ANALYTICAL HIERARCHY PROCCESS (AHP) UNTUK MEMBANGUN MESIN PENCARI DATA LULUSAN PERGURUAN TINGGI BERDASARKAN KEBUTUHAN PENGGUNA LULUSAN
Agung Budi Prasetyo Program Studi Teknik Informatika STMIK AKAKOM Yogyakarta Email: agung_bp@akakom.ac.id
Danny Kriestanto Program Studi Teknik Informatika STMIK AKAKOM Yogyakarta Email: danny@akakom.ac.id

## ABSTRAK
Telah menjadi tugas perguruan tinggi untuk membuat lulusan terserap dunia kerja. Keterserapan lulusan di dunia  kerja  akan  tinggi  apabila  perguruan  tinggi  dapat  melakukan link  &  match antara  kebutuhan  perusahaan dengan kompetensi yang dimiliki lulusan. Link & match yang baik dapat terjadi jika didukung oleh ketersediaan data yang akurat dan pengolah data yang baik. Makalah ini melaporkan hasil penelitian pembuatan mesin pencari data lulusan yang dapat dimanfaatkan oleh pengguna lulusan untuk mencari lulusan suatu perguruan tinggi. Dengan metode Analytical  Hierarchy  Proccess (AHP)  kriteria  calon  pegawai  yang  ditetapkan  pengguna  lulusan  akan diurutkan  berdasarkan  skala  prioritas  kemudian  dicocokkan  dengan  kompetensi  lulusan.  Apabila  ditemukan kompetensi  lulusan  yang  sesuai  atau  yang  hampir  sesuai  maka  mesin  pencari  akan  menampilkan  lulusan  yang dimaksud beserta biodatanya untuk selanjutnya dapat dihubungi pihak pengguna lulusan. Dengan 14 kriteria dan 57 sub  kriteria  yang tersedia pengguna lulusan dapat  menemukan  sendiri lulusan  yang dicari  sesuai dengan  kriteria yang dikehendakinya.
Kata kunci: mesin pencari, data lulusan, AHP.

## ABSTRACT
University  have  a  responsibility  to  make  graduates  absorbed  by  world  of  work.  Absorption  of graduates would be higher if university can link and match the competencies required by the workforce seeker with the competencies of graduates. Link & match can be happened if it is supported by  accurate data  and  good  data  processing.  This  paper  reports  the  results  of  research  about    the  graduates  data search  engine  that  can  be  used  by  workforce  seeker  to  seek  a  university  graduates.  With  Analytical Hierarchy  Process  (AHP),  candidates  criteria  set  by  workforce  seeker  sorted  by  priority  and  then matched  with  the  graduates  competence.  If  found  suitable  graduates  competence  or  close  the  search engine will display the biographical data of graduates to the next can be contacted by workforce seeker. With 14 criteria and 57 sub-criteria are provided, workforce seekers themselves may find graduates that are required, in accordance with criteria that pleases.
Keywords: search engine, graduates data, analytical hierarchy process.

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan terhadap data dan informasi yang mutakhir, terbaharui, dan sinambung mengenai hubungan antara dunia pendidikan tinggi dan dunia kerja menjadi hal yang penting dan mendesak [1]. Kendala yang dihadapi adalah belum  banyak    tersedianya tool yang  dapat  membantu  pengguna  lulusan  menemukan  lulusan  yang  tepat  sesuai kriteria dibutuhkan. Diperlukan metode yang dapat melakukan link & match antara kompetensi lulusan dan kriteria yang ditentukan pengguna lulusan.
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah Multi Kriteria Decision Making , yaitu mengevaluasi alternatif-alternatif terhadap sekumpulan atribut atau kriteria, dengan setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan lainnya [2].
AHP  merupakan  suatu  teori  pengukuran  yang  digunakan  untuk  menderivasikan  skala  rasio  baik  dari perbandingan-perbandingan berpasangan diskrit maupun kontinu [3]. Dalam menggunakan AHP diperlukan suatu hirarki untuk mendefenisikan masalah dan perbandingan berpasangan untuk menentukan hubungan dalam struktur tersebut.  Struktur  hirarki  digambarkan  dalam  suatu  diagram  pohon  yang  berisi  goal  (tujuan  masalah  yang  akan dicari solusinya), kriteria, subkriteria dan alternatif .
Sinaga [4] membuktikan AHP mampu membantu lulusan perguruan tinggi dalam memilih perusahaan mana yang  akan  dimasuki.  Dengan  4  buah  kriteria  (Gaji,  Jenjang  karir,  Fasilitas  dan  Penempatan)  AHP  mampu memberikan hasil berupa daftar perusahaan BUMN yang diurutkan berdasarkan kriteria yang dipilih lulusan.
Dengan  sasaran  pemakai  pihak  pengguna  lulusan  makalah  ini  memaparkan  bagaimana  pembuatan  mesin pencari  menggunakan  AHP  untuk  menemukan  lulusan  yang  memiliki  kompetensi  yang  sesuai  dengan  harapan pengguna lulusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan metodologi sebagai berikut: (1) identifikasi masalah (2) telaah algoritma AHP (3) desain dan pembuatan aplikasi (4) pengujian aplikasi.

