Progresif: Jurnal Ilmiah Komputer Jl.
Ahmad Yani.
33,5 - Kampus STMIK Banjarbaru Loktabat Ae Banjarbaru (Tlp.
, e-mail: puslit.
stmikbjb@gmail.
e-ISSN: 2685-0877 p-ISSN: 0216-3284 Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode EDAS Paskalino M.
Robaha1*.
Heru Sutejo2.
Nourman S.
Irjanto3 Teknik Informatika.
Universitas Sepuluh Nopember Papua.
Jayapura.
Indonesia *e-mail Corresponding Author: paskarobaha@gmail.
Abstrak Teacher performance appraisal at SD YPK I Sion Dok i Jayapura is still based on attendance and number of subjects, so the results are less optimal and accurate.
All criteria are given equal weight, making the assessment less precise.
This research aims to develop a Decision Support System with the EDAS method to objectively assess teacher performance.
This method involves collecting and processing data from 4 criteria consisting of Pedagogic.
Professional.
Personality, and Social.
The results showed that Johanna Nahumay had the highest score of 0.
938, making her the best performing teacher.
System accuracy testing reached 80%, demonstrating the effectiveness of the EDAS method in assessing teacher performance objectively and consistently.
Keywords: Teacher Performance Appraisal.
Decision Support System.
EDAS Method.
Abstrak Penilaian kinerja guru di SD YPK I Sion Dok i Jayapura masih berdasarkan kehadiran dan jumlah mata pelajaran, sehingga hasilnya kurang optimal dan akurat.
Semua kriteria diberi bobot sama, membuat penilaian kurang tepat.
Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan metode EDAS untuk menilai kinerja guru secara objektif.
Metode ini melibatkan pengumpulan dan pengolahan data dari 4 Kriteria yang terdiri dari Pedagogik.
Profesionalitas.
Kepribadian, dan Sosial.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa Johanna Nahumay memiliki nilai tertinggi 0.
938, menjadikannya guru dengan kinerja terbaik.
Pengujian akurasi sistem mencapai 80%, menunjukkan efektivitas metode EDAS dalam menilai kinerja guru secara objektif dan konsisten.
Kata kunci: Penilaian Kinerja Guru.
Sistem Pendukung Keputusan.
Metode EDAS.
Pendahuluan Pendidikan memainkan peran penting dalam membentuk seseorang dan mengarahkan mereka menuju kontribusi yang positif bagi masyarakat.
Yang di mana pendidikan dapat membantu seseorang mengembangkan perilaku dan karakter yang diperlukan untuk berinteraksi dan berfungsi secara efektif dalam masyarakat.
Peningkatan pangkat guru merupakan salah satu mekanisme penting dalam upaya memajukan mutu pendidikan di Indonesia.
Proses ini tidak hanya menjadi bentuk penghargaan atas kinerja dan dedikasi guru, tetapi juga sebagai sarana untuk memotivasi guru dalam meningkatkan kompetensinya.
Salah satu komponen penting dalam upaya meningkatkan kualitas pendidikan adalah penilaian kinerja guru.
Penilaian yang objektif tentang kinerja guru tidak hanya membantu dalam pengembangan profesional guru, tetapi juga berdampak positif pada hasil belajar siswa.
Banyaknya kriteria yang harus dipertimbangkan dan berbagai standar penilaian.
Proses penilaian ini seringkali kompleks dan subjektif.
Penilaian kinerja guru yang dilakukan pada SD YPK I Sion Dok i Kota Jayapura papua saat ini masih memiliki beberapa kekurangan, antara lain proses penilaiannya yang masih sederhana karena kriteria yang digunakan hanya berdasarkan pada kehadiran dan jumlah mata pelajaran yang diajarkan, sehingga hasil penilaiannya kurang optimal.
Dalam proses perhitungan, semua kriteria diberi bobot yang sama dan kemudian dijumlahkan.
Hal ini menyebabkan perhitungan menjadi kurang akurat karena belum menggunakan metode yang tepat untuk penilaian kinerja setiap guru.
