)
Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Elva Riana Siregar, S.Kom
Alamat Penerbit/Redaksi:

## Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Bandar Lampung Gedung Business Center lt.2
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.26 Bandar Lampung Telp.0721-774626 Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal  explore  adalah  jurnal  yang  diprakrasai  oleh  program  studi  Teknik  Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh Fakultas Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## PENILAIAN KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN MODIFIKASI SKALA LIKERT DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Ricco Herdiyan Saputra 1 , Jimi Ali Baba 2 , Guna Yanti Kemala Sari Siregar 3 Program Teknik Informatika 12 3
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Pringsewu Jalan Wisma Rini No.9, Pringsewu Selatan, Kecamatan Pringsewu, Pringsewu Sel., Kec. Pringsewu, Kabupaten Pringsewu, Lampung 35373
Email : riccoherdiyansaputra@gmail.com 1 , jimni.ableh@gmail.com 2 , guna.yanti@yahoo.co.id 3

## ABSTRAK
Dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  langkah-langkah  modifikasi  metode  skala  likert  dengan metode  SAW),  dimana  masing-masing  kriteria  dalam  hal  ini  kegiatan-kegiatan  yang  dilakukan  para  dosen. Proses penyelesaian dengan menggunakan metode skala likert dengan metode SAW (Simple Additive Weighting. Hasil menggunakan kedua metode tersebut adalah berupa ranking Dosen dengan perpaduan pembobotan nilai- nilai pada kriteria yang dimasukkan dengan data dosen yang telah ada di lembaga perguruan tinggi, aplikasi akan  mampu  menghasilkan  nilai  dari  tiap-tiap  dosen  .  Ranking  ini  merupakan  dasar  rekomendasi  bagi pengambilan keputusan untuk penilaian kinerja dosen pada periode tertentu. Dengan demikian maka hasil yang dapat  digunakan  sebagai  acuan  pada  penilaian  kinerja  dosen  adalah  menggunakan  modifikasi  skala  likert dengan metode SAW (Simple Additive Weighting).
Kata Kunci : Kinerja Dosen, Modifikasi, Skala Likert , Metode SAW (Simple Additive Weighting)

## I.PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Dosen berperan penting dalam memajukan Perguruan  Tinggi  terutama  para  mahasiswa. Tugas  utama  dosen  adalah  mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi  para mahasiswa. Peningkatan kinerja tersebut dapat terlihat  dari  mutu  lulusan  satuan  pendidikan sebagai SDM yang berkualitas, produktif, dan kompetitif.
Sehubungan  dengan  itu,  Pemerintah memberikan  perhatian  yang  sungguh  – sungguh untuk memberdayakan guru, terutama bagi  guru  –  guru  yang  berprestasi.  Undang- undang  No.14  Tahun  2005  tentang  Guru  dan Dosen,  Pasal  36  ayat  (1)  mengamanatkan bahwa  “Guru  yang  berprestasi,  berdedikasi luar  biasa,  dan  atau  bertugas  didaerah  khusus berhak memperoleh penghargaan”.
Untuk  mengetahui  tingkat  profesionalitas seorang  guru,  dilakukan  penilaian  terhadap kemampuan  guru  dalam  melaksanakan  proses pendidikan dan pengajaran. Penilaian dilakukan  dengan  mengukur  kinerja  masing- masing  guru  dalam  melaksanakan  tugas  dan kewajibannya  yang  sesuai  dengan  standar kompetensi  yang  ada.  Menurut  undang  –
undang  no.14  tahun  2005  tentang  guru  dan dosen (UUGD), kompetensi adalah seperangkat  pengetahuan  keterampilan  dan perilaku  yang  harus  dimiliki,  dihayati,  dan dikuasai  oleh  guru  dan  dosen  dalam melaksanakan   tugas   secara profesional.
Oleh  karena  itu,  dapat  dipahami  bahwa peran  dan  fungsi  pendidik  dalam  membentuk kepribadian  peserta  didik  untuk  menyiapkan dan  mengembangkan  sumber  daya  manusia, serta  mensejahterakan  masyarakat,  kemajuan Negara dan bangsa.
Metode  yang  digunakan  oleh  Penulis adalah  metode  teknik  skala  pengukuran  yaitu dengan  Skala  Likert  atau  Summated  Rating. Skala  Likert  yang  populer  ini  diciptakan  oleh Rensis  Likert  pada  tahun  1932.  Skala  ini digunakan  dalam  pengukuran  skala  ordinal. Skala  ini  ingin  membedakan  intensitas  sikap atau  perasaan  seseorang  terhadap  suatu  hal tertentu.  Metode Simple  Additive  Weighting ini dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot  untuk  setiap  kriteria-kriteria,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif yang ada (Wibowo & dkk, 2009) .  Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah dosen yang memiliki Penilaian Kinerja Dosen  tertinggi  berdasarkan  kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan.  Dengan  metode
perankingan  tersebut,  diharapkan  penilaian akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai kriteria   dan   bobot   yang   sudah  ditentukan, sehingga akan mendapatkan hasil  yang akurat terhadap  siapa  yang  akan  menerima  reward tersebut.
1.2. Permasalahan Penelitian
1.2.1. Identifikasi Masalah
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  di  lakukan, maka  di  temukan  beberapa  masalah  dari penelitian ini yaitu:
a. Belum  adanya  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  evaluasi  kinerja dosen  di STMIK Pringsewu, Lampung .
b. Pada saat ini Sistem Pendukung Keputusan untuk  evaluasi  kinerja  dosen  yang  masih berupa  paper/kertas  sehingga dalam pengolahan data serta pencarian data masih kurang efektif dan efisien.
c. Dibutuhkan ruangan yang cukup luas untuk menyimpan data berupa kertas yang sangat banyak.

