Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska

## PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI SWASTA TERBAIK

## DI KOTA MEDAN
Muhammad Akram Fais 1 , Annisa Aulia 2 , Jojor Putri Pasaribu 3 , Debi Yandra Niska 4 1,2,3,4 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas  Negeri Medan email: 1 mhdakramfais@mhs.unimed.ac.id , 2 annisaauliaaa@mhs.unimed.ac.id , 3 jojorputripasaribu@mhs.unimed.ac.id , 4 debiyandraniska@unimed.ac.id

## Abstrak
Calon  mahasiswa  sering  mengalami  kesulitan  dalam  memilih  Perguruan  Tinggi  Swasta yang  sesuai  dengan  kriteria  dan  preferensi  calon  mahasiswa.  Penelitian  ini  mengembangkan sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  untuk membantu proses tersebut. Dengan kriteria yang digunakan adalah akreditasi, fasilitas, dan biaya perkuliahan  dari  berbagai  PTS  dan  menerapkan  AHP  untuk  menentukan  bobot  tiap  kriteria berdasarkan  preferensi  calon  mahasiswa,  sistem  ini  memberikan  rekomendasi  Perguruan  Tinggi Swasta  yang  sesuai.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  ini  efektif  dalam  membantu calon  mahasiswa  membuat  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  objektif,  memprioritaskan Perguruan Tinggi Swasta dengan akreditasi tinggi, fasilitas lengkap, dan biaya terjangkau.
Kata kunci — Analytical Hierarchy Process;  Pendukung Keputusan; Perguruan Tinggi Swasta

## Abstract
Prospective  students  often  experience  difficulties  in  choosing  private  universities  that match  the  criteria  and  preferences  of  prospective  students.  This  research  develops  a  decision support system  with the AHP (Analytical Hierarchy Process) method to help the process. With the  criteria  used  are  accreditation,  facilities,  and  tuition  fees  from  various  PTS  and  applying AHP to determine the weight of each criterion based on the preferences of prospective students, this  system  provides  recommendations  for  suitable  Private  Universities.  The  results  show  that this  system  is  effective  in  helping  prospective  students  make  more  informed  and  objective decisions,  prioritizing  private  universities  with  high  accreditation,  complete  facilities,  and affordable costs.
Keywords — Analytical Hierarchy Process; Decision Support; Private University

## I. PENDAHULUAN
Banyak  calon  mahasiswa,  merasa kesulitan  ataupun  bingung  dalam  memilih Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS)  sesuai dengan  kriteria  yang  diinginkan.  Beberapa faktor  yang  sering  menjadi  pertimbangan dalam memilih PTS adalah reputasi perguruan tinggi, akreditasi, fasilitas pendukung dan biaya kuliah, oleh karena itu, penting bagi calon mahasiswa untuk melakukan  riset  mendalam  tentang  setiap PTS yang diminati, serta mempertimbangkan secara matang apa yang menjadi prioritas dan kebutuhan pribadi dalam menentukan pilihan
Perguruan  Tinggi  yang  tepat.  Dengan  demikian, mereka  dapat  membuat  keputusan  yang  cerdas dan  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan. Di Kota  Medan,  terdapat  banyak  Perguruan  Tinggi Swasta (PTS) beberapa diantaranya yaitu Universitas  Medan  Area  (UMA),  Universitas Prima  Indonesia  (UNPRI),  Universitas  HKBP Nommensen  (UHN),  Universitas  Pembangunan Panca
Budi (UNPAB),
Universitas
Muhammadiyah  Sumatera  Utara  (UMSU)  dan Universitas  Amir  Hamzah  (UHAMZAH).  Untuk membantu pengambilan keputusan dalam penelitian  ini,  digunakan  sistem  penunjang keputusan  (Decision  Support  System).  Sistem Pendukung Keputusan dirancang untuk
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024
Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska
mendukung  tahap  pengambilan  keputusan, yang  mulai  dari  proses  identifikasi  masalah, pemilihan  data  yang  relevan,  dan  penentuan pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan  keputusan  sampai  evaluasi pemilihan alternatif yang tersedia [1] Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  berbasis  komputer  yang  dapat menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  telah ditentukan berdasarkan kriteria-kriteria tertentu  untuk  membantu  para  pengambil keputusan  dalam  menentukan  keputusan secara  objektif  [2].  SPK  dimaksudkan  untuk membantu seluruh tahapan proses pengambilan  keputusan,  dimulai  dari  tahap mengidentifikasi masalah, memilih data yang relevan, menentukan metode yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, hingga tahap  mengevaluasi  pilihan  alternatif  [3]. SPK  dapat  bekerja  untuk  mengektraksi informasi  berdasarkan  data  yang  digunakan secara  objektif  [4].  Analytical  Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), dan Multi-attribute Utility Theory (MAUT) adalah beberapa metode yang dapat digunakan dalam SPK [5].
