## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS: PENENTUAN INTERNET SERVICE PROVIDER
DI LINGKUNGAN JARINGAN RUMAH)
1 Meineka Iswan Hadi Saputra, 2 Nurma Nugraha 1,2 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Industri Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 hadisaputra0132@gmail.com, 2 nurma@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Penyedia  jasa  internet  berkompetisi  menawarkan  berbagai  layanan  paket  internet,  menyebabkan para calon konsumen kesulitan dalam menentukan pilihan yang sesuai dengan kebutuhan. Konsep sistem pendukung keputusan dapat diterapkan sebagai alat bantu menentukan penyedia jasa internet paling ideal sebagai  jaringan  nirkabel  di  lingkungan  area  rumah.  Salah  satu  metode  yang  relevan  serta  memiliki perhitungan  nilai  konsistensi  dalam  menentukan  tingkat  prioritas  kriteria  adalah  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  Penelitian  ini  bertujuan  membangun  website  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode AHP dengan studi kasus penentuan internet service provider di lingkungan jaringan rumah. Hasil keputusan yang diperoleh nantinya dapat memberikan minat positif dengan berbagai kriteria yang  dipertimbangkan  kepada  para  calon  konsumen.  Penelitian  ini  membahas  perencanaan,  analisis, perancangan, implementasi dan pengujian pembuatan aplikasi website dengan bahasa pemrograman PHP dan basis data MySQL. Hasil penelitian menunjukkan nilai rasio konsistensi 0.0794 yang berarti kurang dari  nilai  rasio  konsistensi  yang  digunakan  dalam  metode  AHP  yaitu  0.1,  sehingga  hasil  perhitungan tersebut valid, dan dapat digunakan.  Hasil akhir dari aplikasi ini memberikan dukungan keputusan bahwa IndiHome merupakan provider paling ideal untuk digunakan pada jaringan nirkabel di area lingkungan area rumah dengan nilai (0,218531) diikuti dengan First Media (0,192079), CBN (0,166819), Biznet Home (0,157438), My Republic (0,147877) dan MNC Play (0,117257). Hasil tersebut diperoleh dari perhitungan prioritas kriteria dan alternatif menggunakan metode AHP.
Kata kunci : Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) , internet  service  provider ,  MySQL,  PHP,  sistem pendukung keputusan

## Abstract
The internet service providers competing to offer various internet package services, causing potential customers to find it difficult to make choices according to their needs. The concept of a decision support system can be applied as a tool to determine the ideal internet service provider as a wireless network in the home area. One method that is relevant and has a calculation of the consistency value in determining the priority  level  of  criteria  is  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  method.  This  study  aims  to  build  a Decision  Support  System  website  using  the  AHP  method  with  a  case  study  of  determining  the  internet service provider in a home network environment. The results of the decisions obtained later can provide positive  interest  with  various  criteria  that  are  considered  to  potential  customers.  This  research  discuss planning,  analysis,  design,  implementation  and  testing  of  website  application  development  using  PHP programming  language  and  MySQL  database.  The  results  showed  that  the  consistency  ratio  value  was 0.0794, which means it was less than the consistency ratio value used in the AHP method, namely 0.1, so that  the  calculation  results  were  valid  and  could  be  used.  The  end  result  of  this  application  provides decision support that IndiHome is the most ideal provider for use on wireless networks in the home area with a value (0.218531) followed by First Media (0.192079), CBN (0.166819), Biznet Home (0.157438),
My  Republic  (0.147877)  and  MNC  Play  (0.117257).  These  results  are  obtained  from  the calculation  of priority criteria and alternatives using the AHP method.