## 2.1 Identifikasi Masalah
Studi kasus dilakukan pada STMIK AKAKOM Yogyakarta, di mana meskipun telah memiliki data lulusan, khususnya berupa data kompetensi, pengelola pusat karir  belum dapat mengolahnya menjadi rekomendasi lulusan apabila calon pengguna lulusan memerlukan lulusan dengan spesifikasi tertentu.
Spesifikasi  yang  dimaksud  meliputi  14  aspek  kriteria  yang  sering  dicari  oleh  pengguna  lulusan  yaitu:  (1) Jenjang, (2) Menguasai Bahasa Pemrograman, (3) Menguasai Sistem Operasi, (4) Menguasai Program Aplikasi, (5) Memiliki Kompetensi tertentu di bidang IT, (6) menyukai bidang IT, (7) Rencana untuk berkarir di bidang tertentu (IT), (8) Bersedia direkrut kerja oleh perusahaan IT, (9) memiliki pengalaman  kerja, (10) Memiliki pengalaman dalam tim, (11) memiliki pengalaman dalam proyek, (12) Memiliki sertifikasi tertentu, (13) Memiliki pengalaman bisnis dan (14) Menguasai bahasa asing tertentu.
Adapun untuk beberapa kriteria terdapat sub kriteria yaitu kriteria jenjang memiliki 2 sub kriteria yaitu Strata1 (J1)  dan  Diploma3  (J2).  Kriteria  menguasai  bahasa  pemrograman  memiliki  9  sub  kriteria  yaitu  bahasa pemrograman  Java  (PMR1),  bahasa  pemrograman  C/C++/C#  (PMR2),  bahasa  pemrograman  Pascal/Delphi (PMR3),  bahasa  pemrograman  Basic/  VB  (PMR4),  bahasa  pemrograman  PHP  (PMR5),  bahasa  pemrograman Asp.net (PMR6), bahasa pemrograman Python/ Pearl (PMR7), bahasa pemrograman Prolog (PMR8), dan bahasa Asembler (PMR9). Kriteria menguasai sistem operasi memiliki 6 sub kriteria yaitu sistem operasi Windows (SO1), sistem operasi Linux (SO2), sistem operasi Sun (SO3), sistem operasi Unix (SO4), sistem operasi Android (SO5), dan  sistem  operasi  Windows  Phone  (SO6).  Kriteria  menguasai  program  aplikasi  memiliki  8  sub  kriteria  yaitu Aplikasi Perkantoran (Wordprocessing/ Spreadsheet/ Presentation/ dll) (PA1), Aplikasi Grafis dan Desain (PA2), Aplikasi Multimedia (audio/ video) (PA3), Aplikasi Internet (Email/ Chat/ Browsing/ Map/ dll) (PA4), Aplikasi Mobile (Android/ Windows Phone/ dll) (PA5), Aplikasi Keamanan Jaringan (PA6), Aplikasi Database (MySQL/ Oracle/ Paradow/ dll) (PA7), Aplikasi Keuangan dan Akuntansi (PA8).
Kriteria  menguasai  kompetensi  IT  tertentu  memiliki  14  sub  kriteria  yaitu  Komunikasi  Data  dan  Jaringan Komputer (KIT1), Keamanan Jaringan(KIT2), Sistem Kendali dan Robotika (KIT3), Programming(KIT4), Sistem Cerdas  (KIT5),  Komputasi  Cloud  (KIT6),  Komputasi  Mobile(KIT7),  Web,  Framework,  GIS  (KIT8),  Data Warehouse dan Data Mining (KIT9), Basis Data dan Sistem Informasi (KIT10), Multimedia dan Pengolahan Citra (KIT11),  Games  (KIT12),  Hardware,  Instalasi  dan  Maintenance  (KIT13),  dan  Komputer  Akuntansi  (KIT14). Kriteria rencana  untuk berkarir di bidang IT tertentu  memiliki  11 sub kriteria  yaitu sebagai Programmer (KR1), sebagai Sistem Analis (KR2), sebagai Quality Assurance (KR3), sebagai Operator (KR4), sebagai Tester (KR5), sebagai  Implementor  (KR6),  sebagai  Operating  Maintenance  (KR7),  sebagai  Web  Developer  (KR8),  sebagai Desain  Grafis  (KR9),  sebagai  IT  Support  (KR10),  dan  karir  lainnya    (KR11).  Kriteria  menguasai  bahasa  asing memiliki 7 sub kriteria yaitu bahasa Inggris (BA1), bahasa Prancis (BA2), bahasa Portugues (BA3), bahasa Arab (BA4), bahasa Jepang (BA5), bahasa Mandarin (BA6), dan bahasa Korea (BA7).
Adapun  data  yang  berwujud  kompetensi  lulusan  yang  dimiliki  oleh  pusat  karir  adalah  berupa  nilai  bobot masing-masing  lulusan  terhadap  kriteria-kriteria  yang  telah  disebutkan  di  atas.  Untuk  dapat  memberikan rekomendasi nama lulusan kepada calon pengguna lulusan diperlukan sebuah aplikasi yang dapat mengolah data- data tersebut menjadi sebuah rekomendasi nama-nama lulusan yang sesuai dengan spesifikasi yang diminta oleh pengguna lulusan.