## 1.3. Rumusan dan Batasan Masalah
1.3.1Rumusan masalah Rumusalan masalahnya adalah "Bagaimana menerapkan  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  menggunakan  modifikasi  skala likert dengan  metode Simple  Additive  Weighting Untuk penilaian kinerja dosen ?”
1.3.2.Batasan masalah
Mengingat  luasnya  cakupan  masalah  pada identifikasi masalah, maka peneliti memberikan  batasan  penelitian  hanya  pada ruang  lingkup  penerapan  menerapkan e-arsip berbasis Image Archives Management Process Model Untuk  Meningkatkan  Efektifitas Pengelolaan  Arsip  pada  Universitas  Bandar Lampung.
Batasan  masalah  dalam  penelitian  ini adalah:
1. Jenis  Kriteria  yang  digunakan  dalam metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  jenis  kriteria  benefit (Manfaat)
2. Jumlah  kriteria  –  kriteria  yang  akan digunakan untuk mendapatkan Penilaian Kinerja Dosen  pada penelitian ini ada 6 (enam)  kriteria  yaitu  pengabdian, pengajaran,  penelitian,  kedisiplinan, seminar nasional, seminar internasional 3. Penilaian  Kinerja  Dosen    hanya  di STMIK Pringsewu

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka diambil dari beberapa buku, jurnal  dan  artikel  yang  berhubungan  dengan penelitian ini adalah sebagai berikut:
a. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Arfyanti,  I dan  Purwanto  ,  E (2012)  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kelayakan Kredit Pinjaman Pada Bank Rakyat Indonesia Unit  Segiri  Samarinda  Dengan Metode  Fuzzy MADM (Multiple Attribute Decission Making)
Menggunakan SAW (Simple Additive
Weighting)”.  Jurnal  Sistem  Pendukung Keputusan  Vol.1,  No.  1,  Juni:  1-6 .  Penelitian ini  membahas  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  pada  pemberian  kelayakan  kredit pada  suatu  Bank  dengan  beberapa  metode yaitu  metode  Fuzzy  MADM  menggunakan SAW (Simple Additive Weighting)
b. Penelitian yang dilakukan oleh Arikunto(2006) Prosedur  Penelitian  suatu pendekatan  Praktik,  Penerbit  PT  Rineka Cipta, Jakarta. ISBN 9-79518-018-5.
Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana cara metode peneliti dalam pengumpulan data penelitiannya.
c. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bernadin dan Russel (1993) Human Resource
Management,  Penerbit  Gramedia  Pustaka, Jakarta.  ISBN  0-07004-916-5. Penelitian  ini membahas tentang kriteria kinerja karyawan.
d. Penelitian yang dilakukan oleh Hapsari , R (2013) Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Evaluasi Kinerja Dosen Dengan Metode SAW di AMIK AMIKOM CIPTA DARMA
SURAKARTA.  Jurnal  Sistem  Pendukung Keputusan  Vol.  1,  No.  1,  November  17.. Penelitian  ini  membahas  tentang  evaluasi kinerja Dosen menggunakan SAW disalah satu Perguruan Tinggi.
e. Penelitian yang dilakukan oleh Mangkunegara (2001)  Manajemen  Sumber Daya  Manusia  Perusahaan.  Penerbit  Remaja Rosdakarya,  Bandung,  ISBN  6-02170-670-1. . Penelitian  ini  membahas  tentang  virus  mental yang berhubungan dengan motif berprestasi.
f. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Oetomo
(2002)  Perencanaan  &  Pembangunan  Sistem Informasi, Penerbit Andi, Yogyakarta. ISBN 0- 87727-517-3. Penelitian ini membahas bagaimana membangun sebuah sistem informasi .
g. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rivai  dan Basri (2004)  Manfaat  Penilaian  Kinerja. Jurnal  manajemen  Vol.  1,No.1  Februari  :60. Penelitian ini membahas dampak  manfaatdari penilain kinerja.
h. Peneltian  dilakukan  oleh  Saefudin  dan Wahyuningsih,  S (2014)  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penilaian  Kinerja  Pegawai Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (Ahp)  Pada  Rsud  Serang”  .  Jurnal Sistem  Pendukung  Keputusan  Vol.  1,No.1. Penelitian  ini  membahas  penilaian  kinerja pegawai menggunakan metode Analytical.
i. Penelitian  dilakukan  oleh  Sestri,  E (2013)Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan Menggunakan  Metode  AHP  Studi  kasus  di STIE  Ahmad  Dahlan”.  Jurnal  Sistem Pendukung  Keputusan  Vol.  1,  No.1,  Juni  : 109. Penelitian ini membahas penilaian kinerja dosen di Perguruan Tinggi dengan menggunakan metode AHP.
j. Penelitian  dilakukan  oleh  Soewadji  Jusuf.
(2012)    Pengantar  Metodologi  Penelitian. Unit  Penerbit  dan  Percetakan  Mitra  Wacana Media, Jakarta. ISBN 9-79769-008-3 .
Penelitian  ini  membahas  alur  metodologi penelitian  secara  bertahap  dan  definisi  teori metodologi penelitian .
k. Penelitian  dilakukan  oleh  Sugiyono, (2008).  Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif  dan  R&D.  Penerbit  Alfabeta, Bandung. ISBN  9-79843-364-0 .Penelitian ini  membahas  mengemukakan  tiga  metode penelitian,  yaitu  Kuantitatif,  kualitatif,  dan penelitian dan pengembangan (research and development/R&D).
l. Penelitian  dilakukan  oleh  Surbakti,  Irfan. (2002).  Sistem  Pendukung  Keputusan (Decision Support System). Penerbit Graha Ilmu,  Yogyakarta.  ,  ISBN  978-979-98546- 4-2. Penelitian ini membahas tentang SPK DSS secara teori dan contoh kasus tentang Sistem Pendukung Keputusan.
m. Penelitian  dilakukan  oleh  Susanto    et  al  . (2015) “Sistem  Pendukung  Keptusan Penilaian Kinerja Guru di SDN
Mohammad  Toha  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)”. Jurnal Sistem Pendukung Keputusan Vol.1, No.  1,  Oktober:  hal  09-10 .    Penelitian  ini membahas  tentang  SPK  dengan  metode AHP secara teori dan contoh kasus tentang Sistem Pendukung Keputusan.
n. Penelitian  dilakukan  oleh  Turban,  et  al.
(2005) Information Technology for
Management,  2nd  Edition.  Penerbit  John Wiley  &  Sons  Inc,  New  York.  ISBN  0- 13371-121-8 .  Penelitian  ini  membahas tentang  semua  aspek  dalam  proses manajemen teknologi informasi
2.2 Landasan Teori
2.2.1 Definisi Teknik Skala Likert
Skala  likert  diciptakan  oleh  Rensis  Likert pada  tahun  1932.  Skala  ini  digunakan  untuk dalam  pengukuran  skala  ordinal.  Skala  ini ingin  membedakan  intensitas  sikap  atau perasaan seseorang terhadap suatu hal tertentu.
Untuk  jawaban  negatif  atau  tidak  puas Likert  memberi  skor  dari  yang  paling  kecil sampai  yang  paling  besar  yakni  :  jawaban sangat setuju diberi skor 6; yang setuju diberi skor 5; Ragu-ragu mungkin setuju diberi skor 4; Ragu-ragu mungkin tidak setuju diberi skor 3;  dan  tidak  setuju  diberi  skor  2;  dan  sangat tidak  setuju  diberi  skor  1.  Sebagai  contoh jawaban  atas  pertanyaan  :  Premanisme  telah menjadi  budaya  penguasa  rezim  Soeharto selama 32 tahun.
1. Sangat setuju (6) 2. Setuju (5) 3. Ragu-ragu mungkin setuju (4) 4. Ragu-ragu mungkin tidak setuju (3) 5. Tidak setuju (2) 6. Sangat tidak setuju (1)

