## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA
Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
80 - 90
91 - 98
99 - 110 111 - 118 119 - 130 131 - 139 140 - 148 149 - 159 Implementasi Metode Untuk Pengambilan  Keputusan Analitychal Hierarchy Process
Penilaian Murid Berprestasi (Studi Kasus SMP Islam Kebumen) Dita Novita Sari, Lailaturrohmah, Ahmad Khumaidi , Siti Mukodimah, Trisnawati
management software technology data system software database system Darmajaya Street View
Virtual Reality Menggunakan Teknologi Triowali Rosandi, Lia Rosmalia, M. Yajid Alfian Sistem Informasi Berbasis Web Pada SMK Darul Huda Campang Raya Sukabumi Try Out Bandar Lampung
Deni Impantri, Halimah
Sistem Informasi Catatan Pelanggaran Berbasis Android (Studi Kasus : MTS Nurul Huda Madukoro) Ferly Ardhy, Rustam
Monitoring dan Evaluasi Tata Kelola Pelayanan Siswa Bimbel No Name Menggunakan Metode Cobit 4.1 Rini Nurlistiani , Kintan Imanita, Neni Purwati, Indera

## Sistem Informasi Keuangan Desa Pada Desa Tanjung Baru
Kurniasih, Satria Novari, Dian Sri Agustina
Prediksi Kelulusan dan Putus Studi Mahasiswa dengan Pendekatan Bertingkat Pada Perguruan Tinggi

## Hermanto
Rencana Strategik Sistem Informasi dan Teknologi Informasi Akademik  (Studi Kasus : Akademik Teknologi Pringsewu)
Alfian Nuziar, Abdi Darmawan

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr. Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data (SIMADA) Volume 3 Nomor 2 bulan  Oktober  2020  dapat  diterbitkan  sesuai  dengan  Periode  yang  telah  di tetapkan.
Jurnal Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data (SIMADA) merupakan Jurnal yang  diterbitkan  oleh  Jurusan  Sistem  Informasi  Institut  Informatika  dan  Bisnis (IIB)  Darmajaya.  Penerbitan  jurnal  ini  sebagai  wadah  informasi  berupa  hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi  online  dari  Jurnal  tersebut  dapat dilihat  di  jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada semua  pihak  yang  telah  memberikan  kontribusi  dalam  volume  jurnal  ini.  Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk kembali mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnl ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan kontribusi  dan  sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat    dalam  menjawab tantangan yang dihadapi khususnya bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Bandar Lampung, 13 Oktober 2020 Redaksi Jurnal Simada

## IMPLEMENTASI METODE ANALITYCHAL HIERACHY PROCESS UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN PENILAIAN MURID BERPRESTASI (STUDI KASUS SMP ISLAM KEBUMEN)
Dita Novita Sari 1 , Lailaturrohmah 2 , Ahmad Khumaidi 3 , Siti Mukodimah 4 , Trisnawati 5 1,2,3,4,5 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Pringsewu, Lampung
2 lailaturrohmahlova@gmail.com, 3 ahmad.khumaidi531@gmail.com

## Abstract
Decision making at a school institution is very important. The principal should make a decision based on long-term calculations and thinking so that the decision to determine the academic achievement of students to be taken is not wrong. In Kebumen Islamic Middle School there are still problems in making student learning reports, to determine students  who  excel  are  only  determined  using  report  cards,  there  is  no  optimal  use  of  student  learning  outcomes assessment report data, there are still difficulties in knowing the achievements of student learning activities. Using the Analytical Method Hierarchy Process can make it easier for teachers to determine student academic achievement precisely and quickly. The results of testing of the system developed using the Analytical Technical Hierachy Process model can be concluded that the system has been running properly, so that this system can be used to help the school in  carrying  out  the  selection  of  outstanding  students.  Student  Decision  Making  System  Achievement  in  Kebumen Islamic Middle School uses the Analytical Method Hierarchy Process, this method uses 7 criterion factors namely the average value of report cards, minimum value, total value, attendance, personality, memorization of the Qur'an, and the charter achievement. From the results of the calculation of priorities can be generated ranking of the ranks of the seven high-achieving student candidates ranked first with a priority value of 6.6416 fulfilled by candidate 1
Keywords: Schools; Achievements; Decision Support Systems; Analitychal Hierachy Process

