Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769

## Analisis Dalam Menentukan Pemilihan Produk Handphone Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Rizki Pratama 1 , Sundari Retno Andani 2 , Jalalludin 1
1 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 rp851457@gmail.com , 2 suhada @amiktunasbangsa.ac.id, 3 Jalalludin@amiktunasbangsa.ac.id Submitted: 25/12/2020 ; Accepted: 15/01/2021 ; Published: 24/01/2021
Abstrak– Handphone/Smartphone  merupakan  salah  satu  elektronik  yang  paling  diminatin  oleh  kaum  melenial  saat  ini, berbagai produk handphone/smartphone pun sudah mulai banyak diluncurkan dan beragam pula tipenya, sehingga membuat para coustemer bingung untuk memilih handphone/smartphone mana yang paling baik diantara yang baik, mulai dari harga, kenyamanan dan ketahanan, saya menganalisa beberapa handpone yg menurut saya nyaman, harga terjangkau, dan memiliki sepesifikasi  yang  semakin  lama  semakin  meningkat,  berikut  beberapa  merek  handphone/smartphone  tersebut  yang  saya analisa yaitu : 1. Samsung, 2. Oppo, 3. Xiaomi, dari ketiga merek ini handphone tersebut terdapat satu merek yang unggul diantara  ketiganya  yaitu Xiaomi saya  menganalisa  menggunakan  metode ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP) metode tersebut menghasilkan singgel winner untuk pemilihan handphone/smartphone yang terbaik diantara yang baik.
Kata Kunci: Pemilihan Handpone; Analytical Hierarchy Process (AHP).
Abstract– Handpone/smartphone  is  one  of  the  most  popular  electronics  by  melenial  people  at  this  time,  various handphone/smartphone  products  have  also  been  lauched  and  varios  types,  so  it  makes  the  developers  confused  to  choose whitch handpone/smartphone is the best  among the good, starting From the price, comfout and durability, I analyse several mobile phones that I think are comfortable, affordable, and have specifications that are increasingly increasing, here are some brands  of  handpone/smartphone  that  I  analyzed,  namely  :  1.  Samsung,  2.  Oppo,  3.  Xiaomi,  of  the  thre,  namely  Xiaomi,  I analyzed  using  the  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  method,  which  resulted  in  a  single  winner  for  the selection of the best handpone/smartphone among the bes.
Keywords : Handpone Selection; Analytical Hierarchy Process (AHP)

## 1. PENDAHULUAN
Menurut Puskur Diknas Indonesia , Teknologi informasi  dan komunikasi  merupakan sebuah rangkaian struktur yang  saling  berkaitan  antara  satu  sama  lain.  Dimana  berisi  tentang  aktivitas  proses,  kelola,  manipulasi,  kelola dan  transfer  data  maupun  informasi  dari  suatu  media  ke  media  lainnya.  Pemanfaatan  TeknoIogi  Informasi  dan Komunikasi dalam kegiatan sehari-hari sangatlah penting, gunanya menunjang kehidupan yang jauh lebih baik. Dengan  adanya  Teknologi  Informasi  dan  komunikasi  sangatlah  membantu  kegiatan  sehari-hari  menjadi  lebih efektif dan efisien.Di Indonesia sendiri, kemajuan pesat dari teknologi informasi ini baru dimulai di tahun 1994 silam. Sejak saat itu, teknologi informasi dan komunikasi terus berkembang pesat hingga sampai saat ini.
Handphone merupakan  salah  satu  hasil  dari  perkembangan  dan  kemajuan  teknologi  Informasi  dan komunikasi  saat  ini.  Data  dari  Kementerian  Perindustrian  (Kemenperin)  mencatat,  saat  ini  terdapat  24 perusahaan  manufaktur  komponen  produk handphone /ponsel  dan  tablet  di  dalam  negeri.  Sementara  itu, berdasarkan laporan e-Marketer, pengguna aktif smartphone/handphone di  Indonesia akan tumbuh dari  55 juta orang  pada  tahun  2015  menjadi  100  juta  orang  tahun  2018.  Dengan  jumlah  tersebut,  Indonesia  akan  menjadi negara  dengan  pengguna  aktif smartphone/handphone terbesar  keempat  di  dunia  setelah  China,  India,  dan Amerika. Kebutuhanakan handphone saat ini sudah menjadi kebutuhan primer. Tidak hanya sekedar handphone biasa,  konsumen  saat  ini  semakin  membutuhkan handphone yang  dapat  menginspirasi  dengan  berbagai  fitur canggih  dan fungsional.  Dikarenakan  banyaknya kriteria  yang  ada  pada handpone saat  maka  membuat  kriteria pemilihan handphone juga semakin banyak.