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha Progresif e-ISSN: 2685-0877 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi interaktif yang membantu pengambil keputusan dengan menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data yang relevan, sehingga keputusan dapat dibuat dengan lebih tepat.
Sistem Pendukung Keputusan menggunakan data dan antarmuka pengguna yang mudah untuk membantu dalam memecahkan masalah tertentu dengan menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan bertujuan bukan hanya untuk mengotomatisasi pengambilan keputusan, tetapi juga menyediakan alat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan melakukan berbagai analisis menggunakan model yang tersedia.
Terdapat beberapa metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan diantaranya yaitu TOPSIS.
ROC.
MAUT.
WP.
WASPAS.
AHP.
ELECTRE.
MOORA.
SAW.
VIKOR.
ELECTRE.
MOOSRA.
EDAS.
MABAC dan lain sebagainya.
Ae.
Tujuan penilitian ini untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menerapkan metode EDAS dalam menilai kinerja guru secara objektif di Sekolah Dasar YPK I Sion DOK Vi.
Kota Jayapura dan meningkatkan akurasi penilaian kinerja guru dengan menyediakan alat bantu efektif bagi pengambil keputusan, mengidentifikasi kriteria penilaian yang relevan, serta memvalidasi efektivitas metode EDAS.
Dengan demikian, penilaian kinerja guru menjadi lebih akurat, objektif, dan konsisten, serta meningkatkan kualitas pendidikan di Tinjauan Pustaka Untuk mendukung penilitian ini, berikut beberapa penilitian terdahhulu uang relavan, diantaranya penilitian pertama dengan judul AuApplication of the Weighted Product Method in the Decision Support System for Selecting the Best Teacher PerformanceAy Tujuan penilitian ini untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode Weighted Product (WP) guna menilai kinerja guru di SD Negeri 10 Batang Anai.
Dengan tujuan menyediakan alat bantu bagi pengambil keputusan, menentukan kriteria penilaian yang relevan, memvalidasi efektivitas metode WP, serta meningkatkan ketepatan dan efisiensi penilaian kinerja guru, sistem ini diharapkan mampu melakukan evaluasi dengan lebih objektif, adil, dan akurat, sehingga berdampak positif terhadap kualitas pendidikan di sekolah tersebut Hasil yang diperoleh yang memiliki nilai tertinggi adalah alternatif A04 atas nama Tridunia.
Pd dengan nilai 0,252.
Penilitian berikutnya dengan judul AuSistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru di Yayasan Pendidikan Islam Al-Islamiyah dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)Ay.
Tujuan penilitian ini untuk menentukan metode yang tepat dan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk penilaian kinerja guru pada sekolah Yayasan Pendidikan Islam AlIslamiyah dalam menentukan guru terbaik.
SPK ini akan menghasilkan urutan prioritas alternatif yang dapat digunakan sebagai alat bantu pemecahan masalah dalam menentukan penilaian kinerja guru dan memilih guru terbaik.
Berdasarkan hasil analisis, guru M.
Rosikhul Imam (A.
mendapatkan peringkat tertinggi dengan nilai 0,2722.
Pencapaian ini didorong oleh nilai yang tinggi pada kriteria K3 .
emampuan mengaja.
dan kriteria lainnya.
Kriteria K3 memiliki bobot terbesar .
, sehingga penilaian terhadap kemampuan mengajar M.
Rosikhul Imam sangat menentukan dalam pemilihan guru terbaik.
Peniltian selanjutnya dengan judul AuPenerapan Metode Maut Dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru HonorAy.
Tujuan penilitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk menilai kinerja guru honor di SMK Cerdas Murni menggunakan metode MAUT dan pembobotan Entropy.
Tujuannya adalah meningkatkan objektivitas, kecepatan, dan ketepatan penilaian, sehingga sekolah dapat menilai guru honor terbaik dengan lebih efektif dan efisien.
Sistem ini diharapkan mempermudah sekolah dalam menghasilkan penilaian yang akurat dan dapat diandalkan.
Sehingga menghasilkan hasil dengan nilai sebesar 0.