## 1. PENDAHULUAN
Penentuan siswa dengan menggunakan tiga kriteria dapat menimbulkan berbagai alternative pilihan dengan nilai- nilai yang berbeda, sehingga dibutuhkan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentikan keputusan yang diambil. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagin dari system informasi berbasis komputer, termasuk system berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  sebuah  perusahaan.  SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai dari mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, dan menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan  keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternative.  System  pendukung  keputusan  ini  membantu melakukan penilaian setiap siswa, melakukan perubahan kriteria, dan perubahan nilai bobot. Hal ini berguna untuk memudahkan  pengambilan  keputusan  yang  berkaitan  dengan  masalah  penentuan  siswa  berprestasi,  sehingga  akan didapatkan siapa siswa yang paling layak diberi penghargaan karena prestasinya (R. Wijaya, et al, 2015).
Beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  sebelumnya  dan  menjadi  referensi  penelitian  ini      adalah  : Penelitian dari Amelia Nur Fitriana, Harliana, Handaru (2015) melakukan penelitian Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan prestasi Akademik siswa dengan metode TOPSIS dengan 6 kriteria yaitu (1) hafalan  Al-qur’an, (2)  nilai  rata-rata  raport,  (3)  absensi,  (4)  nilai  minimal,  (5)  total  nilai,  dan  (6)  piagam  prestasi  didapatkan  Wildan menempati urutan pertama siswa berprestasi  dengan nilai preferensi 0.66. ratna menemppati urutan kedua, dengan nilai preferensi 0,64. Sinta menempati urutan ketiga, dengan nilai preferensi 0,55. Rini diurutan keempat dengan nilai
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
preferensi  relative  0,50.  Faizal  di  urutan  kelima  dengan  nilai  preferensi  relative  0,38.  Sadriyah  di  urutan  keenam dengan nilai preferensi relatifnya 0,0. (A. N. Fitriana, Harliana, dan Handaru., 2015).
Secara umum kualitas siswa berprestasi dapat kita lihat dari beberapa kriteria diantaranya: (1) nilai rata-rata raport (2) nilai minimal (3) total nilai (4) kehadiran, (5) kepribadian, (6) hafalan al-qur’an, serta (7) piagam prestasi. Pada penelitian  ini  penulis  mencoba  menerapkan  metode Analitychal  Hearachy  Prosses (AHP)  untuk  menetukan  siswa berprestasi.[3] Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini yaitu Analitychal Hierarchy Process (AHP),  metode  ini  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  penyelesaian  sistem  pendukung  keputusan  . Analitychal Hierarchy Process (AHP) memberikan kemudahan dengan memberikan kriteria majemuk dengan suatu kerangka  berfikir  yang  konferhensif  pertimbangan  proses  hierarki  yang  kemudian  dilakukan  perhitangan  bobot dengan  masing-masing criteria dalam  menentukan kelayakan pemilihan siswa berprestasi yang akan  menghasilkan laporan  prioritas  siswa  berprestasi.  Untuk  itu  perlu  diadakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat menghitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan keputusan.
Peneitian ini bertujuan untuk menyelesaikan sebuah sistem yang mampu memudahkan dalam menyeleksi antara siswa  yang  berprestasi  dan  siswa  yang  kurang  berprestasi.  Sedangkan  manfaatnya  ialah  membantu  pihak  sekolah maupun pihak guru  untuk dapat menyeleksi antara siswa  yang berprestasi dan siswa  yang kurang berprestasi serta menjadikan sebuah acuan bagi siswa yang kurang berprestasi agar termotifasi untuk giat belajar agar bisa menstarakan dengan siswa yang berprestasi.

