## Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process Pemilihan Promotor Terbaik di PT. Accentuates
Hadidtyo Wisnu Wardani
Fakultas Teknologi Informasi , Sistem Informasi , Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia E-mail: hadidtyo.wardani@budiluhur.ac.id

## Abstrak
Permasalahan  yang  terjadi  di  PT  Accentuates  sebagai  tempat  penelitian  yaitu  kesulitan  evaluasi  kinerja dalam  memilih  promotor  terbaik,  prosedur  pengolahan  datanya  masih  manual,  hasil  pemilihan  kurang akurat,  dan  penilaian  menjadi  kurang  objektif.  Maka  penelitian  diusulkan  menggunakan  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process )  untuk  menentukan  promotor  terbaik.  Dengan  observasi,  wawancara  dan studi  literatur,  serta  menggunakan  dua  perhitungan  yaitu  secara  manual  dan  aplikasi  untuk  akurat  data. Berdasarkan penelitian, SPK (Sistem Penunjang Keputusan) dengan Metode AHP dapat membantu proses pemilihan  promotor  terbaik,  adanya  pembobotan  dari  setiap  kriteria,  lebih  akurat  dan  tepat,  membawa tingkat transparansi yang tinggi, mengurangi bias subjektif dan meningkatkan objektivitas. Sistem aplikasi SPK berbasis web merupakan hasil dari penelitian ini dapat diakses kapan saja dan di mana saja. Hasil riset diperingkat nilai 3 besar periode Juni 2023 yaitu Yogi Firdaus = (0,4231), Yosep T.A = (0,2173), Nova S.W = (0,1699). SPK dengan Metode AHP dapat membantu Admin dan Kepala Divisi di PT Accentuates dalam memilih promotor terbaik dengan memberikan laporan cetak hasil perankingan.
Kata kunci : Analytic Hierarchy Process, Decision Support System, Pemilihan Promotor Terbaik

## Abstract
The problems that occur at PT Accentuates as a research site are the difficulty of performance evaluation in choosing the best promoter, the data processing procedure is still manual, the selection results are less accurate, and the assessment becomes less objective. So the research proposed using the AHP (Analytical Hierarchy Process) method to determine the best promoter. With observations, interviews and literature studies, and using two calculations, namely manually and applications for accurate data. Based on the research, SPK (Decision Support System) with AHP Method can help the process of selecting the best promoter, the weighting of each criterion, more accurate and precise, brings a high level of transparency, reduces subjective bias and increases objectivity. Web-based SPK application system is the result of this research can be accessed anytime and anywhere. The research results ranked the top 3 values for the June 2023 period, namely Yogi Firdaus = (0.4222), Yosep T.A = (0.2182), Nova S.W = (0.1691). SPK with AHP Method can help Admin and Head of Division at PT Accentuates in choosing the best promoter by providing a printed report of ranking results.
Keywords : Analytic Hierarchy Process, Decision Support System, Best Promoter Selection

