## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisudawan Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Agung Wibowo* 1 , Yoannes Romando Sipayung 2 1,2 Universitas Ngudi Waluyo; Ungaran, 0246925408
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Komputer dan Pendidikan e-mail: * 1 agungwibowo@unw.ac.id , 2 mando19april@gmail.com .

## Abstrak
Penemuan teknologi dan teknik komputasi yang memudahkan pekerjaan manusia di era globalisasi adalah tanda pertumbuhan teknologi. Salah satu contohnya adalah metode Decision Support  System  (DSS),  yang  membantu  decision  maker  menggunakan  model  dan  data  dalam menyelesaikan  berbagai  permasalahan  yang  tidak  terstruktur.  Dengan  adanya  kebutuhan pengambilan keputusan yang menghasilkan keputusan konsisten dan cepat, maka DSS ini harus dipilih  untuk  memenuhi  kebutuhan  bisnis  saat  ini  dengan  cepat  dan  terukur.  Universitas  atau perguruan tinggi masih menggunakan intuisi, analisis, perhitungan, dan peraturan untuk memilih wisudawan terbaik. Dengan menggunakan Sistem pendukung keputusan AHP diharapkan dapat membantu perguruan tinggi menentukan wisudawan terbaiknya dengan tepat dan efektif.
Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Wisudawan

## Abstract
The  various  technological  inventions  and  computing  techniques  that  facilitate  human work in the era of globalization are a sign of technological growth. One example is the Decision Support System (DSS), which helps decision makers use models and data to solve unstructured problems. With the need for decision making that produces consistent and fast decisions, this DSS must be chosen to meet current business needs quickly and measurably Universities or colleges still use intuition, analysis, calculations, and rules to choose the best graduates. Using the AHP decision support system is expected to help the college determine its best graduates accurately and effectively.
Keywords— Decision Support System, AHP, Graduates

## 1. PENDAHULUAN
engambilan  keputusan  adalah  bagian  terpenting  dari  proses  manajemen  dalam  sebuah perusahaan. Dimana saat ini di semua sektor usaha, pengambilan keputusan utamanya terkait dengan pemilihan SDM (Sumber Daya Manusia) sangatlah diperlukan. Sumber Daya Manusia memiliki  peran  dalam  perusahaan  dengan  menciptakan  lingkungan  kerja  yang  produktif, membantu  organisasi  untuk  mencapai  tujuannya,  dan  menjaga  hubungan  yang  baik  antara manajemen  dan  karyawan  [1].  Proses  pengambilan  keputusan  tersebut  sering  membutuhkan waktu yang tidak sebentar, perhitungan yang dilakukan secara konvensional dan berulang-ulang, dapat menyebabkan kesalahan manusia dalam melakukan perhitungan sering terjadi, dan masalah lainnya  karena  tidak  ada  tempat  penyimpanan  data  yang  kompleks  dan  teknik  khusus  yang membantu dalam pengambilan keputusan.
Di era teknologi saat ini kebutuhan akan sistem komputer tidak dapat dihindari. Sistem Berbasis  Komputer  Interaktif,  yang  membantu  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data dan  model  untuk  memecahkan  masalah  tidak  terstruktur  adalah  difinisi  dari  DSS (Decision
P

## 218  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 217 - 226
Support  System) [2].  Suatu  sistem  akan  membantu  manusia  dalam  melakukan  beberapa  tugas, peran  sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  segala  permasalahan  bisnis  di  berbagai bidang salah satunya pada bidang pendidikan. Dengan adanya kebutuhan pengambilan keputusan yang menghasilkan keputusan konsisten dan cepat, maka DSS ini harus dipilih untuk memenuhi kebutuhan bisnis saat ini dengan cepat dan terukur.
Selesainya  proses  pembelajaran  di  perguruan  tinggi  diakhiri  dengan  prosesi  wisuda dimana lulusan atau wisudawan merupakan salah satu bentuk keberhasilan dari perguruan tinggi dalam  mengelola  pembelajaran  dan  selesai tepat  waktu  dengan  nilai indeks  prestasi  tinggi  [3]. Dalam rangkaian kegiatan wisuda, penghargaan terhadap lulusan terbaik merupakan  salah satu puncak kegiatan wisuda, dimana dalam menentukan kandidat lulusan terbaik, melalui beberapa proses  penilaian  dan  membutuhkan  waktu  yang  tidak  sebentar  sehingga  terdapat  keputusan lulusan terbaik. Perguruan tinggi selalu dihadapkan dengan permasalahan pengambilan keputusan dengan  cepat  dengan  data  yang  tidak  sedikit.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  memberikan rekomendasi  untuk  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut.