Keywords: Analytical Hierarchy Process (AHP), internet service provider, MySQL, PHP, decision support system

## PENDAHULUAN
Peningkatan  jumlah  pengguna  internet  di Indonesia  setiap  tahun  mengakibatkan  banyak internet service provider berkompetisi menawarkan layanan  paket  internet  yang  menarik  bagi konsumen. Hal ini sesuai berdasarkan prediksi yang menunjukkan  bahwa  Indonesia  akan  menduduki peringkat lima dunia dalam hal penggunaan internet [1].  Berbagai  pilihan  penyedia  jasa  internet,  tidak jarang  membuat  calon  konsumen  kesulitan  untuk menentukan  layanan  paket  internet  yang  sesuai dengan  kebutuhan.  Hal  ini  disebabkan  konsumen perlu mempertimbangkan berbagai kriteria sebelum memutuskan  memilih  penyedia  jasa  internet  yang akan  digunakan.  Sejalan  dengan  itu,  konsumen dapat  menggunakan  konsep  sistem  pendukung keputusan dengan menggunakan sistem pelayanan yang terkomputerisasi berbasis website sebagai alat bantu dan memudahkan dalam menentukan internet service  provider paling  ideal  yang  nantinya digunakan  dalam  jaringan  nirkabel  di  area lingkungan rumah.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan  sistem  yang  dapat  memberikan pemecahan masalah, melakukan komunikasi untuk pemecahan  masalah  tertentu  dengan  terstruktur maupun tidak terstruktur. SPK didesain untuk dapat digunakan  dan  dioperasikan  dengan  mudah  oleh
orang  yang  hanya  memiliki  kemampuan  dasar pengoperasian  komputer.  SPK  dibuat  dengan menerapkan  adaptasi  kompetensi  yang  tinggi sehingga  dapat  dijadikan  sebagai  alternatif  dalam pengambilan sebuah keputusan [2].
SPK terdiri atas dua kata kunci, yaitu sistem informasi  dan  keputusan.  Sistem  informasi merupakan  serangkaian  prosedur  formal  dengan tahapan  di  mana  data  dikelompokkan,  diproses sehingga menghasilkan informasi yang selanjutnya diberikan  kepada  pengguna.  Keputusan  adalah serangkaian kegiatan untuk memilih suatu tindakan dalam  memecahkan  masalah.  Tindakan  memilih dari alternatif yang dihadapi yang didasarkan pada fakta  dan  dilakukan  melalui  pendekatan  sisematis yang  dapat  memberikan  solusi  terbaik  yang dilakukan  oleh  manajer  disebut  pengambilan keputusan [3].
Salah satu sistem pendukung keputusan yang relevan serta memiliki penghitungan nilai konsistensi  dalam  menentukan  tingkat  prioritas kriteria  dan  alternatif  adalah  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Konsep  dari  AHP adalah  mengubah  nilai-nilai  kualitatif  menjadi nilai-nilai  kuantitatif.  Metode  ini  juga  meng- gabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan  pada  berbagai  persoalan,  lalu mensistesis  berbagai  pertimbangan  yang  beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan secara
intuitif  sebagaimana  yang  dipresentasikan  pada pertimbangan  yang  telah  dibuat  [4].  Metode  AHP awalnya  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty, dengan  kegunaan  utamanya  adalah  memecahkan masalah dan pengambilan keputusan di lingkungan multikriteria.  AHP  menetapkan  bobot  prioritas sebagai alternatif dengan mengatur tujuan, kriteria, dan subkriteria dalam struktur hierarki [5].
Penelitian  terkait  AHP  telah  banyak dilakukan.  Umar,  Fadlil,  dan  Yuminah  membahas penilaian  kompetensi soft  skill karyawan  dengan menerapkan  metode  AHP.  Penelitian  tersebut menggunakan  empat  kriteria  yaitu  kemampuan komunikasi,  kemampuan  bekerja  sama,  kejujuran, dan  kemampuan  interpersonal.  Hasil  penelitian menunjukkan  nilai  rasio  konsistensi  0.053  dan prioritas  yang  didapat  adalah  Komunikasi  48%, Kerja sama 27%, Kejujuran 16 %, dan interpersonal 10% [6].
Munthafa  dan  Mubarok  menggunakan metode AHP sebagai alat bantu dalam menentukan mahasiswa  berprestasi.  Metode  tersebut  relevan serta  memiliki  penghitungan  nilai  konsistensi dalam  menentukan  tingkat  prioritas  kriteria.  Hasil dari  penelitian  ini  merupakan  sistem  yang  dapat memberikan  rekomendasi  alternatif  penerima mahasiswa  berprestasi  dengan  nilai  indeks konsisten  sebesar  0,06,  sehingga  hierarki  yang dibentuk dapat diterima [7].
