KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai...

83
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SAW PADA TK KEMURNIAN 1 JAKARTA SKRIPSI Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Sarjana ERVINDA OKTINA DEWI 11170507 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jakarta 2018

Transcript of KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai...

Page 1: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU

BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SAW

PADA TK KEMURNIAN 1 JAKARTA

SKRIPSI

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat kelulusan Program Sarjana

ERVINDA OKTINA DEWI

11170507

Program Studi Sistem Informasi

STMIK Nusa Mandiri Jakarta

Jakarta

2018

Page 2: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

ii

PERSEMBAHAN

Dengan mengucap puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, skripsi ini

kupersembahkan untuk:

1. Kedua orang tua tercinta, Bapak Sudarto dan Ibu Eni Sunariya yang telah

membesarkan aku dan selalu membimbing, mendukung, memotivasi,

memberi apa yang terbaik bagiku serta selalu mendoakan aku untuk

meraih kesuksesanku.

2. Duwi Eko Setiawan, yang selalu ada untuk menemani, menghibur,

memberikan nasehat, memberi dukungan dan semangat, serta mendoakan

penulis semasa perkuliahan dan menyusun skripsi

3. Bapak Santoso Setiawan, M.Kom sebagai pembimbing utama, yang telah

memimbing, memotivasi serta memberikan ide, kritik dan saran selama

penyusunan skripsi sehingga penulis sehingga penulis bisa sampai di tahap

ini.

4. Ibu Anita Loka, S.Pd sebagai kepala sekolah TK Kemurnian, yang telah

banyak memberikan infromasi dan guru-guru yang membantu penulis

semasa melakukan penelitian disekolah.

5. Sahabat-sahabat terbaik Yuliani lestari, Yusi Nur Ilmi, Suratih dan

Rosliana yang selalu mendukung, menghibur dengan canda tawa, serta

selalu saling mendoakan untuk kesuksesan bersama.

6. Bapak/ibu dosen Sistem Infromasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta

yang sudah membagi ilmu kepada penulis sampai selesai perkuliahan

semester akhir

Page 3: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

iii

Page 4: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

iv

Page 5: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

v

Page 6: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

vi

PANDUAN PENGGUNAAN HAK CIPTA

Skripsi sarjana yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan

Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode SAW Pada TK

Kemurnian 1 Jakarta ” adalah hasil karya tulis asli ERVINDA OKTINA

DEWI dan bukan hasil terbitan sehingga peredaran karya tulis hanya berlaku

dilingkungan akademik saja, serta memiliki hak cipta. Oleh karena itu, dilarang

keras untuk menggandakan baik sebagian maupun seluruhnya karya tulis ini,

tanpa seizin penulis.

Referensi kepustakaan diperkenankan untuk dicatat tetapi pengutipan

atau peringkasan isi tulisan hanya dapat dilakukan dengan seizin penulis dan

disertai ketentuan pengutipan secara ilmiah dengan menyebutkan sumbernya.

Untuk keperluan perizinan pada pemilik dapat menghubungi

informasi yang tertera di bawah ini:

Nama : Ervinda Oktina Dewi

Alamat : Jl. Keadilan Raya no.10A Jakarta Barat

No. Telp : 08567732158

E-mail : [email protected]

Page 7: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

vii

KATA PENGANTAR

Dengan mengucapkan puji syukur kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, yang telah

melimpahkan rahmat dan karunia-Nya, sehingga pada akhirnya penulis dapat

menyelesaikan tugas ini dengan baik. Dimana Skripsi ini penulis sajikan dalam

bentuk buku yang sederhana. Adapun judul Skripsi, yang penulis ambil

sebagai berikut, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU

BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SAW PADA TK KEMURNIAN 1 JAKARTA”

Tujuan penulisan Skripsi ini dibuat sebagai salah satu syarat kelulusan

Program Sarjana STMIK Nusa Mandiri Jakarta. Sebagai bahan penulisan diambil

berdasarkan hasil penelitian (eksperimen), observasi dan beberapa sumber

literatur yang mendukung penulisan ini. Penulis menyadari bahwa tanpa

bimbingan dan dorongan dari semua pihak, maka penulisan Skripsi ini

tidak akan lancar. Oleh karena itu pada kesempatan ini, izinkanlah penulis

menyampaikan ucapan terima kasih kepada:

1. Ketua STMIK Nusa Mandiri Jakarta

2. Wakil Ketua I STMIK Nusa Mandiri Jakarta

3. Ketua Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta.

4. Bapak Santoso Setiawan, M.Kom selaku Dosen Pembimbing Skripsi.

5. Bapak/ibu dosen Sistem Infromasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta

yang telah memberikan penulis dengan semua bahan yang diperlukan.

6. Ibu Anita Loka, S.Pd sebagai Kepala Sekolah TK Kemurnian yang banyak

membantu memberikan informasi kepada penulis.

7. Orang tua tercinta Bapak Sudarto dan Ibu Eni Sunariya beserta keluarga besar

yang memberikan Do’a, motivasi, dan kasih sayang yang tak terhingga.

8. Kakak saya Elviliana Septia Dewi yang memberikan dukungan dan semangat.

9. Duwi Eko Setiawan yang selalu menghibur, memberikan nasehat, semangat

serta membahagiakan penulis.

Page 8: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

viii

Page 9: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

ix

ABSTRAK

Ervinda Oktina Dewi (11170507), Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan

Guru Berprestasi Menggunakan Metode SAW Pada TK Kemurnian 1 Jakarta

TK Kemurnian memiliki kualifikasi tersendiri dalam memilih tenaga pengajar

yang akan menjadi guru di sekolah tersebut, begitu juga dalam menentukan gutu

yang berprestasi. Penelitian Ini bertujuan untuk memberikan penghargaan

kepada Guru sesuai UU No. 14 tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, Pasal 51

Ayat (1) Butir b, bahwa Guru berhak mendapatkan promosi dan penghargaan

sesuai dengan tugas dan prestasi kerjanya. Melalui penghargaan ini setiap guru

diharapkan akan termotivasi untuk menjadi lebih baik dan meningkatkan

kualitas. Adapun permasalahan yang dihadapi yaitu adanya kesulitan dalam

menentukan keputusan siapa yang terpilih menjadi guru berprestasi dengan

kriteria-kriteria yang memiliki sifat subjektif. Untuk mengatasi permasalahan

tersebut maka dirancang sebuah System pendukung keputusan untuk pemilihan

guru berprestasi menggunakan Metode SAW. Adapun ktiteria yang dipakai

yaitu: Pelatihan, Masa Kerja, Penilaian Guru sejawat, dan Penilaian Kepala

Sekolah. Kesimpulannya adalah dengan menggunakan sistem ini dapat

mempermudah kepala sekolah dan pengawas sekolah dalam menilai guru

berprestasi berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, dan dapat dikembangkan

dengan metode yang berbeda atau mengkombinasikan metode SAW dengan

metode lain.

Kata Kunci: Guru, SAW, Guru berprestasi.

Page 10: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

x

ABSTRACT

Ervinda Oktina Dewi (11170507), Decision Support System for the Selection

of Outstanding Teachers Using the SAW Method at the Jakarta 1 Purity

Kindergarten

TK Kemurnian has its own qualifications in selecting teaching staff who will

become teachers at the school, as well as in determining achievement gutu. This

research aims to reward teachers according to Law No. 14 of 2005 concerning

Teachers and Lecturers, Article 51 Paragraph (1) Item b, that the Teacher has the

right to get promotions and awards in accordance with his duties and work

performance. Through this award every teacher is expected to be motivated to be

better and improve quality. The problems faced are the difficulty in determining

the decision of who is chosen to be an outstanding teacher with criteria that have

a subjective nature. To overcome these problems, a decision support system was

designed for the selection of outstanding teachers using the SAW Method. The

criteria used are:Training, Working Period, Peer Teacher Assessment,and

Principal Assessment.The conclusion is that using this system can make it easier

for school principals and school supervisors to assess teachers who are based on

predetermined criteria, and can be developed using different methods or combine

SAW methods with other methods.

Key Word: Teacher, SAW, Teacher achievement.