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sebuah system berbasis computer yang membantu dalam proses pengambilan keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  system  informasi  berbasis  komputer  yang  adaptif,  interaktif, fleksibel,  yang  secara  khusus  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  dari  permasalahan  manajemen  yang  tidak terstruktur untuk meningkatkan kualitas pengambilan keputusan. Dengan demikian dapat ditarik definisi tentang spk yaitu  sebuah  system  berbasis  computer  yang  adaptif,  fleksibel,  dan  interaktif  yang  digunakan  untuk  memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur sehingga meningkatkan nilai keputusan yang diambil (M. Muslihudin dan Sutini., 2016), (B. E. Turban., J. E. Aronson., DAN T. Liang., 2005), (E. Turban., R. Sharda, dan D. Delen., 2007), (E. Turban, J. E. Aronson, dan T.-P. Liang., 2007).

## 2.2. Definisi Siswa
Siswa adalah anggota masyarakat yang berusaha mengembangkan potensi diri melalui proses pembelajaran pada jalur pendidikan baik pendidikan formal maupun pendidikan nonformal, pada jenjang pendidikan dan jenis pendidikan tertentu. Siswa atau siswi merupakan istilah bagi peserta didik pada jenjang pendidikan dasar dan menengah.

## 2.3. Prestasi
Istilah prestasi berasal dari bahasa Belanda yaitu prestatie, kemudian dalam bahasa Indonesia menjadi prestasi yang berarti hasil usaha. W.S Winkel (2004: 162) mengemukakan bahwa Prestasi belajar adalah suatu bukti keberhasilan belajar atau kemampuan seseorang siswa dalam melakukan kegiatan belajarnya sesuai bobot yang dicapai. Sejalan dengan pendapat tersebut Nana Sudjana (2006: 3) mengemukakan bahwa Prestasi belajar merupakan hasil  Belajar yang  dicapai  oleh  siswa  dengan  kriteriakriteria  tertentu.  Sementara  Nasution  S.  (2000:  162)  berpendapat  bahwa
Prestasi  belajar  adalah  kesempurnaan  yang  dicapai  seseorang  dalam  berfikir,  merasa  dan  berbuat.  Prestasi  belajar dikata  kan  sempurna  apabila  memenuhi  tiga  aspek  yakni:  kognitif,  afektif,  dan  psikomotor,  sebaliknya  dikatakan prestasi belajar kurang memuaskan jika seorang belum mampu memenuhi target ketiga kriteria tersebut (S. Kosasi. 2018), (Basri, 2017).
Prestasi  adalah  hasil  yang  dicapai.  Prestasi  adalah  penguasaan  pengetahuan/keterampilan  yang  dikembangkan melalui mata pelajaran, ditunjukkan dengan nilai tes (KBBI, 2008:895). Prestasi adalah hasil dari suatu kegiatan yang telah dikerjakan, diciptakan, baik secara individual maupun kelompok. Prestasi tidak akan pernah dihasilkan tanpa suatu usaha baik berupa pengetahuan maupun berupa keterampilan (Qohar, 2000), (R. Wijaya et al, 2015).
Siswa  berprestasi  adalah  siswa  yang  berhasil  mencapai  prestasi  tinggi,  baik  akademik  maupun  non  akademik, mampu  berkomunikasi  dengan  Bahasa  Indonesia  dan  bahasa  inggris,  bersikap  positif  serta  berjiwa  Pancasila. (Fitriyani, 2016).