## 2.2.2 Konsep  Dasar  Sistem  Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem  berbasis  komputer  interaktif,  yang membantu  para  pengambil  keputusan  untuk menggunakan  data  dan  berbagai  model  untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur (Turban  et  al,  2005:36) .  Sistem pendukung  keputusan  memadukan  sumber daya  intelektual  dari  individu  dengan kapabilitas  komputer  untuk  meningkatkan kualitas  keputusan. (Turban  et  al.,2005:65). Sementara  itu,  perintis  sistem  pendukung keputusan  yang  lain  dari  MIT,  yaitu  Peter G.W.  Keen  yang  bekerja  sama  dengan  Scott Morton telah mendefenisikan tiga tujuan yang harus  dicapai  oleh  sistem  pendukung keputusan seperti gambar 2.1 , yaitu:
1. Sistem  harus  dapat  membantu  manajer dalam membuat keputusan guna memecahkan masalah semi terstruktur.
2. Sistem harus dapat mendukung manajer,bukan mencoba menggantikannya. 3. Sistem harus dapat meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer. Gambar 1 Posisi Sistem Pendukung Keputusan 2.2.3 Karakteristik Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  dirancang secara  khusus  untuk  mendukung  seseorang yang  harus  mengambil  keputusan-keputusan tertentu.  Menurut (Oetomo  ,2002:177), ada beberapa  karakteristik  sistem  pendukung keputusan, yaitu:
1.  Interaktif SPK memiliki user interface yang komunikatif  sehingga  pemakai  dapat melakukan  akses  secara  cepat  ke data dan  memperoleh
informasi yang
dibutuhkan.
2.  Fleksibel SPK memiliki sebanyak mungkin variabel  masukkan,  kemampuan  untuk mengolah   dan  memberikan  keluaran yang menyajikan alternatif-alternatif keputusan kepada pemakai.
3.  Data  kualitas  SPK  memiliki  kemampuan menerima data kualitas yang dikuantitaskan yang sifatnya subyektif dari pemakainya,  sebagai  data  masukkan untuk  pengolahan  data.  Misalnya  penilaian terhadap  kecantikan  yang  bersifat  kualitas, dapat dikuantitaskan dengan  pemberian bobot nilai seperti 75 atau 90.
4.  Prosedur  Pakar  SPK  mengandung  suatu prosedur yang  dirancang  berdasarkan rumusan formal atau  juga beberapa prosedur kepakaran seseorang atau kelompok  dalam  menyelesaikan  suatu bidangmasalah dengan fenomena tertentu.
2.2.4 Komponen
Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  (Surbakti,  2002:30),  komponen- komponen model konseptual seperti gambar 2 dari SPK adalah sebagai berikut:
1. Data  Management  Termasuk  database, yang mengandung data yang relevan untuk berbagai  situasi  dan  diatur  oleh  software yang  disebut  Database  Management System (DBMS).
2. Model  Management  Melibatkan  model finansial,  statistikal,  management  science, atau  berbagai  model  kualitatif  lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan  analitis,  dan  manajemen software yang dibutuhkan.
3. Communication  User  dapat  berkomunikasi dan  memberikan  perintah  pada  DSS melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka. 4. Knowledge Management Subsistem optional  ini  dapat  mendukung  subsistem lain  atau  bertindak  atau  bertindak  sebagai komponen yang berdiri sendiri.

## Gambar 2 Model Konseptual SPK
2.2.5 Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
sering juga dikenal istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut  .  Metode  SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada  . Formula  untuk  melakukan  normalisasi  adalah sebagai berikut:
Dimana : r ij
:Rating kinerja ternormalisasi
Max i : Nilai  maksimum  dari  setiap baris dan kolom Min i : Nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom X ij :  Baris dan kolom dari matriks
Dimana r ij adalah  rating  kinerja
ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternative (Vi) diberikan sebagai :
Dimana:
Vi  : Nilai Akhir Alternatif
Wi  : Bobot yang telah ditentukan Rij  : Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Sedangkan untuk kriterianya terbagi dalam dua  kategori  yaitu  untuk  bernilai  positif termasuk  dalam  kriteria keuntungan  dan  yang bernilai negatif termasuk dalam kriteria biaya.
Berikut Tahapan Metode SAW :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu (C).
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (C), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis atribut  sehingga  diperoleh   matriks ternormalisasi R.
Gambar 3 Flowchart Metode SAW

