Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informasi  dan  komputer  (JIK)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat  terwujud.Jurnal Informasi dan Komputer (JIK) yang terbit dua (2) kali dalam setahun ini merupakan suatu wadah untuk penyebar luasan hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah  yang  berkaitan  dengan Informasi  dan Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  serta  umumnya  para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK)  ini  sebagai  salah  satu  bentuk sumbangan pemikiran dalam pengembangan ilmu informatika dan komputer yang berkaitan dengan kajian- kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer,  perancangan  dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informasi dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informasi  dan  Komputer  (JIK)  menerima  naskah  ringkasan  untuk  dimuat  pada  jurnal  Informasi  dan Komputer (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer ini. Merujuk pada realita ini kamu sangat mengharapkan peran aktif dari peneliti untuk bersama- sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ini. Yang juga tidak kalah pentingnya dari partisipasi tersebut diatas, adalah saran dan kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan  langsung  kepada redaksi  JIK.  Saran dan  kritik  yang membangun  akan  dijadikan masukan  dan  pertimbangan  yang  sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informasi dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informasi  dan  Komputer  (JIK) STMIK Dian Cipta Cendikia  Kotabumi. Semoga apa yang telah diperbuat untuk kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April  2022
Dewan Redaksi
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 10 no:1.2022                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 10 Nomor 2 April 2022
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan ilmiah, Ataupun  studi pustaka. Jurnal ini terbit dua kali setahun  pada bulan April dan Oktober. Berisi hasil penelitian ilmiah di bidang informatika yang bertujuan untuk menghubungkan adanya kesenjangan antar kemajuan teknologi dan hasil penelitian. Jurnal ini di terbitkan pertama kali pada tahun 2013.

## Penanggung Jawab:

## Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi

## Pembina:
Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua  Lembaga  Penelitian  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi

## Pimpinan Redaksi
Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti

## Redaksi pelaksana
Rustam,.S.Kom,.M.Ti  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi)
Nurmayanti  M.Kom  (STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar
Lampung) Sampurna  Dadi  Riskiono,M.Kom  (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)

## Mitra Bestari
Dr.  RZ.  ABDUL  AZIZ,  ST.,  MT  (Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Dr.  Dadang  Sudrajat,  S.Si,  M.Kom  (STMIK IKMI Cirebon) Dr.  Septafiansyah  Dwi  Putra,  S.T.,  M.T (Politeknik Negeri Lampung) Dr.  Evi  Grativiani,  S.E.,  M.S.I    (Universitas Sebelas Maret)
Rohmat  Indra  Borman  (  Universitas  Teknokrat Indonesia ) Ferry  Wongso,  S.KOm.,  M.Kom  (  STMIK Darma Pala Riau) Ferly Ardhy, S.Kom., M.Ti ( Universitas Aisyah Pringsewu ) Firmansyah,  S.E.,  M.Si  (STMIK  Darma  Pala Riau)
Amarudin (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto, S.T., M.Kom (AMIK Dian Cipta Cendika Bandar Lampung) Alhibarsyah, St., M.Kom (STMIK Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal  Farouq  Mauladi,  S.Kom  .M.Kom (Universitas Islam Lamongan)
Rima  Mawarni,  M.Kom  (  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi) Wira Jaya Hartono, S.Pd., M.Pd ( STMIK Darma Pala Riau)
Penerbit  : STMIK  Dian  Cipta  Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.

## Alamat Redaksi/Penerbit:
Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 10 NO. 2 THN. 2022

## DAFTAR ISI

## Halaman
Peningkatan Pengelolaan Arsip Surat Menyurat Melalui Aplikasi Berbasis Web Dengan Metode First In First Out Yuli Syafitri 1 , Reni Astika 2, ,Lusia Septia Eka Esti Rahayu 3,
(AMIK Dian Cipta Cendikia 12 ,AMIK Lampung 3 ) ................................................  01-08
Pengembangan Sistem Informasi Perpustakaan Berbasis  Web Pada Amik Dian Cipta Cendikia Bandar  Lampung Sukatmi 1 , Euis Mustika Prianganti 2 , Astriyanti 3
( AMIK DCC Bandar Lampung 123 ) ....................................................................... 09-14
Klasifikasi Penyakit Powdery Mildew Pada Ceri Manis Dengan Menggunakan Algorita Convolutional Neural Network (CNN) Iwansyah Edo Hendrawan 1 , M. Ilhamsyah 2 , Dadang Yusup 3 (Universitas Singaperbangsa Karawang 123 )  ...........................................................  15-20
Penerapan Finite State Automata Pada Desain Vending Machine Masker Dan Hand Sanitizer Ridwan 1 , Windu Gata 2 , Hafifah Bella Novitasari 3 , Laela Kurniawati 4 , Sri Rahayu 5 (Universitas Nusa Mandiri 12 ) .................................................................................  21-28
Analisis Perhitungan Muatan Sedimentasi Berdasarkan Kedalaman Air ( Chart Datum ) Pada Senipah Channel Di Kabupaten Kutai Kartanegara Berbasis Web Salmajah (Stmik Handayani Makasar)  .................................................................................  29-43
Aplikasi Pembelajaran Ilmu Tajwid Berbasis Mobile Novita Lestari Anggreini 1 , Ichsan Perdana Putra 2 ( Politeknik TEDC Bandung ) .................................................................................  44-49
Implementasi Algoritma Naïve Bayes Untuk Memprediksi Pengaruh  Media Sosial Terhadap Semangat Belajar Mahasiswa  Di Masa Pandemi Covid 19
Fiqih Satria 1 , Hermanto 2
(Universitas Raden Intan Lampung )  ....................................................................  50-56
Klasifikasi Kinerja Pembayaran  Angsuran Dengan Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus : Data Nasabah Koperasi Simpan Pinjam Pembiayaan Syariah Bina Bersama)
Dwi Marisa 1 , Sigit Mintoro 2 , Supriyanto 3 , Sani Hanika lubis 4 , Sri Lestari 5
(STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi ) ............................................................. 57-61
Peningkatan Akurasi Prediksi Pengadaan Bahan Baku Produksi Dengan Menggunakan Metode Neural Network Mumtaz Muttakin 1 , Sabar Hanadwiputra 2
(STMIK Bani Saleh, Bekasi) .............................................................................................  62-72
Penerapan Konsep Finite State Automata Pada Simulasi Vending Machine Pergantian Seragam Karyawan
Ristyani Slamet 1 , Windu Gata 2 , Ketut Sakho Parthama 3 , Nita Merlina 4 , Eni Heni Hermaliani 5 (Universitas Nusa Mandiri 1,2,4,5 , Universitas Pramita Indonesia 3 )  ....................................... 73-79
Penerapan Metode Electre Untuk Pemilihan Pengajar Terbaik Muchamad Maskhur 1 , Wiwien Hadikurniawati 2
(Universitas Stikubank, Semarang) ........................................................................  80-88
Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Kenaikan Pangkat Jabatan Fungsional(Asn) Metode Topsis
Nurmayanti 1 , Merri Parida 2 , M. Reka Yuansyah 3
(STMIK Dian Cipta Cendikia kotabumi ) ..............................................................  89-96
Media Pembelajaran Interaktif Berbasis Articulate Storyline 3 Pada Mata Kuliah Pemrograman Berorientasi Objek
Dikwan Moeis 1 , Andi Harmin 2 (STMIK Profesional Makasar 12 )  ........................................................................... 97-106
Penentuan Penerima Beasiswa Di Stmik Bani Saleh Dengan Perbandingan Metode Algoritma C4.5 Dan Knearest Neighbors
Siti Chodijah 1 , Mohammad Iqbal 2
(Universitas Gunadama 12 )  ....................................................................................  107-114
Perancangan Sistem Informasi Kehadiran Pegawai Dan Skp (Sikap)
Pada Institut Agama Islam Negeri (Iain) Metro
Toto Andri Puspito
(Institut Agama Islam Negeri Metro - )  ................................................................... 115-120
Kualitas Layanan Sistem Informasi Akademik (Siakad) Terhadap Kepuasan Mahasiswa Sebagai Pengguna Aidah Hami 1 , Dyah Anggraini 2
(Stmik Bani Saleh 1 , Universitas Gunadarma)  ....................................................... 121-129
Implementasi Metode Bag Of Visual Words Dalam Pengenalan Citra Masker Pada Wajah Komang Budiarta 1 , I Made Budi Adnyana 2 , Gede Herdian Setiawan 3 (ITB STIKOM BALI )  ......................................................................................... 130-137

