DECISION SUPPORT SYSTEM FOR TEACHER PERFORMANCE
ASSESSMENT IN 1 AMBARAWA PRIVATE VOCATIONAL SCHOOL USING
TOPSIS METHOD
Andi Satrio Wibowo
Program Studi Sistem Informasi STMIK Pringsewu Lampung Jl. Wisma Rini No. 09 Pringsewu Lampung
Email: andisatriowibowo@gmail.com
Abstract
In every educational institution, sometimes a teacher performance appraisal system is needed, which aims to improve the quality of good teachers. However, at Ambarawa 1 Public Elementary School, the teacher performance evaluation still uses a manual system, namely the DP3 system where the scores are written on paper in a predetermined format. This takes a long time, considering the many elementary school teachers, with many criteria. This problem makes researchers want to conduct research and design a decision support system for teacher performance appraisal at Ambarawa 1 Elementary Schools. The TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) method is one method that is often used in determining a decision, researchers use this method. The existence of this decision support system helps the principal in assessing his subordinates, namely the teacher so that the assessment of teacher performance is appropriate
Keywords: Decision Support System, TOPSIS method, teacher performance. I. PENDAHULUAN
(Undang-Undang RI 2005) Guru adalah pendidik profesional dengan tugas utama mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai, dan mengevaluasi peserta didik pada pendidikan anak usia dini jalur pendidikan formal, pendidikan dasar, dan pendidikan menengah. Guru adalah pendidik profesional karena secara implisit ia telah merelakan dirinya menerima dan memikul sebagian tanggungjawab pendidikan yang terpikul di pundak para orang tua. Guru adalah orang yang kerjanya mengajar. Teknologi saat ini berkembang sesuai dengan kebutuhan manusia yang banyak. Hal ini ditandai makin banyaknya instansi-instansi atau badan usaha yang sudah menggunakan sistem terkomputerisasi dengan terhubung internet, untuk melakukan penilaian kinerja guru sudah banyak yang menggunakan sistem terkomputerisasi. Sekolah Dasar Negeri 1 Ambarawa adalah jenjang paling dasar pada pendidikan formal di Indonesia. SD Negeri 1 Ambarawa merupakan instansi pendidikan dasar yang bernaung di bawah Dinas Pendidikan khususnya beralamat di Ambarawa Kabupaten Pringsewu. SD Negeri 1 Ambarawa di didirikan pada tahun 1983 oleh Pemerintah. Untuk menngukur kinerja guru maka akan dibuatkan model penilaiaan dengan menggunakan metode TOPSIS. Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution) merupakan metode penilaian yang ditafsirkan dapat secara spesifik. Metode TOPSIS pertama kali disampaikan oleh(Yoon dan Occeña 2015), merupakan metode beberapa kriteria sederhana dan efisien untuk mengidentifikasi solusi dari himpunan beberapa alternatif. Metode TOPSIS telah banyak digunakan sebagai metode pengambilan keputusan, beberapa penelitian telah menerapkan metode TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan, salah satunya penelitian yang dilakukan oleh(Xu dan Chen 2007), menerapkan metode TOPSIS untuk mengevaluasi pelatih NCAA basketball, penelitian tersebut menghasilkan bahwa metode TOPSIS mampu mengevaluasi berdasarkan nilai ideal positif dan nilai ideal negatif. Selain itu penelitian yang dilakukan (Suryandini 2014) menerapkan metode TOPSIS untuk menentukan minat peserta didik di SMA, dari hasil penelitian tersebut menyimpulkan bahwa metode TOPSIS yang telah dibuat berdasarkan kriteria yang telah ditentukan menghasilkan data
hasil penentuan minat dengan tingkat akurasi 96.65%. Perbedaan penelitian ini dengan penelitian-penelitian sebelumnya terdapat pada proses analisis data menggunakan metode TOPSIS dan penilaian alternatif (objek penelitian) berdasarkan kriteria-kriteria yang didapatkan dari buku pedoman teknis penilaian kinerja guru.