## 2.2.6 Dosen
Berdasarkan Pasal 7 ayat (1) dalam (UU RI No.  14  tahun  2005),  profesi  guru  dan  profesi dosen  merupakan  bidang  pekerjaan  khusus yang dilaksanakan berdasarkan prinsip sebagai berikut:
1. memiliki bakat, minat, panggilan jiwa, dan idealisme;
2. memiliki  komitmen  untuk  meningkatkan mutu  pendidikan,  keimanan,  ketakwaan, dan akhlak mulia;
3. memiliki  kualifikasi  akademik  dan  latar belakang  pendidikan  sesuai  dengan  bidang tugas;
4. memiliki  kompetensi  yang  diperlukan sesuai dengan bidang tugas;
5. memiliki  tanggung  jawab  atas  pelaksanaan tugas keprofesionalan;
6. memperoleh  penghasilan  yang  ditentukan sesuai dengan prestasi kerja;
7. memiliki kesempatan untuk mengembangkan  keprofesionalan  secara berkelanjutan  dengan  belajar  sepanjang hayat;
8. memiliki  jaminan  perlindungan  hukum dalam melaksanakan tugas keprofesionalan; dan  memiliki  organisasi  profesi  yang mempunyai  kewenangan  mengatur  hal-hal yang berkaitan dengan tugas
keprofesionalan guru.

## 2.2.7 Kinerja
Kinerja  merupakan  hasil  seseorang  secara keseluruhan  selama  periode  tertentu  di  dalam melaksanakan  tugas,  seperti  standar  hasil kerja,  target  atau  sasaran,  atau  kriteria  yang telah  ditentukan  terlebih  dahulu  dan  telah disepakati bersama. (Rivai et al, 2004:60)
2.2.8 Penilaian Kinerja
Pengertian kinerja adalah hasil dari prestasi kerja  yang  telah  dicapai  seorang  karyawan sesuai  dengan  fungsi  tugasnya  pada  periode tertentu. (Bernadin dan Russell, 1993 : 379) .
Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Menurut (Mangkunegara  2001  :  67-68) faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja seseorang ialah :
1. Faktor kemampuan, secara umum kemampuan  ini  terbadi  menjadi  2  yaitu kemampuan potensi (IQ) dan kemampuan reality  (knowledge  dan  skill).  Seorang dosen seharusnya memiliki kedua kemampuan tersebut agar dapat menyelesaikan  jenjang  pendidikan  formal minimal  S2  dan  memiliki  kemampuan mengajar dalam mata kuliah ampuannya.
2. Faktor  motivasi,  motivasi  terbentuk  dari sikap karyawan dalam menghadapi situasi kerja.  Motivasi  bagi  dosen  sangat  penting untuk  mencapai  visi  dan  misi  institusi pendidikan.  Menjadi  dosen  hendaknya merupakan  motivasi  yang  terbentuk  dari awal (by plan), bukan karena keterpaksaan atau kebetulan (by accident).
2.2.9 Kuesioner atau angket Pengertian metode angket menurut
“Angket  adalah  pernyataan  tertulis  yang digunakan  untuk  memperoleh  informasi  dari responden  dalam  arti  laporan  tentang  pribadi atau hal-hal
yang ia ketahui”. (Arikunto,2006:151)
“Angket  atau  kuesioner  merupakan  tehnik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan  tertulis  kepada  responden  untuk dijawab”. (Sugiyono ,2008:199)

## III. METODELOGI PENELITIAN
3.1 Metode Penelitian Metode penelitian pada dasarnya
merupakan  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan data  dengan  tujuan  dan  kegunaan  tertentu (Sugiono,  2013,  p.  2).  Dalam  penelitian  ini penulis  menggunakan  metode  penelitian kuantitatif,  metode  penelitian  kuantitatif  yaitu penelitian yang membuat  gambaran mengenai permasalahan  yang  telah  diidentifikasi  oleh penulis,  dimana  objek  yang  diteliti  dijelaskan dari  sudut  pandang  penulis  (Sugiono,  2013, pp. 23-24).

## 3.2 Metode Pengumpulan Data
Gambaran secara umum Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  dengan skala likert menggunakan  metode  SAW  di STMIK  Pringsewu,  Lampung  diperoleh dengan  beberapa  teknik  pengumpulan  data antara lain:
3.3 Jenis Pengumpulan Data
a. Data Primer
Data  primer  merupakan  data  yang diperoleh  secara  langsung  dalam  objek penelitian  yaitu  di  STMIK  Pringsewu.  Data primer yang  telah  diperoleh  selama  penelitian yaitu :
Proses  atau  tahapan  –  tahapan  dalam penilaian  kinerja  dosen  yang  ada  di  STMIK Pringsewu
Kriteria  -  kriteria  yang  dinilai  serta indikator  apa  saja  yang  dinilai  dalam  tiap kriteria  tersebut.  Kriteria  yang  dinilai  yaitu Kedisiplinan, Pengajaran, Pengabdian
Masyarakat,  Seminar  Nasional  dan  Seminar Internasional
1. Data  bobot  untuk  pembobotan  setiap kriteria
2. Data-data  variabel  serta  data  lain  untuk yang  digunakan  selama  proses  penelitan berlangsung
3. Perangkat Keras
4. Perangkat  keras  yang  digunakan  selama penelitian berlangsung ada
5. Perangkat Lunak
6. Peneliti  menggunakan  perangkat  lunak yang mendukung system
b. Data Sekunder
Data  sekunder  adalah  data  yang  di  dapat melalui  literatur  seperti  buku,  artikel, journal ilmiah  serta browsing  internet yang  berkaitan dengan studi kasus dan objek penelitian.
3.4 Teknik Pengumpulan Data
a. Dokumentasi
Dokumentasi  Pengambilan  data  dilakukan melalui  dokumen  tertulis  maupun  elektronik dari lembaga/institusi. Dokumen diperlukan  untuk  mendukung  kelengkapan data yang lain.
b. Studi Literatur
Melakukan pencarian data  dengan mencari bahan   materi  yang  berhubungan  dengan
permasalahan   tentang  Penilaian  Kinerja Dosen, perancangan,   teknik pembobotan dengan skala likert, Metode Simple
Additive  Weighting,    sistem  pendukung keputusan  untuk  dosen  berprestasi,  guna mempermudah  proses  implementasi  sistem. Pencarian  materi  dilakukan  melalui  pencarian di buku panduan dan internet.
c. Kuesioner Melakukan pencarian data dengan memberikan   kuesioner  kepada  mahasiswa – mahasiswi di  STMIK Pringsewu.
d. Studi Pustaka
Studi  pustaka  adalah  metode  yang digunakan  untuk  mengumpulkan  informasi yang  berkaitan  dengan  pokok  pembahasan penelitian yang diperoleh dari berbagai sumber buku  maupun journal ,  baik  nasional  atau  pun internasional.