9611 dari alternatif A12 atas nama Siti Maimunah.
Penilitian lainnya dengan judul AuDecision Support System for Teacher Performance Assessment Using the Weighted Product MethodAy.
Tujuan penilitian ini untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk penilaian kinerja guru di SLB Pelita Insani.
Tujuannya adalah meningkatkan objektivitas penilaian, menyediakan alat bantu bagi kepala sekolah dalam pengambilan keputusan, memotivasi guru untuk meningkatkan kualitas pengajaran, mengatasi kendala evaluasi manual, dan memberikan dasar untuk evaluasi berkelanjutan.
Dengan proses perhitungan manual yang mendapatkan skor tertinggi adalah alternatif A11 (M.
Nurcholi.
dengan skor akhir V 0,0918, sedangkan proses Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha e-ISSN: 2685-0877 perhitungan menggunakan sistem skor tertinggi adalah alternatif A11 (M.
Nurcholi.
dengan skor akhir V 0,0918.
Penelitian ini menggunakan metode Evaluation Based on Distance from Average Solution untuk meningkatkan objektivitas, konsistensi, dan efisiensi penilaian kinerja guru di Sekolah Dasar YPK I Sion DOK Vi.
Kota Jayapura, berbeda dengan penelitian terdahulu yang menggunakan metode Weighted Product (WP).
Analytical Hierarchy Process (AHP), dan MultiAttribute Utility Theory (MAUT) dengan pembobotan Entropy, sehingga memberikan kontribusi baru dalam literatur Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pendidikan.
Metodologi Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS) Metode Metode Evaluation Based on Distance from Average Solution (EDAS) merupakan salah satu alat yang dikembangkan untuk mendukung Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Fungsinya adalah untuk menganalisis dan menyelesaikan permasalahan dengan menghitung jarak positif dan negatif terhadap solusi ideal, kemudian merata-ratakannya untuk menghasilkan hasil akhir yang tepat .
Adapun proses dalam metode EDAS sebagai berikut.
Pembentukan Matriks Keputusan (X) ycu 11 ycu12 X = .
ycuycu1 ycuycu2
A ycu1ycu
U ycu2ycu
U A |
A ycuycoycu a.
Menentukan Solusi Rata-rata / Average Solution(AV) Ocycu=1 ycuycnyc AVj = ycn AA.
ycu Penentuan Jarak Positif /Negatif dari rata-rata (PDA/NDA) ycAycaycu.
cycnycOeyaycOy.
) PDA i j = ycn = 1.
A , yco, yc = 1 A , ycu AA.
yaycOyc ycAycaycu.
aycOycOeycycny.
) ycn = 1.
A , yco, yc = 1 A , ycu AA.
Apabila kriteria J merupakan cost, maka.
ycAycaycu.
aycOycOeycycny.
) NDA i j = ycn = 1.
A , yco, yc = 1 A , ycu AA.
ycn = 1.
A , yco, yc = 1 A , ycu a.
NDA i j = NDA i j = yaycOyc yaycOyc ycAycaycu.
cycnycOeyaycOy.
) yaycOyc Penentuan Jumlah Terbobot dari PDA/NDA (SP/SN) SycEycn = Ocycuyc =1 ycEyayaycnyc .
ycOyc .
A , yco AA.
SycAycn = Ocycuyc =1 ycAyayaycnyc .
ycOyc .
A , yco AA.
Normalisasikan Nilai SP/SN (NSP/NSN) ycIycEycn NSPi = a.
NSNi = ycAycaycuycn .
cIycEycn ) ycIycAycn ycAycaycuycn .
cIycAycn ) a.
Perhitungan Niali Skor Penilaian (AS) ASi = .
cAycIycE1 ycAycIycAycn ) a.
Dimana 0 O yaycIycn O 1 Perangkingan Alternatif Peringkat nilai penilaian AS disusun dari yang tertinggi hingga yang terendah.