Rizaldi  menerapkan  metode  AHP  untuk menentukan  operator  kartu  seluler  terbaik  yang nantinya  digunakan  untuk  menjalin  komunikasi antar  pengguna,  kriteria  yang  dipertimbangkan berupa  harga,  tarif,  promo  dan  masa  aktif.    Hasil
penelitian  menunjukkan  nilai  rasio  konsistensi 0,0047 dan dalam hal pembelian untuk pemakaian kartu  seluler  yang  paling  utama  dipertimbangkan konsumen adalah tarif [8].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun website sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP dengan studi kasus penentuan internet service  provider di  lingkungan  jaringan  rumah. Hasil keputusan yang diberikan dapat memberikan minat  positif  dengan  berbagai  kriteria  yang dipertimbangkan kepada para calon konsumen. Ada 5 data kriteria yang digunakan yaitu harga bulanan, area yang didukung, kecepatan internet, ketersediaan  TV  kabel,  dan  biaya  registrasi. Alternatif  yang  dipilih  berdasarkan  rekomendasi dari  beberapa  laman  resmi  internet  yaitu  First Media, MyRepublic, Biznet Home, MNC Play, Indi Home,  dan  CBN.  Hasil  yang  ditampilkan merupakan  tabel  peringkat  keputusan  yang diperoleh  dari  perhitungan  prioritas  kriteria  dan alternatif. Aplikasi ini dibuat menggunakan HTML, CSS,  PHP  dengan template Bootstrap  dan  basis data MySQL.

## METODE PENELITIAN
Pada bagian ini dijelaskan mengenai konsep metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan tahapan penelitian yang dilakukan.
Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP merupakan  suatu  metode  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan
menguraikan masalah multi faktor atau multikriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki. Hierarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi dari  sebuah  permasalahan  yang  kompleks  dalam suatu  struktur  multilevel  di  mana  level  pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria,  dan  seterusnya  hingga  level  terakhir  dari alternatif [4].
AHP digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan berikut [5]:
1. Struktur yang berhierarki, sebagai konsekuensi  dari  kriteria  yang  dipilih, sampai pada sub kriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan batas  toleransi  inkosistensi  sebagai  kriteria dan  alternatif  yang  dipilih  oleh  pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam metode AHP adalah sebagai berikut:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat  struktur  hierarki  yang  diawali dengan  tujuan  utama.  Struktur  hierarki tersebut diperlihatkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Struktur Hierarki AHP
3. Mendefinisikan perbandingan ber-
pasangan  sehingga  diperoleh  jumlah penilai  seluruhnya  ditentukan  dengan Persamaan (1). 𝑛  ×   [(𝑛 − 1)/2] (1)
Jumlah  penilaian  perbandingan  dengan  n adalah banyaknya
elemen yang
dibandingkan sesuai dengan Persamaan (1). Pengumpulan data penilaian perbandingan bisa  diperoleh  menggunakan  kuesioner atau  melakukan  penilaian  perbandingan individu dengan pertimbangan yang sudah ditentukan.  Untuk  lebih  jelas  mengenai tabel  prefensi  penilaian  perbandingan diperlihatkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua  elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen lainnya 7 Elemen yang satu sangat penting dari elemen lainnya 9 Elemen yang satu mutlak sangat penting dari elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimabangan yang berdekatan Kebalikan Jika  aktivitas  i  mendapat  satu  angka  dibandingkan  dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikan dibandingkan i 4. Membuat matriks perbandingan ber- pasangan  yang  menggambarkan  kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya.
5. Menghitung nilai eigen atau normalisasi dan menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data harus diulangi.
6. Mengulangi  langkah  3,  4,  dan  5  untuk seluruh tingkat hierarki.
7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks
perbandingan  berpasangan  yang  merupakan bobot  setiap  elemen  untuk  penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hierarki terendah sampai mencapai tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom yang bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi matriks,  dan  menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap baris  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk  mendapatkan  rata-rata.  Apabila  sebuah matriks A adalah perbandingan berpasangan maka vektor  bobot  yang  berbentuk  seperti  pada Persamaan (2).