## 3.5 Analisis Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  sistem  adalah  kebutuhan  yang harus  dipenuhi  untuk  menunjang  kebutuhan fungsional  dan  kebutuhan  non-fungsional .Spesifikasi  kebutuhan  melibatkan  analisis perangkat  keras/hardware,  analisis  perangkat lunak/software, analisis pengguna/ user. 3.5.1 Analisis Perangkat Keras ( Hardware )
Komputer  merupakan  salah  satu  peralatan teknologi  informasi.  Pada  awalnya  komputer memang digunakan sebagai mesin hitung yang cepat  dan  dapat  menginput  data  yang  akan diproses  sehingga  dapat  mengeluarkan  output yang  disebut  informasi.  Namun  seiring perkembangan  teknologi,  komputer  telah menjadi alat pengolahan data yang serba guna. Komputer  dapat  digunakan  untuk  mengolah data  menjadi  informasi,  sistem  komputer membutuhkan tiga komponen, yaitu perangkat keras ( Hardware ), perangkat lunak ( Software ), perangkat  akal  ( Brainware) .  Pada  penelitian ini dibutuhkan komponen-komponen komputer  yang  dapat  menunjang  dalam pengembangan  maupun  dalam  implementasi Aplikasi Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Modifikasi Skala Likert
Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting.
Perangkat  keras  yang  dapat  digunakan  dalam pengembangan  dan  implementasi  Aplikasi Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Modifikasi  Skala  Likert  Dengan  Metode
Simple Additive Weighting minimal mempunyai spesifikasi sebagai berikut:
1. Prosesor  :  Intel(R)  Celeron(R)  CPU  B800 @ 1.50GHz (2 CPUs), ~1.5GHz 2. Memori : 2.00 GB 3. Harddisk : 320 GB 4. Monitor : LCD 14”

## 3.5.2 Pemodelan Data
Proses  pemodelan  data  adalah  sebagai berikut:
Hitung  nilai  Max  (nilai  tertinggi)  dari setiap kriteria
Nilai Max = Max ( n 1: n ( n )) ....(rumus 1) Keterangan: ´ n 1 : Nilai awal
n ( n ) : Jumlah data Membuat  Kategori  dan  Pembobotan  Pada Setiap Kriteria :
Melakukan  Pemodelan  Data/Persimpangan data dengan membuat kategori dan pembobotan  dengan  teknik  pengukuran  Skala Likert  atau  Summated  Rating  .  Pengukuran pembobotan  ditentukan  dengan  skala  (1  = sangat kurang, 2 = kurang, 3 = baik, 4 = sangat baik),  Jadi  pengkategorian  dilakukan  dengan pemodelan data  seperti tabel dibawah ini :
Tabel 1 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria
Pengabdian Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4  X = 1 1 Kategori 3  X = 2 2 Kategori 2  X = 3 3 Kategori 1  X >= 4 4 Tabel 2 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Pengajaran Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4  X < x - σ 1 Kategori 3  X >= x - σ 2 Kategori 2  X >= x + σ 3
Kategori 1  X > x + σ 4 Tabel 3 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Penelitian Kategori Kualifika si Bobot Kategori 4 X <= 1 1 Kategori 3 X = 2 2 Kategori 2 X = 3 3 Kategori 1 X >= 4 4 Tabel 4 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Kedisiplinan Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4 X < x - σ 1 Kategori 3 X >= x - σ 2 Kategori 2 X >= x + σ 3 Kategori 1 X > x + σ 4 Tabel 5 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Seminar Nasional Kategori Kualifika si Bobot Kategori 4 X <= 2 1 Kategori 3 X >= 3 2 Kategori 2 X >=5 3 Kategori 1 X >= 7 4 Tabel 6 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data kriteria Seminar Internasional Kategori Kualifikas i Bobot Kategori 4 X <= 2 1 Kategori 3 X >= 3 2 Kategori 2 X >=5 3 Kategori 1 X >= 7 4

## 3.5.3 Normalisasi Data
Data  yang  sudah  diinput  dan  sudah melakukan pemodelan data dengan
persimpangan data selanjutnya akan dinormalisasi  agar  data  dapat  diolah  untuk perangk-ingan  Penilaian  Kinerja  Dosen dengan rumus sebagai berikut:
r ij = X ij Max i X ij .........................(rumus 2)
Keterangan :
r ij = RatingkinerjaTernormalisasi X ij = BarisdanKolomdari matriks Max i = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
3.5.4 Menganalisis  Nilai  Tertinggi  (Rank Max)
Setelah  dilakukannya  Normalisasi  pada data  tahap  selanjutnya  adalah  menganalisis Nilai  tertinggi  pada  data  yang  telah  di Normalisasi,  dengan  perkalian  bobot  dengan nilai  pada  data  yang  telah  dinormalisasi dengan rumus berikut :
V i = ∑ j = 1 n W i r ij ......................(rumus 3)
Keterangan :
r ij = RatingkinerjaTernormalisasi V i = Nilai Akhir Alternatif W i = Bobot yangtelahditentukan