## 1. PENDAHULUAN
Dalam era bisnis yang kompetitif, pemilihan promotor yang tepat menjadi suatu hal yang krusial bagi keberlangsungan dan kesuksesan perusahaan. PT. Accentuates, sebagai entitas bisnis mengakui  pentingnya  memiliki  tim  promotor  yang  berkualitas  untuk  mencapai  tujuan. Perusahaan  yang  beralamat  di Jalan  Prof  Dr.  Satrio Jakarta  Selatan,  bergerak  dalam  penjualan produk  elektronik  seperti  monitor  dan  handphone  serta  memiliki  enam  kelompok  ( software , hardware, penjualan, administrasi, keuangan, Human Resources dan General Affairs ), memilih promotor  terbaik  berdasarkan  keahlian  teknis,  kecocokan  budaya  perusahaan,  motivasi,  dan potensi pengembangan.  Perusahaan ingin dengan meningkatnya kemampuan dan produktivitas perlu menjaga kualitas kinerja promotor, pemilihan promotor terbaik ditentukan oleh kepala divisi berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  pada  saat  proses  pengolahan  data  promotor  yang memiliki nilai target penjualan lebih besar akan menjadi promotor terbaik. Dengan terpilihnya promotor terbaik, perusahaan memberikan penghargaan berupa insentif untuk memotivasi kinerja promotor  lainnya,  sehingga  meningkatkan  daya  saing  perusahaan  di  pasar  melalui  kontribusi positif terhadap pertumbuhan dan keberlanjutan bisnis. Kendala yang dihadapi adalah prosedur pengolahan  data  manual,  ketidakakuratan  hasil  pemilihan,  keputusan  subjektif,  dan  ketiadaan
pembobotan  kriteria.  Untuk  mengatasi  permasalahan  ini,  digunakan  metode  AHP  dengan pembobotan kriteria dalam sistem pendukung keputusan untuk memilih promotor terbaik. Metode ini  dapat  menghasilkan  perhitungan  yang  menghasilkan  skor  atau  rangking  tertinggi  hingga terendah, yang kemudian dapat digunakan sebagai alternatif dalam penyelesaian masalah untuk memilih promotor terbaik.
Kumpulan  metode  untuk  memproses  data  dan  informasi  yang  dikenal  sebagai  sistem pendukung  keputusan  berfokus  pada  penggunaan  model  untuk  menghasilkan  berbagai  pilihan yang membantu pengambilan keputusan manajemen. [1]. Setiap karyawan harus dievaluasi dan diberi penilaian kinerja secara berkala agar kesejahteraan karyawan diperhatikan dan diapresiasi [2]. Evaluasi untuk memilih pekerja terbaik akan meningkatkan dedikasi dan kinerja [3]. Menurut penelitian  sebelumnya,  untuk  menentukan  standar  dan  nilai  bobot,  ada  kebutuhan  untuk menghitung secara sistematis agar sistem dapat membantu dalam pengambilan keputusan tentang website  penerbangan  online.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  situs  web Traveloka  adalah yang  paling  dihargai  dan  disukai  dengan  bobot  nilai  0,49.  Situs  web  tersebut  memenuhi  lima kriteria,  yaitu  harga,  layanan,  keamanan,  promosi,  dan  sistem  pembayaran.  Dengan  demikian, hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  pelanggan  akan  Memilih  situs  web  Traveloka  terbaik membuat proses pembelian dan pemesanan tiket lebih mudah. [4]. Metode AHP sangat berhasil dalam  menetapkan  siswa  yang  paling  unggul,  selain  itu,  AHP  membantu  sistem  pengambilan keputusan dalam perhitungan syarat dan pilihan. [5].
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  [6]  Setelah  berhasil  dibuat,  SPK  yang menggunakan metode AHP dan hasilnya adalah tabel peringkat Setelah beberapa pengujian, hasil alternatifnya  adalah  ISP  Indi  Home,  idealnya  dipakai  di  jaringan  nirkabel  rumah.  Menurut penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  [7]  SPK  menggunakan    AHP  di  Rumah  Sakit  Kanker Dharmais  dapat  memilih  karyawan  terbaik  sesuai  kriteria.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  [8]  menghasilkan  model  SPK  yang  membantu  kepala  sekolah  menetapkan  siswa terbaik di SMP. Hasil pengujian model SPK mengumpulkan poin 88%, yang menunjukkan bahwa model memenuhi kebutuhan pengguna dengan sangat baik. Hasil riset sebelumnya menjelaskan bahwa,  hadirnya  sistem  pendukung  keputusan  dilakukan  untuk  memudahkan  evaluasi  guna mengidentifikasi  pegawai  terbaik  sehingga  pegawai  terpilih  akan  termotivasi  untuk  bekerja dengan memberikan insentif kepada mereka Menurut penelitian yang dilakukan sebelumnya [9] untuk evaluasi seleksi pegawai, kami menggunakan metode AHP yang memungkinkan penilaian lebih  obyektif,  dan  SPK  membuat  Laporan  Seleksi  Pegawai  Terbaik  yang  merupakan  laporan evaluasi yang jelas dan efektif.
Menurut penelitian yang dilakukan sebelumnya [10] metode AHP adalah SPK pemilihan karyawan yang ideal berbasis Java dirancang untuk digunakan (Studi Kasus pada PT NGK Busi India). Ini dikembangkan oleh para peneliti dan salah satu pilihan terbaik untuk perusahaan ini. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa penelitian membentuk dan membangun sistem yang membantu  orang  membuat  keputusan  terbaik  tentang  pemilihan  karyawan.  Oleh  karena  itu, sistem ini menghasilkan alat yang memungkinkan saya untuk memberikan rekomendasi terbaik untuk calon karyawan. Aplikasi ini membuat sistem pengolahan data Anda lebih efisien, cepat, canggih, dan modern.
Menurut  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya  [11]  SPK  merupakan  sistem  komputer yang  membantu  pengambil  keputusan  menyelesaikan  masalah  yang  berkaitan  dengan pengambilan keputusan. Metode AHP adalah salah satu metode yang digunakan oleh SPK dalam perhitungannya. Menurut penelitian yang dilakukan sebelumnya [12] Metode AHP sangat tepat dalam  membuat  keputusan  ketika  memilih  karyawan  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah. Hasil CR untuk setiap kriteria harus menghasilkan nilai yang kurang dari 0,1. Hasil menunjukkan bahwa  Sigit  Purnomo  menerima  poin  maksimal  dengan  persentase  24,76%  dan  dipilih  PT Shippindo  Teknologi  Logistik  sebagai  karyawan  terbaik.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan sebelumnya  [13]  Menggunakan  SPK  dalam  penelitian  ini,  metode  AHP  dan  Expert  Choice digunakan untuk membantu pemangku kepentingan bisnis memilih karyawan yang paling cocok. AHP  dan  SPK  menawarkan  alternatif.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  sebelumnya.[14] Metode AHP bisa membantu manajer atau karyawan HR  menentukan pegawai terbaik dengan
lebih  mudah  dan  cepat,  dengan  menggunakan  metode  AHP  ini,  tingkat  keakuratan  dalam menentukan  pegawai  pengumpulan  terbaik  dapat  diukur  dari  tingkat  Konsistency  Ratio Hierarchy/CRH yang tidak lebih dari 10%; Ini menunjukkan bahwa nilai dapat diterima dan hasil perhitungan  benar,  karena dalam  penelitian  ini  nilai Konsistency  Ratio  Hierarchy/CRH  adalah 0,054, atau 5,4.
Penelitian ini berbeda dari studi sebelumnya dalam hal jumlah  alternatif tentunya dengan bobot kriteria yang berbeda untuk setiap kriteria. Perangkat lunak pilihan pakar digunakan sebagai penguji  perhitungan  manual.  Kebaruan  dalam  penelitian  ini  adalah  penggunaan  formula  AHP untuk mengembangkan cara baru untuk memilih promotor terbaik untuk perusahaan. Penelitian ini  berkonsentrasi  pada  peningkatan  efisiensi  dan  objektivitas  proses  pemilihan  dengan membobotan  kriteria  secara  sistematis,  terstruktur,  dan  tepat  untuk  memungkinkan  penilaian promotor yang lebih objektif dan akurat, yang sebelumnya belum diterapkan secara menyeluruh di  perusahaan.  SPK  berbasis  perangkat  lunak  yang  dapat  diakses  melalui  internet  memastikan tingkat CR di bawah 10%, menunjukkan validitas dan keandalan hasil evaluasi dalam pemilihan promotor  terbaik.  Ini  memberikan  fleksibilitas  dan  kemudahan  dalam  pengolahan  data  serta pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Tahapan Penelitian
Proses penelitian ditunjukan pada gambar 1. fase pertama analisa dokumen dan wawancara kepada Supervisor (SPV) dan admin tentang proses penilaian yang terjadi, kemudian identifikasi masalah berdasarkan studi literatur sebelumnya, selanjutnya melakukan pengumpulan data untuk menentukan kriteria dan pilihan agar jelas teknik mana yang terbaik dalam melakukan observasi untuk mendeteksi kesulitan, dan memeriksa dokumen terkait proses penilaian kinerja pegawai.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Data  kemudian  dianalisis  dengan  menggunakan  pendekatan  serta  telah  ditentukan  untuk pengembangan  kuesioner.  Proses  perancangan  model  dimulai  dengan  penggunaan  pendekatan metode AHP yang melibatkan perhitungan poin membuat standar untuk prosedur pemeringkatan alternatif  yang  dibantu  oleh  perangkat  lunak  pilihan  pakar  untuk  pengujian  dan  langkah  akhir adalah desain sistem. Penelitian ini menawarkan cara yang lebih luas dan efisien untuk menilai kinerja promotor dengan menggabungkan berbagai teknik analisis kuantitatif dan kualitatif serta metode  teknologi  untuk  perhitungan  dan  validasi.  Kebaruan  ini  diharapkan  dapat  membantu mengembangkan sistem penilaian kinerja yang lebih baik dan berkelanjutan.