(𝐴)(𝑤 𝑇 ) = (𝑛)(𝑤 𝑇 ) (2)
Persamaan (2) dapat didekati dengan cara:
a. Menormalkan setiap kolom j dalam  matriks A, sedemikian sehingga diperoleh Persamaan (3). ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖
(3)
Persamaan (3) disebut sebagai A’.
b. Menghitung nilai rata-rata untuk setiap baris i dalam A’ menggunakan Persamaan (4).
𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) 𝑖 (4)
dengan w i adalah bobot tujuan ke- i dari vektor bobot.
8. Memeriksa konsistensi hierarki.
Misal  A  adalah  matriks  perbandingan berpasangan  dan w adalah  vektor  bobot,  maka konsistensi dari vektor bobot w dapat diuji sebagai berikut:
1. Menghitung: (A)(w T ) menggunakan Persamaan (5).
𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( elemen ke−𝑖 pada (𝐴)(𝑤 𝑇 ) elemen ke−𝑖 pada (𝑤 𝑇 ) ) 𝑛 𝑖=1 (5)
Persamaan (5) adalah konsistensi dari vektor bobot.
2. Menghitung  indeks  konsistensi  dengan
Persamaan (6).
𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛−1 (6)
3. Indeks  random  RI n adalah  nilai  rata-rata  CI yang dipilih secara acak.
4. Menghitung rasio konsistensi dengan Persamaan (7).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 𝑛
(7)
Jika CI = 0, maka hierarki konsisten. Jika CR <  0,1  ,  maka  hierarki  cukup  konsisten.  Jika  CR  > 0,1, maka hierarki sangat tidak konsisten.

## Pengumpulan Data dengan Kuesioner
Pada tahap pengumpulan dan penyajian data mengenai  informasi  kriteria  yang  di-peroleh  dari kuesioner melalui media google form, dan disebar melalui  media group  chat yang  berisikan  anggota “mahasiswa  teknik  informatika  kelas  4IA21”. Unsur-unsur  yang  dinilai  pada  penentuan internet service  provider di  lingkungan  jaringan  rumah adalah  harga  bulanan,  area  yang  didukung, kecepatan  internet,  ketersediaan  TV  Kabel,  biaya registrasi.  Pada  penelitian  ini    terdapat  48 responden  dalam  pengumpulan  data  untuk mendapatkan nilai prefensi bobot kepentingan dari kriteria-kriteria yang digunakan..
Penelitian ini dilakukan dengan tahapan yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Alur  penelitian dimulai dengan menentukan tujuan yaitu membuat sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan internet  service  provider paling  ideal  yang  dapat digunakan  pada  lingkungan  jaringan  rumah.
Selanjutnya  yaitu  menentukan  kriteria  dan alternatif. Kriteria dan alternatif dipilih berdasarkan rekomendasi  dari  beberapa  laman  resmi  internet sehingga  terpilih  6  alternatif provider yaitu  First Media, MyRepublic, Biznet Home, MNC Play, Indi Home  dan  CBN.  Dengan  berbagai  kriteria  yang dipertimbangkan  untuk  memberi  bobot  pada  tiap alternatif,  melalui  5  kriteria  yang  di-dapatkan adalah  harga  bulanan,  area  yang  didukung, kecepatan  internet,  ketersediaan  TV  kabel,  dan biaya  registrasi.  Selanjutnya  menyusun  hierarki guna  mengurutkan  masalah  seleksi  penentuan sebelum memasuki perhitungan dalam AHP.
Setelah  pengumpulan  data  dari  kuesioner, selanjutnya  dilakukan  tahapan  analisis  untuk mendapatkan  nilai  perbandingan  berpasangan  di mana  nilai  tersebut  akan  diolah  oleh  sistem menggunakan metode AHP.

## Struktur Hierarki
Bentuk struktur hierarki yaitu: pertama tujuan  keputusan  ( goal ),  tingkat  kedua:  kriteria- kriteria  dan  tingkat  ketiga:  alternatif-alternatif. Hierarki  yang  digunakan  diperlihatkan  pada Gambar 3. Berdasarkan Gambar 3, tingkat pertama adalah  tujuan  keputusan  ( goal )  yaitu  menentukan internet  service provider ideal  di  lingkungan jaringan rumah.