Ada  beberapa  penelitian terdahulu mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  menggunakan  AHP  dengan  studi kasus  yang  beragam,  Pemilihan  Kampus Swasta[6],  Pemilihan  Supplier  di  CV  [7], Pemilihan Lokasi Rumah Makan Padang [8], Penilaian  Karyawan  [9],  Pemilihan  Menu
Makanan Pada Rumah Makan [10]. Penelitian-penelitian  terdahulu  yang  telah dilakukan  menunjukkan  metode  AHP  dapat berhasil  digunakan  dalam  berbagai  studi kasus SPK terutama dalam memilih Perguruan Tinggi Swasta. Dalam penelitian ini, kami menggunakan penerapan metode AHP (Analytical Hierarchy Process). Metode AHP akan diterapkan dalam pengembangan sistem pendukung  keputusan  ini.  Metode  ini  terdiri dari  beberapa  tahapan,  yaitu  pembentukan hierarki,  penggunaan  skala  perbandingan, perhitungan  nilai  bobot,  dan  perhitungan
konsistensi.  Hierarki  akan  dibentuk  dengan membagi  faktor-faktor  yang  relevan  menjadi beberapa  level,  dimulai  dari  level  teratas  yaitu kriteria  utama,  kemudian  level  kedua  yaitu subkriteria,  dan  seterusnya.  Skala  perbandingan akan  digunakan  untuk  menentukan  bobot  relatif antara faktor-faktor tersebut, yang kemudian akan digunakan  dalam  perhitungan  nilai  bobot  [11], [12].
Tujuan  utama  AHP  adalah  untuk  membantu pengambil keputusan dalam mengatasi kompleksitas  dan  ketidakpastian  dalam  proses pengambilan keputusan yang melibatkan berbagai kriteria  atau  faktor  yang  saling  terkait  [13]. Metode AHP dinilai oleh banyak peneliti mampu menghasilkan output yang lebih andal berdasarkan  permintaan  posisi  dari  setiap  opsi lainnya  [14].  Metode  AHP  mampu  memecahkan persoalan  yang  kompleks  dengan  menstruktur suatu hierarki kriteria, pihak yang berkepentingan,  hasil  dengan  menarik  berbagai pertimbangan  guna  mengembangkan  bobot  atau prioritas  [15].  Metode  ini  memungkinkan  untuk membuat  perbandingan  antara  beberapa  kriteria yang  relevan  dalam  memilih  Perguruan  Tinggi Swasta di Kota Medan. Dengan demikian, metode AHP  dapat  menghasilkan  prioritas  yang  objektif dalam memilih Perguruan
Tinggi
Swasta di Kota Medan  berdasarkan  preferensi calon  mahasiswa.  Dengan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  ini  dapat  mempercepat proses pengambilan keputusan dan menyederhanakan masalah penelitian yang kompleks [16].

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
memiliki kemampuan untuk memecahkan masalah dan mengkomunikasikannya, baik secara terstruktur maupun tidak terstruktur [17].

## 2.2 Analytical Hierarchy Process
Analitical  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah sebuah  teknik  yang  menawarkan  kerangka  kerja untuk  membuat  keputusan  yang  efektif  dalam situasi  yang  kompleks  dengan  menggunakan beberapa kriteria untuk membantu
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska
memprioritaskan  berbagai  pilihan.  AHP  juga menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pengambilan  keputusan.  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) membantu mengatasi masalah kompleks dengan membangun  hierarki  kriteria,  pihak  yang berkepentingan,  dan  hasil,  mengorganisir masalah  dalam  susunan  hierarki,  memberi nilai numerik pada penilaian subjektif tentang pentingnya  setiap  variabel,  dan  mensintesis berbagai penilaian untuk menentukan variabel  mana  yang  paling  penting  dan mempengaruhi hasil situasi. [18]. 2.3 Penelitian Terdahulu Penelitian terdahulu yang menggunakan metode AHP meliputi "Rancang Bangun Sistem Pendukung
Keputusan  Berbasis  Web  Untuk  Pemilihan Perumahan  Siap  Huni"  (Studi  Kasus:  PT Aliquet  And Bes) [19], "Perancangan  Sistem Informasi  Analisa  Kredit  Berbasis  Web Menggunakan  Metode  AHP"  (Studi  Kasus:
LPD  Desa  Adat  Sumerta)  [20],  dan  "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Kepala Desa Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Berbasis Web"  (Studi  Kasus:  Desa  Oesena  [21]. Penelitian-penelitian ini menggunakan website sebagai antarmuka untuk menyajikan hasil studi kasus secara jelas. Dengan adanya website  tersebut,  pengguna  tidak  perlu melihat  proses  perhitungan  pada  metode AHP.