## Sistem Tiket Helpdesk Pada Stmik Bani Saleh
Zaenal Mutaqin Subekti 1 , Kresno Murti Prabowo 2 , Budi 3
(STMIK Bani Salih 123 )  .........................................................................................  138-144
Algoritma Naive Bayes Untuk Memprediksi Jumlah Siswa Berpotensi  Drop Out
Sidik Rahmatullah 1 , Ngajiyanto 2 , Pakarti Riswanto 3 ,, Arief Hendriawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikian Kotabumi 123 )  ......................................................... 145-153
Pengklasteran Risiko Covid-19 Di Riau Menggunakan Teknik One Hot Encoding Dan Algoritma K-Means Clustering
Silviana 1 , Rahmad Kurniawan 2 , Alwis Nazir 3 , Elvia Budianita 4 ,
Fadhillah Syafria 5 , Siska Kurnia Gusti 6
(Universitas Riau 2 , Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau 1,3,4,5,6 )  ....  154-163
Aplikasi Pengelolaan E-Document Sistem Penjaminan Mutu Internal Menggunakan Metode User Centered Design
Andi Harmin 1 , Rosnani 2
(STMIK Profesional Makassar 12 ) .......................................................................  164-173
Game Edukasi Mengenal Kepulauan Indonesia Menggunakan Unity 3d Untuk Meningkatkan Minat Belajar Siswa Sekolah Dasar Tri Aditama 1 , Ade Irma Purnamasari 2 , Tati Suprapti 3
(STMIK IKMI Cirebon)  .......................................................................................  174-179
Alat Pemantau Bilik Desinfektan Untuk Pencegahan Penularan  Covid 19 Dengan Internet Of Things (I.O.T) Berbasis Microcontroller
Yusup Supriadi
(Universitas Panca Sakti Bekasi)  ..........................................................................  180-193
Penerapan Metode Fuzzy Ahp ( Analytical Hierarchy Process ) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dosen Terbaik  (Studi Kasus : Stmik Pringsewu)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 (STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456 )  ........................  194-207
Game Edukasi Pembelajaran Anak Usia Dini Berbasis Android Ferly Ardhy 1 Gusnaedi Adam 2 Agustinus Eko Setiawan 3
Anti Aisyah 4
(unversitas aisyah pring sewu, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi)  ................  208-213
Sistem Informasi Penjualan Alat-Alat Pancing Berbasis Web Pada Toko Yoggi Bersaudara Di Talang Padang Kabupaten   Tanggamus (Studi Kasus Toko Yoggi Bersaudara)
Rima Mawarni 1 , Dewi Triyanti 2 , Dodi Afriansyah 3 , Yoggi Kurniawan 4 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 14 AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23 ).. 214-219
Implementasi Algoritma Winnowing Dalam Mendeteksi Plagiarisme Pada Tugas Mahasiswa Ida Bagus Ketut Surya Arnawa (   ITB STIKOM BALI)  ...........................................................................................  220-230
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Menggunakan Metode Composite Performance Index (Cpi) Pada Smk Negeri 1  Kotabumi
Rustam 1 , Pakarti Riswanto 2 , Dwi Marisa Efendi 3 , Asep Afandi 4 , Supriyanto 5 , Desri Arisandi 6 (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi 1234 )  ........................................................  231-238
PENERAPAN METODE FUZZY AHP ( Analytical Hierarchy Process ) SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DOSEN TERBAIK  (Studi Kasus : STMIK PRINGSEWU)
Afrizal Martin 1 , Bambang Suprapto 2 , Sulasminarti 3 , Akni Widiyastuti 4 , Deny Firmansyah Kurniawan 5 , Henry Simanjuntak 6 STMIK Pringsewu 1 , AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu 23456
Jl. Ahmad Yani, No.134 Sidoharjo – Pringsewu, Lampung E-Mail : afrizalmartin.mti@gmail.com, supraptobambang88@gmail.com , sulasminartiys@gmail.com, id.akni.widiyastuti@gmail.com, dny.town2011@gmail.com, henry.sim.tch@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam pengambilan keputusan perguruan tinggi masih banyak yang masih menggunakan cara-cara yang belum  memiliki  prinsip  yang  adil,  sebagai  contoh  adalah  dalam  penerimaan  Dosen  yang  tidak menggunakan  seleksi  terbeluh  dahulu  dan  tidak  sesuai  dengan  kompetensinya,  serta  dalam  kenaikan pangkat atau jabatan masih sering menggunakan cara kolusi dan nepotisme. Dengan cara seperti ini pasti akan  menghambat  kemajuan dalam  sebuah  perguruan  tinggi.  Permasalahan  di  atas  dapat  digolongkan dalam  permasalahan  MCDM  (Multi  Criteria  Decision  Making)  karena  melibatkan  beberapa  kriteria- kriteria  dalam  menentukan  Dosen  yang  terbaik  diantara  sejumlah  Dosen  yang  ada.  AHP  (Analytical Hierarchy Process) merupakan salah satu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) yang sangat baik dalam memodelkan pendapat para ahli dalam sistem pendukung keputusan. Berdasarkan pembahasan yang  telah  diuraikan,  yaitu  tentang  Penilaian  Kinerja  Dosen  dengan  metode  Fuzzy  Analythic  Hierarchy Process (AHP), maka penurunan kinerja menggunakan Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP), yaitu : Kehadiran  dosen,  Lama  mengajar  sesuai  sks,  Ketepatan  waktu  mengumpul  soal,  Ketepatan  nilai terkumpul, Seminar dan Workshop, Penelitian, Pengabdian masyarakat, Quisioner mahasiswa dan dengan menggunakan Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP) Process penurunan kriteria dari data yang ada menjadi lebih baik, sehingga bisa menghasilkan kriteria yang pas untuk penghitungan Kinerja Dosen di STMIK Pringsewu.
Kata kunci : Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP) , Dosen Terbaik