Dalam  penelitian  yang  berjudul Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  Seleksi Penerimaan  Mahasiswa  Baru,  penilaian  terhadap  calon  mahasiswa  doctoral  menggunakan  8 kriteria.  Hasil  analisis  yang  ditampilkan  memiliki  output  dalam  nilai  rangking  para  calon kandidat/alternatif yang akan digunakan sebagai hasil kelulusan [4]. Penelitian selanjutnya yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Pada  SMK  Negeri  5  Surakarta,  pada  proses  seleksi penelitian  ini  menggunakan  5  kriteria  dengan  satu  alternatif  yang merupakan  siswa terbaiknya [5].
Dalam  penelitian  berikutnya  yang  berjudul  penentuan  mahasiswa  berprestasi  dengan metode ahp di Stmik Pelita Nusantara, kriteria yang dibutuhkan dalam penelitian ini berumlah 4 kriteria, Untuk mengetahui seberapa baik mahasiswa berprestasi, setiap nilai prioritas dikalikan dengan  setiap  bobot  alternatif,  yang  kemudian  dinilai  pada  bobot  yang  telah  ditetapkan  oleh STMIK  Pelita  Nusantara  Medan  dari  sepuluh  sampel  nama  [6].  Pada  penelitian  yang  berjudul Implementasi  Metode Analytical  Hierarchy  Process pada  Penilaian  Mahasiswa  Berprestasi Berbasis Decision  Support System  menggunakan  kriteria  nilai  toefl,  toafl,  IPK  dan  prestasi akademik dan non akademik hasil penelitian yang didapatkan dengan menggunakan AHP sangat direkomendasikan dikarenakan model ini menggunakan prosedur matematis yang mendalam, dan pada proses perhitungan paling awal, terjadi proses prioritas kriteria [7].
Penelitian dengan judul sistem pendukung keputusan penentuan mahasiswa berprestasi dengan menggunakan metode AHP (analytic hierarchy process) berbasis website ini didapatkan informasi  bahwa  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  memungkinkan  individu  untuk menangani  berbagai  aspek  subjektivitas  dan  kompleksitas  pengambilan  keputusan  dengan mempertimbangkan  berbagai  tingkat  dan  bobot  kriteria  [8].  Dalam  penelitian  yang  berjudul penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan karyawan berprestasi berbasis  web  pada  pt  dambosko  bronton,  metode  AHP  dipilih  karena  metode  tersebut menggunakan persepsi seperti persepsi pada manusia sebagai input utamanya, dan kriteria yang dipilih  ada  5  kriteria  dan  10  karyawan  sebagai  alternatif,  hasil  yang  didapatkan  dengan model AHP ini dapat mengurangi human error dan implementasinya dapat berjalan sesuai harapan [9]. Penelitian  yang  dilakukan  [10]menghasilkan  sebuah  usulan  sistem  pendukung  keputusan  yang membantu  dosen  penguji  skripsi  dalam  membantu  mengambil  keputusan  untuk  menentukan kelulusan dan secara umum membantu perguruan tinggi. Dari penelitian sebelumnya, AHP yang paling  relevan  digunakan  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  wisudawan terbaik pada penelitian saat ini, sehingga metode ini dipilih untuk membantu permasalahan pada perguruan tinggi.

## 2. METODE PENELITIAN
Proses  Analitik  Hierarki  (AHP)  adalah  hierarki  fungsional  yang  dimaksudkan  untuk membantu decision maker dalam membuat keputusan tentang masalah objektif dengan lebih baik. Metode  ini  adalah  metode  sistem  pendukung  keputusan  di  mana  keputusan  yang  dihasilkan didapatkan  dengan  cara  menguraikan  setiap  masalah  ke  dalam  sebuah  hirarki  yang  lebih kompleks,  untuk  mendapatkan  solusi  dari  masalah  tersebut  [11].  Tujuan  dari  AHP  selain membantu  pengambil  Keputusan  yaitu  untuk  melengkapi  kerangka  kerja  dan  teknik pemeringkatan dalam pemilihan data prioritas alternatif yang layak yang didasarkan dari pendapat para pengambil keputusan .