Dengan begitu, penelitan penulis menggunakan  website  sebagai  antarmuka tampilan  website  agar  pengguna  dapat menggunakan website tersebut untuk mencari perguruan  tinggi  swasta  terbaik  di  kota medan berdasarkan preferensi mereka.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Teknik Pengumpulan Data Metode pada penelitian ini
menggunakan  pendekatan  kuantitatif  untuk melakukan  perhitungan  pada  data-data  yang didapat dari hasil penyebaran kuesioner. Pada penelitian  ini  dilakukan  untuk  menghasilkan pemilihan  PTS  yang  terbaik  bagi  calon
mahasiswa  baru  dalam  memilih  PTS  di  kota Medan.
3.2 Metode Analytical Hierarchy Process
(AHP)
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode  sistem  pendukung  keputusan  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  menentukan pemilihan  PTS  terbaik  di  Kota  Medan.  AHP adalah metode yang secara sistematis memecahkan masalah kompleks dengan membaginya  menjadi  hierarki  terstruktur.  Dalam konteks  penelitian  ini,  AHP  digunakan  untuk mengidentifikasi kriteria-kriteria yang relevan dan alternatif yang tersedia dalam pemilihan perguruan tinggi swasta di Kota Medan.
Konsep  dasar  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dimulai  dengan  menentukan  berbagai bagian yang mendukung keputusan dan kemudian menilainya  berdasarkan  tingkat  kepentingan, preferensi, atau keberpihakan. Ini dapat mencakup tindakan alternatif, kriteria, dan atribut. Pada  akhirnya,  komponen  ini  akan  digunakan untuk  menentukan  peringkat  dan  prioritas  dari serangkaian  keputusan  yang  tersedia.  Konsep dasar AHP adalah:
a. Penyusunan Hierarki Persoalan yang akan diselesaikan, diuraikan  menjadi  unsur-unsurnya,  yaitu  kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hierarki.  Struktur  hierarki  pada  pemilihan Perguruan Tinggi Swasta (PTS) dapat dilihat pada gambar di bawah ini:
Sumber: Hasil Penelitian, 2024 Gambar 1. Struktur Hirarki Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta Terbaik
b. Prof. Saaty membuat skala perbandingan yang disebut  "skala  fundamental"  untuk  menilai kriteria  dan  alternatif  untuk  perbandingan berpasangan.  Skala  ini  didasarkan  pada penelitian  psikologis  tentang  kemampuan
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska seseorang  untuk  melakukan  perbandingan berpasangan  terhadap  sejumlah  elemen yang akan diperbandingkan. Skala
perbandingan  tersebut  adalah  sebagai berikut: Tabel 1. Nilai Perbandingan Intensitas Kepentingan Definisi 1 Kedua  elemen  sama pentingnya 3 Salah  satu  elemen sedikit lebih penting 5 Salah  satu  elemen jelas lebih penting 7 Salah  satu  elemen sangat  jelas  lebih penting 9 Salah  satu  elemen paling penting 2, 4, 6, 8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan c. Menjumlahkan  nilai  pada  setiap  kolom matrix yang dibuat sebelumnya
d. Mencari  nilai  Eigen  dengan  membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks. Data yang dihasilkan adalah data normalisasi.
e. Menjumlahkan  nilai-nilai  setiap  baris  dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan  nilai  rata-rata.  Data  yang dihasilkan  adalah  data  prioritas  per kriteria.