## ABSTRACT
In the decision making of tertiary institutions, there are still many who still use methods that do not yet have a fair principle, for example is the acceptance of lecturers who do not use the selection process and not in accordance with their competencies, and in promotions or positions they still often use collusion and nepotism. In this way it will definitely hamper progress in a college. The above problems can be classified in the MCDM (Multi Criteria Decision Making) problem because it involves several criteria in determining the best lecturer among a number of existing lecturers. AHP (Analytical Hierarchy Process) is an excellent Multi Criteria Decision Making (MCDM) method in modeling the opinions of experts in decision support systems.  Based  on  the  discussion  that  has  been  described,  namely  regarding  Appraisal  of  Lecturer Performance  with  the  Fuzzy  Analythic  Hierarchy  Process  (AHP)  method,  the  performance degradation uses Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP), namely: Lecturer attendance, length of teaching according to  credits,  Timeliness  of  gathering  questions,  Accuracy  of  grades  Collected,  Seminars  and  Workshops, Research, Community Service, Student Questionnaire and by using the Fuzzy Analysis Thierarchy Process
(AHP) The process of reducing the criteria of existing data is better, so that it can produce the right criteria for the calculation of Lecturer Performance at Pringsewu STMIK.
Keywords: Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP), Best Lecturer

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendidikan  berhubungan  dengan  kualitas sumber daya manusia. Dasar dari semua ini sudah ada  realitas  dari  suatu  sistem  pendidikan. Pendidikan  sebagai  usaha  sadar  dan  terencana untuk  mewujudkan  suasana  belajar  dan  proses pembelajaran  untuk  peserta  didik  secara  aktif mengembangkan  potensi  dirinya  untuk memiliki kekuatan spiritual keagamaan, pengendalian diri, kepribadian,  kecerdasan,  akhlak  mulia,  serta keterampilan  yang  diperlukan  dirinya  dan masyarakat. Pengertian Pendidikan dapat
diartikan sebagai usaha sadar dan sistematis untuk mencapai  taraf  hidup  atau  untuk  kemajuan lebih baik (Wedan, 2016). Dalam persaingan diperguruan  tinggi  satu  dengan  perguruan  tinggi lain menuntut lembaga pendidikan lebih memperhatikan mutu pendidikan, pelayanan, dan kelembagaan  di  suatu  perguruan  tinggi  baik Negeri  maupun  Swasta  sehingga  dapat  mampu dan unggul dalam persaingan tersebut. Dalam hal ini  perguruan  tinggi  perlu  melakukan  langkah antisipasi  untuk  menghadapi  persaingan  dan bertanggung  jawab  untuk  menggali  serta memperbaiki  kinerja-kinerja  yang  meningkatkan segala  aspek  pelayanan  termasuk  kualitas pelayanan yang dimiliki oleh perguruan tinggi.
Dalam  sebuah  instansi  atau  perguruan  tinggi penilaian yang positif (baik)/ kepuasan mahasiswa  adalah  tujuan  penting  karena  apabila Mahasiswa  merasa  puas  dengan  pelayanan  yang diberikan oleh petugas, maka faktor Sumber Daya Manusia (SDM) yang memiliki kompetensi tinggi merupakan hal  yang  mutlak  diperlukan.  Kondisi tersebut semakin mendorong pemerintah, khususnya dunia pendidikan termasuk perguruan tinggi  untuk  segera  menyiapkan  sumber  daya manusia  yang  memiliki  kompetensi  tinggi (Prasetyaningrum,  2009).  Mahasiswa  dipandang sebagai  konsumen  dalam  perguruan  tinggi  dan persepsi  dari  mahasiswa  dapat  memberikan masukan kepada perguruan tinggi serta
merupakan  kunci  utama  kesuksesan  pelayanan penyelanggara,  pengertian  dari  Persepsi  itu sendiri  adalah  kesadaran  terhadap  suatu  objek yang  menghantarkan  pada  suatu  pengertian, proses  atau  kemampuan  untuk  merasakan  hasil dari pengetahuan dan sebagainya  yang diperoleh dengan  perasaan  dan  pengertian  atau  gerak  hati yang bersifat abstrak. Persepsi akan menghantarkan seseorang kepada pengertian atau pemberian  makna  tentang  sesuatu  (Afifiah  & Wicaksana,  2014),  sehingga  dalam  hal  ini perguruan tinggi mulai menyadari bahwa institusi yang  mereka  jalankan menyerupai  bisnis  3  yang bergerak  dibidang  jasa  sehingga  Universitas mulai  memanagemnt  semua  kegiatan  pada pemenuhan kebutuhan, keinginan, dan mempermudah  mahasiswa  dalam  menjalankan kegiatannya  Masalah  yang  sering  terjadi  dalam proses  seleksi  dan  penilaian  kinerja  adalah subjektifitas pengambilan keputusan.