## 2.5 Fuzzy Multiple Attribut Decission Making
Fuzzy Multiple Attribute Decision Making adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu (R. Wati., A. S. Winanda., H. Margahana, dan E. Dwiyani, 2020), (G. Muhammad  Junaidi.,  Fiqih  Satria,  2020).  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa  faktor  dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM antara lain:
1. Simple Additive Weighting Method (SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
4. Analytic Hierarchy Process (AHP) (Norlaila dan D. P. M. 2014 ), (S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan Retanto Wardoyo., 2013), (S. Y. Irianto dan Fitria., 2016), (S. W. Satria Abadi., 2016)
3. METODOLOGI
3.1. Konsep dan Teori Analytic Hierarchy Process
Metode Analytic  Hierarchy  Process merupakan  teori  umum  mengenai  pengukuran  (T.  L.  Saaty,  1980).  Empat macam skala pengukuran yang biasanya digunakan secara berurutan adalah skala nominal, ordinal, interval dan rasio (M.  M.  Andino  Maseleno,  K.  Shankar,  Miftachul  Huda,  Marini  Othman,  Prayugo  Khoir.,  2019),  (S.  Abadi et  al. , 2018).  Skala  yang  lebih  tinggi  dapat  dikategorikan  menjadi  skala  yang  lebih  rendah,  namun  tidak  sebaliknya. Pendapatan per bulan yang berskala rasio dapat dikategorikan menjadi tingkat pendapatan yang berskala ordinal atau kategori  (tinggi,  menengah,  rendah)  yang  berskala  nominal.  Sebaliknya  jika  pada  saat  dilakukan  pengukuran  data yang diperoleh adalah kategori atau ordinal, data yang berskala lebih tinggi tidak dapat diperoleh.  Prosedur dalam menggunakan metode Analytic Hierarchy Process terdiri dari beberapa tahap yaitu :
1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi Penyusunan hirarki yaitu dengan menentukan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara
keseluruhan  pada  level  teratas.  Level  berikutnya  terdiri  dari  kriteria-kriteria  untuk  menilai  atau mempertimbangkan alternatif-alternatif yang ada dan menentukan alternatif-alternatif tersebut.  Setiap kriteria dapat memiliki subkriteria dibawahnya dan setiap kriteria dapat memiliki nilai intensitas masing-masing.
2. Menentukan prioritas elemen dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Membuat perbandingan berpasangan Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang di berikan. Untuk perbandingan berpasangan digunakan bentuk matriks. Matriks bersifat sederhana, berkedudukan kuat yang  menawarkan  kerangka  untuk  memeriksa  konsistensi,  memperoleh  informasi  tambahan  dengan membuat semua perbandingan yang mungkin dan menganalisis kepekaan prioritas secara keseluruhan untuk merubah  pertimbangan.  Untuk  memulai  proses  perbandingan  berpasangan,  dimulai  dari  level  paling  atas hirarki untuk memilih kriteria, misalnya C, kemudian dari level dibawahnya diambil elemen-elemen yang akan dibandingkan,  misal A1, A2, A3, A4, A5, maka susunan elemen-elemen pada sebuah  matrik seperti tabel 1.
Tabel 1. Matrik Perbandingan Berpasangan C A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 A2 1 A3 1 A4 1 A5 1
b. Mengisi matrik perbandingan berpasangan,
Untuk  mengisi  matrik  perbandingan  berpasangan  yaitu  dengan  menggunakan  bilangan  untuk merepresentasikan  kepentingan  relatif  dari  satu  elemen  terhadap  elemen  lainnya  yang  dimaksud  dalam bentuk  skala  dari  1  sampai  dengan  9.  Skala  ini  mendefinisikan  dan  menjelaskan  nilai  1  sampai  9  untuk pertimbangan dalam perbandingan berpasangan elemen pada setiap level hirarki terhadap suatu kreteria di level yang lebih tinggi. Apabila suatu elemen dalam matrik dan dibandingkan dengan dirinya sendiri, maka diberi nilai 1. Jika i dibanding j mendapatkan nilai tertentu, maka j dibanding i merupakan kebalikkannya. Pada tabel 2 memberikan definisi dan penjelasan skala kuantitatif 1 sampai dengan 9 untuk menilai tingkat epentingan suatu elemen dengan elemen lainnya.
Tabel 2. Skala Kuantitatif dalam Sistem Pendukung Keputusan Intensitas Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Kedua elemen sama Pentingnya Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainya Pengalaman dan penilaian sedikit menyongkong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyongkong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainnya Satu elemen yang kuat di sokong dan dominan  terlihat dalam praktek 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan 2,3,4,6 Nilai-nilai antara 2 nilai pertimbangan yang berdekatan Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara 2 pilihan Kebalikan Jika aktifitas I mendapat satu angka dibanding aktifitas J, maka J mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan I
c. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  di  sintesis  untuk  memperoleh  keseluruhan prioritas dengan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap matriks dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
d. Mengukur konsistensi
Dalam pembuat keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada, karena kita tidak ingin keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Karena dengan konsistensi yang rendah, pertimbangan akan tampak sebagai sesuatu yang acak dan tidak akurat. Konsistensi penting untuk mendapatkan hasil  yang  valid  dalam  dunia  nyata.  AHP  mengukur  konsistensi  pertimbangan  dengan  rasio  konsistensi (consistency ratio). Nilai Konsistensi rasio harus kurang dari 5% untuk matriks 3x3, 9% untuk matriks 4x4 dan 10% untuk matriks yang lebih besar. Jika lebih dari rasio dari batas tersebut maka nilai perbandingan matriks di lakukan kembali. Langkah-langkah menghitung nilai rasio konsistensi yaitu:
1. Mengkalikan  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
2. Menjumlahkan setiap baris.
3. Hasil dari penjumlahan baris dibagikan dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
4. Membagi hasil diatas dengan banyak elemen yang ada, hasilnya disebut eigen value (λmax).
5. Menghitung indeks konsistensi (consistency index) dengan rumus: CI = (λmax-n)/n
Dimana CI : Consistensi Index Λmax : Eigen Value n : Banyak elemen
6. Menghitung konsistensi ratio (CR) dengan rumus: CR=CI/RC
Dimana:  CR:  Consistency Ratio
CI: Consistency Index RC: Random Consistency
Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Matriks random dengan skala penilaian 1 sampai 9 beserta kebalikkannya sebagai random consistency (RC). Berdasarkan perhitungan saat dengan menggunakan 500 sampel, jika pertimbangan memilih secara acak dari skala 1/9, 1/8, … , 1, 2, … , 9 akan diperoleh rata-rata konsistensi untuk matriks yang berbeda seperti pada Tabel 3.
Tabel 3 . Nilai rata-rata konsistensi Ukuran matriks  Konsitensi acak (Random Consistency) 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1.32 8 1,41 9 1,45 10 1,49