Page 11: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

xi

DAFTAR ISI

LEMBAR JUDUL SKRIPSI ................................................................................... i

LEMBAR PERSEMBAHAN .................................................................................. ii

LEMBAR PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ................................................ iii

LEMBAR PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI KARYA ILMIAH .... iv

LEMBAR PERSETUJUAN DAN PENGESAHAN SKRIPSI ............................... v

LEMBAR PANDUAN PENGGUNAAN HAK CIPTA ......................................... vii

Kata Pengantar ......................................................................................................... viii

Abstraksi .................................................................................................................. x

Daftar Isi .................................................................................................................. xii

Daftar Gambar ......................................................................................................... xiii

Daftar Tabel ............................................................................................................. xiv

Daftar Lampiran ....................................................................................................... xv

BAB I PENDAHULUAN ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

1.1. Latar Belakang Masalah ................................................................ 1

1.2. Identifikasi Permasalahan ................................................................ 3

1.3. Maksud dan Tujuan ....................................................................... 3

1.4. Metode Penelitian .......................................................................... 4

1.4.1. Teknik Pengumpulan Data ................................................ 4

1.5. Ruang Lingkup ................................................................... 5

1.6. Hipotesis ........................................................................... 5

BAB II LANDASAN TEORI .......................................................... 6

2.1. Tinjauan Pustaka .............................................................. 6

2.1.1. Sistem Pendukung Keputusan... .......................................... 6

2.1.2 Metode Simple Additive Weighting ..................................... 6

2.1.3. Fuzzy Multiple Attrubute Decision Making ........................ 8

2.2. Penelitian Terkait ........................................................................... 9

2.3. Tinjauan Organisasi/Objek Penelitian ........................................... 10

2.3.1. Sejarah Perusahaan.............................................................. 10

2.3.2. Data Objek Penelitian ......................................................... 11

2.3.3. Struktur Organisasi Perusahaan dan Fungsi ........................ 12

2.3.4. Visi Dan Misi Perusahaan .................................................. 20

Page 12: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

xii

BAB III METEDOLOGI PENELITIAN ........................................................... 21

3.1. Tahapan Penelitian ......................................................................... 21

3.2. Instrumen Penelitian ...................................................................... 24

3.3. Metode Pengumpulan Data ............................................................ 25

3.4. Metode Analisis Data..................................................................... 26

3.4.1. Simple Additive Weighting ................................................... 26

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN ................................... 31

4.1. Analisa Masalah ............................................................................. 31

4.1.1. Identifikasi Permasalahan .................................................... 31

4.1.2. Analisa Kebutuhan .............................................................. 32

4.2. Normalisasi Untuk Setiap kriteria.................................................. 36

4.3. Matriks Keputusan ......................................................................... 38

4.4. Proses Perankingan ........................................................................ 38

BAB V PENUTUP ............................................................................................ 40 5.1. Kesimpulan .................................................................................. 40

5.2. Saran ........................................................................................... 41

DAFTAR PUSTAKA

DAFTAR RIWAYAT HIDUP

LEMBAR KOSNULTASI BIMBINGAN

SURAT KETERANGAN RISET

LAMPIRAN

Lampiran A. Data Karyawan

Lampiran B. Kuisioner

Page 13: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

xiii

DAFTAR GAMBAR Halama

n

Gambar II.1 Alur Penelitian dengan metode SAW ............................................ 9

Gambar II.2 Peta Lokasi Sekolah TK Kemurnian 1 .......................................... 12

Gambar II.3 Struktur Organisasi ........................................................................ 12

Page 14: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

xiv

DAFTAR TABEL Halaman

Tabel IV.1 Data Penilaian ................................................................................33

Tabel IV.2 Skala rating kecocokan ....................................................................34

Tabel IV.3 Pelatihan ..........................................................................................34

Tabel IV.4 Masa Kerja ......................................................................................35

Tabel IV.5 Penilaian guru sejawat .....................................................................35

Tabel IV.6 Penilaian Kepala Sekolah ................................................................36

Tabel IV.7 Rating kecocokan setiap alternatif ..................................................36

Tabel IV.8 Faktor Normalisasi ..........................................................................38

Tabel IV.9 Hasil Perhitungan ............................................................................39

Page 15: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

xv

DAFTAR LAMPIRAN

Halaman

1. Lampiran A.1. Data Karyawan ...................................................... 45

2. Lampiran A.2. Kuesioner Pelatihan ………………........................ 46

3. Lampiran A.3. Kuesioner Masa kerja…………................................ 52

4. Lampiran A.4. Kuesioner Penilaian Guru sejawat.............................58

5. Lampiran A.5. Kuesioner Penilaian Kepala Sekolah.........................64

Page 16: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah

Peran guru dalam proses memajukan pendidikan sangat penting. Guru

merupakan salah satu faktor utama dalam terciptanya generasi penerus bangsa

yang berkualitas, baik secara intelektual maupun tata dalam tata cara berprilaku di

masyarakat. Oleh karena itu peranan dan kemampuan para pendidik sangat

penting dalam mengubah karakter generasi penrus bangsa yang maju.

Berdasarkan Undang-Undang No.14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen,

Pasal 36 ayat (1) mengamatkan bahwa “Guru yang berprestasi, berdedikasi luar

biasa, dan atau bertugas didaerah khusus berhak memperoleh penghargaan”.

Namun dalam praktiknya, ajang Pemilihan Guru Berprestasi kurang mendapatkan

respon dari para guru.

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau dikenal dengan Decision

Support System (DSS) menurut (Artika, 2013) “ SPK Merupakan pengembangan

lebih lanjut dari MIS (Management Information System) yang dirancang

sedemikian rupa sehingga bersifat alternatif dengan pemakainya”.

Maksud dan tujuan dari adanya SPK, yaitu untuk mendukung pengambil

keputusan memilih alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan

informasi-informasi yang diperoleh dengan menggunakan model-model

pengambil keputusan serta menyelesaikan masalah-masalah yang bersifat

terstruktur. Pada dasarnya pengambil keputusan adalah suatu pendekatan sistem

Page 17: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

2

2

pada suatu masalah, pengumpulan fakta, informasi, penentuan yang baik untuk

alternatif yang dihadapi dan pengambil tindakan yang paling tepat.

Menurut (Nofriyansah, 2015) “Metode Simple Additive Weighting (SAW)

adalah salah satu metode yang sering juga dikenal dengan istilah metode

penjumlahan terbobot. dimana konsep dasarnya adalah mencari penjumlahan

terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut”.

Pengambilan keputusan dilakukan dengan pendekatan sistematis terhadap

permasalahan melalui proses pengumpulan keputusan data menjadi informasi

serta ditambah dengan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambil

keputusan. Pengambil keputusan merupakan proses pemilihan alternatif tindakan

untuk mencapai tujuan atau sasaran tertentu.

Proses pemilihan guru berprestasi saat ini masih dipengaruhi unsur

subjektifitas dari yang mimilih, sehingga dirasakan kurang mendukung proses

tersebut. Apabila ketidaktepatan tim penilai dalam memberikan penilaian kepada

setiap guru karena adanya beberapa kriteria yang bersifat subjektif, maka

penilaian diberikan bersifat tidak pasti dan tidak jelas. karena kemungkinan

muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan

berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi kurang akurat

dan tepat.

Aspek penilaian merupakan hal yang sangat penting karena dilakukan secara adil.

Apabila dalam proses penilaian terjadi ketidak adilan atau ketidak konsistenan,

maka akan ada pihak yang akan merasa dirugikan. Dalam penilaian pemilihan

guru berprestasi terdapat adanya salah satu kriteria penilaian yang menyebabkan

perubahan yang telah ditentukan pada buku pedoman pemilihan guru berprestasi

Page 18: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

3

3

pada saat disatukan dengan nilai dari kriteria-kriteria yang lain. Hal ini

dikarenakan adanya perbedaan range penilaian dengan kriteria yang lain.

Dengan demikian penulis akan merancang system pendukung keputusan

berkaitan dengan pemilihan guru berprestasi yang layak dan telah ditentukan

dengan metode SAW.

1.2. Identifikasi Masalah

Masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini adalah bagaimana

mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dengan metode simple

additive weighting (SAW) . Kriteria yang digunakan untuk menentukan guru

berprestasi adalah Pelatihan, masa kerja, penilaian guru sejawat dan penilaian

Kepala Sekolah

1.3. Maksud dan Tujuan:

Penulisan skripsi ini mempunyai maksud dan tujuan yang diharapkan dapat

tercapai dengan hasil yang optimal. Maksud penulisan skripsi ini antara lain:

1. Mengaplikasikan system pendukung keputusan dengan Simple Additive Weighting

(SAW) untuk pemilihan guru berprestasi pada TK Kemurnian 1 Jakarta.