Dalam  permasalahan  ini  perlu  dirancang  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  diharapkan  dapat membantu pengambilan keputusan dengan mekanisme tertentu bagi konsumen untuk dapat memilih handphone melalui  berbagai  kriteria  yang  ada  dan  informasi  yang  jelas  serta  detail  tentang handphone mana  yang  cocok dipakai  untuk  sehari-hari.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  saat  ini  berkembang  dengan  macam  metodenya, salah  satunya  adalah  metode  AHP  ( Analytical  Hierarcy  Process ).  Metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dikembangkan  oleh Thomas  L.  Saaty pada  tahun  70  –an  ketika  di Warston  school .  Metode  AHP  merupakan salah satu  metode yang dapat  digunakan dalam sistem pengambilan keputusan dengan memperhatikan factor  – faktor persepsi, preferensi, pengalaman dan intuisi.
Metode  AHP  digunakan  untuk  menentukan  pembobotan  kriteria  sesuai  dengan  tahapan  dan  proses perhitungan  metode  AHP,  selanjutnya  hasil  pembobotan  kriteria  dari  metode  AHP  tersebut  akan  menjadi inputan data kriteria yang nantinya digunakan output perangkingan prioritas handphone yang direkomendasikan. Pada akhir proses dapat  menghasilkan rekomendasi handphone yang bisa memberi  masukan kepada pengguna handphone yang sebaiknya dibeli dan dimiliki.
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  salah  satu  cara  mengorganisir  informasi  yang  dimaksudkan  untuk digunakan  dalam  membuat  keputusan.  Ada  yang  mendefinisikan  bahwa  system  pendukung  keputusan merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.Sistem  pendukung  keputusan menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran pengambil keputusan[1], [2].

## 2.2 Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  adalah  suatu  metode  pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran- ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan [3].

## 2.3 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode AHP merupakan salah satu model pengambilan keputusan multikriteria yang dapat membantu kerangka berpikir manusia dimana faktor logika, pengalaman pengetahuan, emosi dan rasa dioptimasikan ke dalam suatu proses  sistematis.  Pada  dasarnya  AHP  merupakan  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang kompleks dan tidak terstruktur ke dalam kelompok-kelompoknya, dengan mengatur kelompok tersebut ke dalam suatu  hierarki  [4].    Faktor  utama  mengapa  remaja  mudah insecure akan  ditentukan  menggunakan  metode  ahp dengan tahapan sebagai berikut [5]–[8]:
1.   Menentukan jenis-jenis kriteria Faktor-Faktor reamja mudah insecure 2.  Menyusun kriteria-kriteria tersebut dalam bentuk matriks berpasangan.
3.   Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks
4.   Membagikan  setiap  nilai  kolom  yang  bersangkutan  dengan  jumlah  matriks  kolom  untuk  memperoleh normalisasi matriks
5.   Menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlahkan matriks baris hasil langkah 4 dan hasilnya 5 dibagikan dengan jumlah kriteria.
6.   Menguji konsistensi  setiap matriks berpasangan dengan rumus masing-masing  elemen matriks berpasangan pada  langkah  2  dikalikan  dengan  nilai  prioritas  kriteria.  Hasilnya  masing-masing  baris  dijumlahkan, kemudian hasilnya dengan masing-masing kriteria sebanyak λ1, λ2, λ3..... λn.
7.   Menghitung Consistensi Index (CI) dengan rumus: CI=( λ maks-n)/n-1 (1)
8.   Menghitung Rasio konsistensi, dengan rumus: CR = CI/RI
(2)
Jika  CR0.1,  maka  nilai  perbandingan  berpasangan  pada  matriks  kriteria  yang  diberikan  tidak  konsistensi. Sehingga  jika  tidak  konsistensi,  maka  pengisian  nilai-nilai  pada  matriks  berpasangan  pada  unsur  kriteria harus diulang.