## 3.2. Kriteria Penilaian dan Nilai Bobot Kriteria
Untuk menentukan siswa berprestasi dengan metode Analitychal Hierarchy Prosses, Menentukan  kriteria-kriteria yang akan  dijadikan  acuan  dalam   pengambilan  keputusan, berikut tabelnya:
Tabel 4. Kode dan Ketentuan Kriteria Kode Kriteria Ketentuan Kriteria C1 Nilai rata-rata raport C2 Nilai minimal C3 Total nilai C4 Kehadiran C5 Kepribadian C6 Hafalan Al-qur’an C7 Piagam prestasi
Berikut table bobot nilai untuk setiap kriteria berdasarkan tingkat kepentinganya dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini:
Tabel 5. Bobot Nilai No Bobot Nilai 1 Nilai rata-rata raport 20 2 Nilai minimal 10 3 Total nilai 20 4 Kehadiran 15 5 Kepribadian 10 6 Hafalan Al-qur’an 15 7 Piagam prestasi 10 Total 100

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1   Uji Manual
Sistem pendukung keputusan pemilihan siswa berprestasi pada SMP Islam Kebumen menggunakan 7 kriteria yaitu: nilai  rata-rata  raport,  nilai  minimal,  total  nilai,  kehadiran,  kepribadian,  hafalan  al-qur’an,  serta  piagam  prestasi. Langkah-langkah dalam metode AHP yaitu:
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hirarki yang yang diawali dengan tujuan umum, kriteria yang dinilai dan alternatif atau calon siswa berprestasi

