OPINI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN GURU DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DI SEKOLAH
Dalam Sebuah Proses penerimaan karyawan seringkali merupakan proses yang banyak mengandung unsur subjektif. Berikut ini yang dapat disebabkan karena kurangnya alat bantu atau metode yang dapat dijadikan patokan dasar untuk penilaian kecocokan antara kualifikasi yang dimiliki calon karyawan dengan spesifikasi keahlian yang dibutuhkan untuk suatu posisi tertentu. alat yang umum dipakai yaitu psikotest. Psikotest cukup efektif menilai karakter pribadi seseorang. Hasil psikotest dapat dijadikan sebuah parameter yang digunakan dalam proses seleksi karyawan baru. Parameter yang sering digunakan diantaranya: hasil psikotest, latar belakang pendidikan beserta indeks prestasinya, pengalaman kerja, usia, jenis kelamin, kemampuan komputer, kemampuan berbahasa asing, dan lain- lain. Proses melakukan penilaian kecocokan antara kualifikasi pelamar dengan spesifikasi lowongan atau jabatan yang dibutuhkan perlu dibantu dengan sistem yang membandingkan tingkat kecocokan setiap parameter, dan menentukan pelamar yang mendekati harapan.
Penerimaan guru baru adalah hal yang penting bagi lembaga pendidikan untuk memperoleh calon guru baru. Pada Pendidikan Sekolah, proses penerimaan guru baru masih belum dilakukan secara professional. Hal ini terjadi disebabkan tidak ada metode standar yang sistematis untuk menilai kelayakan sebuah calon guru baru. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Guru dibentuk untuk menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam sebuah alternatif yang dimaksud adalah yang dapat diterima sebagai guru baru berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat mempermudah dan mempercepat proses penyeleksian guru baru dan membantu kepala sekolah untuk pengambilan keputusan dalam menentukan guru baru di Sekolah..
Pemilihan guru didasarkan oleh penentuan dari kepala sekolah yang dirasa kurang objektif. Maka dari itu muncullah analisis untuk mengembangkan sebuah program metode ini untuk menentukan seperti apa guru yang teladan dan layak dijadikan panutan. Dengan spk dimaksudkan dari pihak guru dapat meningkatkan sebuah prestasi dan mutu kerja pada dirinya. Dengan demikian perkembangan sekolahpun terjadi pada mutu guru pengajar yang ada disekolah tersebut. Penentuan guru teladan sangat sesuai dengan kebutuhan dunia pendidikan saat ini. Kebutuhan ini berbanding lurus dengan harapan para wali agar anak mendapatkan pendidikan yang baik, dan guru yang berkompeten.
Berikut Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Memiliki beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM antara lain:
Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple Additive Weighting (SAW) dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep sebuah dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW ini sangat membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini juga merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode 20 yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Weighted Product (WP) Metode Weighted Product (WP) merupakan sebuah perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating tesrsebut setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses tersebut sama dengan proses normalisasi. Dalam sebuah penentuan nilai kepentingan atau bobot pada aplikasi SPK sebagai alat bantu, pencarian nilai bobot atribut menggunakan penilaian secara subyektif yaitu penskalaannya dari 1 sampai 4 berdasarkan penilaian disesuaikan dengan tingkat sumbangan dari pengguna. Metode weighted product juga memerlukan sebuah proses normalisasi karena metode ini mengalikan hasil penilaian setiap atribut. Hasil sebuah perkalian tersebut belum bermakna jika belum dibandingkan (dibagi) dengan nilai standar. Bobot untuk sebuah atribut berfungsi sebagai pangkat positif dalam proses perkalian, sementara bobot biaya berfungsi sebagai pangkat negatif.
ELECTRE Metode ELECTRE termasuk pada metode analisis pengambilan keputusan multikriteria yang berasal dari Eropa pada tahun 1960an. ELECTRE adalah akronim dari Elimination Et Choix Traduisant la Realité atau dalam sebuah bahasa Inggris berarti Elimination and Choice Expressing Reality. ELECTRE merupakan metode pengambilan sebuah keputusan multikriteria berdasarkan konsep outranking dengan menggunakan cara perbandingan berpasangan dari alternatif-alternatif berdasarkan setiap kriteria yang sesuai. Metode ELECTRE digunakan pada setiap kondisi di mana alternatif yang sesuai 21 dapat dihasilkan. Dengan kata lain, ELECTRE digunakan untuk sebuah kasus-kasus dengan banyak alternatif namun hanya sedikit kriteria yang dilibatkan.
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS adalah metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih ialah harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang (terjauh) dari solusi ideal negatif tesebut adalah sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean (jarak antara dua titik) untuk menentukan sebuah kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai yang terbaik sehingga dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif-ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai pada setiap atribut.
Analytic Hierarchy Process (AHP) Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil sebuah keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan salah satu persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, member nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini menetapkan variabel yang mana, memiliki sebuah prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.