AHP merupakan hierarki fungsional yang input utamanya adalah persepsi dari manusia. Hierarki ini memungkinkan untuk membuat sebuah masalah yang kompleks dan tidak terstruktur menjadi bagian kelompok kemudian disusun ulang secara hierarki.
Berikut merupakan langkah-langkah dari metode AHP [12]  :
a) Menentukan permasalahan dan Solusi, Pada tahap ini, kita mencoba menentukan masalah yang akan kita selesaikan dengan cara yang mudah dipahami, rinci, dan jelas. Kita juga mencoba mencari solusi untuk masalah saat ini, meskipun pada akhirnya mungkin ada lebih  dari  satu  Solusi  untuk  menjawab  permasalahan.  Solusi  tersebut  dapat dikembangkan lagi sesuai kebutuhan.
b) Membangun struktur hierarki dimulai dengan tujuan utama. Setelah menetapkan tujuan utama  sebagai  tingkat  teratas,  tingkat  hierarki  berikutnya  akan  disusun  di  bawahnya. Setiap  kriteria  memiliki  tingkat  urgensi  yang  berbeda,  dan  kriteria  yang  tepat  akan digunakan untuk mempertimbangkan atau menilai pilihan yang tersedia dan menentukan pilihan  terbaik.  Hirarki  didalamnya  diikuti  bagian  yang  dinamakan  subkriteria  jika diperlukan  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  kompleks.  Skala  Perbandingan Berpasangan  [13] terdapat pada table berikut:
Table 1. Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Minat Informasi 1 Kedua Elemen Tersebut Sama Pentingnya 3 Satu Elemen Sedikit Lebih Penting Dibanding Elemen Lainnya 5 Satu Elemen Lebih Penting Dibanding Elemen Lainnya
7 Unsur Yang Satu Jelas Lebih Mutlak Esensial Dibanding Lainnya
9 Unsur Yang Satu Mutlak Esensial Dibanding Lainnya 2,4,6,8 Nilai antara dua penilaian nilai yang berdekatan Reverse Jika untuk aktivitas I mendapat satu angka dibanding dengan aktivitas J, maka nilai J memiliki nilai sebaliknya di banding nilai i
c) Membuat matriks perbandingan berpasangan.
Matriks  sederhana  yang  digunakan,  memiliki  hasil  yang  kuat  terhadap  kerangka konsistensi,  dapat  mendapatkan  informasi  tambahan  yang  mungkin  diperlukan  dalam segala  kemungkinan  perbandingan,  dan  mampu  menganalisis  sensitivitas  prioritas keseluruhan dari perubahan yang sedang dipertimbangkan. Metode matriks menunjukkan berbagai  elemen  prioritas  mendominasi  dan  mendominasi.  Hasil  pengambil  keputusan yang  menilai  seberapa  penting satu  aspek  dibandingkan  dengan  yang  lain menentukan dasar  untuk  perbandingan.  Untuk  memulai  proses  perbandingan  berpasangan,  kriteria dipilih dari tingkat hierarki yang paling atas, seperti K. Kemudian, unsur-unsur yang akan dibandingkan dipilih dari tingkat hierarki yang lebih rendah, seperti C1, C2, C3, C4, dan C5.
220  Jurnal JUPITER, Vol. 16  No. 1 Bulan April Tahun 2024, Hal. 217 - 226
d) Mendefinisikan perbandingan berpasangan.
Tujuan  penentuan  perbandingan  berpasangan  adalah  untuk  mendapatkan  jumlah penilaian sebanyak mungkin.
n x [(n-1) / 2] .................................................................................... (1) dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan
e) Menghitung nilai eigen matriks
Dalam proses mendapatkan nilai eigen dapat dilakukan dengan dua cara yaitu:
1. Nilai  matriks  setiap  kolom  dijumlahkan,  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersesuaian  untuk  mendapatkan  normalisasi  matriks,  dan  nilai  setiap  baris dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah elemen untuk menghasilkan rata-rata.