2. Menganalisis permasalahan yang dialami oleh sekolah dalam pemilihan guru

berprestasi sesuai dengan kinerja selama ini.

Sedangkan tujuan dari penelitian ini adalah sebagai salah satu syarat

kelulusan pada Program Strata Satu (S1) Untuk Program Studi Sistem Informasi

Page 19: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

4

4

di Sekolah Tinggi Manajamen Infromatika dan Komputer (STMIK) Nusa Mandiri

Jakarta.

1.4. Metode Penelitian

1.4.1. Tehnik Pengumpulan Data

Dalam penelitian ini, sistem pendukung keputusan pemilihan guru

dilakukan dengan tiga metode, yaitu :

A. Observasi

Penulis melakukan observasi pada lokasi penelitian mengenai sistem

yang berjalan saat ini, sekaligus mengumpulkan data dengan cara

menggunakan dokumen yang tersedia sebagai sumber informasi untuk

mencapai tujuan yang diharapkan.

B. Wawancara

Penulis melakukan wawancara, yaitu mengajukan pertanyaan-pertanyaan

tentang segala sesuatu kepada informan untuk memperoleh informasi

yang diharapkan. Teknik wawancara ini digunakan untuk melengkapi

dari data yang telah dikumpulkan.

C. Studi Pustaka

Pada teknik pengumpulan data dengan studi pustaka ini, penulis

mengumpulkan sumber data dari buku-buku yang penulis dapatkan di

Perpustakaan Nusa Mandiri, dan juga dari jurnal yang penulis unduh dari

internet yang memiliki ISSN dan Vol yang resmi.

Page 20: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

5

5

1.5. Ruang Lingkup

Dalam menulis skripsi ini, penulis membatasi masalah permasalahan hanya

pada lingkup pengidentifikasian masalah yang terjadi dalam proses menentukan

guru berprestasi pada TK Kemurnian 1 Jakarta. Kriteria penulisan dapat dilihat

dari Pelatihan, masa kerja, penilaian guru sejawat, dan penilaian Kepala Sekolah.

1.6. Hipotesis

Berdasarkan identifikasi masalah, maka hipotesis yang digunakan dalam

penelitian ini adalah :

H0 : Tidak ada pengaruh pelatihan, masa kerja, penilaian guru sejawat dan

penilaian kepala sekolah terhadap pemilihan guru berprestasi

H1 : Ada pengaruh pelatihan, masa kerja, penilaian guru sejawat dan penilaian

kepala sekolah terhadap pemilihan guru berprestasi

Page 21: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

6

BAB II

LANDASAN TEORI

2.1. Tinjauan Pustaka

2.1.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

Pengambil keputusan untuk menentukan prioritas produk unggulan daerah

yang sesuai dengan kebutuhan dan kemampuan diperlukan suatu keputusan yang

akurat dan efektif agar tidak salah memilih dan meminimalisir kerugian baik dari

segi biaya maupun waktu (Anto, Mustafidah, & Suyadi, 2015)

2.1.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Menurut (Frieyadie, 2016) mengemukakan bahwa metode Simple

Additive Weighting (SAW), sering juga dikenal dengan istilah metode

penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW)

adalah mencari penjumlahan berbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif

pada semua atribut.

Menurut (Kurniawan, 2015):

Metode SAW merupakan metode fuzzy MADM yang paling sederhana dan

paling banyak digunakan. Metode ini yang paling mudah untuk

diaplikasikan, karena mempunyai algoritma yang tidak terlalu rumit.

Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.

Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari

penjumlahan terbobot dari rating kinerja setia laternatif pada semua

atribut.

Metode Simple Additive Weighting membutuhkan proses normalisasi

matriks keputusan (X) ke suatu skala yang didapat diperbandingkan dengan

Page 22: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

7

semua rating alternative yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut

adalah sebagai berikut :

Sumber : (Nofriyansah, 2015)

Keterangan :

rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi

Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i

Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i

Xij = Nilai atribut yang dimiliki setiap kinerja

Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik

Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik

Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative Ai pada atribut Cj

: i= 1,2…… m dan j = 1,2…… n.

(2)

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.

Dimana :

Vi = Nilai akhir dari alternative

Wj = Bobot yang telah ditentukan

Rij = Normalisasi matriks

Xij Jika j adalah atribut biaya (cost)

rij = Min Xij

Max Xij Jika j adalah atribut biaya (cost)

Xij

N

Vi = ∑ WjRij

j=1

Page 23: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

8

2.1.3. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)

Menurut (Fiqih Satria, 2014) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making

(FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal

dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah

menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses

perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada

dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu:

a. Pendekatan subyektif

b. Pendekatan obyektif

c. Pendekatan inegrasi antara subyektif dan obyektif

Masing – masing pendekatan memiliki kelebihan dan kekurangan. Pada

pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari pada

pengambilan keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan

alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai

bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari

pengambil keputusan.

Alur penelitian dengan metode SAW dalam pemilihan guru berprestasi

pada TK Kemurnian 1 Jakarta.

Kriteria

guru

Fuzzy Multiple

Attribute Decision

Making (FMADM)

Menentukan

Nilai Rating

Menentukan

Nilai Bobot

Prioritas (W)

Matriks

Keputusan

(x)

Matriks

Normalisasi

(R)

Menghitung

v

Ranking

Hasil Dari

Pemilihan

Page 24: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

9

Sumber : (Mufizar & Nurjayanti, 2015)

Gambar II.1. Alur penelitian dengan metode SAW dalam pemilihan guru berprestasi

pada TK Kemurnian 1 Jakarta.

2.2. Penelitian Terkait.

Penelitian yang terkait dengan penilaian kinerja guru, diantaranya :

a. Penelitian Frieyadie pada Jurnal Pilar Nusa Mandiri (2016) yang berjudul

Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem

Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan, dijelaskan bahwa

perhitungan menggunakan Simple Additive Berat, dengan mengacu pada

kriteria pekerjaan, evaluasi kinerja, dan penilaian prilaku karyawan,

kemudian memilih seorang karyawan yang akan mendapatkan promosi.

Metode ini adalah metode yang menyediakan kriteria tertentu yang

berbobot sehingga setiap nilai jumlah dari bobot dari hasil yang diperoleh

akan menjadi keputusan akhir.

b. Penelitian Muhamad Muslihudin, A.Wulan Arumita pada Jurnal Seminar

Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia (2016) yang berjudul

Pembuatan model Penilaian Proses Belajar Mengajar Perguruan Tinggi

Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW) (Studi : STMIK

Pringsewu) dijelaskan bahwa bagaimana melakukan perangkingan

alternatif dari hasil perhitungan bobot penilaian terhadap dosen dengan

Fuzzy Simple Additive Weighting (SAW) dengan adanya Sistem

pendukung keputusan dengan menggunakan metode fuzzy yaitu Simple

Additive Weighting (SAW) dalam penilaian proses belajar mengajar ini

yaitu : mempermudah siswa melakukan proses penalaian dosen,

Page 25: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

10

membantu dan mempermudah bagian administrasi akademik dan

kemahasiswaan selaku fasilator lembaga, untuk menyediakan instrumen

penilaian terhadap dosen

c. Penelitian Teuku Mufizar pada CSRID Journal (2015) yang berjudul

Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan

Metode Simple Additive Weighting (SAW), dijelaskan bahwa Dalam

proses pemilihan dosen berprestasi, data yang dibutuhkan adalah kriteria

yang dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, alternatif

yaitu dosen, rating kecocokan pada setiap alternatif pada setiap kriteria,

dan bobot kepentingan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan

Dosen Berprestasi di STMIK Tasikmalaya dengan menggunakan metode

SAW telah berhasil dibangun untuk menghasilkan keputusan berupa daftar

perangkingan dosen berprestasi.

2.3. Tinjauan Organisasi/Objek Penelitian

Berdasarkan latar belakang seperti yang telah diuraikan pada bab

sebelumnya, yang menjadi objek penelitian adalah sistem pendukung keputusan

untuk pemilihan guru berprestasi menggunakan metode SAW pada TK

Kemurnian 1 Jakarta.

2.3.1. Sejarah Perusahan

Pada pertumbuhan zaman globalisasi ini semakin berkembang dengan

ditandai munculnya berbagai ide gagasan dalam segala elemen kehidupan

manusia. Seperti bidang teknologi, sosial, budaya, ekonomi dan pendidikan.