## 2.2. Analisis Masalah
Diagram  Fishbone,  juga  dikenal  sebagai  diagram  Ishikawa,  adalah  alat  visual  yang digunakan untuk menganalisis dan menemukan akar masalah. Bentuk diagram yang menyerupai tulang  ikan,  dengan  tulang  ikan  sebagai  garis  tengah  yang  mewakili  masalah  atau  efek  yang sedang dipelajari, dan tulang-tulang samping yang mewakili potensi penyebab atau faktor yang mempengaruhi  masalah  tersebut.  Hasil  penelitian  analisa  masalah  terlihat  pada  Gambar.  2 Diagram  Fishbone,    Ada  tiga  kategori:  teknik,  proses,  dan  orang.  Setiap  kategori menggambarkan masalah, sumbernya, dan dampaknya.

## Gambar 2. Diagram Fishbone
Wawancara dilakukan untuk menentukan 3 kriteria yaitu tanggung jawab, perilaku, weekly report. dasar penilaian yang digunakan sebagai kriteria yaitu
a.  Tanggung  jawab,  yaitu  Wajib  melakukan  penjualan  Monitor  dan  aksesoris  resmi  di  toko untuk mencapai target penjualan, aktifitas flyering dan demo produk ke konsumen
b.  Perilaku, yaitu meliputi absensi, kerjasama, komunikasi, menjaga kebersihan display toko dan melakukan training produk ke pihak promotor toko
c.   weekly report, yaitu memberikan laporan mingguan mengenai penjualan monitor dari target yang sudah ditentukan.

## 2.3. Proses Bisnis
Gambar. 3 Activity Diagram Proses Bisnis
Admin memulai membuat laporan penjualan monitor berdasarkan data yang diterima dari masing-masing  promotor  penjualan  monitor  yang  bertanggung  jawab  di  area  wilayahnya, kemudian dari seluruh laporan tersebut admin merekap data pertiga bulan mengenai berapa hasil jumlah total penjualan monitor dengan berbagai macam tipe dan serial number untuk tiap monitor yang berhasil dijual, yang nantinya data tersebut akan digunakan untuk melihat apakah promotor
tersebut dapat mencapai target penjualan. Admin mengirimkan laporan hasil penjualan monitor untuk kepala divisi kemudian kepala divisi mengadakan rapat pembahasan terkait laporan kinerja dan  memberitahukan  hasil kinerja  kepada promotor, jika  tidak  mencapai target promotor  akan mendapat  teguran  dan  jika  target  tercapai  maka  promotor  tersebut  akan  mendapatkan  reward berupa Insentif, ditunjukan pada Gambar 3 activity diagram .