## 2.2 Telaah Algoritma AHP
Menurut Saaty pada prinsipnya AHP bekerja dengan menyederhanakan suatu persoalan kompleks yang tidak terstruktur  menjadi  bagian-bagian  lebih  terstruktur  dan  menata  dalam  suatu  hirarki  [5].  Secara  grafis,  persoalan keputusan  dengan  AHP  dapat  dikonstruksikan  sebagai  diagram  bertingkat,  dimulai  dengan  sasaran,  kemudian kriteria level pertama, sub kriteria dan akhirnya alternatif (Gambar 1).
Gambar 1. Struktur hirarki dalam AHP
[5]
Sinaga [4] dan Indriyati [5] menguraikan langkah-langkah kerja AHP  sebagai berikut: 1. Menentukan tujuan, kriteria dan alternatif keputusan
2. Menyusun hirarki untuk berbagai kriteria dan alternatif keputusan
3. Membuat matriks perbandingan berpasangan A berdasarkan masing-masing kriteria dan sub kriteria. Matriks perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparisons  matrix )  dibuat  berdasarkan  masukan  dari  pengguna ( comparative  judgement )  dengan  menilai  tingkat  kepentingan  suatu  kriteria  dibandingkan  kriteria  lainnya. Pada comparative judgement angka pembanding berupa skala 1 sampai 9 di mana skala 1 yang menunjukkan tingkat  yang  paling  rendah  ( equal  importance )  sampai  dengan  skala  9  yang  menunjukkan  tingkatan  yang paling tinggi ( extreme importance ). Nilai dan definisi dari skala perbandingan Saaty pada tabel 2.
Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan [5]
Nilai Definisi 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari lainnya 5 Elemen yang satu jelas lebih penting dari lainnya 7 Elemen yang satu sangat jelas lebih penting dari lainnya 9 Mutlak lebih penting dari lainnya 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan
Skala 1 memiliki arti kriteria yang satu sama penting dibanding kriteria lainnya, skala 3 memiliki arti kriteria yang satu sedikit lebih penting dibanding kriteria lainnya, skala 5 memiliki arti kriteria yang satu jelas lebih penting dibanding  kriteria  lainnya,  Skala  7  memiliki  arti  kriteria  yang  satu sangat  jelas  lebih  penting dibanding  kriteria  lainnya,  Skala  9  memiliki  arti  kriteria  yang  satu mutlak  lebih  penting dibanding  kriteria lainnya.  Untuk  polaritas  kepentingan  yang  berkebalikan  untuk  menjelaskan  ‘kurang  penting  dibanding’ digunakan 1/ skala (satu per skala).
4. Menentukan vektor bobot dengan cara :
a. Normalisasi setiap kolom j dalam matriks A sedemikian sehingga :
(1)
a i j adalah elemen matriks A b. Untuk setiap baris i dalam matriks tersebut hitung nilai rata-ratanya (vektor eigen) :
(2)
w i adalah bobot ke i dari vektor bobot
5. Pengujian konsistensi matriks perbandingan dengan cara :
Jika A adalah matriks perbandingan berpasangan dan W adalah vektor bobot, maka konsistensi dari A dapat diuji dengan cara :
a. Hitung   :
(3)
b. Hitung indeks konsistensi :
(4)
c. Periksa rasio konsistensi :
(5)
Jika CR < 0,1 maka A konsisten
Jika CR > 0,1 maka A tidak konsisten
Nilai RI = nilai indeks random berdasarkan tabel 1
Tabel 1. Random Indeks [6] N  RI N RI 1 0 9 1.45 2 0 10 1.49 3 0.58 11 1.51 4 0.9 12 1.48 5 1.12 13 1.56 6 1.24 14 1.57 7 1.32 15 1.59 8 1.41
6. Menentukan bobot global apabila terdapat sub kriteria.
7. Menentukan perankingan alternatif.
Jika ada n kriteria dan m alternatif, maka langkah-langkah untuk menentukan perankingan alternatif adalah : a. Untuk setiap kriteria i , tetapkan matriks perbandingan berpasangan A i untuk m alternatif.
b. Tentukan vektor bobot untuk setiap A i yang mempresentasikan bobot relatif dari setiap alternatif ke j pada kriteria ke i (s ij ). c. Hitung total skor  :
(6)

## 2.3 Desain Dan Pembuatan Aplikasi
Proses pembuatan aplikasi  mencakup 2 aspek  yaitu : (1) pembuatan  web dan (2) penerapan  AHP. Dalam pembuatan web, aplikasi mesin pencari memiliki 2 entitas berbeda yaitu pengguna lulusan dan lulusan (Gambar 2). Pengguna  lulusan  memberikan  masukan  data  berupa  prioritas  kriteria  yang  diinginkan  sedangkan  lulusan memberikan masukan berupa skor bobot dirinya terhadap setiap kriteria/ sub kriteria yang ada.

