Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process

## AHP Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
Mutiara Ayu Dasilpha 1 , Ica Admirani* 2 , Alan Novi Tompunu 3 1,2 Jl. Srijaya Negara Bukit Besar Palembang, fax : +62711355918
3 Jurusan Teknik Komputer, Politeknik Negeri Sriwijaya, Palembang e-mail: 1 mdasilpha@gmail.com, * 2 admiranyadnan@gmail.com , 3 alvito.polsri@gmail.com

## Abstrak
Metode  Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  dapat  diterapkan  dalam  sistem pendukung  keputusan  untuk  melakukan  penilaian  dan  perhitungan  mahasiswa  berprestasi. Metode  ini  menggabungkan  antara  Fuzzy  Logic  dan  AHP  yang  memungkinkan  pengambil keputusan  untuk  menilai  kriteria  yang  berbeda  secara  simultan.  Dalam  aplikasi  pemilihan mahasiswa  berprestasi,  terdapat  beberapa  kriteria  yang  diberi  bobot  untuk  dinilai.  Setelah kriteria, subkriteria dan bobot ditentukan, maka dilakukan perankingan mahasiswa berdasarkan nilai Fuzzy AHP yang diperoleh. Dalam metode ini, setiap alternatif (mahasiswa) diberikan skor yang dinyatakan dalam bilangan fuzzy, yang kemudian dikonversi menjadi nilai numerik dengan menggunakan  defuzzyfikasi.  Adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini,  pengambil keputusan dapat lebih efektif dan akurat dalam penilaian dan perhitungan mahasiswa berprestasi dengan menggunakan metode Fuzzy AHP yang memberikan hasil perangkingan.
Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy , Analytical Hierarchy Process

## Abstract
The Fuzzy AHP (Analytical Hierarchy Process) method can be applied in a decision support system to assess and calculate outstanding students. This method combines Fuzzy Logic and  AHP  which  allows  decision  makers  to  assess  different  criteria  simultaneously.  In  the application for selecting outstanding students, there are several criteria that are given weight to be assessed. After the criteria, sub-criteria and weights are determined, students are ranked based on  the  Fuzzy  AHP  scores  obtained.  In  this method,  each  alternative  (student) is  given  a  score expressed in fuzzy numbers, which is then converted into a numerical value using defuzzification. With this decision support system application, decision makers can be more effective and accurate in assessing and calculating outstanding students by using the Fuzzy AHP method which provides ranking results.
Keywords—Decision Support System, Fuzzy, Analytical Hierarchy Process