9.   Hasil  akhir  berupa  prioritas  global  sebagai  nilai  yang  digunakan  oleh  pengambilan  keputusan  berdasarkan nilai yang tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian ini dilakukan di ponsel Mega Elektronik di Jalan Patimura No. C9 Pematangsiantar. Waktu penelitian dilaksanakan pada Semester Genap Tahun Ajaran 2018/2019.

## 3.1 Pengolahan Data
1) Algoritma AHP
Penulis  melakukan  penelitian  menggunakan  Algoritma  AHP  dengan  menggunakan Ms.  Excel  2010 yang ditampilkan  dalam  penelitian  ini  kedalam  bentuk  perhitungan.  Adapun  tahapan  pengolahan  Algoritma  AHP untuk menentukan produk smartphone.
a) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria
Hasil analisis preferensi  gabungan dari  30 responden dengan cara menghitung  rata-rata geometrik  untuk  setiap perbandingan berpasangan antar kriteria. Berikut adalah cara menghitung rata-rata geometrik :
G = √𝑥 1 . 𝑥 2 . 𝑥 3 … 𝑥 𝑛 𝑛
Elemen 𝑎 𝑖𝑗 = √𝑥 1 . 𝑥 2 . 𝑥 3 … 𝑥 30 30 sedangkan 𝑎 𝑖𝑗 = 1 𝑎 𝑖𝑗
Tabel 1. Matriks Perbandingan Semua Kriteria Harga Model Camera RAM Prosesor ROM Harga 𝑎 11 𝑎 12 𝑎 13 𝑎 14 𝑎 15 𝑎 16 Model 𝑎 21 𝑎 22 𝑎 23 𝑎 24 𝑎 25 𝑎 26
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Harga Model Camera RAM Prosesor ROM Camera 𝑎 31 𝑎 32 𝑎 33 𝑎 34 𝑎 35 𝑎 36 Memori 𝑎 41 𝑎 42 𝑎 43 𝑎 44 𝑎 45 𝑎 46 Prosesor 𝑎 54 𝑎 54 𝑎 54 𝑎 54 𝑎 55 𝑎 56
Matriks Perbandingan Berpasangan menggambarkan kontribusi atau pengaruh setiap komponen terhadap kriteria.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  penilaian  dari  pengambil  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan komponen. Berikut untuk Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria pada Tabel 2 :
Tabel 2. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria
Harga Model Kamera RAM Prosesor ROM Harga 1,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 Model 0,33 1,00 0,33 0,20 0,33 0,33 Kamera 0,33 3,00 1,00 0,33 0,33 0,33 RAM 0,33 5,00 3,00 1,00 1,00 1,00 Prosesor 0,33 3,00 3,00 1,00 1,00 1,00 ROM 0,33 3,00 3,00 1,00 1,00 1,00 Jumlah  (Σ) 2,67 18,00 13,33 6,53 6,67 6,67
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.2  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai  vektor  eigen dihasilkan dari rata-rata bobo relatif untuk setiap barisan. Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 2,67 = 0,375 , dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 6 Eigen Vector barisan pertama = 0,375+0,167+0,225+0,459+0,450+0,450 6 = 0,354, dan begitu seterusnya. Tabel 3. Matriks untuk Semua Kriteria Yang Di normalkan Harga Model Kamera Memori Prosesor ROM Eigen Vector Harga 0,375 0,167 0,225 0,459 0,450 0,450 0,354 Model 0,125 0,056 0,025 0,031 0,050 0,050 0,056 Kamera 0,125 0,167 0,075 0,051 0,050 0,050 0,086 RAM 0,125 0,278 0,225 0,153 0,150 0,150 0,180 Prosesor 0,125 0,167 0,225 0,153 0,150 0,150 0,162 ROM 0,125 0,167 0,225 0,153 0,150 0,150 0,162
Menghitung  nilai eigen  vector maksimum  ( 𝜆 maksimum  )  yang  di  dapat  dengan  menjumlahkan  hasil perkalian jumlah kolom dengan eigen vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (2,67 x 0,354) + (18,00 x 0,056) + (13,33 x 0,086) + (6,53 x 0,180) + (6,67 x 0,162) + (6,67 x 0,162) = 6,3887 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 6,3887−6 6−1 = 0,0777
Untuk n = 6 , R1 = 1,24 (tabel Saaty) maka :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0971 1,24 = 0,0627 < 0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada Tabel 4 menunjukkan bahwa : kriteria harga merupakan kriteria yang paling penting  dalam  menetukan  pemilihan  produk handphone dengan  nilai Eigen Vector sebesar  0,354.  Selanjutnya menghitung pembobotan Hirarki untuk masing-masing Kriteria terhadap Alternatif.
b) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Harga Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria Harga terhadap Alternatif pada Tabel 4 :
Tabel 4. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Harga
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 0,33 0,20 0,33 0,33 Oppo 3,00 1,00 0,33 1,00 0,33 Xiaomi 5,00 3,00 1,00 3,00 3,00 Vivo 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Realme 3,00 3,00 0,33 1,00 1,00
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Jumlah  (Σ) 15,00 8,33 2,20 6,33 5,67
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.4  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap barisan. Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 15,00 = 0,067 , dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛
5
Eigen Vector barisan pertama = 0,067+0,040+0,091+0,053+0,059 5 = 0,062 dan begitu seterusnya. Tabel 5. Matriks untuk Kriteria Harga yang dinormalkan Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,067 0,040 0,091 0,053 0,059 0,062 Oppo 0,200 0,120 0,152 0,158 0,059 0,138 Xiaomi 0,333 0,360 0,455 0,474 0,529 0,430 Vivo 0,200 0,120 0,152 0,158 0,176 0,161 Realme 0,200 0,360 0,152 0,158 0,176 0,209
Menghitung nilai Eigen Vector maksimum ( 𝜆 maksimum ) yang di dapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (15,00 x 0,062) + (8,33 x 0,138) + (2,20 x 0,430) + (6,33 x 0,161) + (5,67 x 0,209) = 5,1935 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,1935−5 5−1 = 0,0484 Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka : CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0484 1,12 = 0,0432 <0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
c) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Model/Bentuk
Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk  kriteria Model / Bentuk  terhadap Alternatif pada Tabel 6:
Tabel 6. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Model/Bentuk Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 3,00 3,00 3,00 0,50 Oppo 0,33 1,00 3,00 1,00 0,33 Xiaomi 0,33 0,33 1,00 0,33 0,33 Vivo 0,33 1,00 3,00 1,00 0,33 Realme 2,00 3,00 3,00 3,00 1,00 Jumlah  (Σ) 4,00 8,33 13,00 8,33 2,50
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.6  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobo relatif untuk setiap barisan.
Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 4,00 = 0,250, dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 5 Eigen Vector barisan pertama = 0,250+0,360+0,231+0,360+0,200
5 = 0,280 dan begitu seterusnya. Tabel 7. Matriks untuk Kriteria Model/Bentuk yang dinormalkan Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,250 0,360 0,231 0,360 0,200 0,280 Oppo 0,083 0,120 0,231 0,120 0,133 0,137 Xiaomi 0,083 0,040 0,077 0,040 0,133 0,075 Vivo 0,083 0,120 0,231 0,120 0,133 0,137
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Realme 0,500 0,360 0,231 0,360 0,400 0,370
Menghitung nilai Eigen Vector maksimum ( 𝜆 maksimum ) yang di dapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (4,00 x 0,280) + (8,33 x 0,137) + (13,00 x 0,075) + (8,33 x 0,137) + (2,50 x 0,370) = 5,2590 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,2590−5 5−1 = 0,0648 Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka : CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0648 1,12 = 0,0578 <0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. d) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Kamera
Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria Kamera terhadap Alternatif pada Tabel 8 :
Tabel 8. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Kamera
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 0,33 0,33 0,20 0,33 Oppo 3,00 1,00 1,00 0,33 1,00 Xiaomi 3,00 1,00 1,00 0,33 1,00 Vivo 5,00 3,00 3,00 1,00 1,00 Realme 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 Jumlah  (Σ) 15,00 6,33 6,33 2,87 4,33
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.8  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap barisan.
Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 15,00 = 0,067 dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 5 Eigen Vector barisan pertama = 0,067+0,053+0,053+0,070+0,077
5 = 0,064 dan begitu seterusnya. Tabel 9. Matriks untuk Kriteria Kamera yang dinormalkan Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,067 0,053 0,053 0,070 0,077 0,064 Oppo 0,200 0,158 0,158 0,116 0,231 0,173 Xiaomi 0,200 0,158 0,158 0,116 0,231 0,173 Vivo 0,333 0,474 0,474 0,349 0,231 0,372 Realme 0,200 0,158 0,158 0,349 0,231 0,219
Menghitung  nilai Eigen Vector maksimum  ( 𝜆 maksimum  )  yang  di  dapat  dengan  menjumlahkan  hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (15,00 x 0,064) + (6,33 x 0,174) + (6,33 x 0,173) + (2,87 x 0,372) + (4,33 x 0,219) = 5,1371 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,1371−5 5−1 = 0,0343 Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka : CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0343 1,12 = 0,0306 <0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
e) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria RAM Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria RAM terhadap Alternatif pada berikut
Tabel 10. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria RAM
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 0,33 0,20 0,33 0,33 Oppo 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Xiaomi 5,00 3,00 1,00 3,00 3,00 Vivo 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Realme 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Jumlah  (Σ) 15,00 6,33 2,20 6,33 6,33
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.10  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap barisan.
Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 15,00 = 0,067 dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛
5
Eigen Vector barisan pertama = 0,067+0,053+0,091+0,053+0,053
5 = 0,063 dan begitu seterusnya. Tabel 11. Matriks untuk Kriteria Memori yang dinormalkan Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,067 0,053 0,091 0,053 0,053 0,063 Oppo 0,200 0,158 0,152 0,158 0,158 0,165 Xiaomi 0,333 0,474 0,455 0,474 0,474 0,442 Vivo 0,200 0,158 0,152 0,158 0,158 0,165 Realme 0,200 0,158 0,152 0,158 0,158 0,165
Menghitung nilai Eigen Vector maksimum ( 𝜆 maksimum ) yang di dapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (15,00 x 0,063) + (6,33 x 0,165) + (2,20 x 0,442) + (6,33 x 0,165) + (6,33 x 0,165) = 5,0420 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,0420−5 5−1 = 0,0105 Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0105 1,12 = 0,0094 <0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. f) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Prosesor Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria prosesor terhadap Alternatif pada Tabel 12 :
Tabel 12. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Prosesor
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 0,33 0,33 0,33 0,33 Oppo 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Xiaomi 3,00 3,00 1,00 3,00 3,00 Vivo 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Realme 3,00 1,00 0,33 1,00 1,00 Jumlah  (Σ) 13,00 6,33 2,33 6,33 6,33
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.12  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap barisan.
Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 13,00 = 0,077 dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 5 Eigen Vector barisan pertama = 0,077+0,053+0,143+0,053+0,053 5 = 0,076 dan begitu seterusnya.
Tabel 13. Matriks untuk Kriteria Prosesor yang dinormalkan
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,077 0,053 0,143 0,053 0,053 0,076 Oppo 0,231 0,158 0,143 0,158 0,158 0,169 Xiaomi 0,231 0,474 0,429 0,474 0,474 0,416 Vivo 0,231 0,158 0,143 0,158 0,158 0,169 Realme 0,231 0,158 0,143 0,158 0,158 0,169
Menghitung  nilai Eigen Vector maksimum  ( 𝜆 maksimum  )  yang  di  dapat  dengan  menjumlahkan  hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (13,00 x 0,076) + (6,33 x 0,169 + (2,33 x 0,416) +
(6,33 x 0,169) + (6,33 x 0,169) = 5,1513 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,1513−5 5−1 = 0,0378 Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka : CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0378 1,12 = 0,0338 <0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
g) Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria ROM
Berikut untuk matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria ROM terhadap Alternatif pada berikut
Tabel 14. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria ROM
Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Samsung 1,00 0,33 0,33 0,33 0,33 Oppo 3,00 1,00 1,00 3,00 3,00 Xiaomi 3,00 1,00 1,00 3,00 3,00 Vivo 3,00 0,33 0,33 1,00 1,00 Realme 3,00 0,33 0,33 1,00 1,00 Jumlah  (Σ) 13,00 3,00 3,00 8,33 8,33
Selanjutnya  menormalkan  matriks  dengan  membagi  nilai  masing-masing  sel  pada  Tabel  4.14  dengan jumlah  masing-masing  kolomnya.  Maka,  akan  di  peroleh  bobot  relatif  yang  di  normalkan.  Nilai Eigen Vector dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap barisan.