Alternatif dengan nilai tertinggi menunjukkan alternatif terbaik Analisis Data Adapun data pada penilitian yang digunakan dapat dilihat pada taberl berikut :
Data Kriteria Kriteria data dalam penelitian ini merupakan atribut penilaian yang bobotnya ditentukan secara subjektif dan digunakan untuk menyelesaikan masalah penilaian kinerja guru dengan metode Evaluation based on Distance from Average Solution (EDAS).
Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 648-659 Progresif e-ISSN: 2685-0877 Table 1.
Data Kriteria
Kode
Nama Kriteria
Bobot
Jenis Atribut
Pedagogik
0,25
Benefit
Profesionalitas 0,30 Benefit
Kepribadian 0,25 Benefit
Sosial
0,20
Benefit .
Data Range Nilai Kriteria Benefit Rentang nilai kriteria Benefit adalah rentang nilai yang dapat diperoleh dari setiap alternatif untuk kriteria Benefit yang telah ditetapkan sebagai atribut penilaian.
Table 2.
Range Kriteria Benefit Range Bobot Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik .
Data Range Nilai Kriteria Cost Rentang nilai kriteria Cost adalah rentang nilai yang bisa diperoleh dari setiap alternatif untuk kriteria Cost yang telah ditetapkan sebagai atribut penilaian.
Table 3.
Range Kriteria Cost Range Bobot Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik .
Hasil konversi data alternatif Table 3.
Hasil Konversi Data Alternatif Nama Guru Kode Kriteria Dance Koibur Bernike Lina Hulda Waroy Ernawati Tobing Nama Guru Kode Kriteria Fitri Mei Biet Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha
e-ISSN: 2685-0877
Johanna Nahuway
Juliana Heipon
Ruth Workrar
Salmon Kamawa
Titus Sempa Sule Tondok
Yosina Tablaseray
A10
Penerapan Metoed EDAS Berikut adalah tahapan-tahapan yang akan menghasilkan solusi dalam masalah penerapan metode EDAS.
Pembentukan Matrix Keputusan .
Penentuan nilai rata-rata Average Solution (AV) AV1 = AV2 = AV3 = AV4 = 4 4 2 4 4 4 4 3 4 3
1 2 3 3 3 3 2 4 2 3
2 3 4 4 3 4 4 2 4 4
1 4 2 2 1 2 3 2 3 4
= 3,6
= 2,6
= 3,4
= 2,4
Setelalah dilakukan proses perhitungan nilai Average Solution (AV), maka diperoleh tabel rata-rata alternatif yang dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4.
Data Hasil Nilai Rata-rata Kode
C1 C2 C3 C4
A10
3,6 2,6 3,4 2,4
Menentunakan Jarak Positif dan Negatif dari rata-rata (PDA) .
Oe3,.
PDA11 = ycAycaycu .
, ) = .
, ) = .
, 0,.
= 0,111 Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 648-659 Progresif e-ISSN: 2685-0877 PDA12 = ycAycaycu .
PDA13 = ycAycaycu .
PDA14 = ycAycaycu .
, .
Oe2,.
Oe1,6 .
Oe3,.
Oe1,4 .
,4Oe.
) = .
, ) = .
, ) = .
, ) = .
Oe0,.
= 0,000 ) = .
Oe0,.
= 0,000 ) = .
, 0,.
= 0,583 Setelah melalui proses perhitungan yang sama untuk setiap nilai alternatif dan kriteria seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, berikut ini adalah tabel 5:
Tabel 5.
Data Nilai PDA
0,111 0,000 0,000
0,111 0,000 0,000
0,000 0,154 0,176
0,111 0,154 0,176
0,111 0,154 0,000
0,111 0,154 0,176
0,111 0,000 0,176
0,000 0,538 0,000
0,111 0,000 0,176
0,000 0,154 0,176
Kode
A10
0,583
0,000
0,167
0,167
0,583
0,167
0,000
0,167
0,000
0,000
Menentukan jarak jarak dan positif dari rata-rata (NDA) .
,6Oe.
NDA11 = ycAycaycu .
, ) = .
, ) = .
Oe 0,.
= 0,000 NDA12 = ycAycaycu .
NDA13 = ycAycaycu .
NDA14 = ycAycaycu .
, .
,6Oe.