## 2.  LANDASAN TEORI
2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau Decision Support  System (DSS)  Pengambilan  keputusan dilakukan pemimpin untuk menyelesaikan masalah  yang  dihadapinya  dengan memulai  satu alternatif  pemecahan  masalah  terbaik  dengan berdasarkan pertimbangan-pertimbangan
(kriteria)  tertentu.  Pengambilan  keputusan  harus dilakukan secara sistematis , kemudian mengumpulkan fakta-fakta, kemudian ada penentuan  yang  matang  dari  alternatif  yang dihadapi,  dan  selanjutnya  mengambil  tindakan yang  menurut  perhitungan  merupakan  tindakan yang paling (Abdul Khadir, 2014).
Proses  pengambilan  keputusan  mempunyai  3 tahap Herbert (Simon, 2012) yaitu:

## 1. Pemahaman
Menyelidiki  lingkungan  kondisi-kondisi  yang memerlukan  keputusan  data  mentah  yang diperoleh,  diolah  dan  diperiksa  untuk  dijadikan petunjuk yang dapat menentukan masalahnya.

## 2. Perancangan
Menemukan,  mengembangkan,  dan  menganalisa arah tindakan yang mungkin dapat dipergunakan. Hal  ini  mengandung  proses-proses    untuk memahami  masalah,  untuk  menghasilkan  cara pemecahan,  dan  untuk  menguji  apakah  cara pemecahan tersebut dapat dilaksanakan.

## 3. Pemilihan
Memilih  arah  tindakan  tertentu  dari  semua  arah tindakan  yang  ada.  Pilihan  ditentukan  dan dilaksanakan.

## 2.2 Analitical Hierarchy Process (AHP)

## 2.2.1 Konsep Analytic Hierarchy Process (AHP)
1.1 Analytic Hierarchy Process  (AHP)  merupakan  suatu model  pendukung  keputusan  yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty.
Model pendukung keputusan ini akan menguraikan  masalah  multi  faktor atau  multi  kriteria  yang  kompleks menjadi suatu hirarki, menurut (Saaty,  2004),  hirarki  didefinisikan sebagai  suatu  representasi  dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam  suatu  struktur  multi  level dimana level  pertama  adalah  tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah hingga  level  terakhir  dari  alternatif. Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang kompleks  dapat  diuraikan  ke  dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki  sehingga  permasalahan  akan tampak lebih terstruktur dan sistematis. Analytic Hierarchy Process  (AHP)  sering  digunakan sebagai  metode  pemecahan  masalah dibanding  dengan  metode  yang  lain karena alasan-alasan
sebagai berikut:
1. Struktur  yang  berhirarki,  sebagai  konsekuesi dari  kriteria  yang  dipilih,  sampai  pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan  alternatif  yang  dipilih  oleh  pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan  daya  tahan  output  analisis sensitivitas pengambil keputusan
2.2.2 Tahapan Analytical Hierarchy Process
(AHP)
Dalam metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dilakukan  langkah-  langkah  sebagai  berikut (Suryadi, 2007) :
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
Dalam  tahap  ini  kita  berusaha  menentukan masalah  yang  akan  kita  pecahkan  secara  jelas, detail  dan  mudah  dipahami.  Dari  masalah  yang ada kita coba tentukan solusi yang mungkin cocok bagi  masalah  tersebut.  Solusi  dari  masalah mungkin berjumlah lebih dari satu. Solusi tersebut nantinya  kita  kembangkan  lebih  lanjut  dalam tahap berikutnya
2. Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali dengan tujuan utama.
Setelah  menyusun  tujuan  utama  sebagai  level teratas akan disusun level hirarki yang berada di bawahnya yaitu kriteria-kriteria yang cocok untuk mempertimbangkan  atau  menilai  alternatif  yang kita  berikan  dan  menentukan  alternatif  tersebut. Tiap kriteria mempunyai intensitas yang berbeda- beda. Hirarki dilanjutkan dengan subkriteria (jika mungkin diperlukan).
3. Membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkan
kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya.
Matriks  yang  digunakan  bersifat  sederhana, memiliki  kedudukan  kuat  untuk  kerangka konsistensi,  mendapatkan  informasi  lain  yang
mungkin dibutuhkan dengan semua perbandingan yang mungkin dan  mampu  menganalisis kepekaan  prioritas  secara  keseluruhan  untuk perubahan  pertimbangan.  Pendekatan  dengan matriks  mencerminkan  aspek  ganda  dalam prioritas  yaitu  mendominasi  dan  didominasi. Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  judgment dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan  elemen lainnya.  Untuk  memulai  proses  perbandingan berpasangan  dipilih  sebuah  kriteria  dari  level paling atas hirarki misalnya K dan kemudian dari level  di  bawahnya  diambil  elemen  yang  akan dibandingkan misalnya E1,E2,E3,E4,E5.
4. Melakukan  Mendefinisikan  perbandingan berpasangan  sehingga  diperoleh  jumlah penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah,  dengan  n  adalah  banyaknya  elemen yang dibandingkan.
Hasil  perbandingan  dari  masing-masing  elemen akan  berupa  angka  dari  1  sampai  9  yang menunjukkan  perbandingan  tingkat  kepentingan suatu  elemen.  Apabila  suatu  elemen  dalam matriks  dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri maka  hasil  perbandingan  diberi  nilai1.  Skala  9 telah terbukti dapat diterima dan bisa membedakan  intensitas  antar  elemen.  Hasil perbandingan  tersebut  diisikan  pada  sel  yang bersesuaian  dengan  elemen  yang  dibandingkan. Skala  perbandingan  perbandingan  berpasangan dan  maknanya  bisa  dilihat  di  bawah  ini  :  1  = Kedua  elemen  sama  pentingnya,  Dua  elemen mempunyai  pengaruh  yang  sama  besar.  3  = Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting  daripada elemen yanga lainnya, Pengalaman dan penilaian sedikit  menyokong  satu  elemen  dibandingkan elemen yang lainnya. 5 = Elemen yang satu lebih penting  daripada  yang  lainnya,  Pengalaman  dan penilaian  sangat  kuat  menyokong  satu  elemen dibandingkan  elemen  yang  lainnya  7  =  Satu elemen  jelas  lebih  mutlak  penting  daripada elemen lainnya, Satu elemen yang kuat disokong dan  dominan  terlihat  dalam  praktek.  9  =  Satu elemen  mutlak  penting  daripada  elemen  lainnya, Bukti  yang  mendukung  elemen  yang  satu terhadap elemen lain memeliki tingkat penegasan tertinggi  yang  mungkin  menguatkan.  2,4,6,8  = Nilai-nilai  antara  dua  nilai  pertimbangan- pertimbangan yang berdekatan, Nilai ini diberikan bila  ada  dua  kompromi  di  antara  2  pilihan Kebalikan = Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka  dibanding  dengan  aktivitas  j  ,  maka  j mempunyai nilai kebalikannya dibanding dengan
5. Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji konsistensinya.
Jika  tidak  konsisten  maka  pengambilan  data diulangi.
6. Mengulangi  langkah  3,4,  dan  5  untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap matriks perbandingan berpasangan
Yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai mencapai tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai- nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.