## 1. PENDAHULUAN
emilihan  Mahasiswa Berprestasi  atau  Pilmapres  merupakan  kompetisi  tingkat  nasional  yang diselenggarakan oleh Direktorat Jenderal Pembelajaran dan Kemahasiswaan yang ada dibawah naungan  Kementerian  Pendidikan,  Kebudayaan,  Riset  dan  Teknologi,  dengan  tujuan  untuk memberikan  apresiasi  kepada  mahasiswa  terbaik  yang  siap  menjadi  pemuda  untuk  membangun Indonesia yang lebih baik. Kegiatan Pilmapres merupakan sebuah kegiatan yang dilakukan dengan P
1020 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1019 - 1029
tujuan memilih dan memberikan penghargaan terhadap mahasiswa yang memiliki prestasi tinggi [1].  Dengan  adanya  kegiatan  Pilmapres  ini,  mahasiswa  diharapkan  tidak  hanya  unggul  dalam bidangnya, namun juga unggul dalam mengembangkan soft skills dan hard skills [2].
Prosedur Pemilihan Mahasiswa Berpestasi dilakukan secara bertahap, mulai dari seleksi Tingkat  Jurusan,  Tingkat  Fakultas,  Tingkat  Perguruan  Tinggi,  dan  Tingkat  Nasional[3]. Politeknik Negeri Sriwijaya melakukan Pilmapres disetiap tahunnya dengan mengikuti prosedur yang  dikeluarkan  oleh  Kemdikbudristek.  Mahasiswa  diseleksi  sesuai  dengan  kriteria  yang ditentukan  berdasarkan  Panduan  Pilmapres  2023  yaitu  seleksi  capaian  unggul,  seleksi  bahasa inggris, dan seleksi produk inovatif.
Namun,  penyeleksian  dan  penilaian  Pilmapres  menggunakan  nilai  skor  dari  pedoman Pilmapres yang dinilai oleh beberapa juri secara langsung sesuai dengan kriteria penilaian. Nilai dari skor mahasiswa akan ditotalkan dan diakumulasikan menggunakan microsoft excel. Sesuai dengan kriteria penilaian dan kisaran skor penilaian yang telah ditentukan. Cara tersebut kurang efektif  dalam  melakukan  penilaian,  karena  penilaian  terhadap  mahasiswa  berprestasi  masih bergantung kepada penilaian setiap anggota juri dan terdapat ketidakobjektifan.
Dalam  kegiatan  pilmapres  di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya  dibutuhkan  sistem terkomputerisasi  yang  dapat  membantu  perhitungan  dan  penentuan  mahasiswa  berprestasi. Dengan memanfaatkan teknologi web serta menggunakan sistem pendukung keputusan (SPK). Maka data menjadi terintegrasi dan dapat diolah lebih lanjut. SPK bertujuan membantu pengambil keputusan,  menyimpan  data  dan  mengubah  data-data  tersebut  menjadi  informasi  yang terorganisir, sehingga dapat diakses dan proses pengambilan keputusan dapat dilakukan secara mudah, cepat, dan akurat [4]. Sistem pendukung keputusan tersebut dapat lebih bekerja maksimal jika  didukung  dengan  sebuah  metode.  Metode  yang  diterapkan  dalam  sistem  pendukung keputusan ini adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) , yaitu salah satu metode dalam pengambilan  keputusan  yang  mempertimbangkan  aspek  kualitatif  dan  kuantitatif  dalam  suatu masalah dengan menggunakan hierarki atau struktur.
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  menerapkan metode  AHP  pada  berbagai  kasus  sistem  pendukung  keputusan.  Penelitian  pertama  dilakukan oleh Munthafa dan Mubarok[5], yang berjudul “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi”. Pada penelitian tersebut menunjukan hasil bahwa metode AHP dapat merekomendasikan mahasiswa berprestasi dengan nilai konsistensi sebesar 0.06.
Penelitian kedua dilakukan oleh Khasanah dkk [6] tentang Sistem Penentuan Mahasiswa Lulusan  Berprestasi  Menggunakan  Metode  AHP  Berbasis  Web.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukan  bahwa  metode  AHP  memberikan  hasil  yang  baik  dalam  pemeilihan  lulusan mahasiswa berpresasi sesuai kriteria yang telah ditentukan.
Penelitian ketiga dilakukan oleh Tou dkk [7] tentang Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP. Dan menunjukkan hasil bahwa metode AHP dapat digunakan untuk membantu  menentukan  salah  satu  mahasiswa  berprestasi  berdasarkan  kriteria  yang  sudah ditentukan. Sehingga didapatkan tingkat validitas konsistensi hierarki dari pemilihan mahasiswa berprestasi menggunakan metode AHP sebesar 0.56.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, diharapkan proses pemilihan mahasiswa berprestasi  dapat  dilakukan  secara  objektif  dan  transparan.  Sistem  ini  juga  dapat  membantu meningkatkan kualitas dan akurasi pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan berbagai faktor  yang  relevan  dan  mengurangi  pengaruh  subjektivitas  dalam  proses  pemilihan  dan perhitungan.  Dengan  latar  belakang  inilah  proposal  laporan  akhir  ini  dibuat  dengan  judul “Penerapan  Metode  Fuzzy  AHP  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Aplikasi  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Di Politeknik Negeri Sriwijaya”.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP)