,4Oe.
Oe2,.
Oe1,4 ) = .
, ) = .
, ) = .
, ) = .
, 0,.
= 0,615 ) = .
, 0,.
= 0,412 ) = .
Oe0,.
= 0,000 Perhitungan yang telah dilakukan terhadap alternatif pertama juga dapat diterapkan pada semua alternatif lainnya dengan tahapan yang sama.
Hasil perhitungan NDA dapat dilihat pada tabel 6 Tabel 6.
Data Nilai NDA
Kode
0,000 0,615 0,412 0,000
0,000 0,231 0,118 0,667
0,444 0,000 0,000 0,000
0,000 0,000 0,000 0,000
0,000 0,000 0,118 0,000
0,000 0,000 0,000 0,000
0,000 0,231 0,000 0,250
0,167 0,000 0,412 0,000
0,000 0,231 0,000 0,250
A10
0,167 0,000 0,000 0,667
Proses Penilaian Jarak Positif dan Negatif untuk semua alternatif Langkah berikutnya adalah mencari nilai SN dan SP.
Nilai SN dan SP dihitung dengan mengalikan bobot terhadap nilai PDA dan NDA seperti yang dijelaskan di bawah ini.
Nilai bobot dapat ditemukan pada tabel 6 di atas.
Berikut adalah tahapan-tahapannya.
SP1 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * .
,20 * .
= 0,144
SP2 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * .
,20 * .
= 0,028
SP3 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * 0,.
= 0,124
SP4 = .
,25 * 0,.
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * 0,.
= 0,151
SP5 = .
,25 * 0,.
,30 * 0,.
,25 * .
,20 * 0,.
= 0,191
SP6 = .
,25 * 0,.
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * 0,.
= 0,151
SP7 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,072
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha e-ISSN: 2685-0877 SP8 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * .
,20 * 0,.
= 0,195
SP9 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,072
SP10 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,090
SN1 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,288
SN2 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * 0,.
,20 * 0,.
= 0,232
SN3 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * .
,20 * .
= 0,111
SN4 = .
,25 * .
,30 * .
,25 * .
,20 * .
= 0,000
SN5 = .
,25 * .
,30 * .
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,029
SN6 = .
,25 * .
,30 * .
,25 * .
,20 * .
= 0,000
SN7 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * .
,20 *0,.
= 0,119
SN8 = .
,25 * 0,.
,30 * .
,25 * 0,.
,20 * .
= 0,145
SN9 = .
,25 * .
,30 * 0,.
,25 * .
,20 * 0,.
= 0,119
SN10 = .
,25 * 1,.
,30 * .
,25 * .
,20 * 0,.
= 0,175
Pada perhitungan yang telah dilakukan terhadap setiap alternatif, dapat dilihat untuk nilai SP maximum yaitu 0,195.
Sedangkan nilai SN Maximum yaitu 0,288.
Melakukan normalisasi terhadap setiap nilai SP dan nilai SN untuk setiap alternatif.
Normalisasi nilai SP.
0,144
0,288
SP1 =
= 0,741
SN1 =
= 0,000
0,195
SP2 =
SP3 =
SP4 =
SP5 =
SP6 =
SP7 =
SP8 =
SP9 =
0,028
0,195
0,124
0,195
0,151
0,195
0,191
0,195
0,151
0,195
0,072
0,195
0,195
0,195
0,072
0,195
SP10 =
0,288
= 0,143
= 0,634
SN3 =
= 0,777
SN4 =
= 0,978
SN5 =
= 0,777
SN6 =
= 0,369
SN7 =
= 1,000
SN8 =
= 0,369
0,090
0,195
SN2 =
= 0,463
SN9 =
0,232
0,288
0,111
0,288
0,000
0,288
0,029
0,288
0,000
0,288
0,119
0,288
0,145
0,288
0,119
0,288
SN10 =
= 0,193
= 0,614
= 1,000
= 0,898
= 1,000
= 0,585
= 0,497
= 0,585
0,175
0,288
= 0,391
Mencari nilai skor dari setiap alternatif AS1 = 0,5 * .