f. Mengukur  seluruh  konsistensi  penilaian dengan  menggunakan  Consistency  Ratio (CR)
Keterangan: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index
RI = Random Index
Tabel 2. Random Index (RI) N 1 2 3 4 5 6 RI 0.00  0.00  0.52  0.89  1.11  1.25 7 8 9 10 1.35 1.40 1.45 1.49
Keterangan:
CI = Consistency Index
λ maks = Nilai Eigen Terbesar dari Matriks n = jumlah elemen yang dibandingkan
Dengan  CI  adalah Consistency  Index ,
adalah  Nilai  eigen  terbesar  dari  matriks berordo  n  dan  n  adalah  jumlah  elemen  yang dibandingkan.
g. Selanjutnya  memeriksa  konsistensi  hierarki. Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian data  judgment  harus  diperbaiki.  Namun  jika Rasio  Konsistensi  (CI/CR)  kurang  atau  sama dengan  0,1,  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Penerapan Analytical Hierarchy Process
Pada  bagian  ini,  dijelaskan  hasil  penelitian berdasarkan  perhitungan  secara  manualnya.  Pada studi kasus ini memiliki 3 kriteria dan 5 alternatif, seperti pada berikut ini:
Tabel 3. Daftar Kriteria kriteria Keterangan K1 Akreditasi K2 Fasilitas K3 Biaya Perkuliahan Tabel 4. Daftar Alternatif Alternatif Keterangan A1 Universitas Muhammadiyah Sumatera Utara A2 Universitas Medan Area A3 Universitas HKBP Nomensen
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska A4 Universitas Prima A5 Universitas Pembangunan Panca Budi Pemberian  nilai  perbandingan  pada  alternatif berdasarkan  kriteria  dapat  dilihat  pada parameter dibawah ini:
1. Akreditasi
a. Sangat  Baik,  Perguruan  Tinggi  yang memiliki akreditasi A (Rentang nilai 7-
9)
b. Baik,  Perguruan  Tinggi  yang  memiliki akreditasi B (Rentang nilai 4-6)
c. Cukup, Perguruan Tinggi yang
memiliki akreditasi C (Rentang nilai 2- 3)
d. Buruk,  Perguruan  Tinggi  yang  tidak memiliki  akreditasi  atau  masih  dalam perizinan DIKTI (Nilai 1)
2. Fasilitas
a. Memadai (Rentang nilai 7-9)
1) Mempunyai laboratorium dan memiliki  alat  yang  cukup  untuk
digunakan dalam satu kelas
2) Memiliki  ruang  kelas  yang  banyak untuk digunakan mahasiswa
3) Mempunyai perpustakaan yang lengkap
4) Area kampus dan parkir yang luas
5) Memiliki  lingkungan  kampus  yang bersih
b. Kurang Memadai (Rentang Nilai 4-6)
1) Mempunyai  laboratorium,  tetapi tidak  memiliki  alat  yang  cukup untuk digunakan dalam satu kelas
2) Memiliki  ruang  kelas  yang  banyak untuk digunakan mahasiswa
3) Mempunyai perpustakaan yang lengkap
4) Area  kampus  dan  parkir  yang kurang luas
5) Memiliki  lingkungan  kampus  yang bersih
c. Tidak Memadai (Rentang Nilai 1-3)
1) Mempunyai  laboratorium,  tetapi
tidak  memiliki  alat  yang  cukup  untuk digunakan dalam satu kelas
2) Tidak  memiliki  ruang  kelas  yang  cukup untuk digunakan mahasiswa
3) Mempunyai  perpustakaan  yang  tidak lengkap
4) Area kampus dan parkir yang sempit
5) Memiliki  lingkungan  kampus  yang kurang bersih
6)
3. Biaya Perkuliahan a. Mahal (Rentang Nilai 1-3), Biaya perkuliahan per tahun Rp10.000.000 b. Sedang  (Rentang  Nilai  4-6),  Rp10.000.000 Biaya  perkuliahan per  tahun
Rp7.000.000 c. Murah (Rentang Nilai 7-9), Biaya perkuliahan per tahun Rp7.000.000
Berikut  proses  perhitungan  Analytical Hierarchy  Process  dalam  pemilihan  PTS  terbaik di  Kota  Medan,  proses  perhitungan  sebagai berikut:
a. Matriks Perbandingan Kriteria
Pada  tabel  5  adalah  proses  penilaian matriks  perbandingan  kriteria  dengan  metode AHP  menggunakan  nilai  Saaty  dengan  range angka 1-9.