## 8. Memeriksa konsistensi hirarki.
Yang  diukur  dalam Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  rasio  konsistensi  dengan  melihat index  konsistensi.  Konsistensi  yang  diharapkan adalah yang mendekati sempurna agar menghasilkan  keputusan  yang  mendekati  valid. Walaupun  sulit  untuk  mencapai  yang  sempurna, rasio  konsistensi  diharapkan  kurang  dari  atau sama dengan 10 %.

## 2.2.3 Prinsip  Dasar  dan  Aksioma Analytic
Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu:

## 1. Dekomposisi
Dengan  prinsip  ini  struktur  masalah  yang kompleks  dibagi  menjadi  bagian-bagian  secara hierarki.  Tujuan  didefinisikan  dari  yang  umum sampai  khusus.  Dalam  bentuk  yang  paling sederhana  struktur  akan  dibandingkan  tujuan,
kriteria  dan  level  alternatif.  Tiap  himpunan alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan  yang  lebih  detail,  mencakup  lebih banyak  kriteria  yang  lain.  Level  paling  atas  dari hirarki  merupakan  tujuan  yang  terdiri  atas  satu elemen.  Level  berikutnya  mungkin  mengandung beberapa  elemen,  di  mana  elemen-  elemen tersebut bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir sama dan tidak memiliki perbedaan yang  terlalu  mencolok.  Jika  perbedaan  terlalu besar harus dibuatkan level yang baru.

## 2. Perbandingan
penilaian/pertimbangan ( comparative judgments ). Dengan  prinsip  ini  akan  dibangun  perbandingan berpasangan dari semua elemen yang ada dengan tujuan  menghasilkan  skala  kepentingan  relatif dari  elemen.  Penilaian  menghasilkan  skala penilaian  yang  berupa  angka.  Perbandingan berpasangan dalam  bentuk  matriks  jika kombinasikan akan menghasilkan prioritas.

## 3. Sintesa Prioritas
Sintesa  prioritas  dilakukan  dengan  mengalikan prioritas  lokal  dengan  prioritas  dari  kriteria bersangkutan
di
level atasnya dan menambahkannya  ke  tiap  elemen  dalam  level yang  dipengaruhi  kriteria.  Hasilnya  berupa gabungan  atau  dikenal  dengan  prioritas  global yang  kemudian  digunakan  untuk  memboboti prioritas lokal dari elemen di level terendah sesuai dengan kriterianya.
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  didasarkan atas 3 aksioma utama yaitu :

## 1. Aksioma Resiprokal
Aksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah sebuah perbandingan berpasangan antara elemen A  dan  elemen  B,  dengan  memperhitungkan  C sebagai elemen parent, menunjukkan berapa kali lebih  banyak  properti  yang  dimiliki  elemen  A terhadap B, maka PC (EB,EA)= 1/ PC (EA,EB). Misalnya  jika  A  5  kali  lebih  besar  daripada  B, maka B=1/5 A.

## 2. Aksioma Homogenitas
Aksioma  ini  menyatakan  bahwa  elemen  yang dibandingkan  tidak  berbeda  terlalu  jauh.  Jika perbedaan  terlalu  besar,  hasil  yang  didapatkan mengandung nilai  kesalahan  yang tinggi.  Ketika hirarki  dibangun,  kita  harus  berusaha  mengatur elemen-elemen  agar  elemen  tersebut  tidak menghasilkan  hasil  dengan  akurasi  rendah  dan inkonsistensi tinggi.

## 3. Aksioma Ketergantungan
Aksioma ini menyatakan bahwa prioritas elemen dalam hirarki tidak bergantung pada elemen level di  bawahnya.  Aksioma  ini  membuat  kita  bisa menerapkan prinsip komposisi hirarki.
Contoh  aplikasi  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) adalah sebagai berikut:
1. Membuat suatu set alternatif
2. Perencanaan
3. Menentukan prioritas 4. Memilih kebijakan terbaik setelah menemukan satu set alternatif
5. Alokasi sumber daya
6. Menentukan kebutuhan/persyaratan
7. Memprediksi outcome
8. Merancang sistem
9. Mengukur performa
10. Memastikan stabilitas sistem
11. Optimasi
12. Penyelesaian konflik
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada  beberapa  prinsip  yang  harus  dipahami, diantaranya adalah sebagai berikut:
1. Dekomposisi ( Decomposition )
Sistem  yang  kompleks  dapat  dipahami  dengan memecahkannya  menjadi  elemen-elemen  yang lebih  kecil  dan  sehingga  mudah  dipahami. Kemudian disusun secara hieraki seperti Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Model AHP 2. Penilaian Komparatif ( Comparative judgment )
Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (2008 ),  untuk  berbagai  persoalan,  skala  1  sampai  9 adalah  skala  terbaik  untuk  mengekspresikan pendapat.  Nilai  dan  definisi  pendapat  kualitatif dari  skala  perbandingan  Saaty  dapat  diukur menggunakan tabel analisis seperti Tabel  2.1
Tabel 2.1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepenting an Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang Lainnya
7 Satu elemen sangat kuat penting
dari pada elemen Lainnya
9 Satu elemen amat sangat penting
dari pada elemen Lainnya
2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang saling Berdekatan

## 3. Sistesis Prioritas (Synthesis of priority)
Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria dapat dipandang sebagai bobot/kontribusi elemen tersebut  terhadap tujuan  pengambilan  keputusan. AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan metode  perbandingan  berpasangan  antar  dua elemen  sehingga  semua  elemen  yang  ada tercakup.  Prioritas  ini  ditentukan  berdasarkan pandangan  para  pakar  dan  pihak-pihak  yang berkepentingan terhadap pengambilan keputusan, baik  secara  langsung  (diskusi)  maupun  secara tidak langsung (kuisioner).