Dengan perhitungan sebagai berikut :
Nilai elemen = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝑠𝑒𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Untuk elemen 𝑎 11 = 1 13,00 = 0,077 dan begitu seterusnya.
Eigen Vector = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠𝑎𝑛 5 Eigen Vector barisan pertama = 0,077+0,053+0,143+0,053+0,053
5 = 0,076 dan begitu seterusnya. Tabel 15. Matriks untuk Kriteria Prosesor yang dinormalkan Samsung Oppo Xiaomi Vivo Realme Eigen Vector Samsung 0,077 0,111 0,111 0,040 0,040 0,076 Oppo 0,231 0,333 0,333 0,360 0,360 0,323 Xiaomi 0,231 0,333 0,333 0,360 0,360 0,323 Vivo 0,231 0,111 0,111 0,120 0,120 0,139 Realme 0,231 0,111 0,111 0,120 0,120 0,139
Menghitung nilai Eigen Vector maksimum ( 𝜆 maksimum ) yang di dapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan Eigen Vector 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = (13,00 x 0,076) + (3,00 x 0,323 + (3,00 x 0,323) + (8,33 x 0,139) + (8,33 x 0,139) = 5,2010 Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi yang diperoleh:
C1 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥−𝑛 n−1 = 5,2010−5 5−1 = 0,0503
Untuk n = 5 , R1 = 1,12 (tabel Saaty) maka : CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0503 1,12 = 0,0449 < 0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
h) Sintesa Perankingan
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
Untuk  mendapatkan  hasil  dan  perankingan  diambil  baris  diambil  dari  setiap  nilai Eigen Vector yang  telah diperoleh. Kemudian nilai Eigen Vector kriteria dikalikan dengan Eigen Vector alternatif terhadap kriteria seperti pada tabel 6 dan 17 berikut:
Tabel 16. Eigen Vector Kriteria Eigen Vector Harga 0,354 Model/Bentuk 0,056 Kamera 0,086 RAM 0,180 Prosesor 0,162 ROM 0,162 Tabel 17. Eigen Vector Alternatif terhadap Kriteria Harga Model/Bentuk Kamera RAM Prosesor ROM Samsung 0,062 0,280 0,064 0,063 0,076 0,076 Oppo 0,138 0,137 0,173 0,165 0,169 0,323 Xiaomi 0,430 0,075 0,173 0,442 0,416 0,323 Vivo 0,161 0,137 0,372 0,165 0,169 0,139 Realme 0,209 0,370 0,219 0,165 0,169 0,139
Samsung = (0,354 x 0,062) + (0,056 x 0,280) + (0,086 x 0,064) + (0,180 x 0,063) + (0,162 x 0,076) + (0,162 x 0,076)  = 0,079 Oppo  =  (0,354  x  0,138)  +  (0,056  x  0,137)  +  (0,086  x  0,173)  +  (0,180  x  0,165)  +  (0,162  x  0,169)  +  (0,162  x 0,323)  = 0,181 Xiaomi = (0,354 x 0,430) + (0,056 x 0,075) + (0,086 x 0,173) + (0,180 x 0,442) + (0,162 x 0,416) + (0,162 x 0,323)  = 0,371 Vivo  =  (0,354  x  0,161)  +  (0,056  x  0,137)  +  (0,086  x  0,372)  +  (0,180  x  0,165)  +  (0,162  x  0,169)  +  (0,162  x
0,139)  = 0,176 Realme  = (0,354 x 0,209) + (0,056 x 0,370) + (0,086 x 0,219) + (0,180 x 0,165) + (0,162 x 0,169) + (0,162 x 0,139)  = 0,193 Sehingga diperoleh:
Tabel 18. Nilai Akhir Nilai Akhir Samsung 0,079 Oppo 0,181 Xiaomi 0,371 Vivo 0,176 Realme 0,193
Berdasarkan tabel 18 yang diperoleh maka dapat dilihat hasil perangkingan  dari nilai akhir pada tabel 19 berikut:
Tabel 19. Perankingan Nilai Akhir Perankingan Samsung 0,079 5 Oppo 0,181 3 Xiaomi 0,371 1 Vivo 0,176 4 Realme 0,193 2
Dari  tabel  19  dapat  dilihat  bahwa  nilai  tertinggi  diperoleh Handphone Xiaomi  dengan  nilai  akhir  3,71. Artinya Algoritma AHP memberikan rekomendasi produk Handphone Xiaomi.