Dalam  penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP)  untuk  pengambilan  keputusan dengan  banyak  kriteria  yang  bersifat  subjektif,  seringkali  seorang  pengambil  keputusan dihadapkan pada suatu permasalahan yang sulit dalam penentuan bobot setiap kriteria [6]. Untuk menangani kelemahan AHP ini, diperlukan suatu metode yang lebih memperhatikan keberadaan kriteria-kriteria  yang  bersifat  subjektif  tersebut.  Model Fuzzy -AHP  telah  dikembangkan  oleh beberapa  peneliti. Fuzzy -AHP  merupakan  representasi  dan  eksistensi  dari  AHP  Saaty  dengan mengkombinasikannya  dengan  teori  himpunan fuzzy .  Di  dalam Fuzzy -AHP,  skala  rasio fuzzy digunakan untuk mengindikasikan kekuatan relatif dari faktor-faktor pada kriteria atau subkriteria yang  bersangkutan,  sehingga  sebuah  matrik  keputusan fuzzy dapat  dibentuk.  Nilai  akhir  dari alternatif-alternatif  dapat  juga  disajikan  dalam  angka-angka fuzzy . Alternatif  optimal  diperoleh dengan  merangking  angka fuzzy menggunakan  operator  aljabar  khusus.  Konsep fuzzy yang dipakai dalam pengembangan Fuzzy -AHP ini adalah Triangular Fuzzy Numbers (TFN).
Secara  umum  prosedur  perhitungan Fuzzy -AHP  terdiri  dari  empat  langkah,  yaitu:  (1) penilaian alternatif terhadap setiap kriteria, (2) pembobotan kriteria, (3) perhitungan nilai akhir, dan  (4)  ranking  dan  keputusan  akhir.  Pada  langkah  (1),  yaitu  penilaian  alternatif,  pengambil keputusan diminta memberikan suatu rangkaian penilaian terhadap alternatif x yang ada dalam bentuk  bilangan fuzzy triangular ( triangular  fuzzy  number (TFN))  yang  disusun  berdasarkan variabel linguistik. Selanjutnya nilai fuzzy didefinisikan bagi setiap alternatif pada setiap kriteria. Dalam TFN diberikan tiga kondisi untuk nilai fungsi keanggotaan.
Dalam  langkah  (2),  yaitu  pembobotan  kriteria,  Zeleny  membaginya  menjadi  dua  tipe, yaitu:  (1)  bobot  prior wi ,  yang  sifatnya  relatif  stabil,  menggambarkan  keadaan  psikologis  dan sosial dari pengambil keputusan, (2) bobot informasi 𝜆𝑖 yang sifatnya tidak stabil [8]. Langkah penyelesaian F-AHP adalah sebagai berikut:
1. Membuat  struktur  hirarki  masalah  yang  akan  diselesaikan  dan  menentukan  perbandingan matriks berpasangan antar kriteria dengan skala TFN
2. Menentukan nilai sitesis fuzzy (Si) prioritas dengan rumus:
𝑆𝑖 =   ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 × 1 ∑ ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑗=1 ............................................(1)
Dimana :
∑ 𝑀 𝑖 𝑗 =   ∑ 𝑙𝑗, ∑ 𝑚𝑗 𝑚 𝑗=1 , ∑ 𝑢𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1
...........................(2)
Sedangkan
1 ∑ ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 = 1 ∑ 𝑢𝑖,    ∑ 𝑚𝑖,   𝑀 𝑖=1 𝑛 𝑙𝑖 𝑛 𝑖=1 𝑛 𝑖=1 ..............................(3)
3. Menentukan  nilai  vector  (v)  dan  nilai  ordinat  Defuzifikasi (d’).  Jika  hasil  yang  diperoleh pada setiap matriks fuzzy, M 2 ≥ M 1 (M 2 = (l 2 , m 2 , u 2 ) dan M 2 = (l 1 , m 1 , u 1 ) maka nilai vector dapat dirumuskan sebagai berikut: V(M 2 ≥ M 1 ) = sup [µM 1 (x), min (µM 2 (y)))] Atau sama dengan grafik pada persamaan berikut:
𝑉 (𝑀2  ≥ 𝑀1) =
{
1,                            𝑖𝑓 𝑀 2 ≥   𝑀 1
0,                                𝑖𝑓 𝑙 1 ≥   µ 2 𝑙 1 −   µ 2 (𝑚2 −   µ 2 ) − (𝑚1 − 𝑙 2 ) , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎
Jika hasil nilai fuzzy lebih besar dari k, M i (i = 1, 2, ..., k) maka nilai vector dapat didefinisikan sebagai berikut: V (M ≥ M 1 , M 2, ..., M k ) = V (M ≥ M 1 ) dan V (M ≥ M 2 , M 2 ) dan V (M ≥ M k ) = min V (M ≥ M 1 ) ..........................(5) Asumsikan bahwa: d’(A i ) = min V (S i ≥ Sk) .....................................(6) Untuk k = 1, 2, ..., n; k ≠ i, maka diperoleh nilai bobot vector
W’ = (d’(A 1 ), d’(A 2 ), ..., d’(A n )) T ........................(7) Dimana A i (i = 1, 2, ..., n) adalah n elemen keputusan
4. Normalisasi nilai bobot vector fuzzy (w)
Setelah  dilakukan  normalisasi  dari  persamaan  (7)  maka  nilai  bobot vector yang ternormalisasi adalah seperti rumus berikut:
W = (d(A 1 ), d(A 2 ), ..., d(A n )) T .............................(8) Dimana W adalah bilangan non fuzzy .