## Gambar 1. Hirarki Seleksi Siswa Berprestasi
Setelah  dilakukan  Setelah  pembuatan  struktur  Hirarki  AHP,  selanjutnya  Tahap  pembuatan  aplikasi  ini  adalah menghitung  pembobotan  alternatif  yang  dilakukan  dengan  cara  menyusun  matriks  berpasangan  untuk  alternatif- alternatif bagi setiap kriteria.
1. Pembobotan  alternatif  untuk  kriteria  Prestasi  Masukkan  data  nama-nama  calon  siswa  berprestasi  yang direkomendasikan dalam bentuk matriks berpasangan
Table 6. Matrik Perbandingan Berpasangan
PRESTASI C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 CALON 1 1/1 2 3 4 5 6 7 CALON 2 ½ 1/1 2 3 4 5 6 CALON 3 1/3 2/3 1/1 2 3 4 5 CALON 4 ¼ 2/4 3/4 1/1 2 3 4 CALON 5 1/5 2/5 3/5 4/5 1/1 2 3 CALON 6 1/6 2/6 3/6 4/6 5/6 1/1 2 CALON 7 1/7 2/7 3/7 4/7 5/7 6/7 1/1
*C = Calon
Data Matriks di atas dirubah dari bentuk fraksi kedalam bentuk decimal.
Tabel 7. Hasil Perbandingan Berpasangan Pembobotan Alternative untuk Criteria Nilai Rata-rata Raport Sementara
Niilai rata 2 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C 1 1 2 3 4 5 6 7 C 2 0,5 1 2 3 4 5 6 C 3 0,33 0.67 1 2 3 4 5 C 4 0,25 0,5 0,75 1 2 3 4 C 5 0,2 0,4 0,6 0,8 1 2 3 C 6 0,17 0,33 0,5 0,67 0,83 1 2 C 7 0,14 0,28 0,42 0,57 0,71 0,85 1 ⅀ Bobot 2,59 5,18 8,27 12,04 16,54 21,85 28
*C= Calon
Setelah menentukan jumlah nilai/bobot sementara, maka masing-masing sel diatas dibagi dengan jumlah kolom masing-masing, sebagai contoh untuk mengisi kolom kedua baris kedua adalah   (C 1 : ∑ bobot C1) →(1,00 : 2,59) =0,3861004  (gunakan cara yang sama untuk mengisi kolom yang lain) sehingga diperoleh hasil seperti yang ada di tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perbandingan Berpasangan Pembobotan Alternatif Untuk Kriteria Nilai Rata-Rata Raport
Nilai rata 2 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Total C1 0,3861 0,3861 0,3627 0,3322 0,3022 0,2745 0,25 19,916 C2 0,1930 0,1930 0,2418 0,2491 0,2418 0,2288 0,2142 16,209 C3 0,1274 0,1293 0,1209 0,1661 0,1813 0,1830 0,1785 10,863 C4 0,0965 0,0965 0,0906 0,0830 0,1209 0,1372 0,1428 0,7675 C5 0,0772 0,0772 0.0725 0,6644 0,0604 0,0915 0,1071 11,505 C6 0,0656 0,0637 0,0604 0,0556 0,0501 0,0457 0,0714 0,4125 C7 0,0540 0,0540 0,0507 0,0473 0,0429 0,0389 0,0357 0,3235
*C= Calon
Setelah diketahui hasil jumlah tiap baris, maka hitung nilai prioritas alternatif untuk kriteria nilai rata-rata dengan rumus Jumlah hasil perbandingan dibagi dengan bnyaknya calon. Contoh untuk mengisi Prioritas Kriteria Calon 1 adalah (∑ hasil perbandingan : ∑ calon) → ( 1,9916/7) = 0,2845 (gunakan cara yang sama untuk mengisi kolom yang lain) sehingga diperoleh hasil seperti yang ada di tabel 10.
Tabel 9. Hasil Prioritas Kriteria Siswa Berprestasi Berdasarkan  Nilai Rata-Rata
Prestasi Prioritas criteria Ranking Calon 1 0,2845 I Calon 2 0,2315 II Calon 3 0,1551 IV Calon 4 0,1096 V Calon 5 0,1643 III Calon 6 0,0589 VI Calon 7 0,0462 VII
Setelah  semua  data  kriteria  di  nilaikan  prioritas  alternatif  maka  di  perolah  hasil  nilai  prioritas  gabungan sementara. Dari hasil pembobotan alternatif dari tiap kriteria di atas, maka dapat dibuat sebuah tabel prioritas Global
sementara  yang  memuat  semua  data  prioritas  alternatif    berdasarkan  kriterianya  masing-masing  seperti  gambar dibawah ini :
Tabel 10. Data  Prioritas Global Sementara Siswa Berprestasi Global Nilai Rata-Rata Nilai Minimal Totanilai Kahadiran Kepribadian Hafala Alquran Piagam prestasi Total C1 0,2845 0,0909 0,1000 43,929 0,2522 0,1219 0,1387 44,917 C2 0,2315 0,1303 0,1179 25,029 0.085 0,1294 0,1378 25,861 C3 0,1551 0,1658 0,1482 24,581 0,0953 0,1608 0,2098 25,516 C4 0,1096 0,1246 0,1044 24,478 0,2872 0,0846 0,4102 25,598 C5 0,1643 0,0870 0,1384 0,0441 0,0449 0,0432 0,0427 0,5646 C6 0,0589 0,1875 0,2547 0,1604 0,1730 0,2423 0,2726 1,3494 C7 0,0462 0,1351 0,1424 0,1712 0,1905 0,2549 0,0491 0,9894
Setelah diketahui data prioritas sementara setiap calon, maka hitung nilai prioritas global dengan rumus: Contoh ∑calon 1 : 7)→44,917 : 7 =  6,6416
Tabel 11 . Hasil Prioritas Global Siswa Berprestasi Global Prioritas Criteria Ranking Calon 1 6,6416 I Calon 2 3,6944 II Calon 3 3,6451 IV Calon 4 3,6568 III Calon 5 0,0806 VII Calon 6 0,9277 V Calon 7 0,1413 VI