Tabel 5. Matriks Perbandingan Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K1 1 3 5 K2 0,33333 1 3 K3 0,20000 0,33333 1 Jumlah 1,53333 4,33333 9
b. Normalisasi Kriteria
Tabel 6 di bawah ini adalah nilai Eigen atau data  yang  sudah  dinormalisasi  dengan  membagi setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang bersangkutan.  Data  yang  dihasilkan  adalah  data normalisasi.  Kemudian  menjumlahkan  nilai-nilai setiap  baris  kriteria  untuk  mendapatkan  jumlah dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata. Data yang dihasilkan adalah data prioritas per kriteria.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska

## Tabel 6. Normalisasi Matriks Kriteria
Kriteria Nilai Eigen Jumlah Rata-Rata K1 K2 K3 K1 0,65217 0,69231  0,55556 1,90004 0,63335 K2 0,21739 0,23077  0,33333 0,78149 0,26050 K3 0,13043 0,07692  0,11111 0,31847 0,10616
c. Mengukur Konsistensi Melakukan  perhitungan  untuk
dengan  cara  menjumlahkan  perkalian  antara jumlah  kolom  tiap  alternatif  dengan  rata  rata nilai eigen.
Selanjutnya,

## 0,04772543
Selanjutnya  memeriksa  konsistensi  hierarki.
0,04772543,  maka  CR  kurang  dari
0,1% adalah Konsisten.
Setelah  nilai  CR  konsisten  didapat selanjutnya  adalah  perbandingan  alternatif untuk  setiap  kriteria  dengan  langkah  yang sama dengan perbandingan kriteria.
a. Matriks Perbandingan Kriteria
Pada  tabel  7,  tabel  8  dan  tabel  9  di bawah ini merupakan hasil dari perbandingan matriks  alternatif  per  kriteria  sesuai  dengan nilai Saaty (1-9).
Tabel 7. Matriks Perbandingan Alternatif terhadap Kriteria Akreditasi Akreditasi A1 A2 A1 1 7 A2 0,14286 1 A3 0,20000 4 A4 0,14286 2 A5 0,12500 0,33333 Jumlah 1,61071 14,33333 Akreditasi A3 A4 A1 5 7 A2 0,25000 0,50000 A3 1 2 A4 0,50000 1 A5 0,33333 0,50000 Jumlah 7,08333 11 Akreditasi A5 A1 8 A2 3 A3 3 A4 2 A5 1 Jumlah 17 Tabel 8. Matriks Perbandingan Alternatif terhadap Kriteria Fasilitas Fasilitas A1 A2 A1 1 3 A2 0,33333 1 A3 0,33333 3 A4 0,20000 2 A5 0,14286 0,25000 Jumlah 2,00952 9,25000 Fasilitas A3 A4 A1 3 5 A2 0,33333 0,50000 A3 1 2
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska A4 0,50000 1 A5 0,25000 0,50000 Jumlah 5,08333 9 Fasilitas A5 A1 7 A2 4 A3 4 A4 2 A5 1 Jumlah 18 Tabel 9. Matriks Perbandingan Alternatif terhadap Kriteria Biaya Biaya A1 A2 A1 1 7 A2 0,14286 1 A3 0,25000 3 A4 0,33333 4 A5 0,20000 1 Jumlah 1,92619 16 Biaya A3 A4 A1 4 3 A2 0,33333 0,25000
A3 1 0,50000 A4 2 1 A5 0,50000 0,33333 Jumlah 7,83333 5,08333 Biaya A5 A1 5 A2 1 A3 2 A4 3 A5 1 Jumlah 12
b. Normalisasi Alternatif per Kriteria Setelah  dilakukan  perbandingan  alternatif per  kriteria,  selanjutnya  adalah  mencari  nilai eigennya atau menormalisasi data yang kemudian akan  dicari  rata  rata  atau  data  prioritasnya.  Pada tabel  10,  tabel  11,  dan  tabel  12  adalah  hasil  dari data  yang  sudah  dinormalisasi  dengan  membagi setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang bersangkutan.