## 2.4. Tahapan Pengumpulan Data
Dalam  menghadapi  permasalahan,  penulis  mengumpulkan  informasi,  data  dan  materi secara  bertahap,  yang  pertama  dengan  observasi  langsung  proses  pemilihan  promotor  terbaik, tahap selanjutnya adalah wawancara dengan SPV dan admin terkait pemilihan promotor terbaik, serta  memberikan  kuesioner  perbandingan  berpasangan  yaitu  alat  yang  digunakan  untuk membandingkan dua atau lebih perbandingan langsung antara mereka. Setiap pasangan item atau konsep diberikan kepada responden, yang kemudian diminta untuk memilih opsi yang menurut mereka lebih penting atau lebih sesuai dalam setiap pasangan pada tahap ini diperoleh hasil data dan  dokumentasi  untuk  membangun  SPK  dalam  menentukan  promotor  terbaik.  Langkah selanjutnya  adalah  menganalisis  dokumen  proses  bisnis  dan  dokumen  kuesioner.  Tahap  akhir adalah studi pustaka serta publikasi penelitian sebelumnya mengenai pemilihan promotor terbaik dengan menggunakan metode AHP.

## 2.5. Teknik Analisis Data
Analisis  data  adalah  sekumpulan  teknik  yang  digunakan  untuk  mengolah,  menyusun, menganalisis, dan menginterpretasikan data yang bertujuan untuk memperoleh informasi, pola, dan  wawasan  yang  bermakna.  dengan  menggunakan  metode  analisis  yang  dikenal  sebagai statistik deskriptif, yang digunakan untuk menyajikan dan mendeskripsikan data secara singkat melalui ukuran statistik. Tujuannya adalah untuk memberikan gambaran awal dari data yang ada.

## 2.6. Teknik Sampling
Dengan  menggunakan  teknik  sampling  yaitu  metode  untuk  memilih  sampel  untuk penelitian,  data  alternatif  diambil  dari  data  pegawai  periode  Juni.  Sturktur  Hierarki  pemilihan promotor  terbaik  adalah  tujuannya,  seperti  terlihat  pada  Gambar  4.  Diagram  hirarki  dengan  3 kriteria tanggung jawab, perilaku, laporan mingguan dan 5 alternatif promotor yaitu Aceng Misna, Yosep T.A, Suwandi, Nova S.W dan Yogi Firdaus. Dilakukan perbandingan berpasangan antar kriteria, kemudian dihitung nilai bobot masing-masing kriteria. perhitungan pilihan dan kriteria, menghasilkan peringkat atau prioritas alternatif.

## Gambar. 4 Diagram Hierarki

## 2.7. Sistem Penunjang Keputusan
Bertujuan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang  dapat  memperhitungkan  semua kriteria  yang  mendukung  pengambilan  keputusan,  sehingga  mempercepat  dan  mempermudah proses menentuakan keputusan dengan tepat dan akurat [15]

## 2.8     Metode Analytical Hierarchy Proses
Metode AHP adalah sebuah teknik dalam menentukan keputusan. Berikut adalah tahapan- tahapan umum yaitu:
a.  Menentukan solusi yang diinginkan berdasarkan definisi masalah.
b.  Dimulai dengan tujuan normal diikuti dengan standar dan opsi dibuat struktur hierarkis c.  Buat matriks perbandingan menggambarkan pasangan kontribusi relatif atau dampak setiap komponen pada tujuan atau kriteria di atasnya. Ini dilakukan dengan mengevaluasi tingkat minat masing-masing elemen dibandingkan satu sama lain.
d.  Bentuklah matriks menjadi bentuk desimal, kemudian kalikan dengan matriks tersebut, lalu jumlahkan hasil perkalian matriks, kemudian jumlahkan (baris) matriks normalisasi, dan bagi setiap jumlah baris dengan nilai akhir baris tersebut.  Hasilnya, λmax = nilai vektor Eigen dihitung dengan merata-ratakan nilai, Perhitungan λmax bisa menerapkan formula
λ 𝑀𝑎𝑘𝑠 = ∑𝜆 𝑁 (1)
dimana : λ Maks = komponen nilai vektor Eigen, N = Banyak komponen
CI= (λ 𝑀𝑎𝑘𝑠−𝑁)
(𝑁−1) (2)
Perhitungan CI bisa menerapkan formula, dimana : CI = Consistency Index