## 4.2 Analisis Dan Hail Penelitian
Dari hasil perhitungan prioritas global di atas, dapat dihasilkan rangking atas pringkat dari ke tujuh calon siswa berprestasi menempati urutan pertama dengan nilai priorita 6,6416 ditepati oleh calon 1. Urutan kedua dengan nilai prioritas 3,6944 ditempati oleh calon 2, kemudian untuk urutan ketiga ditempati oleh calon 4 dengan nilai prioritas 3,6568 ,  untuk urutan keempat ditempati oleh calon 3 dengan nilai prioritas 3,6451, urutan kelima ditepati oleh calon 6 dengan prioritas 0,9277 , urutan ke 6 ditepati oleh calon 7 dengan prioritas 0,1413 dab urutan ke tujuh ditepati oleh calon 5 dengan prioritas 0,0806.

## 5. KESIMPULAN
Dari uraian penjelasan diatas maka kesimpulan dari hasil penelitian ini adalah hasil pengujian terhadap sistem yang dikembangkan  menggunakan  model  AHP  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  telah  berjalan  dengan  benar,  sehingga sistem ini dapat digunakan untuk membantu pihak sekolahan dalam melaksanakan pemilihan siswa berprestasi. Sistem Pengambilan Keputusan Siswa Berprestasi pada SMP Islam Kebumen  menggunakan metode AHP, pada metode ini menggunakan 7 faktor kriteria yaitu nilai rata-rata raport, nilai minimal, total nilai, kehadiran, kepribadian, hafalan al- qur’an, serta piagam prestasi. Dari hasil perhitungan prioritas dapat dihasilkan rangking atas pringkat dari ke tujuh calon siswa berprestasi menempati urutan pertama dengan nilai priorita 6,6416 ditepati oleh calon 1.