## 4. Konsistensi Logis (Logical Consistency)
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek- objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan  sesuai dengan  keseragaman  dan  relevansi.  Kedua, menyangkut  tingkat  hubungan  antar  objek  yang didasarkan  pada  kriteria  tertentu  (Kosasi  & Yuliani, 2014).
Secara umum langkah-langkah dalam
menggunakan  metode  AHP  untuk  pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut (Manurung, 2018):
a. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.
b. Menentukan prioritas elemen
1. Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. 2. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu  elemen  terhadap  elemen  yang lainnya.  Matriks  K  merupakan  matriks perbadingan berpasangan antar kriteria.
c. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan
terhadap
perbandingan  berpasangan  di  sintesis  untuk memperoleh  keseluruhan  prioritas.  Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
1. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom pada matriks K.
2. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan total  kolom  yang  bersangkutan  untuk memperoleh normalisasi matriks.
3. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk mendapatkan nilai bobot prioritas.
d. Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan  dalam langkah ini adalah sebagai berikut:
e. Setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dikalikan dengan  bobot  prioritas  elemen  pertama, kemudian  setiap  nilai  pada  kolom  kedua dikalikan dengan bobot prioritas elemen kedua dan seterusnya.
f. Jumlahkan setiap baris (∑ baris).
g. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen  prioritas  yang  bersangkutan  sehingga didapat lamda.
h. Jumlahkan  lamda  (λ)  dan  hasilnya  dibagi dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks.
i. dengan  n  =  banyaknya  elemen  yang dibandingkan
j. Hitung Indeks Konsistensi/ Consistency Index (CI)  dengan  rumus:    dengan  n  =  banyaknya elemen yang dibandingkan
k. Hitung  Rasio  Konsistensi/ Consistency  Ratio (CR) dengan rumus:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 / 𝑅𝐶 Dengan CR = Consistency Ratio/konsistensi rasio CI = Consistency Index/indeks konsistensi RC  =  Random  Consistency/konsistensi random l. Nilai  RC  sudah  ditentukan  berdasarkan matriks  perbandingan  yang
dibentuk  dan  dapat  disajikan pada tabel 2.2 Tabel 2.2 Nilai Random Consistensy (RC) m. Memeriksa konsistensi hierarki
Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka penilaian  data  judgment  harus  diperbaiki. Namun  jika  Rasio  Konsistensi  (CI/RC) kurang  atau  sama  dengan  0,1  maka  hasil perhitungan bisa dinyatakan benar (Kusrini, 2007).

## 3 . METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan adalah metode analisis  deskriptif  dengan  pendekatan  kuantitatif artinya penelitian yang dilakukan  adalah menekankan  analisanya  pada  data-data  numeric (angka),  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan gambaran  yang  jelas  mengenai  suatu  keadaan berdasarkan  data  yang  diperoleh  dengan  cara menyajikan,  mengumpulkan  dan  menganalisis data  tersebut  sehingga  menjadi  informasi  baru yang  dapat  digunakan  untuk  menganalisa mengenai masalah yang sedang diteliti.
Di  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP)  yang merupakan metode penilaian kinerja suatu usaha yang  komprehensif  atau  menyeluruh.  Sistem Pendukung  Keputusan  Dosen  terbaik  di  STMIK Pringsewu dilakukan pada periode ini. Jenis data berupa  data  kuantitatif  dan  data  kualitatif  serta
terdiri  dari  data  primer  dan  data  sekunder. Sehingga hasil akhir dari pengukuran kinerja akan didapatkan hasil yang baik dan jelas. Penggunaan Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  ini direalisasikan  dengan  bantuan  komputer  melalui suatu  tahapan  dengan  tujuan  perbaikan  prosedur dan  metode  yang  lebih  baik,  adapun  tahapan pengukuran  kinerja  tersebut  adalah  sebagai berikut :

## b. Desain Penelitian
Metdoe  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah metode deskriptif 2.
c. Metode Pengumpulan Data
3. Dalam penilitian ini, peniliti melakukan pengumpulan  data  dengan  cara  mengambil  data secara  langsung  yaitu  di  STMIK  Pringsewu, adapun  data  yang  digunakan  adalah  data  primer dan  sekunder  tanpa  perantara  pihak  lain.  Dalam penelitian  ini,  data-data  penelitian  didapatkan dari:
a. Data Sekunder
b. Dokumentasi
c. Kuisioner
d. Populasi Dan Sempel
Populasi yang akan dijadikan target penelitian ini adalah  dosen-dosen  di  STMIK  Pringsewu. Pengambilan  populasi  dan  sampel  untuk  Dosen Terbaik di STMIK Pringsewu. Jumblah Populasi dalam  peneliti  ini  adalah  90  Dosen.  Dipilihnya Dosen  tersebut  karena  menurut  peneliti  sudah cukup menggambarakan keseluruhan dari populasi untuk memperoleh Chartered
Accountant  (CA)  Kemudian,  metode  pemilihan sampel  untuk  penelitian  ini  menggunakan  non probability  sampling.  dengan  menggunakan random sampling unruk mendapatkan 10 jumblah Dosen yang akan dijadikan sample.
e. Analisis Kebutuhan
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP). Penelitian ini
akan  membuat  suatu  model  untuk  menentukan Dosen  yang  berhak  mendapatkan  promosi jabatan.

## f. Teknis Analisis
Dengan  menggunakan  metode  Fuzzy  Analytic Hierarchy  Process  (AHP)  penulis  membagikan kuesioner yang dibagikan kepada para
pimpinan/pengambil keputusan untuk mengetahui tingkat  kepentingan/presepsi  mereka  terhadap kriteria  penilaian  promosi  pegawai  berdasarkan parameter/kriteria yang sudah ditetapkan.

## g. Perhitungan AHP
untuk  memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek tidak  terstruktur  kedalam  beberapa  komponen dalam  susunan  yang  hirarki,  dengan  memberi nilai  subjektif  maka  akan  di  lakukan  Pair Comparation Matrix Kriteria.