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (3)
Perhitungan CR bisa menerapkan formula, dimana :CR = Concictency Ratio, IR = Indeks Random
3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Penyelesaian Bobot Kriteria dengan AHP
Skala Saat dipakai dalam prosedur AHP untuk mengevaluasi perbandingan berpasangan. Skala  ini  memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  mengekspresikan  tingkat  preferensi  atau kepentingan  relatif  antara  dua  elemen.  Berikut  adalah  skala  Saaty  yang  biasa  digunakan, ditunjukan pada Tabel 1. Perbandingan Berpasangan bersama dengan penjelasan nilai-nilai pada skala tersebut.
Tabel.1 Perbandingan Berpasangan Nilai Numerik Tingkat Kepentingan 1 Sama penting 2 Sama pentingnya, jika tidak lebih 3 Jelas lebih utama 4 Sedikit lebih jelas 5 Jelas lebih utama 6 Sangat jelas hingga jauh lebih jelas esensial 7 Sangat jelas bahwa itu lebih esensial 8 Sangat jelas bahkan lebih esensial 9 Pasti lebih esensial
Mendapatkan  data  pembobotan  kriteria,  SPV  dan  Admin  menggunakan  kuesioner  yang berisi  perbandingan  kriteria.  Kemudian  hasilnya  dievaluasi  untuk  menghasilkan  tabel  matriks, seperti yang terlihat pada Tabel 2 yang merupakan poin perbandingan kriteria.
Tabel.2 Perbandingan Kriteria Kriteria Tanggung Jawab  Weekly Report Perilaku Tanggung Jawab 1.00 3.00 7.00 Weekly Report 0.33 1.00 3.00 Perilaku 0.14 0.33 1.00 Jumlah 1.48 4.33 11.00
Perhitungan Poin bobot kriteria dengan metode AHP Mencari Nilai Eigenvector Tanggung Jawab = (1.00/1.48) = 0.6774 Weekly Report = (0.33/1.48) = 0.2258 Perilaku = (0.14/1.48) =0.0968 Tanggung Jawab = (3.00/4.33) = 0.6923 Weekly Report = (1.00/4.33) = 0.2308 Perilaku = (0.33/4.33) =0.0769 Tanggung Jawab = (7.00/11.00) = 0.6364 Weekly Report = (3.00/11.00) = 0.2727 Perilaku = (1.00/11.00) =0.0909
Jumlah Nilai Eigenvector Tanggung Jawab (0.6774+0.6923+0.6364) = 2.0061 Weekly Report (0.2258+0.2308+0.2727) = 0.7293 Perilaku (0.0968+ 0.0769+0.0909) = 0.2646
Bobot Kriteria dari Jumlah Nilai Eigen / Banyaknya Kriteria (N) Tanggung Jawab 2.0061/3 = 0.6687 Weekly Report 0.7293/3= 0.2431 Perilaku 0.2646/3 = 0.0882
Pada Tabel 3 merupakan Poin Bobot Kriteria yang menjelaskan hasilnya mengenai poin bobot kriteria dan presentase yang didapat dari hasil perhitungan.
Tabel.3 Poin Bobot Kriteria Nama Kriteria Poin  Bobot Persentase Tanggung Jawab 0.668696895 66.87% Weekly Report 0.243100985 24.31% Perilaku 0.08820212 8.82%
Pada Tabel 4 merupakan Index Random (IR) dalam Konsistensi Relatif (CR) dari perbandingan pasangan kriteria atau alternatif dapat dihitung dengan AHP.
Tabel.4 IR N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49
Selanjutnya mencari poin CI yaitu, λ Maks (1.48 x 0.6687) + (4.33 x 0.2431) + (11.00 x 0.0882) = 3.0108 CI = (3.0108 – 3) / (3-1) = 0.0054, CR = (0.0054 / 0.58) = 0.0093, Uji konsistensi apabila nilai CR <= 0,1 maka perincian tepat.