Page 26: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

11

Tentunya dalam hal ini dunia Pendidikan menjadi elemen dasar untuk

menciptakan generasi bangsa yang handal dan berkualitas demi kemajuan bangsa.

Dengan seiring pertumbuhan roda ekonomi yang pesat khusunya di ibu kota

Jakarta, menyebabkan para orangtua memiliki aktivitas bekerja yang sangat padat,

sehingga perhatian mereka terhadap putra-putrinya sangat kurang. Oleh sebab itu,

banyak keluarga yang tidak mampu untuk memenuhi kebutuhan dari anak-anak

dalam Pendidikan, karena kesibukan orangtua yang sangat menyita waktu untuk

mendampingi anak-anak belajar.

Berdasarkan hal tersebut, Ibu Sri Anggriani dan Ibu Sriwati mendapatkan

ide untuk berencana mendirikan sebuah instusi Pendidikan. Khususnya pada

jenjang Taman Kanak-kanak (TK), guna membantu para orangtua yang

dihadapkan permasalahan tersebut dengan harapan putra-putri mereka tetap

merasakan adanya kasih sayang, keceriaan dan yang pasti mendapatkan

Pendidikan yang layak. Sekolah Taman Kanak-kanak yang didirikan oleh Ibu Sri

Anggriani dan Ibu Sriwati diberi nama TK Kemurnian, pada tanggal 2 Januari

1973 di Jalan Kemurnian V No. 209, Jakarta Barat.

2.3.2. Data Objek Penelitian

Nama : Sekolah Kemurnian 1

Alamat : Jl. Kemurnian V No.209 Rt.2/Rw 4

Keluarahan : Glodok

Kecamatan : Taman Sari

Kotamadya : Jakarta Barat, Daerah Khusus Ibukota Jakarta

Jam Kerja : 06.45-15.00 (Senin-Jumat) Hari Sabtu dan Minggu Libur.

Page 27: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

12

No. Tlp : 021-6340525

A. Peta Lokasi Sekolah TK Kemurnian 1

Sumber : Google Maps

Gambar II.2 Peta Sekolah TK Kemurnian 1 Jakarta Barat

2.3.3. Struktur Organisasi Perusahaan dan Fungsi

Gambar II. 3 Struktur Organisasi TK Kemurnian 1 Jakarta

Page 28: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

13

Uraian Tugas Pokok Kerabat Kerja Taman Kanak-Kanak :

A. Pembina PAUD

Melaksanakan penyusunan bahan perumusan dan pelaksanaan kebijakan di bidang

pembinaan pendidikan anak usia dini dan pendidikan nonformal

a. penyusunan bahan perumusan dan koordinasi pelaksanaan kebijakan di

bidang kurikulum dan penilaian, kelembagaan dan sarana prasarana, peserta

didik dan pembangunan karakter pendidikan anak usia dini dan pendidikan

nonformal;

b. pelaksanaan kebijakan dibidang kurikulum dan penilaian, kelembagaan dan

sarana prasarana, serta peserta didikdan pembangunan karakter pendidikan

anak usia dini dan pendidikan nonformal;

c. penyusunan bahan penetapan kurikulummuatan local pendidikan nonformal;

d. penyusunan bahan penerbitan izin pendirian, penataan, dan penutupan satuan

pendidikan anak usia dini dan pendidikan nonformal;

e. penyusunan bahan pembinaan kurikulum dan penilaian, kelembagaandan

sarana prasarana, serta peserta didikdan pembangunan karakter pendidikan

anak usia dini, dan pendidikan nonformal;

f. pelaksanaan pemantauan dan evaluasi dibidang kurikulum dan penilaian,

kelembagaan dan sarana prasarana, serta peserta didik dan pembangunan

karakter pendidikan anak usia dini dan pendidikan nonformal;

g. pelaporan di bidang kurikulum dan penilaian, kelembagaan dan sarana

prasarana, serta peserta didik dan pembangunan karakter pendidikan anak

usia dini, dan pendidikan nonformal.

h. Pelaksanaan tugas kedinasan lainnya yang diberikan atasan.

Page 29: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

14

B. Ketua Yayasan

a. Bertanggung jawab atas pelaksanaan pengembangan karya kependidikan

meliputi : pendidikan, kesehatan, sosial.

b. Bertanggung jawab atas pelaksanaan kebijakan Yayasan Pendidikan

Kemurnian

c. Merumuskan kebijakan-kebijakan :

1. AD/ART

2. Pedoman Kerja

3. Pokok-pokok Kepegawaian

4. Kode etik

5. Rencana Strategis Yayasan Pendidikan Kemurnian

d. Memimpin dan membina organisasi Yayasan Pendidikan Kemurnian dengan

profesional dan konsisten.

e. Menyusun Program Tahunan bersama Kepala Kantor.

f. Memberi pembinaan umum pegawai ; semangat kerja, motivasi, sikap, dan

kepribadian

g. Menyusun tugas Yayasan Pendidikan Kemurnian.

h. Mengangkat, menempatkan, dan mutasi pegawai pada umumnya.

i. Menyetujui atau tidak menyetujui rencana personalia yang diusulkan oleh

kepala unit bersama kepala kantor.

j. Mengusulkan Rencana Pendapatan dan Belanja Yayasan Pendidikan

Kemurnian.

k. Mengusulkan kenaikan gaji dan kesejahteraan pegawai.

l. Melaksanakan penetapan gaji dan pegawai yang telah disetujui.

Page 30: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

15

m. Merekomendasi Rencana Anggran Luar Biasa dan Rencana Anggaran

Pendapatan dan Belanja Unit.

n. Melaksanakan kunjungan dan supervisi.

o. Menetapkan kurikulum sekolah bersama Kepala Sekolah.

p. Menyelenggarakan rapat pengurus Yayasan Pendidikan Kemurnian.

q. Menjalin kerjasama dengan Lembaga Instansi terkait.

r. Mengkritisi dan menyikapi perubahan dan perkembangan zaman yang

relevan dengan Yayasan Pendidikan Kemurnian.

s. Mengevaluasi seluruh Yayasan Pendidikan Kemurnian.

C. Ketua Yayasan Perwakilan

a. Melaksanakan keputusan-keputusan Yayasan Pendidikan Kemurnian

b. Mentaati Anggran Dasar dan Anggaran Rumah Tangga Yayasan Pendidikan

Kemurnian.

c. Mewaklili ketua Yayasan Pendidikan Kemurnian atas nama Yayasan dalam

rapat-rapat, pertemuan, dan kegiatan-kegiatan lain.

d. Mengadakan penilian Daftar Penilaian Pelaksanaan Pekerjaan ( DP3 ) bagi

para kepala unit dan pegawai Kantor Yayasan Pendidikan Kemurnian.

e. Memberi rekomendasi dan meneruskan usulan unit-unit karya yang berada di

wilayahnya tentang pengakatan, pemberhentian, mutasi, tenaga, promosi,

degradasi, dan surat-surat pernyataan pegawai dan lain-lain masalah

lapangan.

Page 31: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

16

f. Merancang program kegiatan tahunan Yayasan sesuai dengan visi misi

sebagai rincian program tahunan Yayasan Pendidikan Kemurnian,

disesuaikan dengan kebutuhan situsional unit-unit TK.

g. Menegakan dan mengawasi pelaksanaan kebijakan Yayasan Pendidikan

Kemurnian di pendidikan, kesehatan, sosial.

h. Mengusulkan dan mengkonsultasikan semua kebijakan yang ditetapkan oleh

Yayasan Pendidikan Kemurnian.

i. Mengoptimalkan seluruh sumber daya manusia, keuangan, sarana dan

prasarana yayasan Perwakilan.

j. Melakukan supervisi atas realisasi kebijakan yang telah ditetapkan oleh

Yayasan Pendidikan Kemurnian dalam pengelolaan pendidikan, kesehatan,

sosial, dan pengembangan usaha di unit-unit Taman Kanak-Kanak.

k. Memberikan konsultasi atas penyelesaian masalah-masalah yang dihadapi

oleh tiap unit.

l. Mengkonsultasikan masalah-masalah yang tidak dapat diselesaikan pada

tingkat Perwakilan ke Yayasan Pendidikan Kemurnian.

m. Menyiapkan data dan informasi tentang unit-unit Taman Kanak-Kanak yang

dibutuhkan dalam rapat pengurus Yayasan atau Pimpinan Unit TK secara

berkala.

n. Memberi pertanggungjawaban tahunan tentang pelaksanaan tugas kepada

Yayasan Pendidikan Kemurnian.

o. Mengawasi realisasi anggran rutin dan luar biasa tahunan Yayasan.