## 2.2 Aspek Penilaian
Pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya  merupakan  bentuk apresiasi dan penghargaan kepada mahasiswa baik dari akademik ( intrakurikuler ), pemahaman lebih  dalam  yang  berhubungan  dengan  akademik  ( kokurikuler )  serta  dari  bakat  dan  minat ( ekstrakurikuler ) mahasiswa. Maka dari itu, diadakan pemilihan mahasiswa berprestasi tingkat Politeknik  Negeri  Sriwijaya  yang  mahasiswanya  berasal  dari  perwakilan  tiap  masing-masing jurusan  yang  ada  di  Politeknik  Negeri  Sriwijaya.  Pemilihan  mahasiswa  berprestasi  memiliki kriteria yang telah ditetapkan menurut panduan pilmapres 2023 yakni sebagai berikut :
1. Capaian Unggulan
Capaian  Unggulan  (CU)  adalah  hasil  yang  mendapat  pengakuan  dan  diperoleh  selama menjadi mahasiswa dari kegiatan intrakurikuler , kokurikuler , maupun ekstrakurikuler . Kegiatan yang  menghasilkan  capaian  unggulan  dikelompokkan  ke  dalam  tujuh  bidang  utama  sebagai berikut.
a. Kompetisi, merupakan wujud capaian meraih gelar kejuaraan (dapat berupa lomba bidang penalaran, olahraga, kesenian, keagamaan, atau sejenisnya).
b. Pengakuan, merupakan wujud capaian dalam suatu event tertentu, misalnya menjadi nara sumber atau pembicara, pelatih, juri, wasit, moderator, atau sejenisnya.
c. Penghargaan, merupakan wujud capaian atas dedikasi atau keberhasilan berinovasi yang memberikan  dampak  positif  bagi  lingkungan  serta  diberikan  oleh  lembaga  resmi (misalnya penghargaan berupa HaKI) atau masyarakat.
d. Karier Organisasi, merupakan wujud capaian karier di bidang organisasi kemahasiswaan atau organisasi kemasyarakatan berupa Ketua, Wakil Ketua, Sekretaris, Bendahara, atau satu tingkat di bawah pengurus harian.
e. Hasil Karya, merupakan wujud capaian prestasi berupa buku ber-ISBN (buku referensi, buku  ajar,  novel,  kumpulan  puisi  atau  buku  karya  sastra,  kumpulan  lukisan,  dan sejenisnya),  artikel  ilmiah  yang  sudah  diterbitkan,  karya  seni,  karya  desain,  temuan model, aplikasi komputer, produk inovatif, karya film, atau sejenisnya. Hasil karya yang dimaksud bukan karya yang dikompetisikan.
f. Pemberdayaan atau Aksi Kemanusiaan merupakan wujud capaian kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang memberikan dampak positif bagi masyarakat/lingkungan, baik berupa pemrakarsa, koordinator, atau peserta.
g. Kewirausahaan,  merupakan  wujud  capaian  di  bidang  wirausaha  yang  memberikan dampak kesejahteraan kepada komunitasnya.
Pada capaian unggulan peserta hanya diizinkan untuk mengajukan maksimal 10 CU secara keseluruhan dan peserta tidak boleh mengajukan lebih dari 4 CU untuk satu bidang tertentu. Serta peserta  tidak  dapat  menggunakan  CU  yang  sama  untuk  mengajukan  dua  atau  lebih  bidang tersebut.
2. Produk Inovatif
Penulisan  naskah  produk  inovatif  adalah  karya  ilmiah  (10  s.d.  15  halaman)  hasil  tulisan mandiri, asli (bukan karya jiplakan) yang belum pernah diikutsertakan dalam lomba pada tingkat manapun dan belum pernah dipublikasikan yang berisi uraian gagasan solusi inovatif yang telah diwujudkan dalam sebuah produk (barang/sistem/aplikasi dan sejenisnya) berlandaskan penalaran
logis dan data akurat. Naskah inti terdiri dari sampul, lembar pengesahan, daftar isi, dan daftar pustaka harus disajikan mengikuti sistematika berikut :
a. Lingkup  pembahasan  :  Penegasan  lingkungan  penerima  manfaat  beserta  alasan  untuk memilih lingkungan yang bersangkutan.
b. Identifikasi  Potensi  dan  Kebutuhan  lingkungan  :  Uraikan  potensi  yang  dapat dikembangkan  dari  lingkungan  terpilih  serta  ajukan  data  /fakta  pendukung  yang menunjukkan  perlunya  kegiatan  tertentu  untuk  mengatasi  “situasi  tidak  ideal”  yang dialami warga lingkungan.
c. Rumusan Target Pembangunan ( SMART ): Specific (gagasan spesifik), Measurable (dapat diukur secara objektif), Acceptable (disepakati dan dapat diterima sebagai sesuatu yang tidak bertentangan dengan hukum, norma, dan moral), Realistic (mungkin untuk dicapai), Time-bound (punya tenggat waktu dan kapan akan dicapai).
d. Analisis  untuk  memilih  cara  pencapaian  target  :  dengan  mempertimbangkan  untung- ruginya  berdasarkan  sejumlah  kriteria  (misalnya  tingkat  kesulitan,  besarnya  biaya, lamanya waktu yang dibutuhkan, dsb.).
e. Penjabaran  Rencana  Kerja  :  Uraikan  pertahap  lalu  rinci  tiap  langkah  dan  perkirakan waktu/jadwal kerjanya.
f. Penjabaran Informasi Tambahan : struktur organisasi pelaksana gagasan, jumlah, sumber, dan  cara  mengumpulkan  dana  yang  dibutuhkan,  mitra  penting/pemangku  kepentingan ( stake holders ) program pembangunan yang bersangkutan.
g. Visualisasi  Gagasan  :  Gagasan  juga  digambarkan  dengan  sebuah  bagan  (Bagan Visualisasi Gagasan Kreatif) dengan tujuan pembaca lebih memahami isi dari gagasan kreatif  dengan  konsep  yang  dikenal  dengan  SaHaBaT  (Sasaran,  Hambatan,  Bantuan, Tindakan).
h. Lampiran : Ajukan lampiran-lampiran yang dianggap perlu