2. Setelah matriks hasil berpasangan dikuadratkan, nilai setiap baris dihitung dan matriks dilakukan proses normalisasi
f) Untuk semua Tingkat hierarki dapat dilakukan pada pengulangan poin c,d dan e.
g) Menghitung nilai vektor eigen untuk masing-masing matriks perbandingan berpasangan. merupakan  nilai  dari  setiap  komponen  untuk  memberikan  prioritas  kepada  komponen pada tingkat hierarki paling bawah dalam mencapai tujuan.
h) Memeriksa konsistensi dari hierarki
Proses Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah menghitung rasio konsistensi dengan melihat indeks  konsistensi.  Diharapkan  bahwa  rasio  konsistensi  kurang  dari atau  sama dengan sepuluh persen, sehingga menghasilkan suatu keputusan yang mendekati valid. Namun,  nilai  dari  kesempurnaan  selalu  sulit  dicapai.  Berikut  adalah  Langkah-langkah dalam penghitungan rasio konsistensi; Untuk menghitung indeks konsistensi/konsistensi (CI), gunakan rumus berikut:
CI = ((λ maks-n)) / n ..................................................................................... (2) λ max = berapa kali jumlah kolom dikalikan dengan eigen faktor utama n = jumlah kriteria.
Menghitung rasio konsistensi (CR) dapat dilakukan dengan rumus berikut; CR = CI / IR  ................................................................................................. (3) IR = indeks dengan nilai acak yang memiliki keseuaian dengan nilai ordo matriks
Table 2. Nilai Index Random (RI) [13]
N 1 2 3 4 5
6 7 8 9 RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 N 10 11 12 13 14 15 RI 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59

## 2.1. Kerangka penelitian
Pada kerangka penelitian diilustrasikan sebuah hubungan atau keterkaitan antara konsep project yang satu dengan konsep project yang lain terhadap fenomena permasalahan yang terjadi dilapangan dan dilakukan penelitian seperti terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka dalam Penelitian

## 2.2. Pengumpulan data
Referensi  Data  yang  dipakai  bersumber  dari  perguruan  tinggi  yang  melakukan  proses pengambilan  keputusan  pada  lulusan  terbaiknya.  Data  yang  diambil  bersumber  dari  data akademik yang telah dilakukan pengisian kompetensi oleh program studi dari calon wisudawan. Data tersebut  berisi tentang capaian  akademik  dan  non  akademik calon  lulusan  yang  meliputi: indeks  prestasi  komulatif,  pencapaian  prestasi  akademik  dan  non  akademik  calon  lulusan  dari nasional sampai internasional, keikutsertaan dalam kepengurusan organisasi, pelatihan dan masa studi.  Data  tersebut  dilakukan  normalisasi  untuk  memastikan  data  yang  dilakukan  pengujian adalah data valid, sehingga diperoleh data alternatif seperti yang ditampilkan pada tabel 3.

## 2.3. Perhitungan AHP
Pada  tahapan  ini  dimulai  dengan  perancangan  sistem  yang  bertujuan  untuk  membantu pengguna memahami sistem baru. Hasil akhir dari  perhitungan ini yaitu pemilihan wisudawan terbaik  yang  dapat  dicapai melalui  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Proses  pemilihan  wisudawan  terbaik  dengan  AHP ditunjukkan pada gambar 2.
Proses Perumusan Masalah Melakukan review literature Melakukan pengumpulan data Melakukan analisis data Perhitungan AHP Hasil Kesimpulan
Tidak iya
Gambar 2. Flowchart Pemilihan Wisudawan Terbaik [9]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan  wisudawan  terbaik  berdasarkan  inisiatif  dan  perkiraan  sendiri  dapat mengakibatkan penilaian berdasarkan subyek, data dan informasi akademik dari para wisudawan menjadi  tidak  terpakai  jika  pengukurannya  berdasarkan  perkiraan  saja.  Dengan  adanya pendukung Keputusan menggunakan AHP diharapkan pengambilan Keputusan dapat dilakukan tanpa  adanya  objetivitas  dan  secara individu  [14],  sehingga  dapat   membantu  pihak  perguruan tinggi  dalam  mengambil  Keputusan  secara  cepat  dan  efektif  dalam  menentukan  lulusan terbaiknya di setiap periode kelulusan.