Page 32: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

17

D. Kepala Sekolah

a. Membuat dan mengembangkan Program Taman Kanak-Kanak

b. Mengkoordinasikan guru-guru Taman Kanak-Kanak

c. Mengadakan supervisi dan evaluasi terhadap semua kegiatan sekolah

d. Mengadakan dan memelihara hubungan baik dengan orangtua murid, instansi- instansi lain

dan masyarakat pada umumnya.

e. Mengelola administrasi Taman Kanak-Kanak

f. Mengelola semua kegiatan yang ada di sekolah

E. Komite Sekolah

a. Mendorong perhatian dan komitmen masyarakat terhadap penyelenggaraan

pendidikan yang bermutu.

b. Melakukan kerja sama dengan masyarakat (perorangan/organisasi/duniusaha)

dan pemerintah berkenaan dengan penyelenggaraan pendidikan yang

bermutu.

c. Menampung dan menganalisis aspirasi, ide, tuntutan dan berbagai kebutuhan

pendidikan yang diajukan oleh masyarakat.

d. Memberikan masukan, pertimbangan dan rekomendasi kepada satuan

pendidikan mengenai:

a). kebijakan dan program pendidikan;

b). rencana anggaran pendidikan dan belanja sekolah (RAPBS);

c). kriteria kinerja satuan pendidikan;

d). kriteria tenaga kependidikan;

e). hal-hal lain yang terkait dengan pendidikan.

Page 33: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

18

F. Guru

a. Merencanakan persiapan dan melaksanakan proses belajar mengajar

b. Mengajar, mendidik dan melatih anak secara aktif, kreatif, edukatif, eksploratif,

menyenangkan dan manusiawi.

c. Mengenal pribadi siswa, latar belakang keluarga dan lingkungannya.

d. Merekam pretasi dan mengadakan evaluasi belajar dan perkembangan tingkah laku anak.

e. Memberikan motivasi belajar kepada anak.

f. Mengkonsultasikan permasalahan yang ada dengan kepala sekolah.

g. Membantu tugas-tugas pokok kpela sekolah.

h. Menginventaris barang-barang yang ada di dalam kelas.

G. Tata Usaha

a. Mengurusi administrasi pegawai, guru dan anak.

b. Penyusunan administrsai perlengkapan sekolah.

c. Penyusunan dan penyajian data atau statistik sekolah.

d. Menyusun laporan pelaksanaan kegiatan pengurusan ketatausahaan secara

berkala.

e. Mengantar surat-surat ke kantor/dinas.

H. Petugas Perpustakaan

a. Menjalin kerjasama/hubungan dengan berbagai pihak di dalam maupun di luar lingkungan

sekolah.

b. Membuat perencanaan mengenai pembinaan dan pengembangan perpustakaan

c. Menetapkan standar bahan pustaka yang dipergunakan.

d. Menetapkan nomor klasifikasi bahan pustaka.

e. Melakukan pencatatan bahan pustaka dalam buku inventaris.

f. Melakukan pengecapan bahan pustakan

Page 34: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

19

g. Menempelkan label pada bahan pustaka.

h. Menyusun bahan pustaka di rak (shelving).

I. Karyawan/Pesuruh/Pelaksana

a. Membuka semua pintu (kantor, semua ruang kelas, pintu gerbang dan

ruangan lainnya).

b. Membuat atau mengambil minum untuk guru.

c. Menjaga kebersihan dan kerapian kantor,UKS,kamar mandi/WC dan

lingkungan sekolah.

d. Memelihara tanaman dan taman yang ada.

e. Mencuci dan merapikan gelas, piring serta barang / alat – alat kebersihan.

f. Menyapu dan mengepel teras, ruangan kelas, kantor kepala sekolah, ruang

guru, ruang tamu dan ruang UKS.

g. Menyiram, memelihara dan merawat tanaman yang ada di lingkungan

sekolah.

J. Satpam

a. Menjaga keamanan sekolah.

b. Mengatur anak keluar masuk sekolah.

c. Menjaga anak yang belum dijemput oleh orangtua/ pengantar di pos jaga.

d. Menginformasikan / melaporkan tamu – tamu yang datang ke sekolah.

e. Mengantar / menyampaikan surat – surat yang disampaikan melalui satpam.

Page 35: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

20

2.3.4. Visi Dan Misi Perusahaan

Sekolah TK Kemurnian meenerapkan visi dan misi yang dimiliki :

Visi

Menjadi peserta didik yang beriman, bertaqwa, memiliki toleransi, prima dalam

ilmu dan dapat mengamalkan.

Misi

1. Menumbuhkan penghayatan terhadap ajaran agama yang dianutnya dan

menghargai agama lain.

2. Melaksanakan pembelajaran dan bimbingan secara efektif.

3. Mendorong dan membantu setiap siswa untuk mengenali potensi dirinya

sehingga dapat dikembangkan secara optimal.

4. Mempersiapkan dan membekali siswa dalam rangka melanjutkan ke jenjang

pendidikan yang lebih tinggi.

5. Menumbuhkan semangat keunggulan secara intensif di segala bidang kepada

seluruh warga sekolah.

6. Menerapkan manajemen yang partisipatif dan melibatkan seluruh warga

sekolah dan komite sekolah.

Page 36: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

21

BAB III

METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian mencakup langkah-langkah pelaksanaan penelitian dari

awal sampai akhir. Untuk mempermudah keterangannya, langkah-langkah

tersebut akan divisualisasikan dalam bentuk bagan arus. Selengkapnya langkah-

langkah penelitian sebagai berikut:

A. Identifikasi Masalah

B. Pengumpulan Data

C. Analisa dan Interprestasi Data

D. Penyusunan dan Evaluasi Laporan

Tahapan penelitian dijelaskan secara umum sebagai berikut:

A. Identifikasi Masalah

Masalah adalah sesuatu sesuatu yang memerlukan jawaban penjelasan, atau

pemecahan. Dalam bahasa formal, masalah sering dirumuskan sebagai

kesenjangan antara harapan dan kenyataan. Ada tiga hal penting yang harus

dinyatakan dengan jelas sebelum penelitian dapat dilakukan, yaitu:

a. Masalah yang akan diteliti atau pertanyaan yang ingin dijawab.

b. Apa alasan penelitian dilakukan?

c. Metedologi penelitian atau cara yang akan ditempuh atau menemukan

jawaban atas permasalahan.

Page 37: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

22

B. Pengumpulan Data

Data penelitian adalah semua informasi yang diperlukan untuk memecahkan

masalah penelitian. Sumber data penelitian merupakan faktor penting yang

menjadi pertimbangan dalam penentuan metode pengumpulan data, selain jenis

data. Sumber data adalah subjek penelitian tempat data menempel, berupa benda,

gerak, manusia, tempat, dan sebagainya.

Apabila peneliti menggunakan teknik observasi, maka sumber datanya bias

berupa benda, gerak, atau proses sesuatu. Apabila peneliti menggunakan

dokumentasi, maka dokumen atau catatan yang menjadi sumber data, sedangkan

ini catatan adalah subjek penelitian atau variable penelitian.

Sumber data penelitian terdiri atas:

1. Data Primer (Primary Data)

Data primer merupakan sumber data penelitian yang diperoleh secara

langsung dari sumber asli (tidak melalui media prantara). Data primer dapat

berupa opini subjek (orang) secara individu atau kelompok, hasil observasi

terhadap suatu benda (fisik), kejadian atau kegiatan, dan hasil pengujian.

Penulis mendapatkan data primer dari TK Kemurnian berupa informasi

valid tentang Company Profile Sekolah, deskriptif tentang guru yang aktif,

dan cattan aktifitas dari nara sumber sekolah.

2. Data Sekunder (Secondary Data)

Data sekunder merupakan sumber data penelitian yang diperoleh peneliti

secara tidak langsung melalui media perantara (diperoleh data dicatat oleh

pihak lain). Data sekunder umumnya berupa bukti, catatan, atau laporan

Page 38: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

23

historis yang telah tersusun dalam arsip (data dokumentar) yang

dipublikasikan maupun tidak dipublikasikan.