Tabel 10. Normalisasi Alternatif terhadap Kriteria Akreditasi
Tabel 11. Normalisasi Alternatif terhadap Kriteria Fasilitas
Akreditasi Nilai Eigen
Jumlah Rata- Rata A1 A2 A3 A4 A5 A1 0,62084  0,48837 0,70588 0,63636 0,47059 2,92205 0,58441 A2 0,08869  0,06977 0,03529 0,04545 0,17647 0,41568 0,08314 A3 0,12417  0,27907 0,14118 0,18182 0,17647 0,90270 0,18054 A4 0,08869  0,13953 0,07059 0,09091 0,11765 0,50737 0,10147 A5 0,07761 0,02326 0,04706 0,04545 0,05882 0,25220 0,05044 Fasilitas Nilai Eigen Jumlah Rata- Rata A1 A2 A3 A4 A5 A1 0,49763 0,32432 0,59016 0,55556 0,38889 2,35656 0,47131 A2 0,16588 0,10811 0,06557 0,05556 0,22222 0,61734 0,12347
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska
Tabel 12. Normalisasi Alternatif terhadap kriteria biaya
c. Mengukur Konsistensi
1) Untuk Kriteria Akreditasi (K1)
Selanjutnya,
2) Untuk Kriteria Fasilitas (K2)
Selanjutnya,
3) Untuk Kriteria Biaya (K3)
A3 0,16588 0,32432 0,19672 0,22222 0,22222 1,13137 0,22627 A4 0,09953 0,21622 0,09836 0,11111 0,11111 0,63633 0,12727 A5 0,07109 0,02703 0,04918 0,05556 0,05556 0,25841 0,05168 Fasilitas Nilai Eigen Jumlah Rata-Rata A1 A2 A3 A4 A5 A1 0,51916 0,43750 0,51064 0,59016 0,41667 2,47413 0,49483 A2 0,07417 0,06250 0,04255 0,04918 0,08333 0,31173 0,06235 A3 0,12979 0,18750 0,12766 0,09836 0,16667 0,70998 0,14200 A4 0,17305 0,25000 0,25532 0,19672 0,25000 1,12509 0,22502 A5 0,10383 0,06250 0,06383 0,06557 0,08333 0,37907 0,07581
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska
Selanjutnya,
Pada  ketiga  kriteria  didapatkan  bahwa CR  ketiganya  adalah  konsisten.  Selanjutnya adalah melakukan perangkingan. Menghitung perangkingan  dengan  cara  menjumlahkan setiap  perkalian  antara  rata-rata  kriteria dengan alternatif.
UMSU UMA NOMMENSEN UNPRI
UNPAB
Tabel 13. Perangkingan tiap Alternatif Alternatif Nilai Ranking UMSU 0,5454 1 NOMMENSEN 0,1883 2 UNPRI 0,1213 3 UMA 0,0914 4 UNPAB 0,0534 5
4.2 Implementasi Sistem Pendukung Keputusan  Metode Analytical  Hierarchy Process Adapun hasil implementasi sistem
pendukung  keputusan  metode  AHP  berbasis website sebagai berikut:
a. Halaman Beranda
Sumber: Hasil Penelitian, 2024
Gambar 2. Halaman Beranda Saat  website  dibuka,  pengguna  akan diarahkan ke halaman beranda, yang merupakan  halaman  utama  dari  website  ini. Halaman  beranda  ini  berfungsi  sebagai pengantar  dan  menampilkan  judul  penelitian yang  kami  lakukan.  Halaman  ini  dirancang untuk  memberikan  gambaran  awal  mengenai fokus  dan  tujuan  dari  penelitian  yang  kami laksanakan.
b. Halaman Data Kriteria
Sumber: Hasil Penelitian, 2024 Gambar 3. Halaman Data Kriteria Pada  halaman  data  kriteria,  tersedia  tabel yang  memuat  daftar  kriteria  yang  digunakan dalam  website  sistem  pendukung  keputusan. Pengguna memiliki kemampuan untuk menambah,  menghapus,  atau  mengedit  data kriteria sesuai dengan preferensi dan kebutuhannya.
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska

## c. Halaman Data Alternatif
Sumber: Hasil Penelitian, 2024 Gambar 4. Halaman Data Alternatif
Halaman  data  alternatif  berisi  daftar nama  perguruan  tinggi  yang  dapat  dipilih oleh calon mahasiswa. Pengguna memiliki kemampuan untuk menambahkan, mengedit, atau menghapus daftar perguruan  tinggi  ini  guna  meningkatkan hasil  pemilihan  yang  sesuai  dengan preferensi  calon  mahasiswa.  Dengan demikian, halaman ini memberikan fleksibilitas kepada pengguna untuk
menyesuaikan  daftar  perguruan  tinggi agar  lebih  relevan  dengan  kebutuhan  dan keinginan calon mahasiswa.