## Gambar 2. Diagram Konteks Aplikasi
Penerapan AHP pada pembuatan mesin pencari dipaparkan sebagai berikut :

## 2.3.1 Membuat Struktur Hirarki
Membuat struktur hirarki diawali dengan menentukan tujuan umum yang hendak dicapai yaitu menemukan sebanyak  M hasil orang  lulusan  STMIK  AKAKOM  yang  memiliki  kompetensi  sesuai  dengan  kriteria  yang ditetapkan  pengguna  lulusan.  Kriteria  yang  disediakan  oleh  aplikasi  sebanyak  14  kriteria  dan  57  sub  kriteria. Alternatif lulusan yang tersedia sebanyak M =198 lulusan.
Aplikasi Mesin Pencari Lulusan Pengguna Lulusan Kriteria urut prioritas Data lulusan sesuai kriteria Lulusan bobot per kriteria

## Gambar 3. Struktur Hirarki Pencarian Lulusan
Pembuatan  struktur  hirarki  ( decomposition )  disusun  dalam  4  level  (Gambar  3).  Level  pertama  merupakan sasaran  yang  ingin  dicapai.  Level  kedua  dan  ketiga  menunjukkan  14  aspek  kriteria  beserta  sub  kriterianya sebagaimana telah dipaparkan pada identifikasi masalah.
Alternatif  pada  level  keempat  adalah    M  =  198  orang  lulusan  STMIK  AKAKOM  yang  akan  diambil sebanyak M Hasil orang berdasarkan  kebutuhan kuota   yang dikehendaki pengguna lulusan.  (sumber: data lulusan STMIK AKAKOM periode II 2014/2015).

## 2.3.2 Membentuk Matriks Perbandingan Berpasangan
Matriks  perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparisons  matrix )  dibuat  berdasarkan  masukan  dari pengguna lulusan ( comparative judgement ) dengan menilai tingkat kepentingan suatu kriteria dibandingkan kriteria lainnya.  Pada comparative  judgement angka  pembanding  berupa  skala  1  sampai  9  di  mana  skala  1  yang menunjukkan tingkat yang paling rendah ( equal importance ) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi ( extreme importance ). Form comparative judgement dibuat dengan kode sebagaimana tersaji dalam script berikut : <?php $N = 14; $R = 1; echo"<form action='settingKritRespon.php' method='get'  >"; echo"<table>"; //----------------- bagian kepala tabel ---------------- echo "<tr>"; for ($kolom=1;   $kolom<=$N-1;   $kolom++) echo "<td> Kriteria $kolom<br>terhadap </td>"; echo "</tr>"; //----------------- bagian isi tabel ----------------- echo "<tr>"; for ($baris=1;   $baris<=$N-1;   $baris++) { echo "<td>"; for ($kolom=$baris+1;   $kolom<=$N;   $kolom++) { echo"<input type='hidden' name='_nb[$R]' value='$nnomorBaris[$R]'>"; echo " <input type='hidden' name = '_sby[$R]' value='$ssubyek[$R]'>"; echo " <select name = '_pred[$R]'>"; for ($s=9;  $s>=2;  $s--) echo "  <option value = $s> $s "; echo "  <option value = '$ppredikat[$R]' selected> 1"; for ($s=2;  $s<=9;  $s++) echo "<option value = 1/$s> 1/$s"; echo " </select> "; echo " <input type='hidden'name = '_oby[$R]' value='$oobyek[$R]'>"; echo "<br>Kriteria $kolom<br><br>"; $R++; } echo "</td>";
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 Kriteria 7 Kriteria 8 Kriteria 9 Kriteria 10 Kriteria 11 Kriteria 12 Kriteria 13 Kriteria 14
J1 J2 PMR 1 PMR 2 PMR 3 PMR 4 PMR 5 PMR 6 PMR 7 PMR 8 PMR 9 SO 1 SO 2 SO 3 SO 4 SO 5 SO 6 PA 1 PA 2 PA 3 3 PA 4 PA 5 PA 6 PA 7 PA 8 KIT 9 KIT10  KIT11  KIT12  KIT13  KIT14 KIT 1 KIT
2 KIT 3 KIT 4 KIT 5 KIT 6 KIT
7 KIT 8 KR9 KR10 KR11 KR1 KR2 KR3 KR4 KR5 KR6 KR7 KR8 BA1 BA2 BA3 BA4 BA5 BA6 BA7 198 ALTERNATIF LULUSAN Mengurutkan Lulusan berdasarkan 14 kriteria yang diinginkan Pengguna Lulusan
} echo "</tr>"; echo "</table>"; echo "<input type='submit' value='CEK KONSISTENSI'>"; echo "</form>"; ?>
Setiap nilai yang diberikan pengguna lulusan disimpan pada variabel larik yang terdiri dari variabel _nb[$R] , _sby[$R] , _pred[$R] , dan _oby[$R] . Variabel _nb[$R] digunakan untuk mencatat nomor baris dari matriks perbandingan  berpasangan  yang  akan  dibuat, _sby[$R] digunakan  untuk  mencatat  kriteria  yang  akan dibandingkan,  variabel _oby[$R] digunakan  untuk  mencatat  kriteria  lain  yang  menjadi  obyek  pembanding, sedangkan  variabel _pred[$R] digunakan  mencatat  skala  antara  1  –  9  (dan  1  –  1/9  untuk  polaritas  yang berbalikan)  antara  kriteria  dan  kriteria  lain  yang  menjadi  obyek  pembandingnya.  Dari comparative  judgement selanjutnya  dibentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  melalui  kode  sebagaimana  tersaji  dalam  script  program berikut :
<?php $nomorBaris  = $_GET['_nb']; $subyek = $_GET['_sby']; $predikat = $_GET['_pred']; $obyek  = $_GET['_oby'];
//matriks perbandingan berpasangan $record=1; for ($bar=1;  $bar<=$N;  $bar++) {  for ($kol=$bar;  $kol<=$N;  $kol++) {  if ($bar==$kol) {    $mat[$bar][$kol] = 1; } else {   $mat[$bar][$kol] = $predikat[$record]; $mat[$kol][$bar] = 1/$predikat[$record]; $record++; } } } echo "<table border=1>"; for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) {   $sumKol[$kol] = 0; } for ($bar=1;  $bar<=$N;  $bar++) {  echo "<tr>"; echo "<td> baris $bar </td>"; for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) {   echo "<td> $mat[$bar][$kol] </td>"; $sumKol[$kol] = $sumKol[$kol]  +  $mat[$bar][$kol]; } echo "</tr>"; } for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) {  echo "<td> $sumKol[$kol] </td>"; } echo "</tr>"; echo "</table>"; ?>
Jumlah dari masing-masing kolom matriks perbandingan berpasangan dihitung dengan cara menjumlahkan semua nilai matriks perbandingan berpasangan pada kolom tersebut mulai dari baris pertama hingga baris ke $N , di mana $N adalah banyaknya kriteria. Hasil penjumlahan setiap kolom selanjutnya akan digunakan untuk membuat matriks normal.