Tabel 3. Alternatif data lulusan Nomor Lulusan Program Studi Nomor Induk 1 Icha (V1) Kesehatan 030 2 Iwan (V2) Teknik 010 3 Umi (V3) Humaniora 023 4 Arda (V4) Ekonomi 002 5 Dyah (V5) Bisnis 008
*Nomor Induk = Tidak ditampilkan secara lengkap untuk privasi
Pemilihan kriteria yang akan dipakai pada penelitian ini didasarkan pada data bagian akademik perguruan tinggi yang meliputi data akademik lulusan diantaranya :
a. Nilai  Indeks  Prestasi  Komulatif  (IPK)  yang  merupakan  kriteria  1  (Y1),  data  ini merupakan  nilai  keseluruhan  yang  didapatkan  mahasiswa  selama  menempuh pembelajaran di perguruan tinggi.
b. Data prestasi nasional yang merupakan kriteria 2 (Y2), data ini berisikan prestasi yang diperoleh  oleh  lulusan  selama  menempuh  Pendidikan  diperguruan  tinggi  dalam  skala nasional yang dibuktikan dengan sertifikat/SK.
c. Data prestasi local merupakan kriteria 3 (Y3), yang isinya hamper sama denganprestasi nasional, hanya saja skalanya adalah local/daerah yang dibuktikan dengan sertifikat.
Mulai Input kriteria dan Alternatif Menentukan nilai bobot masing- masing kriteria dan alternatif Menghitung kriteria dan alternative menggunakan AHP CR<0,1 atau = 0,1? Hasil Rangking Selesai
Agung Wibowo, dkk., Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wisudawan Terbaik … 223
d. Data partisipatif dalam organisasi merupakan kriteria 4 (Y4) yang berisikan peran aktif lulusan  saat menjadi mahasiswa  dalam  keikutsertaannya  di  organisasi ,  baik  dikampus ataupun diluar kampus Dimana indicator penilaiannya adalah jika mahasiswa merupakan pengurus inti dari organisasi tersebut, apakah sebagai ketua, wakil ketua, sekretaris atau bendahara organisasi.
e. Komponen  sikap  yang  merupakan  kriteria  5  (Y5)  yang    berisikan  informasi  mengenai nilai sikap lulusan saat menjadi mahasiswa.
Berikut  adalah  beberapa  tahapan  dalam  melakukan  penentuan  nilai  kriteria  prioritas diantaranya:
1. Melakukan pembuatan matrik konsistem seperti table 4.
Tabel 4. Nilai Matrik kriteria konsisten Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Priority Vector Y1 1 2 1 3 3 0.3098 Y2 0.5 1 1 2 2 0,2015 Y3 1 1 1 5 3 0.3031 Y4 0.33 0.5 0.2 1 1 0.089 Y5 0.33 0.5 0.33 1 1 0.0966 total 3.16 5 3.53 12 10 1
Nilai konsistensi rasio (CR) memiliki ketentuan dengan nilai lebih kecil dari 0,1untuk syarat jika pada kriteria konsistensi nilainya diterima. Untuk perhitungannya sebagai berikut:
Nilai Eigen λ maks = (3,16 * 0,3098) + (5 * 0,2014)+ (3,5333 * 0,3031) + (11.1*
0,089) + (10 * 0,0967) = 5,0904 Indeks  Konsistensi CI (  (∑  max  -  n) /  (n  -  1) )  =  (5,0904  -  5)  / (  5-1 )   = 0,0226
selanjutnya adalah nilai Rasio Konsistensi CR =CI/IR = 0,0226 / 1,12 = 0,020
Perhitungan pada nilai konsistensi pada kriteria IPK, Prestasi, Organisasi dan Sikap ditunjukkan pada table 5 sampai table 9.
Table 5. Nilai Matrik kriteria indeks prestasi
Prestasi V1 V2 V3 V4 V5 Priority Vector V1 1 3 0.5 5 4 0.2875 V2 0.3333 1 0.33 5 3 0.1689 V3 2 3.0303 1 7 5 0.422 V4 0.2 0.2 0.1429 1 0.5 0.0464 V5 0.25 0.3333 0.2 2 1 0.0753 Jumlah 3.7833 7.5636 2.1729 20 13.5 1.0001
Setelah didapatkan nilai prioritas vector Langkah berikutnya mencari nilai CR sesusi ketentuan bahwa nilainya <0.1 sebagai syarat bahwa nilai kriteria konsistensi dapat diterima. Untuk Langkah perhitungannya sebagai berikut;
a. Nilai Eigen λ maks = (3,78 * 0,287) + (7,564 * 0,1689) + (2,173 * 0,42) + (20
* 0,046) + (13,5 * 0,0753) = 5,227
b. CI = ( (∑ max - n) / (n - 1) ) = (5,227 – 5)/( 5- 1 ) = 0,0567
c. Nilai CR = (CI / IR) = 0,0567 / 1,12 = 0,05063
Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai matrik kriteria prestasi nasional dengan hasil perhitungan sesuai pada table 6.