## Gambar 1 Bagan Visualisasi Naskah Produk Inovatif
3. Bahasa Inggris
Pilmapres diwajibkan untuk membuat 1 (satu) video berdurasi 5 menit yang berisi presentasi peserta  tentang  salah  satu  isu  dari  Tujuan  Pembangunan  Berkelanjutan  (TPB)/ Sustainable
Development  Goals (SDGs).  Namun,  isu  tersebut  harus  berbeda  dari  isu  gagasan  kreatif  yang sudah ditulisnya di naskah produk inovatif. Dalam penyampaiannya, peserta dapat memilih satu dari tiga jenis pidato yaitu informative, persuasive dan motivational . Rekaman dibuat tanpa proses editing dan diunggah di laman YouTube sesuai dengan waktu yang ditentukan. Presentasi akan dinilai berdasarkan aspek content, accuracy, fluency, pronunciation, dan overall performance .

## 2.3 Diagram Blok
Berikut  terdapat  diagram  blok  yang  memperlihatkan  cara  kerja  sistem  pundukung keputusan aplikasi pemilihan mahasiswa berprestasi.

## Gambar 2 Diagram Blok

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  pendukung  keputusan  aplikasi  pemilihan  mahasiswa  berprestasi menggunakan metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process ( FAHP ) diperlukan kriteria-kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungannya. Sehingga akan didapat alternatif terbaik dari pemilihan mahasiswa  berprestasi.  Berikut  implementasi  perhitungan  dengan  metode Fuzzy AHP  sebagai berikut :