## 2.3.3 Menormalkan Data
Menormalkan  data  dilakukan  dengan  membuat  matriks  normal  berdasarkan  persamaan  (1)  dengan  cara menjumlahkan  nilai  –  nilai  dari  setiap  kolom  pada  matriks  perbandingan  berpasangan,  dilanjutkan  dengan membuat  matriks  baru  (matriks  normal)  di  mana  setiap  elemennya  merupakan  hasil  bagi  setiap  elemen  matriks perbandingan  berpasangan  dibagi  dengan  jumlah  kolom  matriks  perbandingan  berpasangan.  Untuk  membuat matriks normal sebagaimana dimaksud di atas dibuatlah  kode sebagaimana tersaji dalam script berikut :
echo "<table border=1>"; echo "<tr>"; for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) {  echo "<td> kol $kol </td>"; } echo "<td>EIGEN</td>"; echo "</tr>"; for ($bar=1;  $bar<=$N;  $bar++) {  echo "<tr>"; echo "<td> baris $bar </td>"; for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) { $matNormal[$bar][$kol]=$mat[$bar][$kol]/$sumKol[$kol]; echo "<td> $matNormal[$bar][$kol] </td>"; } echo "</tr>"; } echo "</table>";

## 2.3.4 Menghitung Vektor Eigen
Menghitung vektor eigen dilakukan berdasarkan persamaan (2) dengan cara menjumlahkan nilai – nilai dari setiap  baris  pada  matriks  normal  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata  –  rata. Dalam membuat vektor eigen dibuatlah kode sebagaimana tersaji dalam script berikut :
for ($bar=1;  $bar<=$N;  $bar++) { echo "<tr>"; echo "<td> baris $bar </td>"; $eigen[$bar] = 0; for ($kol=1;  $kol<=$N;  $kol++) { $matNormal[$bar][$kol]=$mat[$bar][$kol]/$sumKol[$kol]; echo "<td>  echo $matNormal[$bar][$kol]  </td>"; $eigen[$bar]= $eigen[$bar] + $matNormal[$bar][$kol]; } //menghitung eigen $eigen[$bar] = $eigen[$bar] / $N; echo "<td>    $eigen[$bar]    </td>"; echo "</tr>"; }
Vektor Eigen diperoleh dengan membagi $eigen[$bar] dengan banyaknya kriteria yaitu N .

## 2.3.5 Pengujian Konsistensi
Pengujian konsistensi dilakukan dengan tahapan sebagai berikut :
1. Menghitung lamda maksimum dilakukan berdasarkan persamaan (3). Dalam penghitugan lamda maksimum dibuatlah kode sebagaimana tersaji dalam script berikut :
//menghitung lamda max //-------------------- $lamdaMax=0; for ($i=1;  $i<=$N;  $i++) { $lamdaMax = $lamdaMax + ($sumKol[$i] * $eigen[$i]); } echo "Lamda Max = $lamdaMax <br/>";
Variabel $sumKol k adalah  penyimpan  hasil  penjumlahan  dari  masing-masing  kolom  pada  matriks perbandingan      berpasangan,  sedangkan $eigen k adalah    vektor  eigen  yang  telah  diperoleh  pada  langkah sebelumnya.
2. Hitung Indeks Konsistensi/ Consistency Index (CI) berdasarkan persamaan (4) yaitu CI = (λ  maks – n)/ n-1 di mana n = banyak kriteria.
//menghitung CI (Consistensi Index)
//--------------------------------- $CI = ( $lamdaMax - $N ) / ( $N - 1 ); echo "CI = $CI <br/>";
3. Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) berdasarkan persamaan (5) yaitu CR = CI / RI di mana CI : Indeks Konsistensi/ Consistency Index dan RI = Indeks Random/ Random Index ( tabel 1)
//menghitung CR (rumus CR = CI/RI ) //--------------------------------- if (($N==1) || ($N==2)) {  $RI = 0; $CR = 0; } else {  if ($N==3) $RI = 0.58; else if ($N==4) $RI = 0.9; else if ($N==5) $RI = 1.120; else if ($N==6) $RI = 1.240; else if ($N==7) $RI = 1.320; else if ($N==8) $RI = 1.410; else if ($N==9) $RI = 1.450; else if ($N==10) $RI = 1.490; else if ($N==11) $RI = 1.510; else if ($N==12) $RI = 1.480; else if ($N==13) $RI = 1.560; else if ($N==14) $RI = 1.570; else if ($N==15) $RI = 1.590; $CR = $CI / $RI; echo "CR = $CR <br/>"; }
4. Memeriksa  konsistensi  hirarki. Jika  nilainya lebih dari 10%,  maka penilaian comparative judgement harus diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi  kurang  atau  sama  dengan  0,1  ,  maka  hasil  perbandingan  bisa dinyatakan konsisten sebagaimana dijelaskan dalam persamaan (5).
if($CR<0.1) {   echo " CR < 0.1, Konsistensi Diterima, lanjutkan <br/>"; } else {   echo " CR < 0.1,  Konsistensi DiTolak, perbaiki kembali bobot kriteria <br/>"; } echo"<input type='button' value='Kembali' onClick='self.history.back()'>";