Penulis mengumpulkan data mengenai karyawan berpotensi menjadi guru

terbaik.

Dalam sebuah penelitian, peneliti harus memahami kriteria data yang baik

dan mampu menentukan teknik yang tepat dalam mengumpulkan data. Jika tidak

maka data yang dikumpulkan tidak akan diperoleh secara sempurna. Adapun,

syarat-syarat data yang baik adalah:

1. Data harus akurat, yang dimaksud akurat adalah data harus sesuai dengan

indicator yang diuraikan dalam jabaran variable penelitian. Jangan sampai

indicator yang diambil tidak sesuai dengan indicator yang telah ditetapkan.

2. Data harus relevan, yang dimaksud relevan adalah data yang akan

dikumpulkan relevan dengan tujuan penelitian agar kesimpulan penelitian yang

akan diambil mempunyai tingkat ketepatan tinggi.

3. Data harus up to date; yang dimaksud dengan up to date adalah jangan

sampai data penelitian yang dikumpulkan sudah kadarluarsa atau sudah tidak

relevan dengan kondisi kekinian.

C. Analisis dan Implementasi Data

Analisis data dibedakan menjadi analisis kualitatif dan analisis kuantitatif

atau analisis statistic. Jika data yang diperoleh hanya sedikit dan bersifat uraian

yang tidak bisa diubah ke dalam bentuk angka-angka, maka analisis kualitatif

digunakan. Sementara analisis kuantitatif digunakan jika data yang diperoleh

Page 39: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

24

dalam jumlah besar dan mudah diklasifikasikan dalam kategori-kategori atau

diubah dalam bentuk angka-angka.

D. Penyusunan dan Evaluasi Laporan

Laporan penelitian dalam tulisan ini adalah laporan penelitian dalam bentuk

skripsi, disertasi, tesis, jurnal sebagai tugas akhir mahasiswa. Tugas akhir pada

umumnya ditulis dalam beberapa bab serta subbabnya.

3.2. Instrumen Penelitian

Instrumen adalah alat bantu pada waktu penelitian menggunakan suatu

metode. Untuk beberapa metode, dapat dijumpai pada beberapa istilah bagi

instrument sama dengan nama metode digunakannya sendiri.

Berikut adalah pembahasan untuk setiap metode yang bersangkutan :

1. Metode kuisioner

Kuisioner merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara

memberikan seperangkat pertanyaan atau pertanyaan tertulis kepada

responden untuk dijawabnya .

2. Metode wawancara (Interview)

Wawancara atau sering disebut juga interview atau kuisioner lisan adalah

dialog yang dilakukan pewawancara untuk memperoleh informasi dari

terwawancara. Interview digunakan peneliti untuk menilai keadaan

seseorang, misalnya mencari data tentang variabel latar belakang murid.

Orangtua, pendidikan, dan sikap terhadap sesuatu.

Page 40: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

25

3. Metode kepustakaan

Dalam metode ini teknik pengumpulan data atau pengumpulan referensi

berupa berkas dilakukan dengan melalui internet, jurnal penelitian dan

sebagainya.

3.3. Metode Pengumpulan Data

Ada lima teknik pengumpulan data yang dapat dipilih. Tergantung tujuan

penelitian, karakteristik data yang dikumpulkan, dan instrument pengumpulan

data yang digunakan. Penulis menggunakan tiga dari lima teknik yang ada, yaitu :

a. Teknik wawancara

Wawancara adalah teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara

bertanya langsung dengan responden atau informan atau nara sumber.

Penulis melakukan tanya jawab dengan Kepala Sekolah sebagai nara

sumber utama

b. Teknik pengamatan

Teknik pengamatan bermaksud untuk mengkaji tingkah laku yang dinilai

kurng tepat jika diukur dengan tes, inventori, maupun kuisioner.

Penulis melakukan pengamatan terhadap subjek dan objek dari ruang

lingkup yang diteliti, antara lain adalah karyawan TK Kemurnian, kinerja dan

tanggung jawab kerjaan, serta perilaku sehari-hari selama didalam atau diluar

lingkungan sekolah.

c. Teknik Dokumentasi

Penulis mengumpulkan data untuk didokumentasikan seperti data

kuisioner, data penelitian terkait, data-data jurnal yang digunakan sebagai studi

literatur penelitian.

Page 41: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

26

3.4. Metode Analisis Data

Untuk menentukan tujuan penelitian maka analisis yang digunakan adalah

analisis data kuantitatif. Analisis data kuantitatif merupakan suatu analisis data

yang digunakan apabila kesimpulan – kesimpulan yang diperoleh dapat

dibuktikan dengan angka-angka dan juga dalan perhitungan dipergunakan rumus

yang ada hubungannya dengan analisis penulisan. Dalam hal ini akan digunakan

analisis Simple Additive Weighting (SAW), sebagai berikut :

3.4.1. Simple Additive Weighting (SAW)

Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan

istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar Simple Additive Weighting

mencai penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada smeua

atribut menurut (Nofriyansah, 2015). Metode Simple Additive Weighting

disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem

pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weighting

membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang

didapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

Metode ini merupakan metode yang paling dikenal dan paling banyak

digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM (Multiple Attribute Decision

Making). Metode ini mengharapkan pembuat keputusan menentukan bobot bagi

setiap atribut atau kriteria. Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan

menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan

lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi

Page 42: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

27

yang artinya telah melewati proses normalisasi sebelumnya. Adapun langkah-

lankah yang digunakan dalam penelitian metode SAW adalah:

1. Menentukan alternatif, yaitu Ai

2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam

pengambilan keputusan, yaitu C1 .

3. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap

kriteria.

W = [W1, W2, W3, W4,……. Wj,]

4. Memberikan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.

5. membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating

kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap

alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana

i = 1,2,……n .

X11 X12 X13 ……. X1n

X21 X22 X23 ……. X2n

X = X31 X32 X33 ……. X3n

…… …… …… ……. ……

Xm1 Xm2 X13 ……. Xmn

6. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian

melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang sesuai

dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya)

sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Penentuan normalisasi

matriks berdasarkan skala yang dapat diperbandingkan dengan semua

rating alternatif yang ada pada matriks tersebut.

Page 43: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

28

Formula untuk melakukan normalisasi tersebut menggunakan rumus

sebagai berikut :

Xij

rij = Maxi Xij Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)

Min Xij Jika j adalah atribut keuntungan (cost)

Xij

Keterangan

Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i

Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria i

Xij = Nilai atribut yang dimiliki setiap kinerja

Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik

Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating

kinerja ternormalisasi dari Alternatif Ai pada atribut Cj,I = 1,2…..,n.

7. Melakukan proses ternormalisasi matriks keputusan (X) ke suatu

skala yang dapat dibandingkan denga semua rating alternatif yang ada.

8. Hasil akhir dari setiap proses perangkingan yaitu penjumlahan dari

perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga

diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)

sebagai solusi.

9. Hasil dari normalisasi matriks (Ri j) membentuk matriks

ternomralisasi(R)

X11 X12 X13 ……. X3n

X21 X22 X23 ……. X3n

X=

X31 X32 X33 ……. X3n

…… …… …… ……. ……

Xm1 Xm2 X13 ……. Xmn

Page 44: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

29

Gambar III.1. Matriks Keputusan

Metode Simple Additive Weighting (SAW)

Sumber: (Nofriyansah, 2015)

10. Hasil akhir preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan dari perkalian

elemen baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W)

yang bersesuaian dengan elemen kolom matriks (R ) ternormalisasi

dalam satu barus sesuai dengan solusi alternatif pilihan yang

diberikan.

Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih

terpilih.

Keterangan :

Vi = Nilai akhir dari alternatif

Wj = Bobot yang telah ditentukan

Rij = Normalisasi matriks

11. Proses perangkingan diperoleh berdasarkan alternatif yang memiliki

nilai total terbesar sampai terendah sebagai penentuan guru berprestasi

di TK Kemurnian 1 Jakarta.

Keunggulan dari Simple Additive Weighting dibandingkan dengan

metode sistem keputusan yang lain terletak pada kemampuannya dalam

melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada kemampuannya

dalam melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria

dan bobot tingkat kepentingan yang dibutuhkan.

N

Vi =

WjRij

j=1

Page 45: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

30

Secara singkat, algoritma dari metode ini adalah sebagai berikut :

1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam menentukan

pengambilan keputusan.

2. Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap kriteria yang sudah

ditentukan.

3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setia kriteria dan

kemudian memodelkannya kedalam bilangan fuzzy setelah dikonversikan

kebilangan crips.

4. Memberikan nilai bobot yang juga didapatkan berdasarkan nilai crips.

5. Memberikan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating

kinerja ternormalisasi.

6. Melakukan proses perankingan untuk setiap alternatif dengan cara

mengalikan nilai bobot dengan nilai rating kinerja ternormalisasi.

7. Menentukan nilai perfensi untuk setiap alternatif dengan cara

menjumlahkan hasil kai antara matriks ternomralisasi dengan nilai bobot.

Page 46: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

31

BAB IV

HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

4.1. Analisa Masalah

TK Kemurnian 1 Jakarta sebagai percontohan di Kecamatan Taman Sari

Jakarta Barat sudah selayaknya ada mekanisme dan aturan menjadi dasar untuk

mengadakan pemilihan guru berprestasi. Pemilihan guru berprestasi harus

dilaksanakan berdasarkan prinsip profesionalisme sesuai dengan kompetensi.

Selama ini penilaian dilakukan dengan kriteria yang belum terukur karena kriteria

tersebut belum memiliki nilai bobot dan model perhitungan matematika yang pasti

tanpa adanya perangkingan.

Berdasarkan masalah tersebut diharapkan metode ini dapat membantu dalam

menentukan calon guru berprestasi, berdasarkan penjumlahan terbobot dari hasil

seleksi dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang

diterapkan didalam metode ini. Akan tetapi hasil dari metode ini tidak dijadikan

hasil keputusan akhir atau mutlak, karena banyak hal-hal diluar sistem yang dapat

mempengaruhi keputusan . Simpel yang akan diambil dalam penentuan calon guru

berprestasi adalah 6 calon guru berprestasi sebagai contoh penerapan metode

Simple Additive Weighting (SAW).

4.1.1. Identifikasi Permasalahan

Dari analisis berdasarkan kegiatan manual yang terjadi di TK Kemurnian 1

pada saat penyeleksian guru berprestasi, didapatkan beberapa permasalahan

anataralain:

Page 47: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

32

a. Penilaian dan perhitungan masih dilakukan secara manual sehingga menajadi

sangat lambat untuk diproses.

b. Penilaian kinerja berdasarkan kualitas pekerjaan yang terorganisir sehingga

unsur subjektifitas cendrung meningkat.

c. Belum adanya proses pembuatan lapora penelitian guru berprestasi

4.1.2. Analisa Kebutuhan

Analisa kebutuhan diabagi menjadi dua bagian, yaitu analisa kebutuhan input

dan analisa kebutuhan output. Adapun analisa kebutuhan input adalah sebagai

berikut:

Variabel input yang digunakan untuk penelitian ini adalah sebagai berikut:

a. Pelatihan

b. Masa kerja

c. Penilaian guru sejawat

d. Penilaian Kepala Sekolah

Sedangkan untuk analisa kebutuhan output pada penelitian ini adalah sebuah

alternatif yang memiliki nilai tinggi dibandingkan dengan alternatif nilai yang lain.

Hasil akhir yang dikeluarkan oleh program nanti berasal dari nilai kriteria, karena

dalam setiap kriteria memiliki nilai yang berbeda – beda. Alternatif yang akan

ditampilkan yaitu mulai dari yang tertinggi ke yang terendah. Alternatif yang

dimaksud adalah karyawannya.

Page 48: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

33

A. Pengolahan Data dan Perhitungan Manual Menggunakan Metode Simple

Additive Weighting (SAW)

Pada tahap pengujian ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem yang

dibangun dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang

digunakan untuk pengolahan data pemilihan guru berprestasi.

Ada beberapa langkah untuk menentukan perhitungan, menentukan guru

beprestasi menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

1. Data Hasil Penilaian

Tabel IV.1. Data Penilaian

No Nama Kriteria

C1 C2 C3 C4

1 Anie Sundari 20 28 48 46

2 Bernatte Wardiningsih 18 26 44 46

3 Embay Suhaeti 19 29 47 44

4 Novemlina 15 32 43 44

5 Henny 20 18 48 41

6 Eveline 21 17 44 43 Sumber: Hasil Penelitian (2018)

2. Kriteria dan Bobot

Menentukan kriteria – kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan

keputusan, yaitu Cj. Langkah kedua memberikan nilai setiap alternatif Ai pada

setiap kriteria yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut diperoleh

berdasarkan nilai crisp; I – 1, 2, …… , m dan j = 1, 1, …….., n

Alternatif

A1 = Anie Sundari

A2 = Bernatte Wardiningsih

Page 49: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

34

A3 = Embay Suhaeti

A4 = Novemlina

A5 = Henny

A6 = Eveline

Bobot

C1 = Pelatihan (20%)

C2 = Masa Kerja (30%)

C3 = Penilaian guru sejawat (25%)

C4 = Penilaian Kepala Sekolah (25%)

Tabel IV. 2 Skala rating kecocokan

Bobot Nilai

Sangat Rendah (SR) 1

Rendah ( R ) 2

Cukup ( C ) 3

Tinggi ( T ) 4

Sangat Tinggi (ST) 5

a. Kriteria pelatihan

Kriteria pelatihan diambil dari banyaknya pelatihan yang dilakukan atau diikuti

oleh setiap guru selama satu tahun. Berikut adalah tabel bilangan fuzzy untuk

kriteria pelatihan:

Tabel IV. 3 Pelatihan

Banyaknya

pelatihan Keterangan nilai

dalam 1 tahun

>=4 Sangat baik 5

3 Baik 4

2 Cukup 3

1 Kurang 2

0 Sangat kurang 1

Page 50: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

35

b. Kriteria masa kerja

Kriteria masa kerja diambil dari rekap masa kerja setiap guru selama masuk

mengajar di sekolah. Berikut adalah tabel bilangan fuzzy untuk kriteria

kualifikasi pendidikan.

Tabel IV. 4 Masa Kerja

Masa kerja Keterangan Nilai

≥4 Sangat tidak setuju 1

6 - 10 Tidak Setuju 2

11 - 15 Cukup 3

16 - 20 Setuju 4

21 - 30 Sangat Tinggi 5

c. Kriteria penilaian guru sejawat

Kriteria penilaian guru sejawat diambil dari rekap penilaian setiap guru oleh

seluruh guru sejawat. Berikut adalah tabel bilangan fuzzy untuk kriteria

penilaian guru sejawat.

Tabel IV. 5 Penilaian Guru Sejawat

Skor Penilaian Keterangan nilai

guru sejawat

86 - 100 Sangat baik 5

76 - 85 Baik 4

66 - 75 Cukup 3

51 - 65 Kurang 2

0 - 50 Sangat kurang 1

Page 51: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

36

d. Kriteria Penilaian Kepala Sekolah

Kriteria penilaian kepala sekolah diambil dari rekap penilaian setiap guru oleh

kepala sekolah.