## IV. PEMBAHASAN 4.1 Data
Sebelum melakukan proses perhitungan data  dengan  menggunakan  Modifikasi  Skala Likert, terlebih dahulu dilakukan pengumpulan data.  Data  yang  akan  diolah  dalam pembahasan ini adalah data Dosen  di STMIK PRINGSEWU.  Data  Dosen  yang  digunakan adalah  61  data  Dosen  tahun  2016.  Kriteria  – kriteria  yang  digunakan  adalah  pengabdian, pengajaran,  penelitian,  kedisiplinan,  seminar nasional  dan    seminar  internasional.  Data diperoleh  dengan  cara  dokumentasi.  Setelah data  terkumpul,  maka  data–data  tersebut dimasukkan  dalam  tabel  data  Dosen  yang dapat  dilihat  pada  lampiran.    mengumpulkan formulir permohonan besiswa yang telah diisi oleh mahasiswa pemohon beasiswa.
4.1.1 Data Nama Dosen Tabel 7 Data Nama Dosen
NO. NAMA DOSEN
1 Nur Aminudin, M.T.I.
2 Sutejo, M.T.I.
3 Andreas  Andoyo, M.T.I.
4 Dedi Irawan, S.E.,M.E.Sy.
5 Abdul Hamid Al Hafidz, M.Pd.I.
6 Yuri Fitrian, M.Si.
7 Dra. Tri Yuli Astuti
8 Oktafianto, S.Kom.
9 M. Muslihudin, M.T.I.
10 Ahmad Khumaidi, M.T.I.
4.1.2 Data Kriteria Dosen Tabel 8 Data Kriteria Dosen NO. Kriteria P en ga bd ia n Pe ng aj ar an P en el it ia n K ed is ip lin an S em in ar N as io na l Se m in ar I nt er na si on al 1 5 470 2 15 5 3 2 5 521 4 15 7 2 3 3 501 3 12 6 2 4 7 468 2 15 7 3 5 7 471 2 8 7 2
6 1 470 2 10 5 2 7 6 704 2 11 5 3
8 1 512 0 15 6 3
9 5 680 1 15 5 3 10 1
556 1 14
5 1

## 4.2 Pemodelan Data
Sebelum  melakukan  proses  perhitungan metode SAW, pemodelan data harus dilakukan karena  untuk  mengelola  data  sebagai  sumber daya  ,  maka  harus  dilakukan  pemodelan  data terlebih dahulu.

## 4.2.1 Pemodelan Data Nilai Rata-rata Kriteria
Pemodelan  data  nilai  rata-rata  kriteria dilakukan  dengan  cara  menghitung  mean  dan standar  deviasi  pada  data  nilai  rata-rata kriteria.  Tahapan  pengkategorian  data  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Mencari Nilai Max. dari setiap kriteria
Tabel 9 Nilai Max dari setiap Kriteria
Kriteria Nilai Max Pengabdian 7 Pengajaran 784 Penelitian 4 Kedisiplinan 15 Seminar Nasional 9 Seminar Internasional 5
2. Melakukan  pembobotan  data  disetiap kriteria
Tabel 10 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Pengabdian Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4 X = 1 1 Kategori 3 X = 2 2 Kategori 2 X = 3 3 Kategori 1 X >= 4 4
Dengan melakukan pengkategorian  diatas, maka  pemodelan  data  kriteria  Pengabdian adalah seperti dibawah ini :
Tabel 11 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria
Pengabdian NO.  NAMA DOSEN Pengabdian Data Awal
Data Yang dimode lkan 1 Nur Aminudin,
M.T.I. 5 4 2 Sutejo, M.T.I.
5 4 3 Andreas Andoyo, M.T.I.
3 3 4 Dedi Irawan, S.E.,M.E.Sy.
7 4 5 Abdul Hamid Al Hafidz, M.Pd.I.
7 4
6 Yuri Fitrian, M.Si.
1 1 7 Dra. Tri Yuli Astuti
6 4 8 Oktafianto, S.Kom. 1 1 9 M. Muslihudin, M.T.I. 5 4 10 Ahmad
Khumaidi, M.T.I. 1 1 Tabel 12 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Pengajaran Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4  X < 435 1 Kategori 3  X >= 435 2 Kategori 2  X >=  500 3 Kategori 1  X > 700 4
Dengan melakukan pengkategorian  di atas ,  maka  pemodelan  data  kriteria  Pengajaran adalah seperti dibawah ini :
Tabel 13 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria
Pengajaran NO. NAMA DOSEN Pengajaran Data Awal Data Yang dimodelkan 1 Nur Aminudin , M.T.I. 470 2 2 Sutejo, M.T.I. 521 3 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 501 3
4 Dedi
Irawan, S.E.,M.E.
Sy. 468 2 5 Abdul
Hamid Al Hafidz,
M.Pd.I. 471 2 6 Yuri Fitrian, M.Si. 470 2 7 Dra. Tri Yuli Astuti 704 4 8 Oktafiant o, S.Kom. 512 3 9 M. Muslihud in, M.T.I. 680 3 10 Ahmad Khumaidi , M.T.I. 556 3 Tabel 14 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Penelitian Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4 X <= 1 1 Kategori 3 X = 2 2 Kategori 2 X = 3 3 Kategori 1 X >= 4 4
Dengan melakukan pengkategorian  diatas , maka  pemodelan  data  kriteria  Penelitian adalah seperti dibawah ini :
Tabel 15 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Penelitian NO. NAMA DOSEN Penelitian Data Awal Data Yang dimodelkan 1 Nur Aminudin, M.T.I. 2
2
2 Sutejo, M.T.I. 4 4 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 3 3 4 Dedi Irawan, S.E.,M.E.S y. 2 2 5 Abdul Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 2 2 6 Yuri Fitrian, M.Si. 2 2 7 Dra. Tri Yuli Astuti 2 2 8 Oktafianto, S.Kom. 0 1 9 M. Muslihudin , M.T.I. 1 1 10 Ahmad Khumaidi,
M.T.I.
1
1
Tabel 16 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Kedisiplinan Kategori Kualifikasi Kode Kategori 4 X < 8 1 Kategori 3 X >=  8 2 Kategori 2 X >= 10 3 Kategori 1 X > 12 4
Dengan melakukan pengkategorian  diatas , maka  pemodelan  data  kriteria  Kedisiplinan adalah seperti dibawah ini :
Tabel 17 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria
Kedisiplinan NO. NAMA DOSEN
Kedisiplinan
Data Awal Data Yang dimodelka n 1 Nur Aminudi n, M.T.I. 15 4 2 Sutejo, M.T.I. 15 4 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 12 3 4 Dedi
Irawan,
S.E.,M.E .Sy. 15 4 5 Abdul Hamid
Al Hafidz,
M.Pd.I. 8 2 6 Yuri Fitrian, M.Si. 10 3 7 Dra. Tri Yuli Astuti 11 3 8 Oktafian to, 15 4
S.Kom. 9
M. Muslihu din,
M.T.I. 15 4 10 Ahmad Khumaid i, M.T.I. 14 4 Tabel 18 Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Seminar Nasional Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4 X <= 2 1 Kategori 3 X >= 3 2 Kategori 2 X >=5 3 Kategori 1 X >= 7 4
Dengan  melakukan  pengkategorian    diatas ,maka  pemodelan  data  kriteria  Seminar Nasional adalah seperti dibawah ini :
Ta bel 19 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Seminar Nasional NO. NAMA DOSEN Seminar nasional
Data Awal Data Yang dimodelkan 1 Nur
Aminud in, M.T.I. 5 3 2 Sutejo, M.T.I. 7 4 3 Andreas
Andoyo , M.T.I. 6 3 4 Dedi
Irawan,
S.E.,M. E.Sy. 7 4 5 Abdul
Hamid Al Hafidz, 7 4
M.Pd.I. 6 Yuri Fitrian, M.Si. 5 3 7 Dra. Tri Yuli Astuti 5 3 8 Oktafia nto,
S.Kom. 6
3
9 M.
Muslihu din, M.T.I. 5 3 10 Ahmad Khumai di, M.T.I. 5 3 Tabel 20 Pengkategorian untuk melakukanpemodelan data Kriteria Seminar Internasional Kategori Kualifikasi Bobot Kategori 4 X <= 2 1 Kategori 3 X >= 3 2 Kategori 2 X >=5 3 Kategori 1 X >= 7 4 Tabel 21 Hasil Pengkategorian untuk melakukan pemodelan data Kriteria Seminar Internasional NO. NAMA
DOSEN Seminar Internasional Data Awal Data Yang dimodelkan 1 Nur Aminudi n, M.T.I. 3 2 2 Sutejo,
M.T.I. 2 1 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 2 1 4 Dedi Irawan, S.E.,M.E 3 2
.Sy. 5 Abdul Hamid
Al Hafidz, M.Pd.I. 2 1 6 Yuri
Fitrian,
M.Si. 2 1
7 Dra. Tri Yuli Astuti 3 2 8 Oktafiant o,
S.Kom. 3
2 9 M.
Muslihu din, M.T.I. 3
2 10 Ahmad Khumaid i, M.T.I. 1 1