## 1. Pair Comparation Matrix Kriteria
Tabel 3.2 Pair Comparation Matrix Kriteria
2. Pair Comparation Matrix Faktor 1
Tabel 3.3 Pair Comparation Matrix Faktor 1

## 3. Overall Composite Weight
Tabel 3.4 Overall Composite Weight
Dari  hasil  peringkat  teratas  terdapat  peringkat terakhir  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk Pemilihan Dosen Terbaik.
Tabel 3.5 Composite Weight
Dari beberapa Dosen dipilih peringkat teratas dari hasil  total  Composite  eight,  karena  dalam  kasus ini penulis menginginkan memilih dosen terbaik, maka diambil peringkat terbawah.

## 4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHAASAN

## 4.1 Gambaran Umum Responden
Responden penelitian adalah sebagian mahasiswa yang berjumlah kurang lebih 200 mahasiswa di STMIK Pringsewu. Kemudian penyebaran kuisioner kepada mahasiswa yang berjumlah 150 mahasiswa di lakukan di masing-masing kelas sesuai dengan mata kuliah dan dosen pengampu mata kuliah masing-masing mahasiswa.

## 4.2 Penghitungan Kriteria Kinerja Dosen
Pada pembahasan kali ini kriteria penurunan kinerja dosen di STMIK Pringsewu menggunakan metode AHP ( analytic hierarchy process ). Data diambil dari 4 perspektif dan akhirnya terlihat seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 4.1 Kriteria Pengukuran Kinerja Dosen yang digunakan

## 4.2.1 Penghitungan  Dosen  Terbaik  STMIK
Pringsewu menggunakan fuzzy AHP.
Proses  penghitungan  dosen  terbaik  di  STMIK Pringsewu  dilakukan  dengan  menggunakan metode AHP (analytic hierarchy process).

## a. Penghitungan Rekap Kinerja Dosen
Tabel 4.2 Kehadiran Dosen
b. Penghitungan waktu mengumpul soal
Tabel 4.4 Ketepatan waktu mengumpul soal
c. Ketepatan waktu mengumpul nilai ujian
Tabel 4.5 Ketepatan waktu mengumpul nilai ujian
d. Seminar dan Workshop
Tabel 4.6 Dosen Mengikuti Seminar dan Workshop
e. Penelitian
Tabel 4.7 Dosen mengikuti Penelitian
f. Pengabdian Masyarakat
Tabel 4.8 Dosen mengikuti pengabdian masyarakat
g. Quisioner Mahasiswa
Tabel 4.9 Quisioner Mahasiswa
h. Penilaian Dosen
Tabel 4.10 Penilaian Dosen 4.3 Menentukan Dosen Terbaik menggunakan Fuzzy Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 4.3.1 Matriks Perbandingan antar kriteria
Matriks perbandingan didapatkan dari kriteria dimana penelitian 5 kali lebih penting dibandingkan kehadiran dosen sedangkan quisoner dari hasil mahasiswa 3 kali lebih penting dibandingkan ketepatan nilai terkumpul , pengabdian dengan masyarakat sama pentingnya dengan kehadiran dosen.
Tabel 4.10 Matriks Perbandingan Kriteria
Tabel 4.11Keterangan Kriteria

## 4.3.2 Menghitung Bobot Sintesa
Bobot sintesa diperoleh dnegna menormalisasi matriks perbandingan, normalisasi matriks perbandingan dengan membagikan tiap elemen dengan total jumlah elemen pada tiap kolomnya
nilai sintesa Kn diperoleh dengan menjumlahkan nilai kolom pada setiap baris Kn.
Tabel 4.12 Tabel Keterangan Sintesis

## 4.3.3 Menghitung Triangle Fuzzy Number
Matriks perbandingan kriteria yang  telah konsisten  kemudian  diubah  kedalam  skala  TFN dan  dihitung  total  penjumlahan  baris  pada kolomnya. Skala TFN terdiri dari nilai l, m ,dan u, nilai  perbandingannya  dapat  dilihat  pada  tabel berikut  ini.  Matriks  perbandingan  TFN  kriteria dapat dilihat pada tabel 4.12

## 4.3.4 Sintesis Fuzzy Kriteria
Nilai  sintesis  fuzzy  baris  K1  kolom  l  diperoleh
dari  hasil  bagi  antara  jumlah  l  kriteria  1  dengan total  nilai  l  pada  tabel  5.5.,  nilai  sintesis  fuzzy baris K1 kolom m diperoleh dari hasil bagi antara jumlah m kriteria 1 dengantotal nilai m, sedangkan nilai  sintesis  fuzzy  baris  K1  kolom  u  diperoleh dari hasil  bagi  antara  jumlah  u  kriteria  1  dengan total nilai u dapat dilihat pada tabel berikut ini

## 4.3.5 Bobot Fuzzy dan ordinat defuzifikasi
Normalisasi nilai vektor diperoleh dimana setiap elemen bobot vektor dibagi dengan jumlah bobot vektor itu sendiri. Dimana jumlah bobot yang telah dinormalisasikan akan bernilai 1. Nilai bobot lokal (Wlokal ) dimana Mi adalah bobot rata rata kriteria dan Ni adalah bobot normalisasi kriteria

## 4.2.7. Menentukan Dosen Terbaik
Dari perhitungan diatas maka didapatkan bobot fuzzy yang telah dinormalisasi untuk digunakan kedalam perhitungan berikut adalah sample dari 3 dosen yang akan diuji nilainya berdasarkan pada tabel 4.
5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  yang  telah  diuraikan, yaitu  tentang  Penilaian  Kinerja  Dosen  dengan metode Fuzzy  Analythic  Hierarchy  Process (AHP),  maka  dapat  disimpulkan  beberapa  hal sebagai berikut:
1. Dengan menggunakan Fuzzy Analythic Hierarchy Process (AHP) Process penurunan kriteria dari data yang ada menjadi lebih baik, sehingga bisa menghasilkan kriteria yang pas untuk penghitungan Kinerja Dosen di STMIK Pringsewu.
2. Setelah dilakukan penurunan kriteria
menggunakan Metode Fuzzy Analythic Hierarchy  Process (AHP),  maka  dilakukan proses penghitungan Kinerja Dosen menggunakan metode Fuzzy Analythic
Hierarchy Process (AHP), dan di dapat nama dosen beserta skor penilaiannya.
3. Variabel yang digunakan untuk penghitungan kinerja  dosen  dalam  tesis  ini  menggunakan beberapa  variabel  diantaranya  :  (Kehadiran Dosen, Lama Mengajar sesuai sks, Ketepatan waktu  mengumpul  soal,  ketepatan  nilai terkumpul, Seminar dan Workshoop,
Penelitian, Pengabdian Masyarakat, Quisioner
Masyarakat ).