Tabel IV. 6 Penilaian Kepala Sekolah

Skor Penilaian Keterangan nilai

Kepala Sekolah

86 - 100 Sangat baik 5

76 - 85 Baik 4

66 - 75 Cukup 3

51 - 65 Kurang 2

0 - 50 Sangat kurang 1

Tabel IV.7 Tabel Rating Kecocokan Setiap alternatif

Alternatif Kriteria

C1 C2 C3 C4

A1 0,75 0,88 1,00 1,00

A2 0,83 0,81 0,92 1,00

A3 0,79 0,91 0,98 0,96

A4 1,00 1,00 0,90 0,96

A5 0,75 0,56 1,00 0,89

A6 0,71 0,53 0,92 0,93

4.2. Normalisasi untuk setiap kriteria

Dari kolom C1 nilai maksimalnya adalah “1”, maka tiap baris dari kolom C1

dibagi oleh nilai maksimalnya kolom C1

R11 = 0,75/1,00 = 0,75

R21 = 0,83/1,00 = 0,83

R31 = 0,79/1,00 = 0,79

R41 = 1,00/1,00 = 1,00

Page 52: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

37

R51 = 0,75/1,00 = 0,75

R61 = 0,71/1,00 = 0,71

Dari kolom C2 nilai maksimalnya adalah ”, maka tiap baris dari kolom C2

dibagi oleh nilai maksimalnya kolom C2

R12 = 0,88/1,00 = 0,88

R22 = 0,81/1,00 = 0,81

R32 = 0,91/1,00 = 0,91

R42 = 1,00/1,00 = 1,00

R52 = 0,56/1,00 = 0,56

R62 = 0,53/1,00 = 0,53

Dari kolom C3 nilai maksimalnya adalah ”, maka tiap baris dari kolom C3 dibagi

oleh nilai maksimalnya kolom C3

R13 = 1,00/1,00 = 1,00

R23 = 0,92/1,00 = 0,92

R33 = 0,98/1,00 = 0,98

R43 = 0,90/1,00 = 0,90

R53 = 1,00 /1,00 = 1,00

R63 = 0,92/1,00 = 0,92

Dari kolom C4 nilai maksimalnya adalah ”, maka tiap baris dari kolom C4 dibagi

oleh nilai maksimalnya kolom C4

R14 = 1,00/1,00 = 1,00

R24 = 1,00/1,00 = 1,00

Page 53: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

38

R34 = 0,96/1,00 = 0,96

R44 = 0,96/1,00 = 0,96

R54 = 0,89 /1,00 = 0,89

R64 = 0,93/1,00 = 0,93

Tabel IV.8 Faktor Normalisasi

C1 C2 C3 C4

0,75 0,88 1,00 1,00

0,83 0,81 0,92 1,00

0,79 0,91 0,98 0,96

1,00 1,00 0,90 0,96

0,75 0,56 1,00 0,89

0,71 0,53 0,92 0,93

4.3. Matriks Keputusan

0,75 0,88 1,00 1,00

0,83 0,81 0,92 1,00

X= 0,79 0,91 0,98 0,96

1,00 1,00 0,90 0,96

0,75 0,56 1,00 0,89

0,71 0,53 0,92 0,93

4.4. Proses Perankingan

Dengan mengalikan setiap kolom di tabel tersebut dengan bobot kriteria yang

tekah dideklarasikan. Dengan menggunakan persamaan :

Page 54: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

39

V1 = (0,2 x 0,75) + (0,3 x 0,88)+ (0,25 x 1,00) + (0,25 x 1,00)

= 0,15 + 0,26 + 0,25 + 0,25

= 0,91

V2 = (0,2 x 0,83) + (0,3 x 0,81)+ (0,25 x 0,92) + (0,25 x 1,00)

= 0,17 + 0,24+ 0,23 + 0,25

= 0,89

V3 = (0,2 x 0,79) + (0,3 x 0,91)+ (0,25 x 0,98) + (0,25 x 0,96)

= 0,16 + 0,27 + 0,24 + 0,24

= 0,91

V4 = (0,2 x 1,00) + (0,3 x 1,00)+ (0,25 x 0,90) + (0,25 x 0,96)

= 0,2 + 0,3+ 0,22 + 0,24

= 0,96

V5 = (0,2 x 0,75) + (0,3 x 0,56)+ (0,25 x 1,00) + (0,25 x 0,89)

= 0,15 + 0,17+ 0,25 + 0,22

= 0,79

V6 = (0,2 x 0,71) + (0,3 x 0,53)+ (0,25 x 0,92) + (0,25 x 0,93)

= 0,14 + 0,16+ 0,23+ 0,23

= 0,77

Di bawah ini hasil pengujian dimana nilai hasil semua test diproses menggunakan metode

Simple Additive Weighting (SAW) dan mendapatkan hasil akhir seperti dalam perhitungan diatas.

Tabel IV.9 Hasil Perhitungan

No Data Karyawan Hasil Pengujian

A1 Anie Sundari 0,91

A2 Bernatte Wardiningsih 0,89

A3 Embay Suhaeti, S.pd 0,91

A4 Novemlina, SE 0,96

A5 Henny S.PAK 0,79

A6 Eveline Siburian S.PAK 0,77

Berdasarkan hasil proses perengkingan diatas maka didapat nilai terbesar pada V5, sehingga

alternatif A5 atas nama Novemlina adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif karyawan terbaik.

Dengan kata lain, guru V5 akan terpilih sebagai guru berprestasi di Sekolah TK Kemurnian 1 Jakarta

n

Vi = ∑ WjRij

j=1

Page 55: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

40

BAB V

PENUTUP

5.1. Kesimpulan

Berdasarkan pembahasan dan evaluasi bab-bab sebelumnya, maka dapat

ditarik kesimpulan sebagai berikut :

1. Pemberian kriteria-kriteria dalam penentuan penilaian kinerja guru dapat

membantu dalam mengambil keputusan untuk menentukan kinerja guru

berprestasi.

2. Dengan menerapkan metode Simple Additive Weight (SAW) proses pemilihan

kinerja guru lebih efesien sehingga pihak sekolah lebih cepat memutuskan

guru yang berprestasi.

3. Sistem pengambilan keputusan dengan metode Simple Additive Weight

(SAW) telah membantu pihak sekolah dalam menentukan pemilihan kinerja

guru yang berprestasi.

5.2. Saran

Penulis ingin memberikan beberapa saran yang mungkin berguna untuk pihak

sekolah antara lain sebagai berikut :

1. Sistem pengambilan keputusan penilaian kinerja guru diharapkan menambah

kriteria seperti pendidikan.

Page 56: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

41

2. Penggunaan komputer sebagai alat bantu untuk mengolah Metode Simple

Additive Weighting sudah selayaknya diterapkan.

3. Penggunaan tenaga ahli yang terampil akan menjadikan system tersebut dapat

digunakan dengan maksimal. Tenaga ahli dapat diperoleh dari luar instansi

atau melalui training dari karyawan yang ada.

4. Pemakaian Metode Simple Additive Weighting.dalam instansi sudah

waktunya diterapkan untuk meminimumkan kesalahan serta menjamin

keamanan dan sekaligus mempermudah pengawasan arus data

Page 57: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

42

DAFTAR PUSTAKA

Anto, A. G., Mustafidah, H., & Suyadi, A. (2015). Sistem Pendukung Keputusan

Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive

Weighting) di Universitas Muhammadiyah Purwokerto (Decision Support

System of Human Resources Performance Assessment Using SAW (Simple

Additive Weighting) Method. III Nomor, 4(November), 2086–9398.

Artika, R. (2013). Penerapan Analitycal Hierarchy Proccces(Ahp) Dalam

Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Pada Sd Negeri. Penerapan

Analitycal Hierarchy Proccces(Ahp) Dalam Pendukung Keputusan

Penilaian Kinerja Guru Pada Sd Negeri, IV, 123.

Fiqih Satria, M. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru

Terbaik Pada Min Kedondong Menggunakan AHP (Analytic Hierarchy

Process). Jurnal TAM ( Technology Acceptance Model ), 3(1), 21–31.

https://doi.org/10.1007/s00531-005-0006-1

Frieyadie, F. (2016). Penerapan Metode Simple Additive Weight (SAW) Dalam

Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan. Jurnal Pilar Nusa

Mandiri, 12(1), 37–45. Retrieved from

http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/pilar/article/view/70

Kurniawan, D. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen

Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive

Weighting (SAW). Jurnal CSRID (Computer Science Research and Its

Development Journal), 7(3), 155–167.

https://doi.org/10.22303/csrid.7.3.2015.155-166

Mufizar, T., & Nurjayanti, N. (2015). sistem Pendukung Keputusan Penilaian

Kinerja Guru di SDN Mohammad TohaMenggunakan Metode Analytical

Hierarchy Process ( AHP ), 9–10.

Nofriyansah, D. (2015). KONSEP DATA MINING VS SISTEM PENDUKUNG

KEPUTUSAN. Yogyakarta: CV BUDI UTAMA.

Undang-Undang No.14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen.

Page 58: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

43

Page 59: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

44

Page 60: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

45

Page 61: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

46

Page 62: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

47

Page 63: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

47

Page 64: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

48

Page 65: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

49

Page 66: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

50

Page 67: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

51

Page 68: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

52

Page 69: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

53

Page 70: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

54

Page 71: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

55

Page 72: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

56

Page 73: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

57

Page 74: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

58

Page 75: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

59

Page 76: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

60

Page 77: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

61

Page 78: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

62

Page 79: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

63

Page 80: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

64

Page 81: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

65

Page 82: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

66

Page 83: KOMPUTERISASI SISTEM PENJUALAN BARANG REKLAME · muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak pada hasil pemilihan terhadap guru diberikan menjadi

67