Gambar 2. Tahapan Penelitian
Gambar 3. Struktur Hierarki Metode AHP
Tingkat kedua: kriteria-kriteria yaitu harga bulanan,  area  yang  didukung,  kecepatan  internet, ketersediaan  TV  kabel,  biaya  registrasi.  Tingkat ketiga:  alternatif-alternatif  yaitu  First  Media, MyRepublic, Biznet Home, MNC Play, Indi Home, CBN.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Penentuan Prioritas Kriteria
Setelah  mendapatkan  data  kriteria  dari kuesioner, selanjutnya  menentukan prioritas kriteria. Pertama mendefinisikan nilai perbandingan dari
masing-masing  elemen,  lalu  normalisasi  nilai perbandingan, pencarian priority vector, perhitungan principal  eigenvector (λ  maks), perhitungan consistency  index ,  dan  yang  terakhir perhitungan consistency  ratio untuk  mendapat
kesimpulan  bahwa  nilai  sudah  memenuhi  syarat konsistensi atau tidak . Hasil perbandingan tersebut dimasukan  pada  sel  yang  bersesuaian  dengan elemen yang dibandingkan seperti yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria Harga Bulanan Area yang didukung Kecepatan Internet Ketersediaan TV Kabel Biaya Registrasi Harga Bulanan 1 1,66834 1,82552 4,72266 2,76663 Area yang didukung 0,5994 1 2,73227 4,17233 3,10575 Kecepatan Internet 0,54779 0,366 1 5,13105 3,32902 Ketersediaan TV Kabel 0,21175 0,23967 0,19489 1 1,38985 Biaya Registrasi 0,36145 0,32198 0,30039 0,7195 1 Jumlah 2,72038 3,59599 6,05307 15,74554 11,59125
Selanjutnya menormalkan data yaitu dengan cara  membagi  setiap  nilai  elemen  matriks  per- bandingan berpasangan dari kriteria dengan jumlah setiap kolom jumlah dari kriteria. Hasil normalisasi
kriteria  tersebut  dimasukkan  pada  sel  yang bersesuaian  dengan  elemen  normalisasi  seperti diperlihatkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Tabel Matriks Normalisasi Perbandingan Kriteria Kriteria Harga Area Kecepatan TV Kabel Registrasi Jumlah Harga 0,3676 0,46394 0,30159 0,29994 0,23868 1,67174 Area 0,22034 0,27809 0,45139 0,26498 0,26794 1,48273 Kecepatan 0,20136 0,10178 0,16521 0,32587 0,2872 1,08142 TV Kabel 0,07784 0,06665 0,0322 0,06351 0,11991 0,3601 Registrasi 0,13287 0,08954 0,04963 0,0457 0,08627 0,404
Setelah  melakukan  normalisasi,  selanjutnya melakukan perhitungan nilai priority vector kriteria dengan  cara  menghitung  rata  setiap  baris  hasil
normalisasi.  Nilai priority  vector kriteria  ini merupakan bobot dari masing-masing kriteria yang dijabarkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Tabel Priority Vektor Kriteria
Priority Vektor Kriteria 0,33435 0,29655 0,21628 0,07202 0,0808
Principal  eigenvector (λ  maks)  diperoleh dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah kolom perbandingan kriteria dengan priority vector sesuai  terlampir  pada  Tabel  2  dan  4. Principal eigenvector (λ  maks)  dihitung  menggunakan Persamaan (8).
(λ maks) = (JHxPvH) + (JAxPvA) + ...
(JRxPvR) (8)
Dimana : JH = Jumlah Harga
PvH  = Priority Vector Harga
PvA = Priority Vector Area
PvR = Priority Vector Registrasi
λ maks    = Principal eigenvector Berdasarkan persamaan (8) didapat:
(λ maks) = (2,72038 × 0,33435) + (3,59599 × 0,29655) + (6,05307 × 0,21628) + (15,74554 × 0,07202) + (11,59125 × 0,0808) = 5,35569 Untuk mengetahui tingkat konsistensi per-
bandingan yang dilakukan, maka dihitung nilai Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR).  Indeks  konsistensi  dapat  diperoleh  dengan rumus pada Persamaan (9).