## 3.1 Kriteria dan Subkriteria
Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  ditentukan  kriteria  dan  subkriteria  yang  akan digunakan dalam perhitungan dan penilaian mahasiswa berprestasi, yaitu sebagai berikut :
Tabel 1 Kriteria dan Subkriteria No Kriteria Subkriteria 1. Capaian Unggulan (C01)
Kompetisi (S01) Pengakuan (S02)
Penghargaan (S03) Karir Organisasi (S04) Hasil Karya (S05) Pemberdayaan (S06)
No Kriteria Subkriteria Kewirausahaan (S07) 2. Produk Inovatif (C02) Penyajian (S08) Subtansi Produk Kualitas (S09) Solusi (S10) Kualitas Produk Kualitas (S11) 3. Bahasa Inggris (C03) Content (S12) Accurancy (S13)
Fluency & Pronaunciation (S14)
Comprehension & Respons (S15)
Overall Performance (S16)
Setelah kriteria dan subkriteria diperoleh, dan tabel LMU dibuat untuk perhitungan pada Fuzzy AHP.
Tabel 2 Tabel Nilai LMU Nilai L M U 1 1 1 1 2 1 1 1,5 3 1 1,5 2 4 1,5 2 2,5 5 2 2,5 3 6 2,5 3 3,5 7 3 3,5 4 8 3,5 4 4,5 9 4 4,5 4,5 0,5 0,66667 1 1 0,33333 0,5 0,66667 1 0,25 0,4 0,5 0,66667

## 3.2 Struktur Hirarki
Metode  ini  mulai  dikembangkan  oleh  Thomas  L.Saaty.  Seorang  ahli  matematika  yang bekerja pada University of Pittsburgh pada awal tahun 1970-an.
Gambar 3 Struktur Hirarki

## 3.3 Matriks Perbandingan Berpasangan Skala AHP
Tabel 3 Matriks Perbandingan Kriteria Kode C01 C02 C03 C01 1 1 2 C02 1 1 2 C03 0,5 0,5 1 Tabel 4 Normalisasi Matriks AHP Kriteria Kode C1 C2 C3  Prioritas Consistency Measurev C1 0,4  0,4  0,4 0,4 3 C2 0,4  0,4  0,4 0,4 3 C3 0,2  0,2  0,2 0,2 3 Tabel 5 Nilai Konsisten Kriteria Count 3 CI (Consistency Index) 0 RI (Ratio Index) 0,58 CR (Consistency Ratio) 0 3.4 Konversi Nilai FAHP Kriteria
Tabel 6 Matriks FAHP Kriteria Kode C01 C02 C03 L M U L M U L M U C01 1 1 1 1 1 1 1 1 1,5 C02 1 1 1 1 1 1 1 1 1,5 C03 0,66667 1 1 0,66667 1 1 1 1 1 3.5 Nilai Sintesi Kriteria Tabel 7 Nilai Sintesis Kriteria Jumlah Baris Nilai Sintesis Kode L M U L M U C1 3 3 3,5 0,3 0,33333 0,42 C2 3 3 3,5 0,3 0,33333 0,42 C3 2,33333 3 3 0,23333 0,33333 0,36

## 3.6
Penentuan Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’) Kriteria
Tabel 8 Penentuan Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’) Kriteria
l lc1 mc1 uc1 m a b c d e d' C1 C2 0,3 0,33333 0,33333 0,42 0,33333 -0,12 -0,087 0,03333 -0,12 1 1 C1 C3 0,23333 0,33333 0,33333 0,42 0,33333 -0,1867 -0,087 0,1 -0,1867 1 1
Capaian Unggulan
Kode
3.7 Nilai Vektor W Kriteria
Tabel 9 Nilai Vektor W Kriteria Kode W W Lokal C01 1 0,33333 C01 1 0,33333 C03 1 0,33333
Pada semua subkriteria dilakukan perhitungan yang sama seperti diatas, sehingga akhirnya diperoleh nilai vector w pada masing-masing subkriteria, setelah itu langkah berikutnya.