## 3.2. Penyelesaian Poin Alternatif Dengan Mempertimbangkan Tiap Kriteria
Hasil supervisor dan Admin mengisi kuisioner untuk menilai alternatif berdasarkan kriteria dalam  memperoleh  data  perhitungan,  untuk  setiap  kriteria  penilaian  terhadap  setiap  alternatif yang terdapat pada kuisioner, sedangkan untuk kriteria Tanggung Jawab, Perilaku dan Weekly Report dilakukan perbandingan berpasangan dengan perhitungan alternatif ditunjukan pada tabel 5, tabel 7 dan tabel 9. Hasilnya kemudian mendapatkan nilai eigenvektor untuk setiap alternatif per setiap kriteria ditunjukan pada tabel 6, tabel 8 dan tabel 10.
Tabel.5 Perbandingan Alternatif Kriteria Tanggung Jawab Yogi Nova Yosep   Suwandi Aceng Yogi 1.0000 3.0000 2.0000 4.0000 3.0000 Nova 0.3333 1.0000 0.5000 2.0000 1.0000 Yosep 0.5000 2.0000 1.0000 3.0000 2.0000 Suwandi 0.2500 0.5000 0.3333 1.0000 0.5000 Aceng 0.3333 1.0000 0.5000 2.0000 1.0000 Jumlah 2.4167 7.5000 4.3333 12.0000 7.5000 Tabel.6 Nilai Eigen Alternatif  Kriteria Tanggung Jawab Nilai Eigen 0.4138 0.4000 0.4615 0.3333 0.4000 0.1379 0.1333 0.1154 0.1667 0.1333 0.2069 0.2667 0.2308 0.2500 0.2667 0.1034 0.0667 0.0769 0.0833 0.0667 0.1379 0.1333 0.1154 0.1667 0.1333 (0.4138+0.4000+0.4615+0.3333+0.4000) = 2.0087 (0.1379+0.1333+0.1154+0.1667+0.1333) = 0.6866 (0.2069+0.2667+0.2308+0.2500+0.2667) = 1.2210 (0.1034+0.0667+0.0769+0.0833+0.0667) = 0.3970 (0.1379+0.1333+0.1154+0.1667+0.1333) = 0.6866 1.0000
Selanjutnya mencari nilai Consistency Index (CI), λ Maks (2.4167 x 2.0087) + (7.5000 x 0.6866) + (4.333 x 1.2210) +
(12.00 x 0.3970) + (7.500x0.6866) = 5.0419
CI = (5. 0419 – 5) / (5-1) = 0.0105 CR = (0.0105 / 1.12) = 0.0094, Uji konsistensi nilai CR <= 0,1 maka perincian tepat.
Tabel.7 Perbandingan Alternatif Kriteria Wekly Report Yogi Nova Yosep   Suwandi Aceng Yogi 1.0000 3.0000 5.0000 7.0000 9.0000 Nova 0.3333 1.0000 3.0000 5.0000 7.0000 Yosep 0.2000 0.3333 1.0000 3.0000 5.0000 Suwandi 0.1429 0.2000 0.3333 1.0000 3.0000 Aceng 0.1111 0.1429 0.2000 0.3333 1.0000 Jumlah 1.7873 4.6762 9.5333 16.3333 25.0000 Tabel.8 Nilai Eigen Alternatif Kriteria Wekly Report Nilai Eigen 0.5595 0.6415 0.5245 0.4286 0.3600 0.1865 0.2138 0.3147 0.3061 0.2800 0.1119 0.0713 0.1049 0.1837 0.2000 0.0799 0.0428 0.0350 0.0612 0.1200 0.0622 0.0305 0.0210 0.0204 0.0400 0.5595+0.6415+0.5245+0.4286+0.3600=2.5141/5=0.5028 0.1865+0.2138+0.3147+0.3061+0.2800=1.3012/5=0.2602 0.1119+0.0713+0.1049+0.1837+0.2000=0.6718/5=0.1344 0.0799+0.0428+0.0350+0.0612+0.1200=0.3389/5=0.0678 0.0622+0.0305+0.0210+0.0204+0.0400=0.1741/5=0.0348 1.0000 Selanjutnya mencari nilai Consistency Index (CI) yaitu,
λ Maks (1.7873 x 0.5028)+(4.6762 x 0.2602)+(9.5333 x 0.1344)+(16.3333 x 0.0678) + (25.0000 x 0.0348) = 5.3739 CI = (5.3739 – 5) / (5-1) = 0.0935, dan CR = (0.0935 / 1.12) = 0.0835
Uji konsistensi apabila nilai CR <= 0,1 maka perincian tepat.
Tabel.9 Perbandingan Alternatif Kriteria Perilaku Yogi Firdau s Nova S.W Yosep T.A Suwandi Aceng Misna Yogi Firdaus 1.000 0 3.000 0 2.000 0 3.0000 2.0000 Nova S.W 0.333 3 1.000 0 0.333 3 2.0000 2.0000 Yosep T.A 0.500 0 3.000 0 1.000 0 2.0000 2.0000 Suwandi 0.333 3 0.500 0 0.500 0 1.0000 0.5000 Aceng Misna 0.500 0 0.500 0 0.500 0 2.0000 1.0000 Jumlah 2.666 7 8.000 0 4.333 3 10.0000 7.5000 Tabel.10 Nilai Eigen Alternatif Kriteria Perilaku Nilai Eigen 0.375 0 0.375 0 0.461 5 0.300 0 0.266 7 0.125 0 0.125 0 0.076 9 0.200 0 0.266 7 0.187 5 0.375 0 0.230 8 0.200 0 0.266 7 0.125 0 0.062 5 0.115 4 0.100 0 0.066 7 0.187 5 0.062 5 0.115 4 0.200 0 0.133 3 0.375+0.375+0.4615+0.300+0.2667=1.7782/5=0.3556 0.125+0.125+0.0769+0.200+0.2667=0.7936/5=0.1587 0.187+0.375+0.2308+0.200+0.2667=1.2599/5=0.2520 0.125+0.062+0.1154+0.100+0.0667=0.4696/5=0.0939 0.187+0.062+0.1154+0.200+0.1333=0.6987/5=0.1397 1.0000 Selanjutnya mencari nilai Consistency Index (CI) yaitu, λ Maks ( 2.666  x  0.3556 ) + ( 8.000  x  0.1587 ) + ( 4.3333  x  0.2520 ) +
(10.0000 x 0.0939)+(7.5000 x 0.1397)=5.2972
CI = (5.2972 – 5) / (5-1) = 0.0743, dan CR = (0.0743 / 1.12) = 0.0663,  nilai CR <= 0,1

