SPK SELEKSI PENERIMAAN GURU BARU PADA YAYASAN GARIS …
Transcript of SPK SELEKSI PENERIMAAN GURU BARU PADA YAYASAN GARIS …
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
145
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
SPK SELEKSI PENERIMAAN GURU BARU PADA YAYASAN GARIS
PENA PAYAKUMBUH MENGGUNAKAN METODE SAW
Dian Permata Sari
Sistem Informasi, STMIK Jayanusa, Jl. Olo Ladang No.1 Padang
Email: [email protected]
Abstract
Decision support system is a computer-based information system that produces various alternative
decisions to assist management in handling various structured or unstructured problems using data
or models. One of them is the problem in recruiting teachers or educators in a school or educational
institution because it will have an effect on the quality of education. The better human resources,
especially teachers in an educational institution, will produce quality students who are able to
compete in the era of globalization like today. To answer the above problems, a decision support
system exists to help the relevant parties in recruiting new teachers so that the decisions made are
right on target. The method that I use in this study is SAW (Simple Additive Weighting), a multi-
criteria decision making method that uses the principle that the alternative chosen must have the
closest distance to the positive ideal solution and the farthest distance to the negative ideal solution.
The results of the SAW method calculation process are information that can be taken into
consideration by the parties involved in making decisions on the admission of new teachers.
Keywords : Decision Support System, SAW, Acceptance of prospective teachers
Abstrak Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem informasi berbasis komputer yang
menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani
berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data atau
model. Salah satunya yaitu permasalahan dalam perekrutan guru atau tenaga pendidik pada suatu
sekolah atau lembaga pendidikan karena akan berefek pada mutu pendidikan. Semakin bagus
sumber daya manusia khususnya guru dalam suatu lembaga pendidikan maka akan menghasilkan
anak didik yang berkualitas dan mampu bersaing di era globalisasi seperti saat ini. Untuk
menjawab permasalahan diatas sistem penunjang keputusan hadir untuk membantu pihak terkait
dalam merekrut guru baru agar keputusan yang diambil tepat sasaran. Adapun metode yang penulis
gunakan dalam penelitian ini adalah SAW (Simple Additive Weighting) yaitu metode pengambilan
keputusan multi kriteria yang menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus
mempunyai jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif.
Hasil dari proses perhitungan metode SAW adalah berupa informasi yang dapat dijadikan bahan
pertimbangan oleh pihak terkait dalam mengambil keputusan penerimaan guru baru.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, SAW, Penerimaan calon guru
PENDAHULUAN
Peran guru dalam dunia pendidikan
sangat berpengaruh dengan sukses atau tidak
pendidikan tersebut kedepannya. [1]Dalam
pendidikan formal di sekolah, guru
memegang kendali penuh terhadap anak
didik/peserta didik dalam kelas. Baik atau
tidaknya pembelajaran dalam kelas
bergantung pada guru sebagai ujung
tombaknya.
Koswara (2008: 2) menyatakan bahwa,
"Guru memegang peranan strategis terutama
dalam upaya membentuk watak bangsa
melalui pengembangan kepribadian dan nilai -
nilai yang diinginkan.
Menurut Uzer Usman (1992)seorang guru
yang idel mempunyai tugas pokok yaitu
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
146
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
mendidik, mengajar dan melatih. Oleh karena
itu seorang guru harus memiliki kompetensi.
Kompetensi itulah yang digunakan untuk
menilai apakah seorang guru berkualitas atau
tidak.
Berdasarkan latar belakang diatas, maka
penulis mencoba untuk membuat sistem
terkomputerisasi yang dapatmembantu
meningkatkan efektivitas pengambilan
keputusan penerimaaan calon guru baru pada
yayasan garis pena payakumbuh.
Penerimaan guru baru berdasarkan
kriteria yang telah dietapkan oleh pihak
sekolah diantaranya kompetensi tahfizh,
kompetensi mengajar, pendidikan,
pengalaman dan kepribadian. Namun dalam
hal ini dalam pengambilan keputusan sering
kali mendapat kesulitan dalammenentukan
tenaga pengajar baru yang akan
direkrut/diterima, dikarenakan kriteria-kriteria
yang saling berpengaruh. Oleh karena itu,
penulis menggunakan metode Simple
Addituve Weighting (SAW) untuk
memecahkan masalah tersebut.