,741 0,.
= 0,371
AS2 = 0,5 * .
,143 0,.
= 0,168
AS3 = 0,5 * .
,634 0,.
= 0,624
AS4 = 0,5 * .
,777 1,.
= 0,888
AS5 = 0,5 * .
,979 0,.
= 0,938
AS6 = 0,5 * .
,777 1,.
= 0,888
AS7 = 0,5 * .
,369 0,.
= 0,477
AS8 = 0,5 * .
,000 0,.
= 0,749
AS9 = 0,5 * .
,369 0,.
= 0,477
AS10 = 0,5 * .
,463 0,.
= 0,427
Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel 7, yang menunjukkan hasil akhir dari perhitungan setiap alternatif.
Tabel 7.
Ranking Penilaian Kode
Nama Guru
Nilai Ranking Dance Koibur
0,371
Bernike Lina Hulda Waroy
0,168
Ernawati Tobing 0,624 Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 648-659
Progresif
e-ISSN: 2685-0877
Kode
A10
Nama Guru Fitri Mei Biet Johanna Nahuway Juliana Heipon Ruth Workrar Salmon Kamawa Titus Sempa Sule Tondok Yosina Tablaseray Nilai 0,888 0,938 0,888 0,477 0,749 0,477 0,427 Ranking Hasil dari perhitungan perhitungan pada tabel 7 diperoleh nilai A5 yaitu 0,938 atas nama guru Johanna Nahumay dimana nilai tersebut memiliki nilai terbesar, sehingga akan dipilih sebagai kinerja guru terbaik di SD YPK I Sion Dok Vi Kota JAYAPURA Provinsi Papua.
Hasil dan Pembahasan Implementasi .
Antarmuka Data Periode Gambar 5.
Antarmuka Data Periode Gambar 5 menampilkan data periode dengan formulir untuk menambahkan periode baru serta tombol untuk mengedit dan menghapus periode yang ada.
Antarmuka Data Alternatif Gambar 6.
Antarmuka Data Alternatif Gambar 6 menampilkan data Alternatif dengan formulir untuk menambahkan Alternatif baru serta tombol untuk mengedit dan menghapus Alternatif yang ada.
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha e-ISSN: 2685-0877 .
Antarmuka Data Kriteria Gambar 7.
Antarmuka Data Kriteria Gambar 7 menampilkan data Kriteria dengan formulir untuk menambahkan Kriteria baru serta tombol untuk mengedit, menghapus yang ada, dan menambahkan sub kriteria.
Antarmuka Data Sub Kriteria Gambar 8.
Antarmuka Data Sub Kriteria Gambar 8 menampilkan data Sub Kriteria dengan formulir untuk menambahkan sub kriteria baru serta tombol untuk mengedit dan menghapus sub kriteria yang ada.
Antarmuka Data Penilaian Gambar 9.
Antarmuka Data Penilaian Gambar 9 menampilkan data penilaian dengan form untuk menambahkan nilai baru serta tombol simpan untuk menghitung nilai yang ada.
Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 648-659 Progresif e-ISSN: 2685-0877 Antarmuka Data Hasil Penilaian Gambar 10.
Antarmuka Data Hasil Penilaian Gambar 10 merupakan hasil penilaian guru dalam berbentuk tabel untuk menampilkan data guru, nilai, serta ranking yang ada.
Pengujian Akurasi Kinerja Metode Adapun pengujian akurasi dilakukan untuk mengevaluasi tingkat keakuratan sistem yang telah dikembangkan.
Pengujian ini dilakukan perbandingan hasil perengkingan dari presepsi kepala sekolah dengan hasil perengkingan yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan metode EDAS sebanyak sepuluh guru digunakan dalam pengujian akurasi sistem ini.
Tabel 9.