II. METODE DAN PEMBAHASAN
(Patil dan Kant 2014) Metode TOPSIS adalah teknik untuk urutan preferensi oleh kesamaan untuk solusi ideal. Solusi ideal (juga disebut solusi ideal positif) merupakan solusi yang dapat memaksimalkan kriteria/ atribut manfaat dan meminimalkan kriteria/ atribut biaya, sedangkan solusi ideal negatif (juga disebut solusi anti-ideal) memaksimalkan kriteria/ atribut biaya dan meminimalkan kriteria/ atribut manfaat. Alternatif terbaik adalah salah satu yang paling dekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif.
(NǍdǍban, Dzitac, dan Dzitac 2016; Roszkowska dan Wachowicz 2015) TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternatif pilihan yang merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean. Namun, alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif. Maka dari itu, TOPSIS mempetimbangkan keduanya, jarak terhadap solusi ideal positif dan jarak terhadap solusi ideal negatif secara bersamaan. Solusi optimal dalam metode TOPSIS didapat dengan menentukan kedekatan relatif suatu altenatif terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternatif berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Alternatif-alternatif yang telah dirangking kemudian dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan(Andoyo, Muslihudin, dan Sari 2017; Irviani, Mukodimah, dan Muslihudin 2019; Susilowati et al. 2018). Adapun langkah-langkah dari metode TOPSIS ini sebagai berikut :
1. Topsis dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan Matriks keputusan X mengacu terhadap m alternatif yang akan dievaluasi berdasarkan kriteria.
𝑋 = { 𝐴1 𝑋11𝑋12𝑋13… . 𝑋1𝑛 𝐴2 𝑋11𝑋22𝑋23… . 𝑋2𝑛 𝐴3 𝑋31𝑋32𝑋33… . 𝑋3𝑛 𝐴𝑚 𝑋𝑚1𝑋𝑚2𝑋𝑚3… . 𝑋𝑚𝑛 }
Dimana Ai (i=1,2,3, ….m) adalah alternatif yang mungkin, Xj (j=1,2,3,.n) adalah atribut
dimana performansi alternatif diukur, Xij adalah performansi alternatif Ai dengan acuan
atribut Xj.
2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi 𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑𝑚𝑖=1 𝑥𝑖𝑗2
dengan i= 1,2,…,m j = 1,2,…,n Dimana :
rij = matrik ternormalisasi [i][j]
Xij = matrik keputusan [i][j]
3. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot Vij = wi rij ; dengan i= 1,2,…,m; dan j = 1,2,…,n.
Dimana :
Vij = Elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot V
wi = Bobot dari kriteria ke-j
rij = Elemen matriks keputusan yang ternormalisasi R
4. Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (yij) sebagai:
𝐴+ = (𝑦1+, 𝑦2+, . . , 𝑦𝑛+) ; 𝐴− = (𝑦
1−, 𝑦2−, . . , 𝑦𝑛−) ;
Dimana:
𝑉𝑗+ = 𝑚𝑎𝑥𝑌𝑖𝑗 jika j adalah atribut
Keuntungan
Min Yij jika j adalah atribut biaya
𝑉𝑗− = min yij, jika j adalah atribut keuntungan max yij, jika j adalah atribut biaya 5. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif :
𝐷𝑖+ = √∑(𝑉𝑖+− 𝑉𝑖𝑗) 2
𝑛
𝑖−1
Dimana :
𝐷𝑖+ = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif 𝑌𝑗+ = Solusi ideal positif [i]
Yij = matriks normalisasi [i][j]
6. Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif
𝐷𝑖− = √∑𝑛𝑖−1(𝑉𝑖𝑗 − 𝑉𝑖−)2 i = 1,2,.m Dimana:
𝐷𝑖− = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif 𝑌𝑗− = Solusi ideal negatif [i]
Yij = matriks normalisasi [i][j]
7. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖−
𝐷𝑖−+𝐷𝑖+ i = 1,2,.m
Vi = kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal 𝐷𝑖+ = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif 𝐷𝑖− = Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih
Proses metode Topsis yang pertama menentukan kriteria yang akan dijadikan bahan pertimbangan pada proses perangkingan. Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan pada rekomendasi kinerja guru seperti yang ditunjukkan pada beberapa penyelesaian di bawah ini:
Tabel 1. Kriteria No Keterangan Kriteri a 1 Kesetiaan C1 2 Ketaatan C2 3 Tanggung jawab C3 4 Kejujuran C4 5 Kerjasama C5 6 Prakarsa C6
Menentukan rangking setiap alternatif pada setiap kriteria dinilai dengan 1 sampai 5. Di bawah ini merupakan tabel nilai bobot.