d. Halaman Perbandingan Kriteria
Sumber: Hasil Penelitian, 2024 Gambar 5. Halaman Perbandingan Kriteria
Halaman perbandingan kriteria digunakan  untuk  membandingkan  nilai antara kriteria-kriteria yang telah diberikan. Nilai-nilai tersebut akan dinormalisasi guna
memastikan
konsistensi  dan  keakuratan  data.  Proses normalisasi ini penting untuk menentukan
nilai consistency  ratio dan  apakah  nilai tersebut memenuhi syarat untuk
dilanjutkan  ke  tahap  selanjutnya  dalam analisis.
e. Halaman Perbandingan Alternatif
Sumber: Hasil Penelitian, 2024
Gambar 6. Halaman Perbandingan Alternatif
Halaman perbandingan
alternatif digunakan  untuk  membandingkan  nilai  antara alternatif-alternatif  yang  ada  berdasarkan setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Proses perbandingan  ini  bertujuan  untuk  memberikan penilaian  terhadap  perguruan  tinggi  yang dipilih.  Selama  proses  ini,  nilai  perbandingan akan  dinormalisasi  untuk  menentukan  nilai consistency ratio . Selanjutnya, nilai consistency  ratio akan  dihitung  untuk  menilai apakah dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
f. Halaman Ranking
Sumber: Hasil Penelitian, 2024 Gambar 7. Halaman Ranking
Halaman  terakhir  ini  dirancang  untuk menampilkan  hasil perhitungan dan penentuan peringkat  berdasarkan  analisis  yang  telah dilakukan.  Pada  halaman  ini,  pengguna  dapat melihat  perguruan  tinggi  swasta  mana  yang paling  sesuai  dengan  nilai  yang  telah dimasukkan  dalam  perbandingan  kriteria  dan alternatif.  Hasil  peringkat  ini  menunjukkan perguruan  tinggi  dengan  nilai  tertinggi,  yang diidentifikasi  sebagai  pilihan  terbaik  sesuai dengan preferensi pengguna.

## V. KESIMPULAN
Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process dalam pemilihan perguruan  tinggi swasta di  Kota Medan  merupakan  salah  satu  kemudahan  bagi para  calon  mahasiswa,  karena  menyediakan
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska perangkingan untuk mengevaluasi dan memilih  perguruan  tinggi  yang  paling  sesuai dengan  preferensi  mahasiswa.  Penelitian  ini menunjukkan  efektivitas  AHP  dalam  proses pengambilan  keputusan  dan  menghasilkan prioritas  objektif  berdasarkan  preferensi calon mahasiswa.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1] F.  R.  Syahrial  and  F.  Thalib, ―Implementasi Metode Analytic Hierarchy  Process  Sebagai  Sistem Penentu Keputusan Penentuan Pemilihan  Makanan  Di  Menu,‖  J Teknol, vol. 7, no. 1, pp. 54–64, Nov. 2019, doi: 10.31479/jtek.v7i1.39.
[2] D.  Yandra  Niska,  M.  Iqbal,  and  S.
Siburian, ―IMPLEMENTASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA (STUDI KASUS: PERUSAHAAN MOVIEGOERS),‖ 2020.
[3] A. N. Nafisa, E. Nia, D. Br Purba, N. A.  Putri,  D.  Yandra  Niska,  and  I. Artikel, ―Penentuan Kriteria Penerima Beasiswa  Berprestasi  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,‖ JURNAL INFORMATIKA, vol.  9,  no.  2,  pp.  103–108,  2022, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index. php/ji
[4] Liga  Mayola,  M.  Afdhal,  and  Rita,
―Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dalam Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru,‖ Jurnal KomtekInfo, pp. 81–86, Jun. 2023, doi: 10.35134/komtekinfo.v10i2.371. [5] H.  R.  Hatta,  B.  Pradana,  D.  M. Khairina, I. Komputer, F. Teknik, and U. Mulawarman, ―Kombinasi Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan  Multi-Attribute  Utility  Theory
(MAUT)  Pada  Lomba  Balita  Sehat untuk usia 6-24 Bulan.‖
[6] L.  Eka  Andrianni  and  D.  Sasmoko, ―Perancangan Sistem  Pandukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi  Swasta  Di  Kota  Semarang Dengan  Metode  AHP  Untuk  Siswa
SMK  Bina  Negara  Gubug,‖  vol.  2,  no.  3, pp. 27–43, 2023, doi: 10.55606/jupikom.v2i3.2852. [7] M.  Hafidz  Yusuf  and  D.  Mei  Riya Ristanti, ―Implementasi Metode AHP pada Pemilihan  Supplier  di  CV.  Mahreem Jaya,‖ Juni, vol. 4, no. 1, 2023.