Perbandingan Nama Guru
Nilai Aktual
Nilai Prediksi
Dance Koibur
Bernike Lina Hulda Waroy
Ernawati Tobing Fitri Mei Biet
Johanna Nahuway
Juliana Heipon
Ruth Workrar
Salmon Kamawa
Titus Sempa Sule Tondok
Yosina Tablaseray
0,300
0,200
0,600
0,850
0,950
0,800
0,450
0,700
0,500
0,400
0,371
0,168
0,624
0,888
0,938
0,888
0,477
0,749
0,477
0,427
Presepsi Perengkingan Kepala Sekolah Hasil Perengkingan SPK Edas Selanjutnya melakukan Perbandingan pada tabel 9 diperoleh Confusion Matrix berdasarkan Hasil perenkingan sebagai berikut.
Tabel 10.
Confusion Matrix Prediksi No Prediksi Yes Actual No Actual Yes Setelah diperoleh tabel Confusion Matrix kemudian dihitung pengujian Accuracy.
Precision.
Recall, dan Specificity dengan menggunakan rumus berikut.
Accuracion = Precision = Recall = ycNycE ycNycA ycNycE ycNycA yaycE yaycA ycNycE ycNycE yaycE ycNycE ycNycE yaycA Specificity = ycNycA ycNycA yaycE Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha e-ISSN: 2685-0877 Berdasarkan rumus 12 untuk menghitung Accuracion.
Maka:
Accuracion = 8 8 2 2
= 20 = 0,8 = 80%
Untuk menghitung Precision menggunakan rumus 13.
Maka:
Precision = = 10 = 0,8 = 80% Untuk menghitung Recall menggunakan rumus 14.
Maka:
Recall = = 10 = 0,8 = 80% Untuk menghitung Specificity menggunakan rumus 15.
Maka:
Specificity = = 10 = 0,8 = 80% Berdasarkan dataset yang diuji, model ini mencapai akurasi, presisi, recall dan spesifisitas sebesar 80%.
Pembahasan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis Edas telah dikembangkan untuk penilaian kinerja guru di Sekolah Dasar YPK I Sion DOK Vi di Kota Jayapura.
SPK ini dirancang untuk membantu dalam mengevaluasi kinerja guru secara lebih akurat, objektif dan terstruktur.
Hal ini memberikan gambaran menyeluruh tentang kemampuan sistem dalam mengidentifikasi dan mengevaluasi kinerja guru, sehingga dapat digunakan dalam proses penilaian kinerja guru.
Pengujian ketepatan ini merupakan kontribusi yang signifikan karena hanya berapa penelitian sebelumnya yang membahas penilaian kinerja guru/pengajar secara eksplisit menyebutkan pengujian akurasi.
Berdasarkan hasil uji coba dengan dataset yang ada, model ini mencapai akurasi, presisi, recall, dan spesifisitas sebesar 80%.
Hasil ini menunjukkan bahwa metode EDAS cukup efektif dalam mengevaluasi kinerja guru di SD YPK I Sion DOK Vi.
Tingkat akurasi yang dicapai menunjukkan bahwa model ini mampu memberikan penilaian yang cukup akurat dan dapat diandalkan.
Presisi dan recall yang tinggi menunjukkan bahwa model ini mampu mengidentifikasi dan mengevaluasi kinerja guru dengan baik, sedangkan spesifisitas yang tinggi menunjukkan bahwa model ini mampu membedakan antara guru yang berkinerja baik dan yang kurang baik dengan baik.
Simpulan Implementasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan metode EDAS di SD YPK I Sion DOK Vi Jayapura berhasil meningkatkan objektivitas, konsistensi, dan efisiensi penilaian kinerja guru.
Sistem ini menghasilkan nilai tertinggi sebesar 0.
938 untuk guru Johanna Nahumay, yang dinyatakan sebagai kinerja guru terbaik.
Hasil pengujian sistem dengan akurasi, presisi, recall, dan spesifisitas sebesar 80% menunjukkan bahwa metode EDAS cukup efektif dalam mengevaluasi kinerja guru, memberikan penilaian yang akurat dan dapat diandalkan, serta menjawab permasalahan subjektivitas dan kompleksitas dalam penilaian kinerja guru yang diidentifikasi pada awal penelitian.
Daftar Referensi Putri.
AuInovasi Pendidikan Karakter Melalui Kegiatan Pemuda di Komunitas Sekitar,Ay Pengabdi.