## 2.3.6 Pembobotan Global dan Lokal atas Sub Kriteria
Pembobotan global dilakukan dengan cara mengalikan seluruh bobot lokal (vektor eigen) masing-masing sub kriteria  dengan  vektor  eigen  kriteria    [5].  Dengan  bobot  global  yang  diperoleh  selanjutnya  akan  dilakukan pengurutan kriteria/ sub kriteria secara descending .

## 2.3.7 Perangkingan Alternatif
Bobot  dari  setiap  alternatif    (lulusan)  untuk  setiap  kriteria  dan  sub  kriteria  diperoleh  dari  masing-masing lulusan menggunakan skala bobot dengan cara entry yang kemudian disimpan dalam bentuk skala CF ( Certainty Factor )  0  hingga  1.  Untuk  memperoleh ranking atas  setiap  alternatif  dilakukan  perkalian  antara  bobot  alternatif dengan  bobot  kriteria  yang  dihitung  menggunakan  persamaan  (6).  Alternatif  yang  telah  diurutkan  selanjutnya dipotong sebanyak kuota lowongan kerja yang diminta oleh pengguna lulusan (M Hasil ).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Gambar  4  memperlihatkan  tampilan  masukan  skala  perbandingan  berpasangan  ( comparative  judgement ) oleh pengguna lulusan antara satu kriteria terhadap kriteria yang lain yang meliputi 14 kriteria dan 57 sub kriteria. Di sinilah pengguna lulusan menentukan sendiri skala prioritas atas kriteria yang dikehendaki.
Gambar 4. Masukan skala perbandingan berpasangan oleh pengguna lulusan
Dari comparative  judgement selanjutnya  dibentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  semua  kriteria dan sub kriteria (Gambar 5), demikian pula untuk matriks normal yang menghasilkan vektor eigen (Gambar 6).
Gambar 5. Matriks perbandingan berpasangan
Matriks normal dan vektor eigen (gambar 6) diperoleh setelah dilakukan pembuatan matriks perbandingan berpasangan.
Gambar 6. Matriks Normal dan Vektor Eigen
Pengujian  terhadap  ke sahih an  hasil  perhitungan  aplikasi  telah  dilakukan  dengan  penggunakan  ujicoba pencarian  lulusan  berdasarkan  kriteria  tertentu.  Sebagai  pembanding  dari  pengujian  tersebut  dilakukan  pula pencarian lulusan berdasarkan kriteria yang sama yang dilakukan menggunakan proses penghitungan manual.
Komparasi  hasil  perhitungan  aplikasi  atas  bobot  untuk  semua  kriteria  dan  sub  kriteria  maupun  hasil perhitungan manual disajikan dalam tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Vektor Eigen untuk Kriteria 1 sampai 14
Kode Kriteria Nilai Eigen (hasil aplikasi) Nilai Eigen (hasil manual) Krit 1 Jenjang 0.147959147178499  0.147959147639531 Krit 2 Bahasa Pemrograman yang dikuasai 0.078910094777553  0.078910095044474 Krit 3 Sistem Operasi yang dikuasai 0.059923182847795  0.059923183114717 Krit 4 Kompetensi  dalam  menggunakan  Program Aplikasi 0.061671027173127  0.061671027440049 Krit 5 Kompetensi BIDANG IT yang telah dimiliki 0.085600999044423  0.085600999351778 Krit 6 Menyukai bidang IT? 0.139827995353091  0.139827995886934 Krit 7 Ada rencana berkarir di bidang IT 0.109218770070438  0.109218770491037 Krit 8 Bersedia direkrut bekerja oleh Perusahaan IT 0.094223338413634  0.094223338720989 Krit 9 Memiliki  Pengalaman  Kerja  selama  menjadi mahasiswa,volunteer, relawan, magang, dsb 0.049824775776078  0.049824775929756 Krit 10 Memiliki  pengalaman  dalam  tim/  organisasi/ komunitas selama menjadi mahasiswa 0.027622296037820  0.027622296114659 Krit 11 Memiliki  pengalaman  dalam  mengelola proyek/ kegiatan/ kepanitiaan 0.023436300003950  0.023436301409579 Krit 12 Memiliki  Sertifikasi misalnya: DAT, Oracle, CICSO, JENI, dan lain-lain 0.049824775776078  0.049824775929756 Krit 13 Memiliki  pengalaman  bisnis/  enterpreneur/ internet marketing (offline maupun online) 0.014949561668650  0.014949561707069 Krit 14 Menguasai bahasa asing 0.057007735878864  0.057007731219673 CR = 0.008243892360345  0.008243890760546 Tabel 4. Vektor Eigen untuk 57 Sub Kriteria Bobot Lokal Eigen Kriteria Bobot Global (hasil aplikasi) Bobot Global (hasil manual) Krit 1 Jenjang (J1) S1 0.75 0.15 0.1109693603835000 0.1109693607296490 (J2) D3 0.25 0.15 0.0369897867945000 0.0369897869098829 CR = 0 0 Krit 2 Bahasa Pemrograman yang dikuasai (PMR1)  Java 0.21 0.08 0.0166724935890020 0.0166724936453693 (PMR2)  C/ C++/ C# 0.16 0.08 0.0128634481578250 0.0128634482013521 (PMR3)  Pascal/ Delphi 0.09 0.08 0.0067560254352360 0.0067560254580830 (PMR4)  Basic/ VB 0.10 0.08 0.0082675967473570 0.0082675967752982 (PMR5)  Php 0.12 0.08 0.0095915276407470 0.0095915276731809 (PMR6)  Asp.net 0.17 0.08 0.0132226834366570 0.0132226834814120 (PMR7)  Python/ Pearl 0.07 0.08 0.0053591858059760 0.0053591858241034 (PMR8)  Prolog 0.04 0.08 0.0035027929083000 0.0035027929201485 (PMR9)  Asembler 0.03 0.08 0.0026743410564850 0.0026743410655268 CR = 0.0444425669 0.044442567 Krit 3 Sistem Operasi yang dikuasai (SO1) Windows 0.35 0.06 0.0207847264098240 0.0207847276715121 (SO2) Linux 