Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik di SMK Pustek Serpong Dengan Menggunakan Metode TOPSIS release_hd6pp36qwrfm7bh77igyq2ltpi

by Fitri Duwiyanti

Published in International Journal of Education, Science, Technology, and Engineering by Lamintang Education and Training Centre.

2019   p45-67

Abstract

Dalam upaya meningkatkan mutu pendidikan untuk para siswa sebagai generasi penerus bangsa dibutuhkan guru yang berkompeten dalam memberikan pendidikan kepada siswa. Sistem Pendukung Keputusan di dunia Pendidikan dipandang sebagai aset penting untuk menunjang kelancaran dan keakuratan dalam pencapaian suatu tujuan. SMK Pustek Serpong belum memiliki sistem pendukung keputusan untuk membantu Kepala Sekolah dalam melakukan pemilihan guru terbaik, pengambilan keputusan secara manual akan menghasilkan penilaian yang tidak objektif sehingga tidak tepat. Oleh karena itu, penggunaan metode TOPSIS dapat bermanfaat dalam mendukung sistem pengambilan keputusan dikarenakan metode ini dapat mendukung penilaian kriteria seperti absensi, perilaku, disiplin, kemampuan mengajar dan tanggungjawab guru serta pembobotan nilai. TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria. TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak terpanjang dari solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Hasil yang dicapai dari sistem pendukung keputusan ini adalah sistem ini terbukti dapat membantu SMK Pustek Serpong dalam melakukan pemilihan guru terbaik, penerapan metode TOPSIS terbukti dapat membantu Kepala Sekolah dalam pengambilan keputusan pemilihan guru terbaik.
In application/xml+jats format

Archived Files and Locations

application/pdf  2.0 MB
file_hx4bo64gzzh5dhugwdo4mqi7pi
lamintang.org (web)
web.archive.org (webarchive)
Read Archived PDF
Preserved and Accessible
Type  article-journal
Stage   published
Date   2019-06-07
Work Entity
access all versions, variants, and formats of this works (eg, pre-prints)
Catalog Record
Revision: 4b68eb28-04de-42a9-9fa1-7104eb614f4e
API URL: JSON