Tabel 6. Nilai Matrik Kriteria Prestasi Nasional Nas V1 V2 V3 V4 V5 Priority Vector V1 1 3 0.3 5 3 0.427 V2 0.3333 1 0.33 3 0.33 0.113 V3 0.3333 3.0303 1 3 1 0.199 V4 0.2 0.3333 0.3333 1 0.33 0.061 V5 0.3333 3.0303 1 3.0303 1 0.199 Jumlah 2.1999 10.393 5.6633 15.0303 5.66 1
Berikutnya melakukan perhitungan kriteria prestasi lokal pada tabel 7.
Tabel 7. Nilai Matrik Kriteria Prestasi Lokal
Lok V1 V2 V3 V4 V5 Priority Vector V1 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.20 V2 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.20 V3 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.20 V4 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.20 V5 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.20 Jumlah 5.0 5.0 5.0 5.0 5.0 1.0
Tahapan setelahnya melakukan perhitungan kriteria organisasi pada tabel 8.
Tabel 8. Nilai Matrik kriteria organisasi
organss V1 V2 V3 V4 V5 Priority Vector V1 1 3 5 7 5 0.5132 V2 0.3333 1 3 2 3 0.2171 V3 0.2 0.3333 1 2 1 0.1009 V4 0.1429 0.5 0.5 1 0.5 0.0679 V5 0.2 0.3333 1 2 1 0.1009 Jumlah 1.873 5.167 10.5 14 10.5 1
Bagian kriteria terkahir yaitu melakukan perhitungan kriteria sikap pada tabel 9.
Tabel 9. Nilai Matrik kriteria sikap sikap V1 V2 V3 V4 V5 Vektor Prioritas V1 1 3 2 2 2 0.32 V2 0.49 1 3 5 3 0.32 V3 0.5 0.33 1 3 1 0.147 V4 0.3333 0.2 0.33 1 0.33 0.0653 V5 0.49 0.333 1 3.033 1 0.147 Jumlah 2.8333 3.867 7.33 15.0307 7.33 1
2. Penentuan prioritas hasil Keputusan
Selanjutnya, prioritas perhitungan dari langkah 1 dan 2 dimasukkan ke dalam matriks hasil, seperti yang ditunjukkan pada tabel 10.
Tabel 10. Hasil nilai matrik No.  Kriteria Value V1 V2 V3 V4 V5 1 IPK 0.3098 0.2875 0.1689 0.422 0.0464  0.0753 2 Nasional 0.2015 0.4271 0.1128 0.1992  0.0613  0.1996 3 Lokal 0.3031 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 4 Organisasi 0.089 0.5132 0.2171 0.1009  0.0679  0.1009
No.  Kriteria Value V1 V2 V3 V4 V5 5 Sikap 0.0966 0.3231 0.3172 0.147 0.0653  0.147 Bobot 0.3126 0.1856 0.2547  0.0997  0.147
Setelah diperoleh hasil dari nilai matrik, selanjutnya decision support system bertugas memberikan  alternatif  lulusan/wisudawan  dari  urutan  prioritas  terbaik  hingga  prioritas yang terburuk. Urutan prioritas tersebut menjadi penilaian akhir seperti yang ditunjukkan pada table 11.
Tabel 11. Hasil Penilaian Akhir Urutan Wisudawan Value Ke-1 Icha 0.3126 Ke-2 Umi 0.2547 Ke-3 Iwan 0.1856 Ke-4 Dyah 0.1474 Ke-5 Arda 0.0997

## 3. Hasil Keputusan
Berdasarkan  urutan  prioritas  hasil  Keputusan  yang  dihasilkan  menggunakan perhitungan  AHP,  untuk  nilai  tertinggi  adalah  calon  wisudawan  bernama  icha  dengan nilai 0.3126 sebagai terbaik pertama.

## 4. KESIMPULAN
Dengan  sistem  pendukung  kepustusan  menggunakan  perhitungan  metode  AHP dihasilkan  wisudawan  terbaik  pada  sebuah  perguruan  tinggi  dengan  nilai  tertinggi  adalah wisudawan bernama icha dengan skor tertinggi sebesar 0.3126 dibandingkan dengan umi yang memiliki skor 0.2547. Iwan dengan skor 0.1856, kemudian dyah dengan skor 0.1474 dan skor paling  rendah  diperoleh  arda.  Metode  analisis  hierarki  (AHP)  yang  digunakan  dalam  sistem pendukung keputusan ini dapat membantu memberikan rekomendasi yang relevan dengan cepat, sehingga memungkinkan perguruan tinggi untuk memilih wisudawan terbaiknya dengan tepat.