## 4.3 Perhitungan Metode SAW
Perhitungan  Metode  SAW  pada  penelitian ini  menggunakan  pemodelan  data  untuk  tiap kriteria  .  Perhitungan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  Penilaian  Kinerja  Dosen dilakukan menggunakan Aplikasi Desktop.
4.3.1 Normalisasi Setelah hasil dari Pembobotan dari kriteria
–  kriteria  dilakukannya  Normalisasi  data sebagai berikut :
Tabel 22 Hasil Normalisasi Data Kriteria
Pengabdian
NO. NAMA DOSEN Pengabdian
Data Yang Dimodelka n Norma lisasi 1 Nur Aminudin
, M.T.I. 4
1
2 Sutejo, M.T.I.
4
1 3
Andreas Andoyo, M.T.I. 3 0,75 4 Dedi Irawan, 4
1
S.E.,M.E. Sy. 5 Abdul
Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 4 1 6 Yuri Fitrian, M.Si. 1 0,25 7 Dra. Tri Yuli Astuti 4 1 8 Oktafianto , S.Kom. 1 0,25 9 M.
Muslihudi
n, M.T.I. 4 1 10 Ahmad Khumaidi, M.T.I. 1 0,25 Tabel 23 Hasil Normalisasi Data Kriteria Pengajaran NO. NAMA DOSEN
Pengajaran
Data Yang dimodel kan Normalis asi 1
Nur Aminudin , M.T.I. 2 0,5 2 Sutejo, M.T.I. 3 0,75 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 3 0,75
4 Dedi
Irawan, S.E.,M.E. Sy. 2 0,5 5 Abdul
Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 2 0,5 6 Yuri Fitrian, M.Si. 2 0,5 7 Dra. Tri 4 1
Yuli
Astuti 8 Oktafiant o, S.Kom. 3 0,75
9 M. Muslihudi
n, M.T.I. 3
0,75 10 Ahmad Khumaidi , M.T.I. 3 0,75 Tabel 24 Hasil Normalisasi Data Kriteria Penelitian NO. NAMA DOSEN Penelitian
Data Yang dimodelkan Normal isasi 1 Nur
Aminud in,
M.T.I. 2 0,5
2 Sutejo, M.T.I.
4
1 3
Andreas Andoyo , M.T.I. 3 0,75
4 Dedi
Irawan,
S.E.,M. E.Sy.
2
0,5 5 Abdul Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 2 0,5 6 Yuri
Fitrian, M.Si. 2
0,5 7
Dra. Tri Yuli Astuti 2
0,5
8 Oktafia nto, S.Kom.
1 0,25 9 M. Muslihu din, M.T.I. 1 0,25
10 Ahmad Khumai di, M.T.I. 1 0,25 Tabel 25 Hasil Normalisasi Data Kriteria Kedisiplinan NO. NAMA DOSEN Kedisiplinan Data Yang dimodelkan Norma lisasi 1 Nur Aminudin , M.T.I. 4 1 2 Sutejo, M.T.I. 4 1 3 Andreas Andoyo, M.T.I. 3 0,75
4
Dedi Irawan, S.E.,M.E.
Sy. 4 1 5
Abdul Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 2 0,5 6 Yuri Fitrian, M.Si. 3 0,75 7 Dra. Tri Yuli Astuti 3 0,75 8 Oktafiant o, S.Kom.
4 1 9 M. Muslihud in, M.T.I. 4 1 10 Ahmad Khumaidi , M.T.I. 4 1
Tabel 26 Hasil Normalisasi Data Kriteria
Seminar Nasional NO. NAMA DOSEN Seminar nasional Data Yang dimodelkan Norm alisasi 1 Nur Aminudin , M.T.I. 3 0,75 2 Sutejo, M.T.I.
4 1
3 Andreas Andoyo, M.T.I. 3 0,75
4 Dedi
Irawan, S.E.,M.E.
Sy. 4
1 5 Abdul
Hamid Al Hafidz, M.Pd.I.
4 1 6 Yuri
Fitrian, M.Si. 3 0,75 7 Dra. Tri Yuli Astuti 3 0,75 8 Oktafiant o, S.Kom. 3 0,75 9 M. Muslihud in, M.T.I. 3 0,75 10 Ahmad Khumaidi , M.T.I. 3 0,75 Tabel 27 Hasil Normalisasi Data Kriteria Seminar Internasional NO. NAMA
DOSEN Seminar Internasional Data Yang dimodelkan Norma lisasi 1 Nur Aminudi n, M.T.I. 2 0,67 2 Sutejo, M.T.I. 1 0,33
3 Andreas Andoyo, M.T.I. 1 0,33 4 Dedi Irawan, S.E.,M. E.Sy. 2 0,67
5 Abdul
Hamid Al Hafidz, M.Pd.I. 1 0,33 6 Yuri Fitrian, M.Si. 1 0,33 7 Dra. Tri Yuli Astuti 2 0,67 8 Oktafian to, S.Kom. 2 0,67 9
M. Muslihu din, M.T.I. 2 0,67 10 Ahmad Khumai di, M.T.I. 1 0,33 4.3.2  Menganalisis  Nilai  Tertinggi  /  Rank Max Setelah mendapatkan hasil dari Normalisasi data maka langkah terakhir adalah melakukan  analisis  nilai  tertinggi  /Rank  max seperti table dibawah ini :

