MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23

## PENERAPAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN WARGA PENERIMA PROGRAM KELUARGA HARAPAN (PKH) (Studi Kasus : Kantor Lurah Tegal Sari Mandala II)
Paulus Lubis 1 , Berto Nadeak 2 , Rivalri Kristianto Hondro 3
1 Mahasiswa Teknik Informatika STMIK Budi Darma
2,3 Dosen Tetap STMIK Budi Darma
1,2,3 Jln. Sisingamangaraja No. 338 Simp. Limun Medan

## ABSTRAK
Ada istilah rakyat penduduk dan warga negara. Rakyat lebih merupakan konsep politis. Rakyat menunjukkan kepada orang- orang  yang  berada  dibawah  satu  pemerintahan  dan  tunduk  pada  pemerintahan  itu.istilah  warga  atau  rakyat  umumnya dilawankan  dengan  penguasa.  Menjadi  warga  penerima  Program  Keluarga  Harapan  (PKH)  ialah  mereka  yang  disurvei berdasarkan BPS (Badan Pendataan Sosial) dan banyaknya penerima PKH atau kuota PKH ditentukan oleh Pemerintah. Salah satunya  warga  yang  paling  berperan  penting  dalam  penerima  PKH.  Tentunya  Pemilihan  warga  harus  dilakukan  sebaik mungkin.  Berdasarkan  masalah  tersebut  maka  metode  AHP  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu  untuk  penentuan  warga dengan mempertimbangkan aspek-aspek penentuan yang telah ditentukan oleh pihak Kelurahaan tersebut. Adapun aspek-aspek penentuan  yang  menjadi  dasar  penentuan  oleh  pihak  Kelurahaan  dalam  penentuan  warga  adalah  Pengenalan  Tempat, Keterangan Perumahaan dan  Keterangan Sosial Ekonomi. Dengan  menggunakan metode AHP diharapkan  dapat membantu pimpinan  Kantor  Lurah  Tegal  Sari  Mandala  II  untuk  melakukan  proses  penentuan  warga  sehingga  lebih  cepat  dan  efektif. Menjadi referensi untuk penelitian yang berhubungan dengan Pemerintahaan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Program Keluarga Harapan

## ABSTRACT
There is a term citizens of citizens and citizens. People are more a political concept. The people show to those who are under one government and the government. The terms of the last citizen or people is opposed by the ruler. So the residents of the Family Hope Program (PKH) are those surveyed based on BPS and PKC or PKH quotas also determined by the Government. One of the most important citizens in PKH recipients. Of course the choice of citizens should be done as possible. Based on the problem, the AHP method used in this research is for the determination of the citizens by considering the aspects of the determination that has been determined by the Partnership. The determining aspects that are the basis of the determination by the Kelangkahan in the determination of the residents is the Introduction Place, Information Household and Social Economic Description. By using AHP method is expected to assist the leadership of Tegal Sari Mandala II Lurah Office to conduct the process of determining the residents so that more quickly and effectively. Being a reference to research related to Governmen
Keywords : Decision Support System, AHP, Program Keluarga Harapan (PHP)

## I. PENDAHULUAN
Kemiskinan yang  terjadi  di indonesia merupakan permasalahan yang harus segera diselesaikan.  Hal  ini  di  dukung  oleh  penetapan persatuan Bangsa-Bangsa (PBB) mengenai Millenum Develoment Goals (MDGS) yang menyatakan bahwa pada  tahun  2015  proporsi  penduduk  yang  hidup  di bawah garis kemiskinan  harus di kurangi  hingga  50 persen dari kondisi tahun oleh 189  negara angggota PBB, ternasuk Indonesia (Sukidjo 2009). Permaslahan  tersebut  menjadi  semkain  penting kerena  menurut  data  Badan  Pusat  Statistk  (BPS) Republik Indonesia (2014), jumlah penduduk miskin di  Indonesia    telah  mencapai  angka  28,28  juta  jiwa yang  merupakan  11,25  persen  dari  keseluruhan penduduk Indonesia. Menyadari pentingnya permaslahan  yang  tersebut,  pemerintah  melakukan segala  upaya  untuk  menanggulangi  permaslahan yang terjadi akibat kemiskinan.
Upaya yang dilakukan oleh pemerintah adalah mengeluarkan suatu kebijakan yang berkaitan dengan pemberdayaan keluarga miskin, salah satu kebijakan
pemerintah  dalam  hal  ini  di  wujudkan  melalui Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  PKH  adalah Program  yang  memberikan  bantuan  tunai  bersyarat kepada Rumah Tangga Sangat Miskin (RTSM/KSM) yang  telah  di  tetapkan  sebagai  peserta  PKH  dengan ketentuan tertentu.
Didalam memilih warga dalam penerima PKH tentu  sering  terjadi  permasalahan  dalam  mensurvei warga,  permaslahan  yang  sering  terjadi  dihadapin adalah,  kriteria-kriteria  warga  yang  disurvei  tidak sesuai  dengan  ketentuan  pemerintah,  permasalahan yang kedua adalah, pemerintah menentukan banyaknya  kuota  penerima  PKH  tersebut  sehingga masyarakat tidak banyak menerima PKH.
Berdasarkan permasalahan yang ada, diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  guna membantu pihak kelurahan menentukan warga penerima program kelurga harapan.
Salah  satu  metode  pendukung  keputusan adalah metode Analiytical Hierarchy Proces(AHP)
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23

## II. TEORITIS A. Sistem Pendukung Keputusan
Kusrini  (2007)  mendefisinikan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu sacara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [].

## B. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  adalah  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari  FMADM adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.

## C. Metode Analiytical Hierarchy Proces(AHP)
Menurut  Sri  Eniyati(2010  :  20)  Pada  Analytical Hierarchy  Process  terjadi  penyusunan  permasalah kedalam suatu struktur hirarki sehingga pengambilan keputusan  semaksimal  mungkin  dapat  melibatkan semua  factor  yang  perlu  dipertimbangkan  dan  akan terlihat  jelas  kaitan  antara  faktor  yang  satu  dengan yang lain. Susunan model hierarki pada metode AHP ditunjukan pada gambar 1
Gambar 1 Susunan Hierarki Sumber: (Sri Eniyati, Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Dosen Berdasarkan penelitian dan Pengabdian Masyarakat, 2010)
Untuk  menilai  perbandingan  tingkat  kepentingan elemen, Saaty (1994) menetapkan skala kuantitatif 1 sampai 9. Nilai dan defenisi pendapat kualitatif dari skala  perbandingan  Saaty  bisa  diukur  menggunakan table analisis seperti ditunjukan pada tabel 1, berikut:
Tabel 1 Skala Perbandingan Pasangan dan Irasional Konsistensi (IR)
Intensitas Kepentingan Keterangan
3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting  dari  pada  elemen  yang lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting dari pada elemen lainnya 7 Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak penting dari elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai intermediate Kebalikan Jika  untuk  aktifitas  i  mendapat satu  angka  dibanding  dengan aktivitas  j,  maka  j  mempunyai nilai  kebalikannya  dibanding dengan i
Tabel Irasioal Konsistensi n RI 2 0
3 0,58
4 0,9 5 1,12 6 1,24 7 1,32 (sumber: Kusrini,2007:134) Langkah langkah dalam metode AHP, yaitu: 1. Mendefenisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan. 2. Membuat struktur hirarki. Yang diawali dengan menetapkan  tujuan  umum,  yang  merupakan sasaran  sistem  secara  keseluruhan  pada  level teratas. 3. Membuat prioritas elemen: a. Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. b. Matrik  perbandingan  berpasangan  diisi menggunakan
bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lain. 4. Sistesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan  berpasangan,  untuk  memperoleh keseluruhan  prioritas.  Langkah-langkah  ini adalah:
a. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan total  kolom  dengan  total  kolom  yang bersangkutan untuk
memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk mendapatkan nilai prioritas.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23
5. Mengukur Konsistensi
Hal-hal  yang  dilakukan  dalam  langkah  ini adalah:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relative  elemen  pertama, nilai  pada  kolom  kedua  dengan  prioritas relative elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil  penjumlahan  tiap  baris  dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
6. Mencari nilai Consistency Index (CI)
CI= ( ƛ 𝑀𝑎𝑘𝑠 –n) / (n-1) Keterangan : CI        = Consistency Index λ maks = eigenvalue maksimum n       =    banyaknya elemen
7. Mencari nilai Consistency Ratio (CR) CR    =    CI/RI
Keterangan: CR    = Consistency Ratio CI     = Consistency Index RI     = random Index
8. Memeriksa  konsistensi  hirarki,  yang  diukur adalah  rasio  konsistensi  dengan  melihat  index konsistensi.Jika  nilai Consistency  Ratio >  0,1
maka  penilaian  data judgment harus  diperbaiki.
Mengulangi  langkah  3,4  dan  5  untuk  seluruh tingkat hirarki.Jika Consistency Ratio < 0,1 maka nilai  perbandingan  berpasangan  pada  matriks kriteria yang diberikan konsisten.

## D. Warga
Warga  mengandung  arti  peserta  anggota warga dalam suatu organisasi atau perkumpulan. Ada istilah  rakyat  penduduk  dan  warga  negara.  Rakyat lebih merupakan konsep politis. Rakyat menunjukkan kepada  orang-orang  yang  berada  dibawah  satu pemerintahan  dan  tunduk  pada  pemerintahan itu.istilah  warga  atau  rakyat  umumnya  dilawankan dengan  penguasa.  Istilah  warga  dapat  dibedakan menjadi  dua  yaitu  yang  pertama  warga  daalam  arti yuridis  dan  sosiologis  dan  kedua  warga  dalam  arti formil  dan  materil.  Yang  menjadi  warga  indonesia ialah  orang-orang  bangsa  indonesia  asli  dan  orang- orang  bangsa  lain  yang  disahkan  dengan  undang- undang  sebagi  warga.  Penduduk  ialah  warga indonesia  dan  orang  asing  yang  bertempat  tinggal diindonesia  dalam  undang-undang  (pasal  26  UUD 1945). Undang-undang yang mengatur tentang warga adalah UU No 12 th 2006 tenatang kewarganegaraan indonesia.

## III. ANALISA dan PEMBAHASAN
Adapun  masalah  pada  Kantor  Lurah  Tegal Sari  Mandala  II  dalam  penentuan  warga  penerima pkh adalah sebagai berikut:
1. Berdasarkan  survey  dari  BPS  (Badan  Pusat Statistik)  Republik  Indonesia  (2014),  jumlah penduduk  miskin  di  Indonesia  telah  mencapai
anka  28,28  juta  jiwa  yang  merupakan  11,25 persen dari keseluruhan pendudk Indonesia. Salah satu  termasuk  Provinsi  Sumatera  Utara,  Kota Madya  Medan,  Kecamatan  Medan  Denai, Kelurahan  Tegal  Sari  Mandala  II.  Yang berkependudukan  13  ribu  jiwa  yang  mendapat PKH adalah sekitar 1200 jiwa.
2. Jumlah  calon  warga  yang  akan  menerima Program  Keluarga  Harapan  (PKH).  Yang  sangat banyak  membuat  kesulitan  dalam  pengolahan data  jika  hanya  menggunakan  pengolahan  data penilaian  manual  atau  menggunakan  aplikasi pengolahan data standar seperti Microsoft Excel.
Berikut  merupakan  tabel  penilaian  yang  ada  pada Kantor  Lurah  Tegal  Sari  Mandala  II  di  dalam penentuan Warga penerima PKH
Tabel 2 Matriks Perbandingan Berpasangan
Penilaian Warga 1.Tempat Tinggal
1. Mengetahui  warga  tersebut  ada  di Kecamataan.Kelurahaan,dan diLingkungan
2. Mengetahui  nama  KRT  dan  juga  jumlah Keluarga
3. Menanyakkan nomor urut rumah tangga
4. Mengetahui  warga  almat  rumahnya adalah aamat sekarang
2.Jenis Rumah
1. Status  bangunan  yang  dmiiki  warga berupa : milik sendiri,kontrak/sewa,dinas
2. Jenis  lantai  terlus  warga  berupa  : memer,kramik,semen,kayu,bambu,tanah
3. Jenis  dinding  terluas  warga  berupa: tembok,bambu,kayu,batang kayu
4. Jenis  atap  terluas  warga  ialah:  beton, genteng,kramik,sirap,asbes,seng,jerami
5. Sumber  air  minum  warga  berupa:air  isi ulang,leading
meteran,leading eceran,sumurbor,sumur  terlindung  dan tak  terlindung,mata  air,  air  sungai,  air hujan
6. Sumber Penerangan warga berupa: listrik pln,listrik non pln,bukan listrik
7. Bahan  bakar  energi  utama  yang  dimiliki warga ialah: gas 3kg, listrik, gas 12kg,gas kota,minyak  tanah,  briket,  arang,  kayu bakar
8. Tempat  pembuangan  akhir  tinja  warga seperti:tangki/spal,lubang tanah,sawah,sungai
3.Sosial Ekonomi
1. Nama  kepala  rumah  tangga  dan  anggota rumah tangga
2. Penghasilan perhari dan perbulan warga
3. Progam/bantuan  yang  telah  diterima
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23
warga berupa:kks,kps,bsm,kis,bpjs

## 4.Wawancara
Kategori Kriteria yang digunakan  untuk menentukan Warga  dalam  penerima  pkh  yang  layak  adalah sebagai berikut:
1. Tempat Tinggal (K1)
2. Jenis Rumah (K2)
3. Sosial Ekonomi (K3)
4. Wawancara (K4)
Langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  untuk menentukan Warga dalam penerima pkh yang layak, sebagai berikut:
MENENTUKAN PRIORITAS KRITERIA , Langkah  yang  harus  dilakukan  dalam  menentukan prioritas kriteria adalah sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan ( Ps ) Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Panduan pemberian nilai perbandingan  pasangan kriteria bisa dilihat pada Tabel 1.
Berikut ini pemberian nilai perbandingan kriteria:
K1 (baris) “ kedua elemen sama penting ” K1 (Kolom) maka nilai 1 K1 (baris) “ intermediat ” K2 (Kolom) maka nilai 2 ; K1 (baris) “ intermediat ” K3 (Kolom) maka nilai 2 ; K1 (baris) “ sedikit lebih penting ” K4 (Kolom) maka nilai 3 ;
K2 (baris) “ kebalikan ” K1 (Kolom) maka nilai 1/2 = 0.5 ; K2 (baris) “ kedua elemen sama penting ” K2 (Kolom) maka nilai 1 ; K2 (baris) “ intermediat ” K3 (Kolom) maka nilai 2 ; K2 (baris) “ intermediat ” K4 (Kolom) maka nilai 2 ;
K3 (baris) “ kebalikan ” K1 (Kolom) maka nilai 1/2 = 0.5 ; K3 (baris) “ kebalikan ” K2 (Kolom) maka nilai 1/2 = 0.5 ; K3 (baris) “ kedua elemen sama penting ” K3 (Kolom) maka nilai 1 ; K3 (baris) “ intermediat ” K4 (Kolom) maka nilai 2 ;
K4 (baris) “ kebalikan ” K1 (Kolom) maka nilai 1/3 = 0.33 ; K4 (baris) “ kebalikan ” K2 (Kolom) maka nilai 1/2 = 0.5  ; K4 (baris) “ kebalikan ” K3 (Kolom) maka nilai 1/2 = 0.5  ; K4 (baris) “ kedua elemen sama penting ” K4 (Kolom) maka nilai 1 ;
Berikut nilai pembobotan perbandingan kriteria:
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan
K1 K2 K3 K4 K1 1 2 2 3 K2 0.5 1 2 2 K3 0.5 0.5 1 2 K4 0.33 0.5 0.5 1 Jumlah Kolom (Jk) 2.33 4 5.5 8 2. Membuat  matriks  nilai  kriteria  di  Normalkan
( Mn )
Matriks  ini  diperoleh  dengan  menormalkan  seluruh nilai matriks dengan rumus:

## Mn = Ps / Jk
Hasil perhitungan bisa dilihat dalam Tabel 4
Tabel 4 Matrks Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4
Jumlah Baris (Jb) Prioritas (P) K1 0.43 0.50 0.36 0.38 1.67 0.42 K2 0.21 0.25 0.36 0.25 1.08 0.27 K3 0.21 0.13 0.18 0.25 0.77 0.19 K4 0.14 0.13 0.09 0.13 0.48 0.12 Nilai  kolom Jumlah  Baris (Jb)  =  K1+K2+K3+K4, seperti berikut ini:
0,43 + 0,50 + 0,36 + 0,38 = 1,67 ; dan seterusnya.
Nilai  pada  kolom Prioritas (P)  diperoleh  dari  nilai pada kolom Jumlah Baris (Jb) dibagi dengan jumlah kriteria, seperti berikut ini:
1,67 / 4 = 0,42 ; dan seterusNya.
3. Membuat matriks penjumlahan setiap baris
Matriks  ini dibuat dengan  mengalikan nilai prioritas pada  Tabel  4  dengan  matriks  perbandingan berpasangan pada Tabel 3, seperti pada tabel berikut ini
Tabel 5 Perkalian matriks perbandingan dengan matriks prioritas
K1 K2 K3 K4 K1 1 * 0.42 2 * 0.27 2 * 0.19 3 * 0.12 K2 0.5 * 0.42 1 * 0.27 2 * 0.19 2 * 0.12 K3 0.5 * 0.42 0.5 * 0.27 1 * 0.19 2 * 0.12 K4 0.33 * 0.42 0.5 * 0.27 0.5 * 0.19 1 * 0.12
Hasil perkalian  matriks perbandingan (pada tabel  3) dengan matriks prioritas (pada tabel 4)
Tabel 6 Matriks Hasil Penjumlahan Setiap Baris
K1 K2 K3 K4 Jumlah Baris (Jb) K1 0,42 0,54 0,39 0,36 1.70 K2 0,21 0,27 0,39 0,24 1.11 K3 0,21 0,13 0,19 0,24 0.78 K4 0,14 0,13 0,10 0,12 0.49
4. Penghitungan rasio konsitensi
Penghitungan ini di gunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsitensi (CR) <= 0.1.
Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1, maka nilai matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki.
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23
Untuk  menghitung  rasio  konsitensi,  di  buat  tabel seperti terlihat dalam Tabel 7

## Tabel 7 Perhitungan Rasio Konsitensi
Jb P Hasil Tempat Tinggal 1.70 0.42 2.12 Jenis Rumah 1.11 0.27 1.37 Sosial Ekonomi 0.78 0.19 0.97 Wawancara 0.49 0.12 0.61 JUMLAH 5.08
Kolom jumlah perbaris diperoleh dari kolom jumlah pada  Tabel  6,  sedangkan  kolom  prioritas  diperoleh dari kolom prioritas pada Tabel 4

## Hasil = Jb + P
Dari Tabel 4.7 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil): 5.08
n (jumlah kriteria) : 4 λ maks (jumlah/n) : 1.27 CI ((λ maks-n )-n) : -0.68 CR (CI/IR (lihat tabel 1)) : -0.76
Oleh  karena  CR  <  0.1,  maka  rasio  konsistensi  dari perhitungan tersebut bisa diterima.
MENETUKAN PRIORITAS SUBKRITERIA . Penghitungan subkriteria dilakukan terhadap sub-sub dari semua kriteria. Dalam hal ini, terdapat 4 kriteia yang berarti ada 4 perhitungan prioritas subkriteria.
1. Menghitung kriteria subkriteria dari kriteria Tempat Tinggal
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tabel 8 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Tempat Tinggal (K1) Baik Cukup Kurang Baik 1 3 5 Cukup 0.33 1 3 Kurang 0.2 0.33 1 1.53 4.33 9 b. Membuat matriks nilai kriteria
Tabel 9 Matriks Nilai Kriteria Tempat Tinggal
Baik Cuku p Kurang Juml ah Prior itas Prior itas
Subk riteri a Baik 0.65 0.69 0.56 1.90 0.63 1 Cukup 0.22 0.23 0.33 0.78 0.26 0.41 Kurang 0.13 0.08 0.11 0.32 0.11 0.17 c. Menetukan matriks penjumlahan setiap baris
Tabel 10 matriks penjumlahan setiap baris kriteria Tempat Tinggal
Baik Cukup Kurang Jumlah Baik 0.63 0.78 0.53 1.94
Cukup 0.21 0.26 0.32 0.79 Kurang 0.13 0.09 0.11 0.32 d. Penghitungan rasio konsitensi

## Tabel 11 Penghitungan Rasio Konsistensi
Baris Prioritas Hasil Baik 1.94 0.63 2.58 Cukup 0.79 0.26 1.05 Kurang 0.32 0.11 0.42 Jumlah (jumlahan dari nilai hasil)  : 4.05 n (jumlah kriteria) : 3 λ maks (jumlah/n) : 1.35 CI ((λ maks-n)/(n-1)) : -0.55 CR (CI/(lihat tabel 4.2)) : -0.95
Oleh  karena  CR  <  0.1,  maka  rasio  konsistensi  dari perhitungan tersebut bisa diterima.
2. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Jenis Rumah
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan
.
Tabel 12 Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Jenis Rumah Baik Cukup Kurang Baik 1 2 6 Cukup 0.5 1 2 Kurang 0.17 0.5 1 Jumlah 1.67 3.5 9
b. Membuat matriks nilai kriteria
Tabel 13 Matriks Nilai Kriteria Jenis Rumah
Baik Cuku p Kura ng Baris Priorit as Priorita s Subpri oritas Baik 0.60 0.57 0.67 1.84 0.61 1 Cukup 0.30 0.29 0.22 0.81 0.27 0.44 Kurang 0.10 0.14 0.11 0.l36 0.12 0.19
c. Matriks penjumlahan tiap-tiap baris Tabel 14 Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Jenis Rumah Baik  Cukup  Kurang  Jumlah Baik 0.61 0.54 0.71 1.86 Cukup 0.31 0.27 0.24 0.81 Kurang  0.10 0.13 0.12 0.36 d. Perhitungan rasio konsistensi Tabel 15 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Jenis Rumah Jumlah per baris  Prioritas  Hasil Baik 1.86 0.61 2.47 Cukup 0.81 0.27 1.08 Kurang 0.36 0.12 0.48 Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil): 4.03
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23
n (jumlah kriteria) : 3 λ  maks (jumlah/n) : 1.34 CI ((λ maks-n)/(n-1))
: -0.55 CR (CI/IR(lihat tabel 4.2))  : -0.95 Oleh  karena  CR  <  0.1,  maka  rasio  konsistensi  dari perhitungan tersebut bisa diterima.

## 3. Menghitung prioritas subkriteria dari
kriteria  Sosial Ekonomi
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tabel 16 Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Sosial Ekonomi
Baik  Cukup  Kurang Baik 1 3 4 Cukup 0.33 1 3 Kurang  0.25 0.35 1 Jumlah 1.58 4.33 8 b. Menentukan matriks nilai kriteria
Tabel 17 Matriks Nilai Kriteria  Sosial Ekonomi
Baik Cukup Kurang Baris Prioritas Prioritas Subkriteria Baik 0.63 0.69 0.50 1.83 0.61 1 Cukup 0.21 0.23 0.38 0.81 0.27 0.45 Kurang 0.16 0.08 0.13 0.36 0.12 0.20 c. Menentukan matriks penjumlahan tiap baris Tabel 18 Matriks Penjumlahan Tiap Baris Kriteria Sosial Ekonomi
Baik Cukup Kurang Jumlah Baik 1.90 0.81 0.48 1.90 Cukup 0.20 0.27 0.36 0.83 kurang 0.15 0.09 0.12 0.36
d. Perhitungan rasio konsistensi Tabel 19 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Sosial Ekonomi Jumlah Per Baris  Prioritas  Hasil Baik 1.90 0.61 2.51 Cukup 0.83 0.27 1.10 Kurang 0.36 0.12 0.48 Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil): 4.11 n (jumlah kriteria) : 3 λ maks (jumlah/n) : 1.37 CI ((λ maks-n)/(n-1)) : -0.54
CR (CI/IR(lihat tabel 4.2))  : -0.94 Oleh karena CR < 0.1, maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima
4. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Wawancara
a. Menghitung matriks perbandingan berpasangan
Tabel 20 Matriks Perbandingan Brpasangan Kriteria wawancara
Baik Cukup Kurang Baik 1 2 5 Cukup 0.5 1 4 Kurang 0.2 0.25 1
Jumlah 1.7 3.25 10
b. Menghitung matriks nilai kriteria

## Tabel 21 Matriks Nilai Kriteria Wawancara
Baik Cukup Kurang Baris Prioritas Prioritas Subkriteria Baik 0.59 0.62 0.50 1.70 0.57 1 Cukup 0.29 0.31 0.40 1.00 0.33 0.59 Kurang 0.12 0.08 0.10 0.29 0.10 0.17
c. Menghitung matrik penjumlahan tiap baris
Tabel 22 Matriks Penjumlahan Tiap Baris Kriteria
Wawancara Baik Cukup Kurang Jumlah Baik 0.57 0.67 0.49 1.37 Cukup 0.28 0.33 0.39 1.01 Kurang 0.11 0.08 0.10 0.30 d. Perhitungan rasio konsistensi Tabel 23 Perhitungan Rasio Kompetensi Kriteria Pelaku/warga Jumlah PerBaris Prioritas Hasil Baik 1.73 0.57 2.29 Cukup 0.01 0.33 1.34 Kurang 0.30 0.10 0.39 Jumlah (jumlahan dari nilasi-nilai hasil): 4.03 n (jumlah kriteria) : 3 λ maks (jumlah/n) : 1.34 CI ((λ maks-n)/(n-1)) : -0.55
CR (CI/IR (lihat tabel 4.2))  : -0.95 Oleh karena CR < 0.1, maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima
1. Menghitung hasil
Prioritas hasil perhitungan pada langkah 1 dan 2 kemudian dituangkan dalam matriks hasil yang terlihat dalam Tabel 24. Tabel 24 Matriks Hasil Tempat Tinggal Jenis Rumah Sosila Ekonomi Wawancara 0.42 0.27 0.19 0.12 Baik Baik Baik Baik 1 1 1 1 Cukup Cukup Cukup Cukup 0.41 0.44 0.45 0.59 Kurang Kurang Kurang Kurang 0.17 0.19 0.2 0.17
Seandainya  diberikan  data  nilai  dari  3  orang  Warga seperti  yang  terlihat  dalam  Tabel  24,  maka  hasil akhirnya tampak dalam Tabel 25.
Tabel 25 Nilai Warga Tempat Tinggal Jenis Rumah Sosial Ekonomi Wawancara Andreas Daulay Cukup Cukup Baik Baik
Esron Panggabean Baik Kurang Cukup Cukup Anggiat Sipahutar Cukup Baik Baik Baik
MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 1, No 1, Maret 2017 ISSN 2548-8368 (media online) Hal 17-23

## Tabel 26 hasil akhir
Tempat Tinggal Jenis Rumah Sosila Ekonomi Wawan cara Total A.Daulay 0.17 0.12 0.19 0.12 0.60 E.Panggabean 0.42 0.05 0.08 0.07 0.63 A.Sipahutar 0.17 0.27 0.19 0.12 0.75
Nilai 0.17 pada kolom Tempat Tinggal baris Andrean Daulay  diperoleh  dari  nilai  Warga  Andreas  Daulay untuk Tempat Tinggal, yaitu cukup dengan prioritas 0.41  (Tabel  24)  dikalikan  dengan  prioritas  Tempat Tinggal sebesar 0.42 (Tabel 24).

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian penulis menarik beberapa kesimpulan, yaitu:
1. Proses  perhitungan  metode  AHP  dalam  sistem pengambil keputusan ini didasari dari nilai bobot setiap kriteria yang ditentukan.
2. Prosedur penilaian kualitas mengajar guru dilihat dari  ketepatan  memulai  pelajaran,  kemampuan atau  keterampilan  guru  mengajar,  mengulangi penjelasan materi, adil dan memiliki pengetahuan yang luas. Dengan bobot persentase dari  masing  –  masing  kriteria  15%,  20%,  10%, 25%, dan 30%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   B. Sutedjo, Algoritma dan Teknik Pemrograman, Yogyakarta: Andi, 2000.
[2]   Sugiarti, Analisa dan Perancangan UML, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2013.
[3]   Kusrini,  Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2007.
[4]   B.  Nugroho,  Panduan  Lengkap  Menguasai  Perintah  SQL, Jakarta: Media Kita, 2008.
[5]   A.  Nugroho,  Konsep  Pengembangan  Sistem  Basis  Data, Bandung: Informatika, 2014.
[6]  C.-L.  Yoon,  K.P.,  &  Hwang,  “Multiple  Attribute  Decision Making: An Introduction,” Sage  Univ.  Pap.  Ser.  Quantative
Appl. Soc. Sci. , pp. 47–53, 1995.
[7]  Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[8]  M.  Iswan,  W.  Fitriani,  N.  Mayasari,  and  A.  P.  U.  Siahaan, “Tuition Reduction Determination Using Fuzzy Tsukamoto,”
Int. J. Eng. Sci. Invent. , vol. 5, no. 9, pp. 68–72, 2016.