## 5.2. Saran
Berdasarkan  pembahasan  yang  ada  maka  dapat diberikan saran beberapa hal sebagai berikut :
1. Medan  Dalam  penelitian  ini  penulis  hanya membahas tentang  pengukuran  kinerja  dosen dengan  cara  penurunan  kriteria  pengukuran kinerja  menggunakan  metode  menggunakan
Fuzzy  Analythic  Hierarchy  Process (AHP). Oleh karena itu bagi peneliti selanjutnya dapat mengembangkan  dengan  metode  lain  pada bidang ilmu dan studi kasus yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abdul  Khadir.  (2014).  Sistem    Pendukung Keputusan. In Sistem Pendukung Keputusan.
[2]  Afifiah,  S.  N.,  &  Wicaksana,  E.  J.  (2014). Persepsi      Mahasiswa  tentang Mata  Kuliah  Statistik  serta Pengaruhnya  terhadap  Prestasi Belajar  Statistik  Mahasiswa IKIP  PGRI  Madiun.  Jurnal Care.
[3]  Dorian,  M.,  &  şuluţiu,  O.  (1976). Jurnal.BooksAbroad.https://doi .org/10.2307/40130800
[4]  Emrouznejad,  A.,  &  Ho,  W.  (2017).  Fuzzy analytic  hierarchy  process.  In Fuzzy Analytic Hierarchy Process. https://doi.org/10.1201/978131 5369884
[5] Hasugian, A. H., & Cipta, H. (2018).Pengertian Sistem Pendukung  Keputusan.  Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika.
[6]  Indriartoro,  N.,  &  Supomo,  B.  (2002). Metodologi  Penelitian  Bisnis, Cetakan  Kedua.  In  Yogyakara;
Penerbit BFEE UGM.
[7]  Khazaii,  J.,  &  Khazaii,  J.  (2016)  Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  In
Advanced Decision Making for
HVAC Engineers. https://doi.org/10.1007/978-3- 319-33328-1_9
[8]  Kosasi,  S.,  &  Yuliani,  I.  D.  A.  E.  (2014). Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan Sales Promotion
Girl. Eksplora Informatika.
[9]  Kousalya,  P.,  Mahender  Reddy,  G.,  Supraja, S., & Shyam Prasad, V. (2012). Analytical  Hierarchy  Process
approach  –  An  application  of engineering education. Mathematica Aeterna. https://doi.org/10.1016/j.jvir.20
16.06.036
[10] Kusrini, M. K. (2007). Konsep Dan Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan.
In  Penerbit  Andi.Kusumadewi, S.  H.  (2006).  Fuzzy  Multi-
Attribute Decision Making
(Fuzzy  MADM).  Graha  Ilmu Yogyakarta.
[11]  Kutlu,  A.  C.,  &  Ekmekçioǧlu,  M.  (2012). Fuzzy failure modes and effects analysis by using fuzzy TOPSIS-based fuzzy AHP. Expert Systems with Applications. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2 011.06.044
[12]  Manullang.  (1991).  Manajemen  Personalia. Ghalia Indonesia.
[13] Manurung, S. (2018). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  GURU  DAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE MOORA. Simetris: Jurnal Teknik  Mesin,  Elektro  Dan Ilmu Komputer. https://doi.org/10.24176/simet. v9i1.1967
[14]  Mardalis,  A.  (2005).  Meraih  Loyalitas Pelanggan.  Jurnal  Manajemen Dan Bisnis BENEFIT. https://doi.org/10.1007/s13398- 014-0173-7.2
[15]  Prasetyaningrum,  I.  D.  (2009).  Kepuasan
Mahasiswa dan Loyalitas
Mahasiswa  (Studi  Kasus  Pada Undaris Ungaran). In thesis. [15] Saaty, T. L. (2004). Decision making — the Analytic Hierarchy and Network Processes (AHP/ANP). Journal of
Systems  Science  and  Systems
Engineering. https://doi.org/10.1007/s11518- 006-0151-5
[16]  Sagala,  R.  dan.  (2016).  Landasan  Teori. Landasanteori.Com.
[17]  Samvedi,  A.,  Jain,  V.,  &  Chan,  F.  T.  S. (2013).  Quantifying  risks  in  a supply chain through integration  of  fuzzy  AHP  and fuzzy  TOPSIS.  International Journal of Production Research. https://doi.org/10.1080/002075 43.2012.741330 Siagian. (2018). Pengaruh [18]  Komunikasi  Terhadap  Kinerja  Karyawan Dengan Dimediasi Oleh Kepuasan  Ker/Ja.  Jurnal  Bisnis Dan Manajemen. https://doi.org/10.13140/RG.2. 1.5183.7283
[19]  Simon,  H.  A.  (2012).  The  Architecture  of Complexity.  In  The  Roots  of Logistics.
https://doi.org/10.1007/978-3-
642-27922-5_23
[20] Sugiyono. (2008). Pengerian data  sekunder. In  Metode  Penelitian  bisnis. Sugiyono.  (2015).  Pengertian Dokumentasi  (fix).  Biomass Chem Eng.
[21]  Suryadi,  K.  (2007).  Key  Performance Indicators  Measurement Model
Based  on  Analytic  Hierarchy Process and Trend-Comparative Dimension in Higher Education Institution. International Symposium  on  the  Analytic Hierarchy Process (ISAHP2007).
[22]  Sutapa,  I.  N.  (2002).  Aplikasi  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process. Juranal Teknik Industri.
[23] Taylan, O., Bafail, A. O., Abdulaal, R. M. S., &  Kabli,  M.  R.  (2014). Construction  projects  selection and  risk  assessment  by  fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS methodologies.  Applied  Soft Computing Journal. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2 014.01.003
[24]  Turban.  (2017).  Multi  Criteria  Decision Making  (MCDM)  pada  Sistem
Pendukung Keputusan. In Journal of Chemical Information and Modeling.
https://doi.org/10.1017/CBO97 81107415324.004
[25]  Wedan,  M.  (2016).  Pengertian  Pendidikan dan  Tujuan  Pendidikan  Secara
Umum. Silabus.