## 3.8 Konversi Terbobot Subkriteria
Tabel 10 Konversi Terbobot Subkriteria 3.9 Konversi Terbobot Kriteria Tabel 11 Konversi Terbobot Kriteria Kode C01 C02 C03 A001 0,93689 0,58509 0,6 A002 0,39865 0,6031 0,53333 A003 0,63704 0,52152 0,46667 A004 0,72851 0,52152 0,46667 A005 0,56074 0,52152 0,46667 A006 0,3244 0,70566 0,6 A007 0,20592 0,52152 0,6 A008 0,13168 0,52152 0,53333 A009 0,16556 0,52152 0,46667 A010 0,13168 0,52152 0,46667 l lc1 mc1 uc1 m a b c d e d' C2 C1 0,3 0,33333 0,33333 0,42 0,33333 -0,12 -0,087 0,03333 -0,12 1 1 C2 C3 0,23333 0,33333 0,33333 0,42 0,33333 -0,1867 -0,087 0,1 -0,1867 1 1 Kode Produk Inovatif
l lc1 mc1 uc1 m a b c d e d' C3 C1 0,3 0,33333 0,33333 0,36 0,33333 -0,06 -0,027 0,03333 -0,06 1 1 C3 C2 0,3 0,33333 0,33333 0,36 0,33333 -0,06 -0,027 0,03333 -0,06 1 1 Bahasa Inggris Kode Kode S01 S02 S03 S04 S05 S06 S07 S08 S09 S10 S11 S12 S13 S14 S15 S16 A001 1,40286 0,89095 0 0,51686 0 0 0 0,38142 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,4 0,4 0,2 A002 0 0,66821 0,22274 0 0,305 0 0 0,19071 0,48943 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 A003 0,28057 0,89095 0,22274 0,51686 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 A004 1,12229 0,66821 0,22274 0,17229 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 A005 0,84171 0,66821 0 0,17229 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 A006 0 0,44548 0,22274 0 0,305 0 0 0,19071 0,48943 0,92309 0,51375 0,4 0,4 0,4 0,4 0,2 A007 0 0,22274 0,22274 0,17229 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,4 0,4 0,2 A008 0 0 0,22274 0,17229 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,4 0,2 0,2 A009 0 0 0,22274 0,17229 0,10167 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 A010 0 0,22274 0 0,17229 0 0 0 0,19071 0,24472 0,6154 0,51375 0,4 0,4 0,2 0,2 0,2 Terbobot Subkriteria
W Local x Nilai Alternatif
1028 Jurnal JUPITER, Vol. 15  No. 2 Bulan Oktober Tahun 2023, Hal. 1019 - 1029

## 3.10 Perangkingan Fuzzy AHP
Tabel 12 Perangkingan Fuzzy AHP Rank Kode Nama Total 1 A001 M. Daffa Fadlurrahman 2,12198 2 A004 Annisa Hashilla 1,7167 3 A006 M. Maulana Al-Farizi 1,63007 4 A003 Rafly Anggoro 1,62523 5 A005 Dhisya Multhazani Lalambar 1,54893 6 A002 Della Dwi Frianti 1,53508 7 A007 Novie Rahmadani 1,32745 8 A008 M. Arif Ramadhan 1,18653 9 A009 Marwah Aisha Gita Muntasir 1,15375 10 A010 M. Amal Ikhsani 1,11987