DASAR TEORI
1. SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN [2]Pengertian sistem pendukung keputusan
yang dikemukakan oleh McLeod (1998) yang
menyatakan bahwa sistem pendukung
keputusan merupakan sistem penghasil
informasi yang ditujukan pada suatu masalah
yang harus dibuat oleh manajer, sistem
pendukung keputusan merupakan sutau sistem
informasi yang ditujukan untuk membantu
manajemen dalam memecahkan masalah yang
dihadapinya.
Decision Support System (DSS) dengan
didukung oleh sebuah sistem informasi
berbasis komputer dapat membantu seseorang
meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan
keputusan. Seorang manajer di suatu
perusahaan dapat memecahkan masalah semi
terstruktur, sehingga manajer dan komputer
harus bekerja sama sebagai tim pemecah
masalah dalam memecahkan masalah yang
berada di area semi terstruktur.
Pengambilan keputusan merupakan proses
pemilihan terhadap beberapa alternatif pilihan
yang dampaknya pada masa mendatang
belum diketahui secara pasti. Pengambilan
keputusan dapat dilakukan dengan memilih
suatu alternatif pilihan yang dinilai memiliki
banyak kelebihan dan sedikit kekurangan jika
dibandingkan dengan alternatif pilihan yang
lainnya, serta alternatif pilihan tersebut juga
sesuai dengan kondisi terkait pada saat
pengambilan keputusan dilakukan.
Pengambilan keputusan merupakan
hal yang penting bagi suatu bisnis dan
organisasi. Dengan memilih keputusan yang
tepat, suatu bisnis dan/atau organisasi dapat
memecahkan masalah yang dihadapi dengan
memanfaatkan sumber daya yang dimiliki
dengan efisien supaya bisnis dan/atau
organisasi mampu mencapai tujuannya.
Supaya dapat mengambil keputusan yang
efektif, seorang pengambil keputusan harus
mampu memprediksi hasil dan efek dari
beberapa alternatif pilihan yang tersedia, dan
seorang pengambil keputusan juga harus
mampu untuk menganalisis pilihan yang
mana yang paling cocok diterapkan pada
situasi saat itu.
Jenis-jenis keputusan
Jenis-jenis keputusan dibedakan menjadi tiga
macam yaitu[3]:
1. Keputusan Terstruktur, merupakan suatu
keputusan yang harus mengikuti prosedur
tertentu dalam penentuannya dan bersifat
rutin.
2. Keputusan Tak Terstruktur, merupakan suatu
keputusan yang dalam penentuannya memiliki
prosedur dan peraturan yang belum lengkap,
sehingga prosedur yang harus diikuti jadi
tidak jelas.
3. Keputusan Semi-Terstruktur, merupakan
suatu keputusan yang sebagian prosedur
pengambilan keputusannya dapat ditentukan,
namun tidak cukup untuk memastikan
keputusan. Mengenai masalah khusus.
Membutuhkan intuisi untuk memecahkan
masalah. Dan keputusan ini diambil untuk
masalah kompleks yang terjadi sesekali.
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
147
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
Karakteristik dan kemampuan sebuah
sistem pendukung keputusansebagai
berikut :
Gambar 1. Karakteristik dan kemampuan
Gambar 1 : Sebuah sistem pendukung
keputusan
1. [4]Sistem Pendukung Keputusan
menyediakan dukungan untuk pengambil
keputusan utamanya pada keadaan-
keadaansemistruktur dan tidakterstruktur
dengan menggabungkan penilaian
manusia dan informasi komputerisasi.
2. Menyedikan dukungan untuk tingkat
manajerial mulai dari eksekutif sampai
manajer.
3. Menyedikan dukungan untuk kelompok
individu, problemproblem yang kurang
terstruktur memerlukan keterlibatan
beberapa individu dari departemen-
departemen yang lain dalam organisasi.
4. Sistem pendukung keputusan menyediakan
dukungan kepada independen atau
keputusan yang berlanjut.
5. Sistem pendukung keputusan memberikan
dukungan kepada semua fase dalam proses
pembuatan keputusan inteligence, design,
choice dan impelementasi.
6. Sistem pendukung keputusan mendukung
banyak proses dan gaya pengambilan
keputusan.
7. Sistem pendukung keputusan adaptive
terhadap waktu, pembuat keputusan harus
reaktif bisa menghadapi perubahan-
perubahan kondisi secara cepat dan
merubah sistem pendukung keputusan
harus fleksibel sehingga pengguna dapat
menambah, menghapus,
mengkombinasikan, merubah dan
mengatur kembali terhadap elemen-elemen
dasar.
8. Sistem pendukung keputusan mudah
digunakan. Pengguna merasa berada
dirumah saat bekerja dengan system,
seperti
user friendly, fleksibelitas, kemampuan
penggunaan grafik yang tinggi dan bahasa
untuk berinteraksi dengan mesin seperti
menggunakan bahasa inggris maka akan
menaikan efektifitas dari sistem
pendukung keputusan.
9. Sistem pendukung keputusan menaikkan
efektifitas pembuatan keputusan baik
dalam hal ketepatan waktu dan kualitas
bukan pada biaya pembuatan keputusan
atau biaya pemakaian waktu komputer.
10. Pembuat keputusan dapat mengontrol
terhadap tahapantahapan
pembuatankeputusan seperti pada tahap
intelegence,choice dan implementation dan
sistem pendukung keputusan diarahkan
untuk mendukung pada pembuat
keputusan bukanmenggantikan posisinya.
11. Memungkinkan pengguna akhir dapat
membangun sistem sendiri yang
sederhana. Sistemyang besar dapat
dibangun dengan bantuan dari spesialis
sistem informasi.
12. Sistem pendukung keputusan
menggunakan model-model standar atau
buatan pengguna untuk menganalisa
keadaankeadaan keputusan. Kemampuan
modelingmemungkinkan bereksperimen
dengan strategiyang berbeda-beda dibawah
konfigurasi yang berbeda-beda pula.
13. Sistem pendukung keputusan mendukung
akses dari bermacam-macam sumber data,
format, dan tipe, jangkauan dari sistem
informasi geografi pada orientasi obyek.
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
148
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
Tahap pengambilan keputusan
Gambar 2 : Tahap Pengambilan Keputusan
Alur/proses pemilihan alternatif
tindakan/keputusan biasanya terdiri dari
langkah-langkah berikut:
1. Tahap intelligence
Pencarian kondisi-kondisi yang dapat
menghasilkan keputusan.
Suatu tahap proses seseorang dalam
rangka pengambil keputusan untuk
permasalahan yang dihadapi, terdiri dari
aktivitas penelusuran, pendeteksian serta
proses pengenalan masalah. Data masukan
diperoleh, diuji dalam rangka
mengidentifikasi masalah.
2. Tahap design
Menemukan, mengembangkan, dan
menganalisis materi-materi yang mungkin
untuk dikerjakan
3. Tahap choice
Pemilihan dari alternatif pilihan yang
tersedia, mana yang akan dikerjakan.
4. Tahap implementation
Ilmplementasi dari SPK yang telah dipilih
yaitu tahap pelaksanaan dari keputusan
yang telah diambil. Pada tahap ini perlu
disusun serangkaian tindakan yang
terencana, sehingga hasil keputusan dapat
dipantau dan disesuaikan apabila
diperlukan perbaikan.
Komponen sistem pendukung keputusan
Untuk dapat menerapkan sistem
pendukung keputusan ada empat subsistem
yang harus disediakan yaitu susbsistem
manajemen data, subsistem manajemen
model, subsistem manajemen pengetahuan
dan subsistem antar muka pengguna.