0.25 0.06 0.0147563020625240 0.0147563031022708 (SO3) Sun 0.03 0.06 0.0016730470367410 0.0016730476415655 (SO4) Unix 0.08 0.06 0.0046094389931000 0.0046094389453021 (SO5) Android 0.18 0.06 0.0109039730252270 0.0109039695897769 (SO6) Windows Phone 0.12 0.06 0.0071956953204030 0.0071956961642892 CR = 0.0967960896 0.096796044 Krit 4 Kompetensi dalam menggunakan Program Aplikasi (PA1) Aplikasi Perkantoran 0.13 0.06 0.0078452256782050 0.0078452257174441 (PA2) Aplikasi Grafis Desain 0.08 0.06 0.0050928639265690 0.0050928645713072 (PA3) Aplikasi Multimedia 0.03 0.06 0.0019216432652400 0.0019216430032287 (PA4) Aplikasi Internet 0.15 0.06 0.0095185417942480 0.0095185417893542 (PA5) Aplikasi Mobile 0.10 0.06 0.0064017359334430 0.0064017352710267 (PA6) Aplikasi KeamananJar 0.19 0.06 0.0117885576964470 0.0117885576904664
Bobot Lokal Eigen Kriteria Bobot Global (hasil aplikasi) Bobot Global (hasil manual) (PA7) Aplikasi Database 0.24 0.06 0.0150448874347370 0.0150448888132929 (PA8) Aplikasi Keu.dan Akt 0.07 0.06 0.0040575714441790 0.0040575705839285 CR = 0.0297164256 0.029716398 Krit 5 Kompetensi BIDANG IT yang telah dimiliki (KIT1) Komunikasi Data dan Jaringan 0.10 0.09 0.0086202805547450 0.0086202811395175 (KIT2) Keamanan Jaringan 0.05 0.09 0.0044912942619230 0.0044912955222779 (KIT3) Sist Kendali,Robotika 0.01 0.09 0.0012179975532420 0.0012179980838027 (KIT4) Programming 0.17 0.09 0.0148040893446810 0.0148040882869071 (KIT5) Sistem Cerdas 0.09 0.09 0.0073488857194290 0.0073488862129081 (KIT6) Komputasi Cloud 0.07 0.09 0.0063247642687920 0.0063247647608814 (KIT7) Komputasi Mobile 0.04 0.09 0.0035955798283010 0.0035955799853728 (KIT8) Web, Framework, GIS 0.13 0.09 0.0109611250259780 0.0109611233996771 (KIT9) Data Warehouse dan Data Mining 0.04 0.09 0.0030707830850590 0.0030707830043178 (KIT10)  Basis Data, Sistem Inf 0.15 0.09 0.0128222714371850 0.0128222704700566 (KIT11)  Multimedia dan Pengolahan Citra 0.03 0.09 0.0025738213105690 0.0025738214694441 (KIT12)  Games 0.03 0.09 0.0021565189866000 0.0021565192335580 (KIT13)  Hardware, Instalasi dan Maintenance 0.06 0.09 0.0048113378815030 0.0048113378791161 (KIT14)  Komputer Akuntansi 0.03 0.09 0.0028022497864030 0.0028022499039404 CR = 0.0469082527 0.046908251 Krit 6 Menyukai bidang IT? 0.14 0.13982799535309 0.1398279958869340 Krit 7 Ada rencana berkarir di bidang IT (KR1) Programmer 0.16 0.11 0.0178248657161650 0.0178248663264495 (KR2) Sistem Analis 0.10 0.11 0.0112173720446490 0.0112173722826364 (KR3) Quality Assurance 0.08 0.11 0.0084492078488290 0.0084492081127765 (KR4) Operator 0.06 0.11 0.0069725962412760 0.0069725964995321 (KR5) Tester 0.07 0.11 0.0073403362078410 0.0073403364675154 (KR6) Implementor 0.06 0.11 0.0070910826100520 0.0070910837963015 (KR7) Op. Maintenance 0.11 0.11 0.0114884591943040 0.0114884596933275 (KR8) Web Developer 0.16 0.11 0.0174571275016870 0.0174571263584662 (KR9) Desain Grafis 0.04 0.11 0.0047243536180200 0.0047243540865302 (KR10) IT Support 0.12 0.11 0.0128079995348800 0.0128079972255028 (KR11) Other 0.04 0.11 0.0038453695522320 0.0038453696419986 CR = 0.0208069430 0.020806931 Krit 8 Bersedia direkrut Perusahaan IT 0.09 0.094223338413634 0.0942233387209892 Krit 9 Memiliki Pengalaman Kerja selama menjadi mahasiswa 0.05 0.049824775776078 0.0498247759297557 Krit 10 Memiliki pengalaman tim/ organisasi/ komunitas selama mhs. 0.03 0.02762229603782 0.0276222961146590 Krit 11 Memiliki  pengalaman  mengelola proyek/ kegiatan/ kepanitiaan 0.02 0.02343630000395 0.0234363014095792 Krit 12 Memiliki    Sertifikasi  misalnya: DAT, Oracle, CICSO, JENI, dsb 0.05 0.049824775776078 0.0498247759297557 Krit 13 Memiliki pengalaman bisnis/ enterpreneur/ internet marketing 0.01 0.01494956166865 0.0149495617070691 Krit 14 Menguasai bahasa asing (BA1) Inggris 0.32 0.06 0.0184870102644060 0.0184870096593669 (BA2) Prancis 0.08 0.06 0.0046719179099670 0.0046719183644265 (BA3) Portugues 0.03 0.06 0.0017557114998180 0.0017557117287998 (BA4) Arab 0.16 0.06 0.0091050234409350 0.0091050233957575 (BA5) Jepang 0.10 0.06 0.0059350466835180 0.0059350464966563 (BA6) Mandarin 0.24 0.06 0.0139243497482860 0.0139243453374883 (BA7) Korea 0.05 0.06 0.0031286763319750 0.0031286762371776 CR = 0.0169332746 0.016933263
Perhitungan  bobot  kriteria  yang  dilakukan  oleh  aplikasi  sebagaimana  tersaji  dalam  tabel  3  dan  4  mampu memberikan  kesesuaian  hingga  7  angka  di  belakang  koma  jika  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan  yang dilakukan secara manual.
Hasil perkalian antara bobot alternatif  dengan bobot kriteria yang dihitung menggunakan persamaan (6) akan menghasilkan  urutan  alternatif  yang  telah  disesuaikan  dengan  banyaknya  kuota  lowongan  kerja  yang  diminta (M Hasil ) seperti tersaji pada Gambar 7 yang menunjukkan hasil pencarian untuk 10 orang lulusan.