## 3.11 Pembahasan
Setelah pengujian yang dilakukan pada sistem pendukung keputusan aplikasi pemilihan mahasiswa berprestasi di Politeknik Negeri Sriwijaya dengan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP).  Mengatasi  permasalahan  perhitungan  dan  perangkingan  dalam  pengambilan keputusan  pemilihan  mahasiswa  kurang  efesien  telah  tersolusikan  dengan  sistem  pendukung keputusan  aplikasi  pemilihan  mahasiswa  berprestasi.  Sehingga  aplikasi  ini  dapat  melakukan proses  perhitungan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  yang  akurat  sesuai  dengan  nilai  bobot kriteria pedoman pemilihan mahasiswa berprestasi.
Proses  perhitungan  metode Fuzzy AHP  dapat  menentukan  hasil  perangkingan berdasarkan jumlah kriteria, dengan perhitungan perbandingan bobot menjadi matriks, konversi nilai ahp, normalisasi ahp yaitu perkalian matriks ahp dengan nilai rata-rata, konversi nilai fahp kriteria  maupun  subkriteria  yaitu  mencari  nilai  pada  tabel  LMU,  konversi  nilai  sintesis  yaitu menjumlahkan masing-masing nilai LMU dan nilai dibagi jumlah seluruh, menetukan nilai vektor (V) dan nilai ordinat defuzzifikasi (d') yaitu mencari nilai a, b, c, d, e, dan d’, terbobot subkriteria yaitu w local x nilai alternatif dan hasil perangkingan.
Aplikasi  ini  dapat  memberikan  kebijakan  atau  referensi  kepada stakeholders untuk pemilihan mahasiswa berprestasi di Politeknik Negeri Sriwijaya berdasarkan hasil perhitungan dan perangkingan metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). Dari hasil perangkingan didapat nilai tertinggi pada mahasiswa 1 yaitu dengan nilai 2,122, karena mahasiswa 1 memiliki bobot  tertinggi  dari  kriteria  penilaian  juri  dan  hampir  memenuhi  seluruh  kriteria  penilaian. Sedangkan  nilai terendah  pada  mahasiswa  10  yaitu  dengan  nilai  1,1199,  karena  mahasiswa  10 memiliki  bobot  terendah  dari  kriteria  penilaian  juri  dan  kurang  memenuhi  kriteria  penilaian. Sistem ini dibuat hanya untuk memberikan kebijakan atau referensi kepada stakeholder s bagian kemahasiswaan dalam Pemilihan Mahasiswa Berprestasi dengan hasil metode Fuzzy AHP, namun hasil keputusan akhir tetap berada pada juri atau stakeholders Politeknik Negeri Sriwijaya.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penerapan  metode Fuzzy  Analitical  Hierarchy Process (FAHP) pada sistem pendukung keputusan aplikasi pemilihan mahasiswa berprestasi di Politeknik Negeri Sriwijaya, maka dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP)  dapat  melakukan  proses  pengambilan  keputusan  dengan  data  kuantitatif  dan tingkat validitas konsistensi hierarki, yang dilakukan penilaian terhadap kriteria dan bobot secara simultan, sehingga menghasilkan keputusan yang lebih obyektif dan akurat.
Mutiara Ayu Dasilpha, dkk., Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process AHP… 1029
2. Hasil  dari  sistem  pendukung  keputusan  aplikasi  pilmapres  dapat  dijadikan  sebagai referensi  kepada stakeholder atau  juri.  Dan  hasil  keputusan  akhir  dari  pemilihan mahasiswa  berprestasi  tetap  berada  dikeputusan  juri  atau stakeholder di  Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Politeknik Negeri Sriwijaya.
3. Hasil  perhitungan  dan  perangkingan  dari  10  mahasiswa  didapat  hasil  mahasiswa  1 mendapat  nilai  tertinggi  yaitu  2,122  dan  mahasiswa  10  mendapat  nilai  terendah  yaitu 1,1199

## 5. SARAN
Sistem  pendukung  keputusan  aplikasi  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  dapat menyesuaikan  sistem  bobot  penilaian  dan  perhitungan  dengan  pedoman  pemilihan  mahasiswa berprestasi ditahun 2024 dan seterusnya. Karena proses pemilihan mahasiswa berprestasi berpacu pada pedoman yang diterbitkan oleh Kementerian Pendidikan, Kebudayaan, Riset dan Teknologi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Sanyoto, G. P., Handayani, R. I. & Widanengsih, E. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Laptop  Untuk  Kebutuhan  Operasional  Dengan  Metode  AHP  (Studi  Kasus: Direktorat Pembinaan Kursus Dan Pelatihan Kemdikbud). Jurnal Pilar Nusa Mandiri, 13 , 167-174.
[2] Selfiyan, F. P. A., Wibowo, D. W., Putri, A. M. H., Setyawan, H. B. & Salsabila, O. C. 2019. Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Naive Bayes Berbasis Web. Jurnal Sistem Dan Informatika (Jsi), 14 , 41-47.
[3] Herawatie, D. & Wuryanto, E. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Fuzzy Topsis. J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell, 3 , 92.
[4] Umar, R., Fadlil, A. & Yuminah, Y. 2018. Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode AHP  Untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill  Karyawan. Khazanah  Informatika:  Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika, 4 , 27-34.
[5] Munthafa, A. E. & Mubarok, H. 2017. Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi. Jurnal Siliwangi Seri Sains Dan Teknologi, 3.
[6] Khasanah,  N. A., Anugrah,  C.  S.  &  Syaikhuddin,  M.  M.  2020.  Penerapan  Sistem Penentuan  Mahasiswa  Lulusan  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Ahp  Berbasis Web. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 3 , 80-89.
[7] Tou, N., Endraswari, P. M. & Nur, Y. S. R. 2023. Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Algoritma  AHP  (Studi  Kasus:  Fakultas  Teknik  Ubb). Jika  (Jurnal Informatika), 7 , 46-53.
[8] Alwi  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan Metode Fuzzy-AHP. Jurnal Penelitian Komunikasi Dan Opini Publik, 19 , 123520.