Gambar 3: Skema Sistem Pendukung
Keputusan
a. Subsistem manajemen data
Merupakan subsistem yang menyediakan
data bagi sistem. Sumber data berasal dari
data internal dan data eksternal. Subsistem
ini termasuk basis data, berisi data yang
relevan untuk situasi dan diatur oleh
perangkat lunak yang disebut database
management system (DBMS).
b. Subsistem manajemen model
Merupakan subsistem yang berfungsi
sebagai pengelola berbagai model. Model
harus bersifat fleksibel artinya mampu
membantu pengguna untuk memodifikasi
atau menyempurnakan model.
c. Subsistem manajemen pengetahuan
Sebagai pendukung sembarang subsistem
yang lain atau sebagai suatu komponen
yang bebas. Subsistem ini berisi data yang
diproses untuk menghasilkan pemahaman,
kumpulan pelajaran dan keahlian.
d. Subsistem antar muka pengguna
Merupakan fasilitas yang mampu
mengintegrasikan sistem terpasang dengan
pengguna secara interaktif. Melalui sistem
dialog ini sistem diartikulasikan sehingga
dapat berkomunikasi dengan sistem yang
dirancang atau pengguna dapat
berkomunikasi dengan sistem pendukung
keputusan dan memerintah sistem
pendukung keputusan melalui sistem ini.
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
149
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
2. Metode SAW (Simple Additive
Weighting)
[5]Simple Additive Weighting (SAW)
adalah metode penjumlahan bobot dari kinerja
setiap objek-objek yang berbeda dan memiliki
kesempatan yang sama pada semua kriteria
yang dimiliki. Metode Simple Additive
Weighting (SAW) memerlukan proses
normalisasi matrik keputusan (X) ke suatu
skala yang dapat dibandingkan dengan semua
rating alternatif yang ada.
Keterangan:
rij = nilairating kinerja ternormalisasi
xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap
kriteria
Maxi xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i
Mini xij = nilai tekecil dari setiap kriteria i
Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi
dari alternative Ai dan atribut Cj; i = 1, 2,
…, m dan j = 1, 2,…, n.
Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi)
diberikan sebagai :
Keterangan:
vi = ranking untuk setiap alternatif
wj = nilai bobot dari setiap kriteri
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
nilai vi yang lebih besar mengindikasikan
bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
[6]Langkah penyelesaian Fuzzy MADM
menggunakan metode SAW :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang
dijadikan acuan pengambilan keputusan,
yaitu ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap
alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan
kriteria (ci), kemudian melakukan
normalisasi matriks berdasarkan
persamaan yang disesuaikan dengan jenis
atribut (atribut keuntungan ataupun atribut
biaya) sehingga diperoleh matriks
ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses
perangkingan yaitu penjumlahan dari
perkalian matrik ternormalisasi R dengan
vector bobot sehingga diperoleh nilai
terbesar yang dipilih sebagai alternatif
terbaik (Ai) sebagai solusi.
Kelebihan dari metode Simple Additive
Weighting (SAW)[7]:
1. Menentukan nilai bobot untuk setiap
atribut, kemudian dilanjutkan dengan
proses perangkingan yang akan
menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah
alternatif.
2. Penilaian akan lebih tepat karena
didasarkan pada nilai kriteria dari bobot
preferensi yang sudah ditentukan.
3. Adanya perhitungan normalisasi matriks
sesuai dengan nilai atribut (antara nilai
benefit dan cost).
Kekurangan dari metode Simple Additive
Weighting (SAW):
Digunakan pada pembobotan lokal.
Perhitungan dilakukan dengan
menggunakan bilangan crisp maupun
fuzzy.
METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian
ini meliputi beberapa bagian :
1. Metode Pengumpulan Data
a. Metode wawancara
Melakukan wawancara kepada salah
seorang guru atau karyawan di yayasan
garis pena payakumbuh yang ikut
dalam melakukan seleksi terhadap
calon guru baru.
b. Metode kepustakaan
Merupakan cara pengumpulan data
dengan mempelajari artikel – artikel,
paket modul dan panduan, buku – buku
pedoman, jurnal-jurnal dan segala
kepustakaan lainnya yang dianggap
perlu dan mendukung Analisa Data.
Pada tahap ini penulis melakukan
analisa terhadap data-data yang telah
diperoleh sebelumnya.
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
150
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisa Kebutuhan Input dan Output Variabel input yang digunakan adalah sebagai
berikut :
1. Kompetensi Tahfizh
2. Kompetensi mengajar
3. Pendidikan
4. Pengalaman
5. Kepribadian
Keluaran yang dihasilkan adalah urutan
alternatif mulai dari yang tertinggi ke
alternatif terendah. Hasil akhir diperoleh dari
nilai dari setiap kriteria, karena didalam
kriteria memiliki bobot nilai yang berbeda.