## 5. SARAN
Kedepannya data yang dipakai dalam variable perhitungan AHP dapat lebih beragam dan bervariasi untuk mendapatkan hasil yang lebih baik, Metode perhitungan ini dapat digunakan dan dikembangkan  lebih  lanjut  sebagai  suatu  sistem  pendukung  untuk  pengambilan  keputusan  di perguruan tinggi dan lembaga/perusahaan lainnya berbasis sistem informasi atau aplikasi dekstop.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada fakultas komputer dan pendidikan Universitas Ngudi Waluyo yang telah mendukung dan mendanai penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A. W. Esti Azizah Tunikmah, "Decision Support System for New Employee Selection at PT  Selalu  Cinta  Indonesia  through  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Method," JINAV: Journal of Information and Visualization, pp. 210-226, 2023.
[2]   Y.  A.  N.  D.  F.  S.  M.  H.  M.  G.  Nabilatur  Rahma,  "TELAAH  KAJIAN  PUSTAKA PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA USAHA MIKRO KECIL DAN MENENGAH," Jurnal SimanteC, pp. 185-190, Juni 2023.
[3]   A. R. Agung Wibowo, "Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Naive Bayes dan Decision Tree pada Universitas XYZ," EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, pp. 104-112, 2022.
[4]   L. &. A. M. &. R. Mayola, "Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru," Jurnal KomtekInfo, pp. 81-86, 2023.
[5]   A.  E.  F.  M.  D.  D.  A.  D.  H.  Abetranda  Saputra  Defa,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Pada SMK Negeri 5 Surakarta," in Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) , Surakarta, 2022.
[6]   M.  M.  Sadar  Budi  Wibowo,  "PENENTUAN  MAHASISWA  BERPRESTASI  DENGAN METODE  AHP  DI  STMIK  PELITA  NUSANTARA," Jurnal  Nasional  Komputasi  dan Teknologi Informasi, pp. 82-92, Oktober 2018.
[7]   P.  M.  E.  Y.  S.  R.  N.  Nurhaeka  Tou,  "PEMILIHAN  MAHASISWA  BERPRESTASI MENGGUNAKAN  METODE  AHP  PADA  FAKULTAS  TEKNIK  UBB," JIKA  (Jurnal Informatika) Universitas Muhammadiyah Tangerang, pp. 46- 53, 2023.
[8]   I.  L.  S.  A.  H.  Reyhan  Rahma  Winandri,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa Berprestasi Dengan Menggunakan Metode Ahp (Analytic Hierarchy Process) Berbasis Website," in e-Proceeding of Engineering , 2023.
[9]   D.  Y.  N.  Anisa  Damayanti  Daulay,  "PENERAPAN  METODE  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERBASIS WEB PADA," JUPITER, pp. 895 - 906, 2023.
[10]  H. S. S. A. S. Y. H. A. S. P. V. H. Valentino, "Decision Support System for Thesis Session Pass  Recommendation  Using  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  Method," International Journal of Educational Research & Social Sciences, pp. 215-221, 2021.
[11]  A. M. H. A. B. N. S. K. Suendri Suendri, "Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lulusan Terbaik Menggunakan Lima Algoritma Pada Program Studi Sistem Informasi UIN Sumatera Utara Medan," AL ULUM:JURNAL SAINS DAN TEKNOLOGI, pp. 38-43, 2021.
[12]  M.  B.  Lutviana  Sawung  Rakasiswi,  "PENERAPAN  METODE  ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN SISWA TERBAIK," PROSISKO, vol. 7, no. 1, pp. 32-38, 2020.
[13]  A. A. Meriana Wahyu Nugroho, PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)  Dalam  Pemetaan  Berbasis  Geographic  Information  System  (GIS),  Banguntapan Bantul DI Yogyakarta: Penerbit Samudra Biru, 2021.
[14]  A.  S.  P.  Nur  Kumala  Dewi,  "DECISION  SUPPORT  SYSTEM  FOR  HEAD  OF WAREHOUSE SELECTION RECOMMENDATION USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) METHOD," in International Conference Universitas Pekalongan 2021 , Pekalongan, 2021.