CI = (λ maks – n ) /  ( n – 1 )  (9)
Dimana : CI = Consistency Index λ maks = Principal eigenvector n = banyaknya kriteria Berikut  adalah  hasil  dari  perhitungan consistency index berdasarkan persamaan (9),
CI = (5,35569 – 5) / (5 – 1)= 0,35569 / 4 = 0,08892
Batas toleransi inkonsistensi diukur menggunakan Consistency  Ratio (CR).  Bila  nilai CR lebih kecil dari 10 % (0,10) syarat konsistensi perbandingan  masih  dapat  diterima,  namun  jika nilai lebih besar dari (0,10) maka harus dilakukan perbandingan  penilaian  ulang.  Indeks  random konsistensi diperlihatkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Indeks Random N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,54 1,56 1,57 1,59
Nilai RI didapat sesuai dengan jumlah ordo matriks  atau  jumlah  kriteria  yang  digunakan. Penelitian  ini  menggunakan  5  ordo  sehingga  nilai RI yang digunakan 1,12 sesuai terlampir pada Tabel 5. Berikut adalah hasil dari perhitungan consistency index .
CR = CI / RI = 0,08892 / 1,12 = 0,0794 * (100) = 7.94 %
Jadi, dapat disimpulkan nilai prioritas kriteria yang  diperlihatkan  pada  Tabel  4  dan  dikarenakan nilai  konsistensi  kurang  dari  0,1  maka  syarat konsistensi masih bisa diterima.

## Penentuan Prioritas Alternatif
Penentuan  prioritas  alternatif  dilakukan dengan  cara  melakukan  perbandingan  alternatif
sebanyak  5  kali  untuk  tiap  kriteria  dan  dengan perhitungan yang sama dengan penentuan prioritas kriteria  dan  dengan  hasil  pembobotan  yang konsisten.  Untuk  menentukan  nilai  perbandingan alternatif,  dibutuhkan  informasi  layanan  paket internet yang sesuai dengan kelasnya.
Untuk mendapatkan nilai prefensi bobot
kepentingan  dari  kriteria-kriteria  yang  digunakan, yang  datanya  didapat  dari  nilai  individu  sesuai dengan  laman  resmi  penyedia  jasa  internet  untuk dianalisa,  dianalogikan  dan  disesuaikan  dengan keadaan  tempat  tinggal  pengambil  keputusan, berikut  data  perbandingan  seluruh  alternatif  ber- dasarkan kriteria yang diperlihatkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai Perbandingan Individu Alternatif Perbandingan Alternatif Harga  Area  Kecepatan  TV Kabel  Registrasi FirstMedia-MyRepublic 2 2 0,33 5 3 FirstMedia-Biznet Home 3 2 0,16 3 3 FirstMedia-MNC Play 2 2 0,5 3 1 FirstMedia-Indihome 2 0,5 0,5 2 0,5 FirstMedia-CBN 0,5 4 0,33 5 3 MyRepublic-Biznet Home 3 1 0,5 0,25 1 MyRepublic-MNC Play 2 1 2 0,33 0,33 MyRepublic-Indihome 2 0,33 2 0,2 0,2 MyRepublic-CBN 0,5 3 2 0,5 1 Biznet Home-MNC Play 0,33 1 4 2 0,33 Biznet Home-Indihome 0,33 0,33 4 0,5 0,2 Biznet Home-CBN 0,25 3 3 3 1 MNC Play-Indihome 0,5 0,33 1 0,33 0,5 MNC Play-CBN 0,33 3 0,5 2 3 Indi Home-CBN 0,33 5 0,5 4 5
Hasil perbandingan tersebut dimasukkan pada sel yang bersesuaian dengan elemen yang disbanding-
kan, yang salah satunya yaitu alternatif berdasarkan harga bulanan diperlihatkan pada Tabel 7. Tabel 7. Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Alternatif Harga Bulanan Alternatif First Media MyRepublic Biznet Home MNC Play Indi Home CBN First Media 1 2 3 2 2 0,5 MyRepublic 0,5 1 3 2 2 0,5 Biznet Home 0,33 0,33 1 0,33 0,33 0,25 MNC Play 0,5 0,5 3 1 0,5 0,33 Indi Home 0,5 0,5 3 2 1 0,33 CBN 2 2 4 3 3 1 Jumlah 4,83333 6,33333 17,000 01 10,33334 8,83334 2,91667
Selanjutnya menormalkan data dan kemudian  mencari  nilai  prioritas  dan  uji konsistensi.  Selengkapnya  untuk  alternatif  harga bulanan diperlihatkan pada Tabel 8.