## Tabel 28 Hasil Pembobotan Data criteria
Menganalisis Nilai Tertinggi NAMA NILAI AKHIR Sutejo, M.T.I. 0,816666667 Dra. Tri Yuli Astuti 0,783333333 Dedi Irawan, S.E.,M.E.Sy. 0,733333333 Yudistira Ardana, M.E.K. 0,733333333 Edwin Russel, SE., MSc. 0,733333333 Ida Ayu Anggie, M.H. 0,716666667
Nur Aminudin, M.T.I. 0,708333333 M. Muslihudin, M.T.I. 0,708333333 Sudewi, S.E., M.M. 0,708333333 Andino Maseleno, Ph.D. 0,708333333

## V.KESIMPULAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan dapat disimpulkan:
1. Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Modifikasi  Skala  Likert  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  ini  dapat membantu  mempermudah  untuk  pelaksanaan pemilihan kinerja Dosen, dalam hal pengumpulan  data,  hingga  proses perhitungan nilai  dan  penentuan  hasil  perangkingan  yang pada  sistem  sebelumnya  dilakukan  secara manual.
2. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diterapkan pada Penilaian Kinerja Dosen untuk memberikan alternatif
hasil perangkingan  dan  penentuan  sebuah  alternatif yang  memiliki  nilai  preferensi  terbaik  dari alternatif yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Arfyanti , I dan Purwanto , E (2012).. “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Kelayakan  Kredit  Pinjaman  Pada  Bank  Rakyat Indonesia  Unit  Segiri  Samarinda  Dengan Metode  Fuzzy  MADM  (Multiple  Attribute
Decission Making) Menggunakan  SAW (Simple  Additive  Weighting)”.  Jurnal  Sistem Pendukung Keputusan Vol.1, No. 1, Juni: 1-6
[2] Arikunto(2006).  Prosedur  Penelitian  Suatu pendekatan  Praktik.  Penerbit  PT  Rineka  Cipta, Jakarta. ISBN 9-79518-018-5
[3] Bernardin dan Russel (1993). Human Resource Management.  Penerbit  Gramedia  Pustaka, Jakarta. ISBN 0-07004-916-5
[4] Hapsari  ,  R  (2013).  “Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Evaluasi  Kinerja  Dosen Dengan  Metode  SAW  Di  AMIK  AMIKOM
CIPTA  DARMA  SURAKARTA”.  Jurnal Sistem  Pendukung  Keputusan  Vol.  1,  No.1, November: 17
[5] Mangkunegara  (2001).  Manajemen  sumber daya  manusia  perusahaan.  Penerbit  Remaja Rosdakarya , Bandung. ISBN 6-02170-670-1,
[6] Oetomo  (2002).  Perencanaan  &  Pembangunan Sistem.  Informasi,.  Penerbit  Andi,  Yogyakarta. ISBN 0-87727-517-3
[7] Rivai  dan  Basri  (2004).  “Manfaat  Penilaian Kinerja”.  Jurnal  Manajemen  Vol.  1,  No.1, Februari : 60
[8] Saefudin dan Wahyuningsih , S (2014). “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  Rsud  Serang”  . Jurnal  Sistem  Pendukung  Keputusan  Vol. 1,No.1
[9] Sestri  ,  E  (2013).  “Penilaian  Kinerja  Dosen Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Studi kasus  di  STIE Ahmad  Dahlan” . Jurnal Sistem Pendukung Keputusan Vol. 1, No.1, Juni : 109 [10] Soewadji Jusuf (2012). Pengantar
Metodologi  Penelitian.  Unit  Penerbit  dan Percetakan Mitra Wacana Media, Jakarta. ISBN
9-79769-008-3
[11] Sugiyono,  (2008).  Metode  Penelitian
Kunatitatif  Kualitatif  dan  R&D.  Penerbit Alfabeta, Bandung. ISBN 9-79843-364-0
[12] Surbakti, Irfan. (2002). Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System). Penerbit
Graha  Ilmu,  Yogyakarta.  ,  ISBN  978-979- 98546-4-2
[13] Susanto    et  al  .  (2015)  .  “Sistem Pendukung Keptusan Penilaian Kinerja Guru di SDN  Mohammad  Toha  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)”.  Jurnal Sistem  Pendukung  Keputusan  Vol.1,  No.  1, Oktober: hal 09-10
[14] Turban,  et  al.  (2005).  Information Technology  for  Management,  2nd  Edition. Penerbit  John  Wiley  &  Sons  Inc,  New  York. ISBN 0-13371-121-8