## Gambar 7. Hasil Pencarian Lulusan
Hasil  urutan  alternatif  inilah  yang  kemudian  menjadi  hasil  dari  aplikasi  mesin  pencari  dalam  menemukan lulusan yang memiliki kompetensi sesuai dengan kriteria yang ditetapkan pengguna lulusan.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut : a. AHP  dapat  digunakan  sebagai  metode  pengurutan  kriteria  calon  tenaga  kerja  dan  dapat  diterapkan  dalam mesin pencari data lulusan.
b. Berdasarkan  data  lulusan  yang  digunakan,  aplikasi  mampu  melakukan  pengurutan  data  lulusan  (alternatif) hingga 198 lulusan berdasarkan 14 kriteria dan 57 sub kriteria yang ditentukan oleh pengguna lulusan.
c. Banyaknya lulusan yang ditemukan oleh aplikasi dapat disesuaikan berdasarkan kebutuhan (kuota) yang dikehendaki pengguna lulusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syafiq,
A. 2008. “Link And Match, Solusi Atau Ilusi?” URL :
http://materi.uniku.ac.id/tracer%20studi%20dikti/link%20and%20match.html,  diakses  tanggal  22  Januari 2013.
[2] Kusumadewi, S., et al. (2006). A. Fuzzy Multi -Attribute Decision Making . Yogyakarta : Graha Ilmu.
[3] Saaty  T.L.  1987.  “Uncertainty  and  rank  order  in  the  analytic  hierarchy  process”.  European  Journal  of Operational Research 32: 27-37.
[4] Sinaga J. 2009. “Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Pemilihan Perusahaan Badan Usaha Milik  Negara  (BUMN)  sebagai  Tempat  Kerja  Mahasiswa  Universitas  Sumatera  Utara  (USU).  Medan”  : Departemen Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara.
[5] Indriyati. 2012.  “Aplikasi AHP untuk Penilaian Kinerja Dosen. Jurnal Masyarakat Informatika”. Volume 3, Nomor 5: 34.
[6] Alonso,  J.A.,  Lamata,  MT.  2006.  “Consistency  in  The  Analytic  Hierarchy  Process:  A  New  Approach”. International  Journal  of  Uncertainty,  Fuzziness  and  Knowledge-Based  Systems,  vol  14,  No.  4,  445-459. World Scientific Publishing Company.