## 3.3. Menyelesaikan Prioritas Poin Pilihan Terbaik Menggunakan AHP
Poin terbaik dihitung sebagai langkah terakhir untuk menentukan prioritas pemeringkatan promotor  terbaik  yaitu  bobot eigenvektor kriteria  dikalikan eigenvektor pilihan  untuk  setiap kriteria ditunjukan pada tabel 11.
Tabel 11. Poin Eigenvector Pilihan Per Kriteria Nama Weekly Report Report Tanggung Jawab Perilaku Yogi 0.5028 0.4017 0.3556 Yosep 0.2602 0.1373 0.1587 Nova 0.1344 0.2442 0.2520 Aceng Misna 0.0678 0.0794 0.0939 Suwandi 0.0348 0.1373 0.1397 Tabel 12. Hasil Prioritas Pilihan PERANGKINGAN Nama Nilai Akhir Rangking Yogi 0.4222 1 Yosep 0.2182 2 Nova 0.1691 3 Aceng 0.1126 4 Suwandi 0.0779 5
Hasil  prioritas  alternatif  menunjukkan  peringkat  yang  diberikan  kepada  setiap  promotor dapat dilihat pada tabel 12. dari hasil pemeringkatan tersebut didapatkan  hasil terendah adalah suwandi dengan nilai 0,0779 dan hasil tertinggi adalah Yogi Firdaus dengan nilai 0,4222 sebagai prioritas utama, dengan adanya pemeringkatan nilai tersebut dapat membantu dalam pengambilan keputusan menentukan promotor terbaik

## 3.4. Pengujian Dengan Software Expert choice
Expert  choice  adalah  perangkat  lunak  yang  dapat  menyelesaikan  kendala  berdasarkan prosedur  AHP.  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan  perangkat  lunak  pilihan  ahli,  yang didasarkan  pada  perhitungan  dengan  formula  AHP,  menunjukkan  hasil  yang  sama  dan  dapat disimpulkan dengan eigen values proses perhitungan untuk mengukur poin kriteria gambar 6 kiri, seperti yang ditunjukkan pada tabel 12, hasil perangkingan alternatif dianggap cukup akurat dan tepat dapat dilihat pada Gambar 6 kanan
Gambar 6. Pembobotan Kriteria dan Perangkingan Alternatif

## 3.5. Perancangan Sistem Metode Prototyping
Melibatkan pembuatan model atau prototipe sistem untuk mengumpulkan umpan balik dari pengguna  sebelum  pengembangan  sistem  yang  sebenarnya  dimulai.  Prototipe  dapat  digunakan untuk  mengklarifikasi  kebutuhan,  menguji  konsep,  dan  mengidentifikasi  perubahan  yang diperlukan  sebelum  implementasi  penuh,  dalam  merancang  sistem  SPK  akan  sangat  terbantu dengan menggunakan use case diagram , promotor yang bertanggung jawab atas target penjualan telah  ditemukan  dari  masalah  sebelumnya.  Untuk  menangani  permintaan  pengguna  sistem, ditunjukan  pada  gambar  7 Use  Case Diagram ,  kiri Use  Case Input  terdiri  dari  tindakan  yang dilakukan  oleh  admin untuk  memasukkan  entry  promotor  dan entry kriteria,  tengah Use  Case Proses menampilkan bahwa admin dapat entry data perbadingan kriteria, entry data perbandingan alternatif, entry nilai alternatif,  hasil perhitungan dan rangking,  kanan Use Case Laporan yaitu admin dapat mencetak hasil perangkingan dan mencetak hasil keputusan.
Gambar 7. Use Case Diagram

## 3.6. Desain Sistem
Sistem  berbasis  web  aplikasi  pemilihan  promotor  terbaik  yang  menampilkan  kiri  proses menentukan  kriteria  dan  kanan  menampilkan  proses  menentukan  alternatif  dengan  poin  yang ditetapkan ditunjukan pada Gambar 8 Proses Menentukan Kriteria dan Menentukan Alternatif.
Gambar 8. Proses Menentukan Kriteria dan Menentukan Alternatif
Kiri  menampilkan  proses  pembobotan  kriteria  dengan  perbandingan  antar  kriteria  dan kanan menampilkan proses perbandingan antar alternatif ditunjukkan pada Gambar 9.

## Gambar 9 Proses Pembobotan Kriteria dan Perbandingan antar Alternatif
Selanjutnya  proses  perhitungan  matrik  perbandingan  berpasangan  berbagai  alternatif sesuai dengan kriteria tertentu setelah itu dapat menampilkan laporan hasil penilaian  promotor pada sistem dalam bentuk perangkingan promotor terbaik ditunjukkan pada Gambar 10.