Tabel 2. Nilai Bobot
Bobot Nilai Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5
Topsis dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan. Pada matriks keputusan, kolom matriks menyatakan atribut yaitu kriteria-kriteria yang ada, sedangkan baris matriks menyatakan alternatif yaitu nama guru yang akan dibandingkan dan tipe kriteria adalah benefit. Matriks keputusan dapat dilihat pada tabel di bawah ini.
Di bawah ini merupakan bobot dari kriteria Kesetiaan. Tabel 3. Kesetiaan (C1)
Kriteria Kesetiaan Bobot
Setia 5
Tidak Setia 3 Di bawah ini merupakan bobot dari kriteria Ketaatan
Tabel 4. Taat C2)
Kriteria Ketaatan Bobot
Taat 5
Kurang taat 4
Tidak taat 3 Di bawah ini merupakan bobot kriteria dari Tanggungjawab.
Tabel 5. Tanggungjawab (C3)
Kriteria Tanggungjawab Bobot Sangat Tanggungjawab 5
Kurang Tanggungjawab 4
Tidak Tanggungjawab 3 Di bawah ini merupakan bobot kriteria dari kejujuran.
Kriteria Kejujuran Bobot Sangat jujur 5
Kurang jujur 4
Tidak jujur 3 Di bawah ini merupakan bobot kriteria dari kerjasama.
Tabel 7. Kerjasama (C5)
Kriteria Kerjasama Bobot Sangat baik 5
Kurang baik 4
Tidak baik 3 Di bawah ini merupakan bobot kriteria dari prakarsa
Tabel 8. Prakarsa (C6)
Kriteria Prakarsa Bobot Sangat baik 5
Kurang baik 4
Tidak baik 3
Dari beberapa kriteria yang ada di atas, maka dilakukan sampel dalam pembobotan yang dimana kinerja guru dilibatkan dalam membuat suatu matriks dalam penentuan kualitas kinerja guru.
Tabel 9. Matriks Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A 5 4 5 4 5 5 B 3 5 4 3 3 4 C 3 4 3 5 4 3 D 3 3 3 3 4 3 E 5 4 4 4 3 3 F 3 2 3 3 4 4
Tabel 9. Menentukan bobot prefensi untuk setiap kriteria
Kriteria Range (%) Bobot Kesetiaan 25 0.25 Ketaatan 15 0.15 Tanggung jawab 10 0.1 Kejujuran 25 0.25 Kerjasama 15 0.15 Prakarsa 10 0.1
Membuat Matriks keputusan yang ternormalisasi setelah matrik keputusan dibangun, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan ternormalisasi R yang elemen-elemennya ditentukan dengan rumus persamaan:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑𝑚𝑖=1 𝑥𝑖𝑗2
Matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada penyelesaian berikut: r11 =
𝑟11
|x1| = √5² + 52 + 52 = √25 + 25 + 25 = √75 = 8.66 r11 = 𝑥11 𝑥1 = 5 8.66 = 0.577 r21 = 𝑥21 𝑥1 = 5 8.66 = 0.577 r31 = 𝑥31 𝑥1 = 5 8.66= 0.577 dst
Sehingga diperoleh hasil perhitungan matriks keputusan ternormalisasi sebagai berikut :
C1 C2 C3 A1 0.57 0.57 0.57 A2 0.42 0.34 0.25 A3 0.24 0.23 0.12 A4 0.12 0.24 0.12 A5 0.14 0.12 0.2 Tabel solusi ideal positif
A+ C1 C2 C3 0.35 0.35 0.35 Tabel solusi ideal negatif
A- C1 C2 C3 0.2 0.5 0.3
Menghitungkan jarak alternatif dari solusi ideal positif (D+) dan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (D-). Alternatif dari solusi ideal positif menggunakan persamaan/Rumus:
𝐷𝑖+ = √∑𝑛𝑖−1(𝑉𝑖+− 𝑉𝑖𝑗)2