Inov.
Masy.
, vol.
1, no.
1, pp.
44Ae47, 2024, doi: 10.
62759/jpim.
Firdhaus.
AuKeputusan Dalam Mengevaluasi Kinerja Guru,Ay vol.
15, no.
2, pp.
114Ae 121, 2023.
Krisnayanti and S.
Wijaya.
AuPengaruh Kinerja Guru Terhadap Hasil Belajar Siswa Kelas 5 SD Mata Pelajaran Science Sekolah XYZ,Ay J.
Ilm.
Mandala Educ.
, vol.
2, pp.
1776Ae1785, 2022, doi: 10.
58258/jime.
Hanif.
Yudhana, and A.
Fadlil.
AuAnalisis Penilaian Guru Memakai Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR),Ay J.
Ilm.
Mandala Educ.
, vol.
6, no.
6Ae11, 2020, doi: 10.
58258/jime.
Progresif: Vol.
No.
Agustus 2024: 648-659 Progresif e-ISSN: 2685-0877 Dari.
AuMetode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas,Ay J.
KomtekInfo, vol.
10, no.
2, pp.
73Ae79, 2023, doi:
35134/komtekinfo.
Fransiska.
AuSistem Pendukung Keputusan Menentukan E-Commerce,Ay J.
PROSISKO,
10, no.
1, pp.
41Ae48, 2023.
Ismail and A.
Mukhlis.
AuSistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) di SMAN 5 Soppeng,Ay J.
Ilm.
Sist.
Inf.
dan Tek.
Inform.
, vol.
6, no.
1, pp.
9Ae19, 2023, doi: 10.
57093/jisti.
Subastian, & B.
Bahar, "Model Sistem Rekomendasi Lokasi Penempatan Gedung Penangkaran Burung Walet Berbasis Weighted Product.
Jutisi: Jurnal Ilmiah Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol.
10, no.
3, pp.
357-366, 2021.
35889/jutisi.
Safitri and I.
Firdaus.
AuSPK Rekomendasi Pekerjaan Dengan Metode EDAS ( Studi Kasus : Lembaga Kursus dan Pelatihan Komputer Widya Informatika Selat Panjang ),Ay J.
Inf.
Komput.
Log.
, vol.
1, no.
4, 2020.
Abdullah and R.
Aldisa.
AuPenerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode EDAS Dalam Seleksi Penerimaan Penyiar Radio,Ay J.
Inf.
Syst.
Res.
, vol.
5, no.
1, pp.
43Ae52, 2023, doi: 10.
47065/josh.
Hidayatullah.
AuApplication of the Weighted Product Method to the Decision Support System for Selection of the Best Teacher Performance,Ay J.
Comput.
Scine Inf.
Technol.
9, no.
149-153, pp.
149Ae153, 2023, doi: 10.
35134/jcsitech.
Romadhoni and A.
Diana.
AuDecision Support System For Teacher Performance Assessment at the Yayasan Pendidikan Islam Al-Islamiyah with the Analytical Hierarchy Process Method (AHP),Ay CESS (Journal Comput.
Eng.
Syst.
Sci.
, vol.
7, no.
2, p.
2022, doi: 10.
24114/cess.
Puspa.
Mesran, and A.
Siregar.
AuPenerapan Metode Maut Dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Honor,Ay J.
Inf.
Syst.
Res.
, vol.
5, no.
1, pp.
24Ae33, 2023, doi: 10.
47065/josh.
Karyaningsih.
AuDecision Support System for Teacher Performance Assessment Using the Weighted Product Method,Ay Int.
Inf.
Technol.
Comput.
Sci.
Appl.
, vol.
1, no.
2, 2023,
doi: 10.
58776/ijitcsa.
Hutagalung.
AuSistem Pendukung Keputusan Pemilihan Destinasi Wisata Halal Menggunakan Metode EDAS,Ay Kaji.
Ilm.
Inform.
dan Komput.
, vol.
3, no.
2, pp.
173Ae180.
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru aPaskalino M.
Robaha