## Gambar 10 Hasil Perhitungan dan Perangkingan
Dengan menggunakan metode AHP hasil observasi yang telah dilakukan digunakan untuk menghitung  nilai  bobot  kriteria,  serta  hasil  tentang  pilihan  promotor  untuk  prioritas.  Hasilnya sesuai perhitungan manual seperti ditunjukan pada tabel.3 nilai bobot kriteria tanggung jawab = 0,6687 atau 66,87%, Weekly Report = 0,2431 atau 24,31%, Perilaku = 0,0882 atau 8,82%, terlihat bahwa  kriteria  tanggung  jawab  paling  penting,  kemudian  perhitungan  nilai  alternatif mendapatkan nilai prioritas alternatif yaitu Yogi Firdaus = (0,4231), Yosep T.A = (0,2173), Nova S.W = (0,1699), Aceng Misna = (0,1118), Suwandi = (0,0777). Berdasarkan perhitungan tersebut, diperingkat nilai 3 besar yaitu Yogi Firdaus, Yosep T.A dan Nova S.W dapat diusulkan menjadi promotor terbaik periode Juni 2023.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Pada  penelitian  ini,  metodologi  prototyping  dan  konsep  AHP  dapat  digunakan  untuk mengembangkan  sistem  SPK  berbasis  web.  Implementasi  AHP  memberikan  kontribusi  positif terhadap  proses  keputusan  pemilihan  promotor  terbaik  di  PT  Accentuates.  Metode  ini  bisa mengatasi  kompleksitas  dalam  menilai  kriteria  yang  beragam  dan  merangkul  preferensi  yang berbeda.  Optimalisasi  faktor  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  promotor  dapat dioptimalkan, hal ini membantu perusahaan untuk lebih fokus pada aspek-aspek yang benar-benar relevan dan berdampak pada kesuksesan promotor di lingkungan kerja. Adanya pembobotan dari setiap kriteria, lebih akurat dan tepat, membawa tingkat transparansi yang tinggi, mengurangi bias subjektif dan meningkatkan objektivitas. Sistem aplikasi SPK berbasis web merupakan hasil dari penelitian  ini  dapat  diakses  kapan  saja  dan  di  mana  saja.    SPK  dengan  Metode  AHP  dapat membantu Admin dan Kepala Divisi di PT Accentuates dalam memilih promotor terbaik dengan memberikan laporan cetak hasil perankingan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. I. Fale and Y. G. Abdulsalam, “Dr. Flynxz – A First Aid Mamdani-Sugeno-type fuzzy expert system for differential symptoms-based diagnosis,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci. , no. xxxx, 2020.
[2] R.  N.  Mawardi  and  P.  Handayani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Pt.  Garuda  Inti  Karya,” Reputasi  J.  Rekayasa Perangkat Lunak , vol. 2, no. 1, pp. 1–4, 2021.
[3] Rudianto, “Penggunaan Metode Topsis dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada SPBU 34.15306 Medang Karawaci,” J. Sist. Inf. , vol. 10, no. 2, pp. 55–60, 2021.
[4] M. Maysaroh, M. Fahmi, H. Destiana, Y. I. Maulana, and I. Komarudin, “Metode AHP dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  Pemilihan  Website  Penerbangan  Online,” J. Pariwisata Bisnis Digit. dan Manaj. , vol. 1, no. 2, pp. 49–59, 2022.
[5] D. I. Yahya, “Penerapan Metode AHP Untuk Penentuan Siswa Terbaik Di SMP Yapindo II,” J. LARIK , vol. 1, no. 2, 2021.
[6] M.  I.  H.  Saputra  and  N.  Nugraha,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Penentuan Internet Service Provider Di Lingkungan Jaringan Rumah),” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa , vol. 25, no. 3, pp. 199– 212, 2020.
[7] F.  Fatmawati,  W.  Widiantoro,  and  N.  Narti,  “Penerapan  Metode  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Reputasi  J.  Rekayasa  Perangkat Lunak , vol. 4, no. 1, pp. 38–44, 2023.
[8] G. Triyono, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa SMP Terbaik Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),” SKANIKA Sist. Komput. dan Tek. Inform. , vol. 5, no. 1, pp. 46–59, 2022.
[9] M.  I.  Fu’adi  and  A.  Diana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Pada  Toko Sepatu Saman Shoes,” RADIAL  J. Perad. Sains, Rekayasa dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 265–280, 2022.
[10] W. I. Pambudi, M. Izzatillah, and S. Solikhin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP PT NGK Busi Indonesia,” J. Ris. dan Apl. Mhs. Inform. , vol. 2, no. 01, pp. 113–120, 2021.
[11] I. W. S. Yasa, K. T. Werthi, and I. P. Satwika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada STMIK Primakara,” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 10, no. 3, p. 289, Nov. 2021.
[12] R. Prasetyo, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Karyawan Terbaik,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 8, 2022.
[13] M.  A.  Prawira,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik  Pada  PT. Citra Prima Batara Dengan Metode AHP,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 8, no. 1, 2022.
[14] I.  Budiawan,  “Pemilihan  Pegawai  Collection  Terbaik  Dengan  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Ekon. dan Bisnis , vol. 11, no. 3, 2022.
[15] B.  Murdianto  and  G.  P.  Utama,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Seleksi  Beasiswa Berdasarkan Multi Kriteria Dengan Metode Profile Matching Dan Weighted Product (Wp) Berbasis Web Pada Perusahaan Perbankan,” Skanika , vol. 4, no. 1, pp. 23–30, 2021.