Nilai prioritas alternatif area yang didukung diperlihatkan pada Tabel 9.
Nilai  prioritas  alternatif  kecepatan  internet diperlihatkan pada Tabel 10.
Nilai  prioritas  alternatif  ketersediaan  TV kabel diperlihatkan pada Tabel 11.
Nilai  prioritas  alternatif  biaya  registrasi diperlihatkan pada Tabel 12.
Tabel 8. Tabel Prioritas dan Konsistensi Alternatif Harga Bulanan
Perhitungan A1 A2 A3 A4 A5 A6 Jumlah Priority Vector A1 0,206 0,315 0,176 0,193 0,226 0,171 1,290 0,215 A2 0,103 0,157 0,176 0,193 0,226 0,171 1,029 0,171 A3 0,068 0,052 0,058 0,032 0,037 0,085 0,336 0,056 A4 0,103 0,078 0,176 0,096 0,056 0,114 0,626 0,104 A5 0,103 0,078 0,176 0,193 0,113 0,114 0,779 0,129 A6 0,413 0,315 0,235 0,290 0,339 0,342 1,937 0,322 Principal eigenvector (λ maks) 6,247 Consistency Index 0,049 Consistency Ratio 3,99% Tabel 9. Tabel Prioritas dan Konsistensi Alternatif Area yang didukung Perhitungan A1 A2 A3 A4 A5 A6 Jumlah Priority Vector A1 0,210 0,24 0,24 0,24 0,185 0,210 1,326 0,221 A2 0,105 0,12 0,12 0,12 0,123 0,157 0,746 0,124 A3 0,105 0,12 0,12 0,12 0,123 0,157 0,746 0,124 A4 0,105 0,12 0,12 0,12 0,123 0,157 0,746 0,124 A5 0,421 0,36 0,36 0,36 0,370 0,263 2,134 0,355 A6 0,052 0,04 0,04 0,04 0,074 0,052 0,299 0,049 Principal eigenvector (λ maks) 6,069 Consistency Index 0,013 Consistency Ratio 1,12% Tabel 10. Tabel Prioritas dan Konsistensi Alternatif Kecepatan Internet Perhitungan A1 A2 A3 A4 A5 A6 Jumlah Priority Vector A1 0,058 0,068 0,066 0,047 0,047 0,045 0,335 0,055 A2 0,176 0,206 0,2 0,190 0,190 0,272 1,237 0,206 A3 0,352 0,413 0,4 0,380 0,380 0,409 2,337 0,389 A4 0,117 0,103 0,1 0,095 0,095 0,068 0,579 0,096 A5 0,117 0,103 0,1 0,095 0,095 0,068 0,579 0,096 A6 0,176 0,103 0,133 0,190 P,190 0,136 0,930 0,155 Principal eigenvector (λ maks) 6,086 Consistency Index 0,017 Consistency Ratio 1,4 %
Tabel 11. Tabel Prioritas dan Konsistensi Alternatif Ketersediaan TV Kabel
Perhitungan A1 A2 A3 A4 A5 A6 Jumlah Priority Vector A1 0,389 0,25 0,423 0,305 0,466 0,322 2,157 0,359 A2 0,077 0,05 0,035 0,033 0,046 0,032 0,276 0,046 A3 0,129 0,2 0,141 0,203 0,116 0,193 0,984 0,164 A4 0,129 0,15 0,070 0,101 0,077 0,129 0,659 0,109 A5 0,194 0,25 0,282 0,305 0,233 0,258 1,523 0,253 A6 0,077 0,1 0,047 0,050 0,058 0,064 0,398 0,066 Principal eigenvector (λ maks) 6,203 Consistency Index 0,040 Consistency Ratio 3,28 Tabel 12. Tabel Prioritas dan Konsistensi Alternatif Biaya Registrasi Perhitungan A1 A2 A3 A4 A5 A6 Jumlah Priority Vector A1 0,2 0,214 0,214 0,2 0,192 0,214 1,235 0,205 A2 0,066 0,071 0,071 0,066 0,076 0,071 0,424 0,070 A3 0,066 0,071 0,071 0,066 0,076 0,071 0,424 0,070 A4 0,2 0,214 0,214 0,2 0,192 0,214 1,235 0,205 A5 0,4 0,357 0,357 0,4 0,384 0,357 2,256 0,376 A6 0,066 0,071 0,071 0,066 0,076 0,071 0,424 0,070 Principal eigenvector (λ maks) 6,008 Consistency Index 0,001 Consistency Ratio 0,13 %

## Hasil Akhir Peringkat
Langkah  selanjutnya  adalah  mencari kesimpulan  dari  nilai  akhir  masing-masing alternatif dengan cara  melakukan perkalian matriks
antara  nilai priority  vector alternatif  dengan  nilai priority vector kriteria. Hasil perkalian matriks dan nilai akhir alternatif diperlihatkan pada Tabel 13.