## DAFTAR PUSTAKA
R. Wijaya et al,. 2015. Pada Sekolah Menengah Pertama Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) vol. 2, no. 2.
A. N. Fitriana, Harliana, dan Handaru., 2015. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prestasi Akademik Siswa dengan Metode TOPSIS. Citec Journal, vol. 2, no. 2, hal. 153–164.
R. Tullah dan F. Khoir., 2016. Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi dengan Methode AHP ( Studi Kasus di SD Negeri Margamulya). vol. 6, no. 1, hal. 1–8.
M.  Muslihudin  dan  Sutini.,  2016.  Kualitas  Batu  Bata  Terbaik  Di  Wilayah  Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ). Proseding Senapati , vol. 1, no. 1, hal. 98–103.
B.  E.  Turban.,  J.  E.  Aronson.,  dan  T.  Liang.,  2005. Decision  Support  System  and  Intelegent  System ,  7th  Ed.  Ji. Yogyakarta: Penerbit Andi Yogyakarta.
E. Turban., R. Sharda, dan D. Delen., 2007. Decision Support and Business Intelligence Systems. Chapter 6 Artificial Neural Networks for Data Mining , vol. 8th.
E. Turban, J. E. Aronson, dan T.-P. Liang., 2007. Decision Support Systems and Intelligent Systems,” Decis. Support Syst. Intell. Syst. , vol. 7, hal. 867.
S. Kosasi. 2018. Teknologi Media Sosial : Meningkatkan Prestasi Belajar Mahasiswa atau Sebaliknya. hal. 8–9.
Basri., 2017. Metode Weightd Product ( WP ) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Prestasi. Insypro , vol. 2, no. 1, hal. 1–6.
Fitriyani,.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  di  STMIK  Atma  Luhur Pangkalpinang dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ). Teknosi , vol. 02, no. 02, hal. 109–118.
R. Wati., A. S. Winanda., H. Margahana, dan E. Dwiyani., 2020. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Pada Pabrik Penggilingan Padi Dengan Metode Weighted Product,” JTKSI , vol. 03, no. 01, hal. 6–10.
G. Muhammad Junaidi., Fiqih Satria. 2020. Model Pengambilan Keputusan Calon Penerima Bantuan Usaha Mikro Bank Lampung Dengan Metode Weighted Product. JTKSI , vol. 03, no. 01, hal. 20–25.
Norlaila  dan  D.  P.  M.  2014.  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mahasiswa  Terbaik  Menggunakan  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  Dengan  Simple  Additive  Weighting,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. 2014 , hal. 49–54.
S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan Retanto Wardoyo., 2013. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu.
S.  Y.  Irianto  dan  Fitria.,  2016.  Penerapan  Metode  Fuzzy  Inference  System  Tsukamoto  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Beasiswa. J. Inform. , vol. 16, no. 1, hal. 10–24.
S. W. Satria Abadi., 2016. The Model of Determining Quality of Management Private Higher Education Using FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process) Method. in ICESIA 1 , 2016, vol. 1, no. 1, hal. 166–172. T. L. Saaty., 1980. The Analytic Hierarchy Process .
M.  M.  Andino  Maseleno,  K.  Shankar,  Miftachul  Huda,  Marini  Othman,  Prayugo  Khoir.,  2019.  CEL :  Citizen Economic  Level  using  SAW.  in Expert  Systems  in  Finance:  Smart  Financial  Applications  in  Big  Data Environments , no. February, 2019, hal. 97–111.
S.  Abadi et  al. ,  2018.  Implementation  of  fuzzy  analytical  hierarchy  process  on  notebook  selection. Int.  J.  Eng. Technol. , vol. 7, no. 1, hal. 238–243.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261 email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA