## SISTEM PENENTUAN JUARA KONTES BURUNG KICAU MURAI MENGGUNAKAN METODE AHP-WASPAS
Titan Acta Fikriansyah* 1) , Th Dwiati Wismarini 2)
1. Universitas Stikubank, Indonesia
2. Universitas Stikubank, Indonesia
Article Info ABSTRAK Kata Kunci: Ahp; Waspas; Sistem Pendukung Keputusan.
Keywords:  Ahp;  Waspas;  Decision  Support System.

## Article history:
Received 8 April 2023 Revised 22 April 2023 Accepted 6 May 2023 Available online 1 September 2023
DOI : https://doi.org/10.29100/jipi.v8i3.3880
* Corresponding author. Corresponding Author E-mail address: titanactafikriansyah@mhs.unisbank.ac.id
Dalam penelitian ini akan dibangun sebuah sistem yang dapat mem-bantu dalam  menentukan  juara  kontes  burung  kicau  murai.  Maka  per-lu  dil- akukan  analisis  mengenai  kriteria-kriteria  yang  dipertimbangkan  dalam penentuan  juara  kontes.  Kriteria-kriteria  tersebut  harus  diolah  dengan cara  modern  yaitu  dengan  menggunakan  sistem  yang  terk-omputerisasi yaitu Sistem Pendukung Keputusan. Proses pembuatan sistem pendukung keputusan  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  ap-likasi  pemrograman berbasis  website  dengan  PHP  dan  mengintegrasi-kan  metodeAHP- WASPAS  kedalam  rancangan  programnya.  Setelah  dilakukan perancangan  desain  dan  kode  program,  maka  dihasilkan  sebuah  sistem pendukung keputusan. Dimana sistem yang dibangun memiliki hasil out- put  penilaian  yang  sama  dengan  perhitungan  manual  sehingga  dapat dikatakan  program  ini  berhasil.  Kelebihan  program  ini  yaitu  dapat melakukan  perhitungan  bobot  kriteria  menggunakan  metode  AHP  dan perankingan  dengan  metode  WASPAS  dengan  san-gat  cepat  walaupun data yang diproses cukup banyak jumlahnya. Berdasarkan  hasil  confu- sion  matrix  terhadap  hasil  nilai penentuan juara kontes burung kicau murai  dengan  metode  AHP-WASPAS  dapat ditentukan  accuracy  sebe- sar    92,11%    dan    misclassification  (Error)  rate  sebesar  7,89%.  Hasil akurasi  dan error rate dari perhitungan ini menunjukkan bahwa metode AHP-WASPAS dapat digunakan untuk mendapatkan juara kontes burung kicau murai dengan kualitas yang sangat baik.

## ABSTRACT
In this research, a system will be built that can help determine the win- ner of the magpie song contest. So it is necessary to do an analysis of the criteria considered in determining the winner of the contest. These criteria must  be  processed  in  a  modern  way,  namely  by using  a  com-puterized system, namely the Decision Support System. The process of making this decision  support  system  is  carried  out  using  a  website-based  program- ming application with PHP and integrating  the AHP-WASPAS  method into the program design. After designing the design and pro-gram code, a  decision  support  system  is  produced.  Where  the  system  built  has  the same assessment output results as manual  calculations so that it can be said that this program is successful. The advantage of this program is that it can calculate criteria weights using the AHP method and ranking with the WASPAS method very quickly, even though the data that is processed is quite a lot. Based on the results of the confusion matrix on the results of  determining  the  winner  of  the  magpie  song  contest  with  the  AHP- WASPAS method, it can be determined that the accuracy is 92.11% and the misclassification (Error) rate is 7.89%. The results of the accuracy and error rate of this calculation indicate that the AHP-WASPAS method can be used to win the magpie song contest with very good quality.
.

## I. P ENDAHULUAN
urung  merupakan hewan yang  seringkali  kita  temui  dalam  kehidupan  sehari-hari  hal  ini  tidak  lepas  dari minat  masyarakat  dalam  memelihara  jenis  hewan  yang  satu  ini,  bukan  tanpa  alasan.  Minat  memelihara burung  disebabkan  karena  banyak  hal  seperti  karena  warna  dan  corak  atau  bersuara  merdu  bahkan kebiasaan masyarakat Indonesia memelihara burung telah dikenal sejak lama. Dikarenakan minat masyarakat yang B
tinggi terhadap burung maka sering diadakan kontes pemilihan burung, kontes burung sendiri memiliki nilai positif dari segi ekonomi karena burung yang telah menjuarai sebuah kontes akan dibandrol dengan harga yang cukup tinggi  apabila  dibandingkan  dengan  burung  yang  belum  pernah  menjuarai  sebuah  kontes,  selain  burung  yang pernah  menjuarai  sebuah  kontes  bahkan  anakan  dari  burung  tersebut  juga  akan  lebih  diminati  sesama  pecinta burung. Namun disisi lain pemilihan juara kontes burung bukan perkara yang mudah karena memerlukan beberapa pertimbangan..
Murai merupakan salah satu jenis burung dengan jumlah peminat yang cukup tinggi namun disisi lain, dalam pengembangbiakkan pada murai terkadang peternak sulit untuk menentukan jenis indukan yang seperti apa yang disilangkan  untuk  memunculkan  gen  anakan  yang  unik  dan  juga  bagus.  Kesulitan  itu  terletak  pada  gen  yang dimiliki  indukan  apakah  gen  tersebut  melalui  jalur  murni  atau  jalur  persilangan  yang  sebelumnya  dilakukan. Persilangan yang dilakukan para peternak tentu saja agar anakan yang dihasilkan memiliki nilai jual yang tinggi dan jika anakan tersebut berasal pada indukan trah juara kontes kicau mungkin saja nilai jual yang diberikan akan menjadi lebih tinggi lagi. Dalam menunjang penelitian ini penulis mengutip penelitian terdahulu dengan metode yang sama namun dengan object yang berbeda salah satunya  Perancangan Metode AHP-WASPAS Pada Sistem Pendukung  Keputusan  Penempatan  ATM[9].  Yang  mana  pada  penelitian  tersebut  ahp-waspas  dapat diimplementasi kan dalam SPK penentuan penempatan ATM.
Untuk mengantisipasi agar tidak terjadi kecurangan dalam memberikan putusan penentuan juara kontes burung kicau murai maka diperukan sebuah system penunjang keputusan (SPK). Sistem Penentu Keputusan (SPK) atau decision  support  systems  (DSS)  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk  berbasis pengetahuan)  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan. Sistem  ini  dapat  membuat  proses  penilaian  dan  pengambilan  keputusan  menjadi  lebih  murah  karena  adanya dukungan dalam pengambilan keputusan.[1]. Oleh karena itu Sistem Penentu Keputusan (SPK) dapat digunakan untuk  Sistem  Penentuan  Juara  Kontes  Burung  Kicau  Murai  Menggunakan  Metode  AHP-WASPAS.  Biasanya Sistem penentu keputusan berupa perangkat lunak pengambil keputusan yang mampu mencapai tingkat performa yang  sebanding  seorang  pakar  dalam  bidang  masalah  yang  khusus  dan  sempit.  Ide  dasarnya  adalah:  kepakaran ditransfer  dari  seorang  pakar  (atau  sumber  kepakaran  yang  lain)  ke  komputer,  pengetahuan  yang  ada  disimpan dalam komputer dan pengguna dapat berkolaborasi pada komputer itu untuk suatu nasehat, lalu komputer dapat mengambil kesimpulan seperti layaknya pakar, kemudian menjelaskannya ke pengguna tersebut, bila perlu dengan alasan- alasannya. Topik yang diangkat oleh penulis ialah Sistem Penentuan Juara Kontes Burung Kicau Murai Menggunakan Metode AHP-WASPAS. Kelebihan program ini yaitu dapat melakukan perhitungan bobot kriteria menggunakan metode AHP dan perankingan dengan metode WASPAS dengan sangat cepat walaupun data yang diproses  cukup  banyak  jumlahnya  selain  itu  program  ini  juga  memiliki  akurasi  cukup  tinggi  dibandingkan penelitian terdahulu.

## II. LANDASAN TEORI
Analytic  Hierarchy  Process ( AHP )  dapat  menyelesaikan  masalah  multikriteria  yang  kompleks menjadi   suatu   hirarki. Masalah yang kompleks dapat di artikan   bahwa   kriteria   dari suatu    masalah yang    begitu    banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian  pendapat dari pengambil  keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu  orang,  serta  ketidakakuratan  data  yang tersedia.  Menurut  Saaty,  hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah  permasalahan yang kompleks  dalam suatu  struktur  multilevel  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.  [2] .
Weight  Aggregated   Sum  Product   Assesment (WASPAS)   adalah mencari prioritas  pilihan  alternatif  yang paling  sesuai  dengan menggunakan pembobotan. Penerapan metode WASPAS merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menimalisir kecacatan dari suatu hasil dalam   pencarian   hasil  untuk   mengetahui nilai  tertinggi dan   terkecil.  Dengan   metode   WASPAS,  kriteria    kombinasi    optimum   dicari  berdasarkan kriteria  optimum. Kriteria kesatu yang maksimal, keteracapaian kriteria dengan rata-rata terbagi rata dengan metode WASPAS.[3]
Pada penelitin ini menggunakan metode AHP digunakan  secara  hybrid  (gabungan) dengan metode WASPAS yang mana AHP digunakan untuk pembobotan terhadap seluruh keriteria yang ada sedangkan WASPAS digunakan mencari prioritas  pilihan  alternatif  yang  paling  sesuai.
Murai  (Copsychus  malabaricus)  merupakan  salah  satu  burung  berkicau  cerdas  terbaik  yang  sangat  banyak penggemarnya.  Ketenarannya  bukan  sekedar  dari  suara  yang  merdu,  namun  juga  dari  gaya  bertarungnya  yang
sangat atraktif [4].

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Analisa permasalahan
Permasalahan yang terjadi pada proses pemilihan juara kontes burung murai kicau yaitu:
1. Juri  merasa  kesulitan  menentukan  juara  kontes  burung  kicau  apabila  ada  kontestan  yang memiliki  nilai yang sama.
2. Proses  pemilihan  perguruan  tinggi  juara  kontes  burung  kicau  masih  menggunakan  sistem  manual  yaitu dengan  perhitungan  nilai  konvensional  dan  pada  penelitian  ini  perankingan  akan  menggunakan  metode waspas.
3. Proses penentuan juara kontes burung kicau tidak memiliki bobot tetap antar kriteria.

## 3.2 Analisa sistem
Analisa sistem adalah tahap awal dalam pengembangan agar sistem yang dirancang dapat berjalan lancar sesuai dengan tujuan. Maka dari itu, mengimplementasikan sebuah sistem perlu dilakukan analisa terlebih dahulu. Tujuan analisa untuk mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang sistem yang akan dibuat nantinya. Dalam hal ini penulis berencana untuk membangun sebuah sistem yang dapat membantu memudahkan proses penentuan juara kontes burung. Pengguna dari aplikasi ini yaitu administrator. Pengguna tersebut dapat melakukan pengolahan data kriteria, bobot, kriteria, menentukan juara kontes burung kicau dengan cara melakukan perhitungan menggunakan gabungan metode AHP dan WASPAS.
Penelitian ini menggunakan 5 kriteria penilaian diantaranya :
•  Irama  :  Irama  lagu  meliputi  kombinasi  naik  turun  nya  nada,  kombinasi  panjang  pendek  nya  nada,  dan permainan speed irama yang menjadi harmoni selaras dan enak di dengar (tidak fals).
•  Volume  :  Volume  suara  di  sini  bukanlah  berarti  peak  power  atau  keras  nya  suara  burung,  tetapi  lebih menitikberatkan  pada  kualitas  suara  burung  tersebut.  Bukan  volume  suara  yang  paling  keras  lah  yang  paling baik, tetapi harus ada unsur unsur lain nya seperti kemerduan suara.
•  Gaya : penilaian gaya, sangat dinamis tergantung masing masing karakter jenis burung. Tapi intinya, penilaian dititikberatkan pada gaya burung saat berkicau di atas tangkringan, sehingga mampu tampil menarik.
•  Durasi : durasi yang dipakai ialah seberapa lama burung tersebut berkicau.
•  Sangkar  :  sangkar  merupakan  prioritas  terakhir  keindahan  sangkar  digunakan  untuk  nilai  tambahan  dari beberapa kriteria sebelumnya.
Analitycal hierarcy process (AHP) adalah salah satu model sistem pendukung keputusan yang ditemukan oleh Thomas  L.  Saaty.  Model  ini  dapat  menyelesaikan  permasalahan  multi  factor  atau  multi  kriteria  yang  kompleks menjadi suatu hirarki[1], [4], [8]. Langkah-langkah AHP :
1. Membuat matrik perbandingan berpasangan dari setiap kriteria yang ditentukan
W = [𝑊 𝑖 /𝑊 𝑗 ] = [ 𝑊 1 /𝑊 1 ⋯ 𝑊 1 /𝑊 𝑛 𝑊 2 /𝑊 1 … 𝑊 2 /𝑊 𝑛 𝑊 𝑛 /𝑊 1 ⋯ 𝑊 𝑛 /𝑊 𝑛 ] (1)
2. Menentukan prioritas elemen
a. Membuat perbandingan pasangan dengan cara membandingkan elemen secara berpasangan sesuia kriteria yang diberikan
b.  Setiap  matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  dengan  menggunakan  bilangan  untuk  mendeskripsikan tingkat prioritas relatif antar elemen
A = [𝑎 𝑖𝑗 ] = [
1 ⋯ 𝑎 1𝑛 1/𝑎 1 … 𝑎 2𝑛 1/𝑎 1𝑛 ⋯ 1 ] (2)
3. Sintesis  merupakan  perpaduan  tentang  pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpsangan untuk memperoleh prioritas yang terurut dengan cara :
a. Jumlahkan setiap kolom pada matriks
b.  Bagikan  semua  nilai  dari  setiap  kolom  dengan  jumlah  kolom  matrik  untuk  mendapatkan  normalisasi matriks
c. Jumlahkan semua nilai baris kemudin bagikan dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata- rata.
𝑎 𝑖𝑗 = 𝑎 𝑖𝑗 / ∑ = 𝑎 𝑖𝑗 𝑛
𝑖𝑗
(3)
4. Mengukur  Konsistensi  yang  artinya  dalam  membuat  sebuah  keputusan,  penting  untuk  mengetahui sebeberapa baik konsistensi yang ada untuk menghindari adanya konsistensi yang rendah. Caranya adalah
sebagai berikut :
a. Kalikan nilai setiap kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom dua dikalikan dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan nilai setiap baris.
c. Nilai total penjumlahan nilai baris dibagi dengan nilai elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Cari nilai 𝜆 Maks dengan cara menjumlahkan hasil bagi dengan banyaknya elemen yang ada.
𝑊 𝑖 = ∑ 𝑎 𝑖𝑗 /𝑛 𝑛
𝑖=1 (4) 5. Menghitung consistency index dengan rumus : CI = (λ maks – n)/(n1) (5) Dimana n = banyaknya elemen 6. Menghitung rasio consistency ratio (CR) dengan rumus: CR = CI/CR (6) Dimana: CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
7. Melakukan  pemeriksaan  terhadap  konsistensi  hierarki.  Jika  nilai  lebih  dari  10%,  maka  penilain  data judgment harus diperbaiki. Akan tetapi, jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil prhitungan yang telah dilakukan dapat dinyatakan benar. Berikut adalah tabel index random consistency :
Weight aggregated sum product assement (WASPAS) adalah metode yang dapat mengurangi kesalahan- kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penafsiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan  terendah[9]–[13]. Langkah-langkah proses perhitungan metode WASPAS[14], [15]:
1. Buat sebuah matrix keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 1𝑛 𝑋 21 … 𝑋 2𝑛 𝑋 31 ⋯ 𝑋 3𝑛 ] (1)
2. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
Kriteria Benefit
x̅ = 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗 (2) Kriteria Cost x̅ = 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (3) 3. Menghitung nilai QI
𝑄𝑖 = 0.5 ∑ 𝑋𝑖𝑗𝑊 + 0.5∐ 𝑛 𝑗 =1 𝑋𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗 =1
(4)
Dimana:
Qi = Nilai dari Q ke i 𝑋𝑖𝑗 𝑤 = Perkalian nilai xij dengan bobot (w) 0.5 = Ketetapan
T ABEL I D AFTAR I NDEX R ANDOM C ONSISTENCY Ukuran Matrix Nilai IR 1.2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57
15
1.59
Gambar  3.2 DFD level 0
Gambar 3.1 Diagram Konteks
Altrnatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3.3 Perancangan sistem
Perancangan sistem yaitu kegiatan yang bertujuan untuk merancang atau mendesain bentuk yang nantinya akan diterapkan atau diimplementasikan   pada sistem. Perencanaan sistem dibuat untuk mendukung keputusan petani alternatif  saat  menentukan  pemilihan   jenis   alternatif    terbaik    yang   akan  ditanam. Dalam  perancangan  sistem tersebut  akan  dibangun  menggunakan  DFD  (Data  Flow  Diagram)  dan  ERD  (Entity  Relationalship  Diagram), Flowchart.  Pemodelan  digambarkan  dengan  konteks  diagram,  dfd  level  0,  dfd  level  1,  dan  ERD  (Entity Relationalship Diagram).
1.3.1 DFD Konteks
Diagram konteks merupakan gambaran secara global sistem yang dirancang, dimana lingkungan luar sistem saling  berinteraksi  satu  sama  lain  sehingga menghasilkan  informasi  secara  umum.  Diagram  konteks  sistem pendukung keputusan penentuan juara kontes burung kicau dapat dilihat pada gambar 3.1. Diagram Konteks.
Berdasarkan gambar 3.1 Diagram Konteks, terdapat 1 terminator yaitu admin. Admin yang dimaksud disini yaitu petugas pengelola website. Dimana admin tersebut berhubungan dengan sistem pendukung keputusan sebagai pemberi data maupun penerima laporan yang nantinya akan di informasikan kepada pengguna.

## 1.3.2 DFD Level 0
Pada  DFD  Level  0  sistem  pendukung  keputusan  menentukan  juara  kontes  burung  terdapat  proses,  di dalamnya ada empat macam proses yaitu login Sistem, input data, perhitungan perangkingan, dan proses laporan. Didalam diagram terdiri dari lima  data store yaitu  users,  tb_alternatif, tb_kriteria, tb_rel_kriteria, tb_rel_alternatif.
Gambar 3.2 DFD Level 0 menjelaskan bahwa admin memasukkan data alternatif/alternatif dan data kriteria ke  dalam  sistem  terlebih  dahulu  agar  sistem  dapat  melakukan  prosesnya  dalam  perhitungan  bobot (tb_rel_kriteria) dan perangkingan (tb_rel_alternatif).
1.3.3 DFD Level 1 perankingan
3.3 DFD Level 1 perankingan
3.4 Entity Relationship Diagram
DFD  Level  1  untuk  proses  perhitungan  perankingan  yang  terdiri  dari  proses  menentukan  bobot  tiap kriteria, dan menentukan perangkingan tiap alternatif.
1.3.4 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) dari sistem pendukung keputusan menentukan juara kontes burung :
Gambar 3.4 Entity Relationship Diagram sistem pendukung keputusan menentukan juara kontes burung menjelaskan bahwa setiap kontestan  memperoleh  perankingan  dalam  menentukan   juara  kontes burung. Untuk  menentukan  perankingan  membutuhkan  banyak  bobot.  Sedangkan  pada  setiap  kriteria  hanya memiliki satu bobot.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Implementasi
Penentuan juara kontes burunng kicau menggunakan sistem yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang  akurat,  dapat  dipecaya,  tidak  memihak  dan  dapat  memicu  peserta  untuk  bersaing  secara  sehat.  Penentuan juara kontes burunng kicau didasarkan pada kriteria-kriteria yang ada. Untuk itu, perlu suatu metode perhitungan seperti  metode  AHP  dan  WASPAS.  Untuk  lebih  jelasnya,  berikut  adalah  tabel  dari  skala  perbandingan  nilai berpasangan intensitas kepentingan:
Adapun kriteria yang digunakan dalam memilih karyawan terbaik adalah:.
1. Membuat matrik perbandingan nilai berpasangan
2. Hasil Penyerdehanaan matriks perbandingan nilai berpasangan
3. . Membuat matriks untuk kriteria yang dinormalkan
Untuk mendapatkan nilai dari matriks kriteria yang dinormalkan, didapatkan dengan cara membagikan nilai setiap kolom pada kolom yang bersangkutan dengan jumlah total dari nilai kolom yang bersangkutan, sehingga diperoleh bobot relatif yang dinormalkan, lihat pada tabel berikut ini:
T ABEL II S KALA PERBANDINGAN NILAI BERPASANGAN INTENSITAS KEPENTINGAN
Skala Intensitas Kepentingan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari eleman yang lain 5 Sebuah eleman lebih penting dari elemen yang lain 7 Sebuah elemen mutlak penting dibanding elemen yang lainnya 9 Sebuah elemen jelas mutlak lebih pentig dibanding dengan elemen yang lain 2,4,6,8 Nilai perbandingan antar elemen sangat dekat
T ABEL III K RITERIA -K RITERIA P EMILIHAN K ARYAWAN T ERBAIK No Kriteria Keterangan 1 C1 Irama 2 C2 Volume 3 C3 Gaya 4 C4
Durasi 5 C5 Sangkar T ABEL IV M ATRIK P ERBANDINGAN K RITERIA
C1 C2 C3
C4
C5 C1 1 3 5 7 7 C2 1/3 1 3 2 4 C3 1/5 1/3 1 1 3 C4 1/7 1/2 1/3 1 2 C5 1/7 1/4 1/3 1/2 1 T ABEL V H ASIL P ENYERDEHANAAN MATRIKS PERBANDINGAN NILAI KRITERIA
C1 C2 C3
C4
C5 C1 1 3
5 7 7 C2 0.333 1 3 2 4 C3 0.200 0.333 1 3 3 C4 0.143 0.5 0.333 1 2 C5 0.143 0.25 0.333 0.5 1 ∑Total_1 1.8190 5.0833 9.6667 13.5 17
a. Membuat normalisasi matriks kriteria
b. Hasil normalisasi matriks kriteria.
Keterangan: Untuk mendapatkan ∑Baris, maka jumlahkan nilai setiap kriteria pada setiap baris. Untuk Mendapatkan nilai Prioritas maka dilakukan pembagian antara Total nilai baris (∑ Baris) dibagi dengan jumlah kriteria.
c. Menghitung nilai maksimum :
Nilai  maksimum  diperoleh  dengan  mengalikan  nilai  ∑Total_1  dengan  nilai  prioritas  atau  dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑊𝑖 = ∑ Total i ∗   Prioritas i 𝑖=𝑛 𝑖=1
𝑊 𝑖 =   (1.8190  ∗  0.517) +   (5.0833  ∗  0.215) +   (9.6667  ∗  0.081) +   (17  ∗  0.052)
= 0.941 + 1.09165 + 1.31015 + 1.088366 + 0.877396 = 5,30889
𝑊 𝑖 𝑊 𝑖−𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎−1
CI= 𝑊 𝑖−𝑛 𝑛 = 5.30889−5 5−1 = 0.07722
Untuk  menguji  kebenaran  konsistensi  dari  kriteria-kriteria  di  atas,  maka  dilakukan  pembuktian  apakah  nilai konsitensinya sama dengan 0.1 atau kurang dari 0.1.
CR= CI RI = 0.07722
1.12 = 0.06895
Maka dapat disimpulkan bahwa nilai konsistensi yang dihasilkan telah memenuhi ketentuan
Berikut adalah contoh data peserta lomba burung murai kicau yang akan diseleksi untuk mencari juara terbaik berdasarkan kriteria-kriteria yang ada:
T ABEL VI N ORMALISASI MATRIKS KRITERIA
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/1.8190 3/5.0833 5/9.6667 7/13.5 7/17 C2 0.333/18190 1/5.0833 3/9.6667 2 /13.5 4/17 C3 0.200/18190 0.333/5.0833 1/9.6667 3/13.5 3/17 C4 0.143/18190 0.5/5.0833 0.333/9.6667 1/13.5 2/17 C5 0.143/18190 0.25/5.0833 0.333/9.6667 0.5/13.5 1/17
T ABEL VII N ORMALISASI MATRIKS KRITERIA
C1 C2 C3 C4 C5 ∑Baris Prioritas C1 0.5497 0.5902 0.5172 0.5185 0.4118 2.5874 0.517 C2 0.1832 0.1967 0.3103 0.1481 0.2353 1.0738 0.215 C3 0.1099 0.0656 0.1034 0.2222 0.1765 0.6777 0.136 C4 0.0785 0.0984 0.0345 0.0741 0.1176 0.4031 0.081 C5 0.0785 0.0492 0.0345 0.0370 0.0588 0.2581 0.052 ∑Total_1 1 1 1 1 1 1 T ABEL VIII N ILAI B OBOT K RITERIA Kriteria Bobot Type C1 0.517 Benefit C2 0.215 Benefit C3 0.136 Benefit C4 0.081 Benefit C5 0.052 Benefit
Nilai W = 0.517 0.215 0.136 0.081 0.052 Bobot untuk Penilaian:
Dari tabel bobot penilaian di atas, maka dapat diberikan nilai alternatif setiap kriteria. Berikut adalah tabel nilai alternatif setiap kriteria:
Untuk mencari nilai setiap alternatif, maka dapat dihitung melalui beberapa langkah berikut ini Penyelesaian : 1. Normalisasi R ij 𝑅 11 = 5/5 = 1 𝑅 12 = 4/4 = 1
𝑅 13 = 5/5 = 1 𝑅 14 = 5/5 = 1
𝑅 15 = 5/5 = 1
𝑅 21 = 4/5 = 0.8 𝑅 22 = 1/4 = 0.25 𝑅 23 = 4/5 = 0.8 𝑅 24 = 5/5 = 1 𝑅 25 = 4/5 = 0.8
𝑅 31 = 4/5 = 0.8
𝑅 32 = 1/4 = 0.25 𝑅 33 = 4/5 = 0.8 𝑅 34 = 5/5 = 1 𝑅 35 = 4/5 = 0.8
𝑅 41 = 5/5 = 1 𝑅 42 = 4/4 = 1
T ABEL X T ABEL B OBOT P ENILAIAN Karakter Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3
Cukup
2
Buruk
1
T ABEL IX DATA PESERTA LOMBA Alternatif Irama Volume Gaya Durasi sangkar Napas Tuo Sangat baik Sangat baik Sangat baik Sangat baik Sangat baik Baron Baik Buruk Baik Cukup baik Sangat baik Tumingse Baik Sangat baik Baik Cukup baik Buruk Bar bar Sangat baik Baik Sangat baik Sangat baik Baik Putro Cukup baik Baik Cukup Baik Sangat baik T ABEL XI N ILAI A LTERNATIF S ETIAP K RITERIA Alternatif Irama Volume Gaya Durasi sangkar Napas Tuo 5 4 5 5 5 Baron 4 1 4 5 4 Tumingse 3 3 4 3 1 Bar bar 5 4 5 5 4 Putro 3 4 3 4 5
𝑅 43 = 5/5 = 1
𝑅 44 = 5/5 = 1 𝑅 45 = 4/5 = 0.8
𝑅 51 = 4/5 = 0.6 𝑅 52 = 1/4 = 1 𝑅 53 = 4/5 = 0.6 𝑅 54 = 5/5 = 0.8 𝑅 55 = 4/5 = 1
2. Matriks Normalisasi
𝑅 =
[ 1 0.8 0.6 1 0.2 0.7 1 0.8 0.8 1 1 0.6 1 0.8 0.2 1    1 0.6    1 1 0.8 1 0.8 0.8 1 ]
3. Mencari nilai preferance (Qi)
𝑄 1 = 0.5 ∑ (1 ∗ 0.517)   +   (1 ∗ 0.215)   +   (1 ∗ 0.136)   +   (1 ∗ 0.081)   +   (1 ∗ 0.052)   +  0.5∏ (1 0.517 ∗ 1 0.215
∗   1 0.136 ∗  1 0.081 ∗    1 0.052 )   =  0.5005  +  0.5  =  0.999 𝑄 2 0.5 ∑ (0.8 ∗ 0.517)   +   (0.25 ∗ 0.215)   +   (0.8 ∗ 0.136)   +   (1 ∗ 0.081)   +   (0.8 ∗ 0.052)   +  0.5∏ (0.8 0.517
∗   0.25 0.215 ∗   0.8 0.136 ∗   1 0.081 ∗   0.8 0.052 )   =  0.349  +  0.317  =  0.666 𝑄 3 =  0.5 ∑ (0.6 ∗ 0.517)   +   (0.75 ∗ 0.215)   +   (0.8 ∗ 0.136)   + (0.6 ∗ 0.081)   +   (0.2 ∗ 0.052)0.5∏ (0.6 0.517
∗   0.75 0.215 ∗   0.8 0136 ∗   0.6 0.081 ∗   0.2 0.052 )   =  0.3196  +  0.309  =  0.63
𝑄 4 =  0.5 ∑ (1 ∗ 0.517) + (1 ∗ 0.215) + (1 ∗ 0.136) + (1 ∗ 0.081)   + (0.8 ∗ 0.052)   +  0.5∏ (1 0.517 ∗   1 0.215
∗   1 0.136 ∗  1 0.081 ∗   0.8 0.052 )   =  0.495  +  0.494  =  0.989
𝑄 5 =  0.5 ∑ (0.6 ∗ 0.517) + (1 ∗ 0.215) +   (0.6 ∗ 0.136)   +   (0.8 ∗ 0.081)   +   (1 ∗ 0.052)   +  0.5∏ (0.6 0.517
∗   1 0.215 ∗   0.6 0.136 ∗   0.8 0.081 ∗ 1 0.052 )   =  0.362  +  0.352  =  0.714
4. Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka diperoleh juara kontes burung kicau sebagai berikut :
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, dapat disimpulkan bahwa Q1 atas nama Napas Tuo dengan hasil 0.999 dapat dijadikan sebagai juara 1 kontes burung murai kicau.

## 4.2 Pengujian Akurasi Sistem

## A. Confusion  matrix
Confusion  matrix  adalah  suatu  metode  yang  biasanya digunakan untuk melakukan perhitungan akurasi pada konsep data mining. Confusion matrix digambarkan dengan tabel yang menyatakan jumlah data  uji  yang  benar diklasifikasikan    dan  jumlah    data    uji    yang  salah    diklasifikasikan.  Evaluasi    dengan  confusion  matrix menghasilkan nilai accuracy, precision, dan recall[14].
True Positives (TP)  adalah jumlah  record  data  positif yang  diklasifikasikan sebagai nilai positif, False Positives (FP) adalah jumlah record data negatif  yang diklasifikasikan sebagai  nilai positif,  False Negatives  (FN)  adalah
T ABEL XII K RITERIA -K RITERIA P EMILIHAN K ARYAWAN T ERBAIK Alternatif Hasil Peringkat Q1 0.999 1 Q2 0.989 2 Q3 0.714 3 Q4 0.666 4 Q5 0.630 5
jumlah  record  data  positif  yang diklasifikasikan, sebagai nilai positif, dan True Negatives (TN) adalah jumlah record data negatif yang diklasifikasikan sebagai nilai negatif.
Nilai  yang  dihasilkan  melalui  metode  Confusion  Matrix adalah berupa evaluasi sebagai berikut:
1).  Accuracy    adalah    presentase    jumlah    record    data    yang  diklasifikasikan  (prediksi)  secara  benar  oleh algoritma.
𝐴𝑐𝑐 = (𝑇𝑃 + 𝑇𝑁)
𝑑𝑎𝑡𝑎
2).  Misclassification  (Error)  Rate,  presentase  jumlah  record data  yang  diklasifikasikan  (prediksi  secara salah  oleh algoritma.

## 𝐸𝑟𝑟 = (𝐹𝑃 + 𝐹𝑁)

## 𝑑𝑎𝑡𝑎
Berdasarkan  hasil  confusion  matrix  terhadap  hasil  nilai penentuan juara kontes burung kicau murai  dengan metode  AHP-WASPAS  dapat ditentukan  accuracy  sebesar  92,11%  dan  misclassification (Error) rate sebesar 7,89%. Hasil  akurasi dan  error rate dari perhitungan ini  menunjukkan bahwa  metode AHP-WASPAS dapat digunakan untuk mendapatkan juara kontes burung kicau murai dengan kualitas yang sangat baik

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas  maka  untuk  memilih  juara  kontes  burung  kicau  terbaik  dalam  sebuah perlombaan,  dapat  menggunakan  metode  AHP  dan  WASPAS.  Yang  mana  kedua  metode  ini  sangat  membantu dalam  menentukan  juara  terbaik.  Karena  dengan  menggunakan  kedua  metode  ini,  hasilnya  tidak  memihak  dan dijadikan sebagai dasar dalam mengambil keputusan untuk menentukan juara terbaik, sehingga dapat dilanjutkan untuk penelitian lebih lanjut.

## VI. SARAN
Penelitian ini memang belum sempurna, maka perlu ditingkatkan untuk keefektivitasan dan pemanfaatan  Sistem Penentuan Juara Kontes Burung Kicau Murai Menggunakan Metode AHP-WASPAS.

## D AFTAR P USTAKA
[1] I. D. Ayu and E. K. A. Yuliani, “Sistem pendukung keputusan pemilihab karyawan terbaik dengan metode analytical hierarchy proses,” Manaj. Inform. dan Komput. Pontianak, vol. V, pp. 21–26, 2016.
[2] I. Wijaya, “Penerapan Metode AHP dan VIKOR Dalam Pemilihan Karyawan Berprestasi,” pp. 301–309, 2019.
[3] R. Manurung, Fitriani, Retnowati Sitanggang, F. T. Waruwu, and Fadlina, “Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 5, no. 1, pp. 148–151, 2018.
[4] K. Safitri,  F. T. Waruwu, and M. Mesran, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI DENGAN
MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[5] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[6] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[7] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. 2018.
[8]
D. Bogdanovic, D. Nikolic, and I. Ivana, “Mining method selection by integrated AHP and PROMETHEE method,” An. Acad. Bras. Cienc., vol. 84, no. 1, pp. 219–233, 2012.
[9] I Gede Surya Mahendra, I Gede Bendesa Subawa, “Perancangan Metode AHP-WASPAS Pada Sistem Pendukung Keputusan Penempatan ATM,”
(SENAPATI) Ke-10, 2018.
[10] S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica, vol. 25, no. 1, pp. 1–
20, 2014.
[11] N.  M.  Masitah  Handayani,  “IMPLEMENTASI  METODE  WEIGHT  AGGREGATED  SUM  PRODUCT  ASSESMENT  (WASPAS)  DALAM PEMILIHAN KEPALA LABORATORIU,” no. Kisaran, Asahan, Sumu, p. hlm. 253 – 258.
[12] E. K. Zavadskas, J. Antucheviciene, J. Saparauskas, and Z. Turskis, “MCDM methods WASPAS and MULTIMOORA: Verification of robustness of methods when assessing alternative solutions,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res., vol. 47, no. 2, 2013.
[13] S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[14] T. N. Sianturi,  L. Siburian, R.  G. Hutagaol, and S. H. Sahir,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Bank Terbaik Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” pp. 625–631, 2018.
[15]
E. Purba, “Peranan Teknologi Informasi Dalam Mengefektifkan Keputusan Pemberian Dana Corporate Social Responsibilty ( CSR ),” Media Inform. Budidarma, vol. 2, no. 3, pp. 69–75, 2018.