[8] M.  D.  Habiburrahman  and  S.  Hamali, ―ANALISIS PEMILIHAN LOKASI RUMAH MAKAN PADANG MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS.‖
[9] Rita,  ―Sistem  Pendukung  Keputusan dalam  Penilaian  Karyawan  pada  PT  Tiga Putra  dengan  Metode  AHP,‖  Jurnal KomtekInfo, pp. 106–111, Sep. 2022, doi: 10.35134/komtekinfo.v9i3.302.
[10] J.  Ismanto,  M.  Sarjan,  and  A.  Qashlim, ―Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Menu  Makanan  Pada  Rumah  Makan Menggunakan  Metode  AHP,‖  Journal Peqguruang: Conference Series, vol. 2, no. 1, p. 103, May 2020, doi:
10.35329/jp.v2i1.1392. [11] I. Wayan, S. Yasa, K. T. Werthi, and I. P. Satwika, ―SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PENENTUAN  DOSEN TERBAIK  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)  PADA  STMIK  PRIMAKARA,‖
Kumpulan  Artikel  Mahasiswa  Pendidikan Teknik  Informatika  (KARMAPATI),  vol.
10, no. 3, 2021.
[12] Y.  Y.  Muanley,  A.  L.  Son,  G.  S.  Mada, and N. K. F. Dethan, ―Analisis Sensitivitas
Dalam Metode Analytic Hierarchy Process dan Pengaruhnya Terhadap Urutan Prioritas  Pada  Pemilihan  Smartphone Android,‖ VARIANSI: Journal of
Statistics  and  Its  application  on  Teaching and  Research,  vol.  4,  no.  3,  pp.  173–190, Dec. 2022, doi: 10.35580/variansiunm32.
[13] N.  Ali  Sya,  A.  Herdiansah,  and  T. Pujangkoro,  ―SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAKANAN
KUCING  MENGGUNAKAN  METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS,‖ 2023. [14] N. Kannia,
―MENGGUNAKAN
METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS (AHP).‖ [15] L.  Sawung  Rakasiswi  and  M.  Badrul, ―PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN SISWA
Jusim : Jurnal Sistem Informasi Musi Rawas
Muhammad Akram Fais, Annisa Aulia
Vol. 9 No. 1, Juni 2024 Jojor Putri Pasaribu, Debi Yandra Niska TERBAIK,‖ vol. 7, no. 1, 2020. [16] A.  H.  Azhar1  and  R.  A.  Destari2, ―Analisis Konsumen Memilih Minyak…63.‖ [17] M.  I.  H.  Saputra  and  N.  Nugraha, ―SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  DENGAN  METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS  (AHP)  (STUDI  KASUS: PENENTUAN INTERNET SERVICE PROVIDER DI LINGKUNGAN JARINGAN RUMAH),‖  Jurnal  Ilmiah  Teknologi dan Rekayasa, vol. 25, no. 3, pp. 199– 212, 2020,
doi:
10.35760/tr.2020.v25i3.3422. [18] R.  E.  Wulandari  and  S.  J.  Bulan,
―PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PERANGKINGAN BENGKEL  MOBIL  TERBAIK  DI KOTA  KUPANG,‖  Jurnal  Teknologi
Terpadu, vol. 5, no. 1, 2019.
[19] D.  Sri  Wahyuni  and  D.  Ayu Megawaty,  ―RANCANG  BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS WEB UNTUK PEMILIHAN PERUMAHAN SIAP HUNI MENGGUNAKAN  METODE  AHP (STUDI  KASUS:  PT  ALIQUET
AND  BES),‖  Jurnal  Teknologi  dan Sistem Informasi (JTSI), vol. 2, no. 4, pp.  22–28,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JT SI
[20] I.  Dewa,  K.  Laksana  Digita,  K.  Oky, and  S.  A2,  ―Perancangan  Sistem Informasi  Analisa  Kredit  Berbasis
Web  Menggunakan  Metode  AHP
(Studi  Kasus:  LPD  Desa  Adat Sumerta).‖
[21] F.  Kaunan  et  al.,  ―Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Calon  Kepala Desa  Menggunakan  Metode  Analityc Hierarchy  Process  (AHP)  Berbasis
Web  (Studi  Kasus:  Desa  Oesena),‖
2023. [Online]. Available:
https://ejournal.sidyanusa.org/index.p
hp/jkdn