Alternatif yag dimaksud adalah calon guru
baru yang akan diterima di lingkungan
yayasan garis pena.
B. Kriteria yang dibutuhkan
Tabel 1. TabelKriteria Pemilihan
Kriteria Keterangan Atribut
C1 Kompetensi Tahfizh Benefit
C2 Kompetensi
mengajar
Benefit
C3 Pendidikan Benefit
C4 Pengalaman Benefit
C5 kepribadian Benefit
Selanjutnya masing-masing kriteria
ditentukan bobot sehingga membentuk
himpunan sebagai berikut:
Tabel 2. TabelBobot Nilai Kriteria
Kriteria Kompetensi Tahfizh (C1)
Tabel 3. TabelKompetensi Tahfizh
Nilai rata-rata
kemampuan
tahfizh
bobot Keterangan
C1<=60 0,15 Buruk
C1= 61-70 0,25 Cukup
C1=71-80 0,25 Baik
C1>=81 0,35 Sangat Baik
Kriteria Kompetensi Mengajar (C2)
Tabel 4. TabelKompetensi Mengajar
Nilai rata-rata
kemampuan
mengajar
bobot Keterangan
C2<=60 0,15 Buruk
C2= 61-70 0,25 Cukup
C2=71-80 0,25 Baik
C2>=81 0,35 Sangat Baik
Kriteria pendidikan (C3)
Tabel 5. Tabel Pendidikan
Nilai rata-rata
pendidikan
bobot Keterangan
C3<=60 0,15 Buruk
C3= 61-70 0,25 Cukup
C3=71-80 0,25 Baik
C3>=81 0,35 Sangat Baik
Kriteria Pengalaman (C4)
Tabel 6. Tabel Pengalaman
Nilai rata-rata
Pengalaman
bobot Keterangan
C4<=60 0,15 Buruk
C4= 61-70 0,25 Cukup
C4=71-80 0,25 Baik
C4>=81 0,35 Sangat Baik
Kriteria Kepribadian (C5)
Tabel 7. TabelKepribadian
Nilai rata-rata
kepribadian
bobot Keterangan
54<=55 0,15 Buruk
C5= 60-65 0,25 Cukup
C5= 70-75 0,25 Baik
C5>=80 0,35 Sangat Baik
Masukan Data Nilai dari setiap atribut yang merupakan hasil
proses penginputan data calon guru baru
yang sudah dikonfersikan berdasarkan
bobot kriteria yang sudah ditentukan
melalui proses perhitungan.
Tabel 8. Tabel Nilai Kriteria
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
151
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
R11=(0,15)
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,15
0,25= 0,6
R12=(0,25)
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R13=(0,25)
𝑀𝐴𝑋 [(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25=
1R14=(0,25)
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R15=(0,25)
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R21=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,35;0,25;0,25)]=
0,25
0,35= 0,71
R22=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,35;0,25;0,25)]=
0,25
0,35= 0,71
R23=0,35
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,35;0,25;0,25)]=
0,35
0,25= 1
R24=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,35;0,25;0,25)]=
0,25
0,35= 0,71
R25=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,35;0,25;0,25)]=
0,25
0,35= 0,71
R31=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R32=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R33=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R34=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R35=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,25;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R41=0,15
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,15
0,25= 0,6
R42=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R43=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R44=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,25
0,25= 1
R45=0,15
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,25)]=
0,15
0,25= 0,6
R51=0,15
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,15)]=
0,15
0,25= 0,6
R52=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,15)]=
0,25
0,25= 1
R53=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,15)]=
0,25
0,25= 1