Menghitung jarak alternatif terbobot dengan solusi ideal positif (𝐷𝑖+) 𝐷𝑖+ = √(0.57 − 0.35)2 + (0.57 – 0.35)2 + (0.57 – 0.35)2 =√0.1452 = 0.381
Tabel 10. Perhitungan Separasi Positif
Alternatif 𝐷𝑖+ A 0.381 B 0.272 C 0.162 D 0.147 E 0.132
Menghitung jarak alternatif terbobot dengan solusi ideal negatif (𝐷𝑖−) 𝐷𝑖− = √∑(𝑉𝑖+− 𝑉𝑖𝑗) 2
𝑛
𝑖−1
Tabel 11. Perhitungan Separasi Negatif Alternatif 𝐷𝑖− A 0.24 B 0.021 C 0.082 D 0.064 E 0.032
Setelah menghitung separatif negatif lternative dari solusi ideal positif (A+) dan jarak alternatif solusi ideal negatif (A-), selanjutnya adalah menghitung kedekatan relative terhadap solusi ideal positif.
Tabel pengurutan alternatif
Alternatif Nilai A 0.190 B 1 C 0.75 D 0.603 E 0.79 III. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian di atas maka kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penilaian kinerja guru dengan kriteria-kriteria kesetiaan, ketaatan, tanggungjawab, kejujuran, kerjasama, prakarsa. dan diperoleh hasilnya yaitu alternatif B dengan nilai 1 yang menyatakan guru dengan kinerja baik.
DAFTAR PUSTAKA
Andoyo, Andreas, Muhamad Muslihudin, dan Noca Yolanda Sari. 2017. “Pembuatan Model Penilaian Indeks Kinerja Dosen Menggunakan Metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making ( FMADM ) ( Studi : PTS di Provinsi Lampung ).” In Prosiding Seminar Nasional Darmajaya, , 195–205.
Irviani, Rita, Siti Mukodimah, dan Muhamad Muslihudin. 2019. “Implementation of electre methods in determining for recipient candidate for pamsimas program in district pringsewu.” 7(2018): 244–49.
NǍdǍban, Sorin, Simona Dzitac, dan Ioan Dzitac. 2016. “Fuzzy TOPSIS: A General View.” In Procedia Computer Science,.
Patil, Sachin K., dan Ravi Kant. 2014. “A fuzzy AHP-TOPSIS framework for ranking the solutions of Knowledge Management adoption in Supply Chain to overcome its barriers.” Expert Systems with Applications 41(2).
Roszkowska, Ewa, dan Tomasz Wachowicz. 2015. “Application of fuzzy TOPSIS to scoring the negotiation offers in ill-structured negotiation problems.” European Journal of Operational Research 242(3).
Suryandini, Afrian. 2014. “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Minat Peserta Didik Di SMA Menggunakan Metode TOPSIS (Studi Kasus : SMA Negeri 1 Bekasi).” Unicersitas Diponegoro.
Susilowati, Tri et al. 2018. “Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru sekolah dasar kecamatan gunung alip menggunakan metode topsis.” 9.
Undang-Undang RI. 2005. “Undang-undang Republik Indonesia Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen.” Undang-Undang RI: 54.
decision making.” Elsevier 177(70321001): 248–63.
Yoon, Hyun Shik, dan Luis G. Occeña. 2015. “Influencing factors of trust in consumer-to-consumer electronic commerce with gender and age.” International Journal of Information Management.