## 3.2 Hasil Pengujian
Pada  tahapan  ini  penulis  menguraikan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  yang  berisikan  tampilan  eksekusi atau  implementasi  dari  sistem.  Algoritma  AHP  yang  dilakukan  penulis  digunakan  untuk  menentukan  produk smartphone  menggunakan  program Website . Website yang  digunakan  menggunakan  pemrograman PHP dan database MySQL .  Algoritma  yang  digunakan  untuk  membantu  calon  pembeli  ketika  membeli  produk
Volume 2, Nomor 2, Januari 2021 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i2.2769
smarphone.  Proses  seleksi  lainnya  dilakukan  sampai  semua  perbandingan  berpasangan  dinilai.  Sehingga menampilkan hasil dari seleksi Algoritma AHP dari sistem pada gambar berikut :
Gambar 1. Hasil Seleksi (Perankingan)
Hasil  yang  diberikan  oleh  sistem  Algoritma  AHP  menghasilkan  nilai  tertinggi  pada  Alternatif  Xiaomi dengan nilai akhir 0,371, tertinggi kedua pada Alternatif  Realme dengan nilai akhir 0,193. Dan tertinggi ketiga pada  Alternatif  Oppo  dengan  nilai  akhir  0,181.  Artinya  Hasil  dari  proses  yang  dilakukan  penulis  dan  sistem Algoritma  AHP  adalah  sesuai  dan  sama  dari  proses  yang  dilakukan.  Kesamaan  hasil  yang  dilakukan  dapat dijadikan salah satu solusi pemecahan dari permasalahan yang diteliti.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembahasan,  kriteria  tertinggi  dalam  pemilihan  produk  handphone  adalah kriteria Harga sebesar 0,398 dan diikuti dengan kriteria Memori sebesar 0,225, kriteria Prosesor 0,198, Kriteria Kamera  0,115,  dan  kriteria  Model/bentuk  sebesar  0,067.  Berdasarkan  hasil  pengujian  dengan  berbasis  website dalam penelitian ini diperoleh smartphone terbaik adalah Alternatif Xiaomi dengan nilai akhir 0,377.

## REFERENCES
[1] S.  R.  Ningsih,  I.  S.  Damanik,  I.  Gunawan,  and  W.  Saputra,  “ELECTRE  DALAM  MENENTUKAN  PENERIMA PROGRAM INDONESIA PINTAR ( PIP ) MELALUI KARTU INDONESIA PINTAR ( KIP ) ( STUDI KASUS : SD SWASTA AL – WASHLIYAH MOHO KABUPATEN SIMALUNGUN ),” vol. I, pp. 264–275, 2017.
[2] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[3] D.  A.  Q.  D.  Putri,  B.  Mulyawan,  and  T.  Sutrisno,  “Sistem  Rekomendasi  Travel  Umrah  Di  Jakarta  Berbasis  Web Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process Dan  Simple Additive  Weighting,” Comput.  J.  Comput.  Sci.  Inf.  Syst. , vol. 3, no. 2, pp. 170–176, 2019.
[4] D. Wira, T. Putra, and M. Epriyano, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SEPEDA MOTOR JENIS SPORT 150CC BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCY PROCESS ( AHP ),” J. TEKNOIF , vol. 5, no. 2, pp. 16–24, 2017.
[5] G. P. Sanyoto, R. I. Handayani, and E. Widanengsih, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP UNTUK  KEBUTUHAN  OPERASIONAL  DENGAN  METODE  AHP  (STUDI  KASUS:  DIREKTORAT PEMBINAAN KURSUS DAN PELATIHAN KEMDIKBUD),” J.  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  167–174, 2017.
[6] I.  Mawaddah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Faktor-Faktor  Penyebab  Keterlambatan  Audit  Pada  Perusahaan Menerapkan Metode AHP (Studi Kasus: Kantor Akuntan Publik),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 2, pp. 91– 98, 2020.
[7] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[8] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE  ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.