R54=0,25
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,15)]=
0,25
0,25=1
R55=0,15
𝑀𝐴𝑋[(0,15;0,25;0,25;0,25;0,15)]=
0,15
0,25= 0,6
Hasil perhitungan normalisasi nilai kriteria
seluruhnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9. Tabel Normalisasi Nilai Kriteria
Selanjutnya pemberi keputusan, dalam hal
ini pihak yayasan garis pena dapat
memberikan bobot seperti pada tabel,
sehingga diperoleh:
W = [0,10; 0,20 ; 0,20 ; 0,30 ; 0,20]
Hasil perengkingan pemilihan calon guru
baru di lingkungan yayasan garis pena:
V11 =
[(0,6*0,10)+(0,71*0,20)+(1*0,20)+(0,6*0,30)
+(0,6*0,20)]
= 0,06+0,142+0,20+0,18+0,12
= 0,702
V12 =
[(1*0,10)+(0,71*0,20)+(1*0,20)+(1*0,30)+(1
*0,20)]
= 0,10+0,142+0,20+0,30+0,20
= 0,942
V13 =
[(1*0,10)+(1*0,20)+(1*0,20)+(1*0,30)+(1*0,
20)]
= 0,10+0,20+0,20+0,30+0,20
= 1
V14 =
[(1*0,10)+(0,71*0,20)+(1*0,20)+(1*0,30)+(1
*0,20)]
= 0,10+0,142+0,20+0,30+0,20
= 0,942
V15 =
[(1*0,10)+(0,71*0,20)+(1*0,20)+(1*0,30)+(0,
6*0,20)]
= 0,10+0,14+0,20+0,30+0,12
= 0,862
Nilai terbesar atau nilai terbaik dari
alternaif adalah V13 = 1 yaitu C3 seperti
tampak pada tabel berikut ini:
Tabel 10. Tabel Nilai Kriteria
C1 0,702
C2 0,942
C3 1
C4 0,942
C5 0,862
JURNAL J – CLICK Jurnal Sistem Informasi Dan Manajemen Informatika
152
E-ISSN : 2541 – 2469
P-ISSN : 2355 – 7958
Vol. 6 No. 2 Desember 2019
Dari beberapa nilai calon guru maka calon
guru nomor 3 atau C3 yang memperoleh nilai
tertinggi yaitu 1 berdasarkan perhitungan
kriteria yang telah dilakukan, maka calon
guru nomor 3 memperoleh prioritas paling
tinggi untuk direkomendasikan diterima
menjadi guru di yayasan garis pena
payakumbuh.
KESIMPULAN
Dari uraian penelitian dan pembahasan
yang telah dilakukan, maka dapat diambil
kesimpulan sebagai berikut :
1. Menerapkan metode SAW pada sistem
pendukung keputusan untuk menentukan
penerimaan calon guru baru dilingkungan
yayasan garis pena kota payakumbuh.
2. Penelitian ini telah menghasilkan sistem
pendukung keputusan untuk penerima guru
baru. Adapun variabel yang dijadikan
bahan pertimbangan yaitu kompetensi
tahfizh, kompetensi mengajar, pendidikan,
pengalaman dan kepribadian.
3. Menerapkan kriteria dan pembeian nilai
bobot pada setiap kriteria dalam
penerimaan guru baru di lingkungan
yayasan garis pena kota payakumbuh.
DAFTAR PUSTAKA
[1] Ni Made Maharani Putri, “Perlunya guru
berkualitas untuk menghasilkan
pendidikan yang bermutu,” Kompasiana.
2018.
[2] H. Pratiwi, Buku Ajar Sistem Pendukung
Keputusan. Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[3] N. Irnawati, “Sistem Pengambilan
Keputusan.” p. 5, 2017.
[4] Neatia Techno, “Karakteristik dan
Kemampuan Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) | NERIMS.” 2014.
[5] E. Ya, C. A. Aw, and Sudewi, “Sistem
Penunjang Keputusan Kelayakan
Sertifikasi Guru dengan Menggunakan
SAW (Simple Additive Weighting) Studi
Kasus SMAN 1 Pringsewu,” J. TAM
(Technology Accept. Model., vol. 7, 2016.
[6] A. Manik, “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN MENENTUKAN
TENAGA PENGAJAR PADA
SEKOLAH LUAR BIASA ( SLB )
DENGAN MENGGUNAKAN METODE
SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (
SAW ) ( Studi Kasus : SLB Al-Azhar
Medan ),” Tek. Inform. STMIK Budi
Darma Medan, vol. 9, no. 3, pp. 112–119,
2015.
[7] D. P. Sari, “Penerapan Metode SAW
(Simple Additive Weighting) Dalam
Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Menentukan Penerima Beasiswa Pada
SMK N 2 Payakumbuh,” Insight, vol. 5,
no. 2, pp. 207–216, 2018.