Tabel 13. Tabel Hasil Perhitungan Peringkat Overall Composite Height Priority Vektor Kriteria First Media My Republic Biznet Home MNC Play Indi Home CBN Harga Bulanan 0,324 0,215 0,171 0,056 0,104 0,129 0,322 Area yang didukung 0,297 0,221 0,124 0,124 0,124 0,355 0,049 Kecepatan Internet 0,224 0,055 0,206 0,389 0,096 0,096 0,115 Ketersediaan TV Kabel 0,070 0,359 0,046 0,164 0,109 0,253 0,066 Biaya Registrasi 0,082 0,205 0,070 0,070 0,205 0,376 0,070 Total 0,190 0,148 0,160 0,117 0,218 0,165
Hasil  perhitungan  total  diperoleh  dengan menjumlahkan  hasil  perkalian priority  vector
kriteria  dengan priority  vector alternatif  dengan rumus pada Persamaan (10).
NT = (PvHxPva1H) + (PvAxPva1A) +
...  (PvRxPva1R) (10)
Dimana:
NT = Nilai Total
PvH = Priority Vector Harga
Pva1H  = Priority Vector Alternatif Harga
PvA = Priority Vector Area
Pva1A = Priority Vector Alternatif Area
PvR = Priority Vector Registrasi
Pva1R = Priority Vector Alternatif Registrasi
Hasil peringkat diperlihatkan pada Tabel 14.
Tabel 14. Tabel Hasil Peringkat Peringkat Alternatif Nilai 1. Indi Home 0,218531 2. First Media 0,192079 3. CBN 0,166819 4. Biznet Home 0,157438 5. My Republic 0,147877 6. MNC Play 0,117257
Tabel  14  menunjukan  bahwa  alternatif  Indi Home  memiliki  skor  tertinggi,  yaitu  sebesar 0,218531.  Alternatif  kedua  yaitu  First  Media, diikuti CBN, Biznet Home, MyRepublic dan MNC Play  berdasarkan  pertimbangan  kriteria  harga bulanan,  area  yang  didukung,  kecepatan  internet, ketersediaan TV kabel dan biaya registrasi.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan internet service provider dengan metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  telah  berhasil  dibuat.
Hasil  dalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah berupa  tabel  peringkat  yang  didapat  dari perhitungan  metode  AHP.  Setelah  melakukan serangkaian  pengujian  diperoleh  hasil  alternatif berupa internet  service  provider Indi  Home  yang merupakan  paling  ideal  untuk  digunakan  pada jaringan  nirkabel  di  area  lingkungan  area  rumah. Selanjutnya  diikuti  First  Media,  CBN,  Biznet
Home,  MyRepublic  dan  MNC  Play  berdasarkan kriteria  harga  bulanan,  area  yang  didukung, kecepatan  internet,  ketersediaan  TV  kabel  dan biaya  registrasi  menurut  sistem  pendukung keputusan menggunakan metode AHP.
Pengembangan sistem pendukung keputusan dapat  dilakukan  untuk  menambahkan  fitur mencetak laporan dari hasil perhitungan  peringkat agar lebih maksimal. Sistem pendukung keputusan dapat  dikembangkan  dengan  mengkombinasikan metode  lain  seperti simple  additive  weighting , neuro-fuzzy atau metode lain yang lazim digunakan untuk pengambilan keputusan multikriteria.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W.  S.  Jatiningrum,  S.  T.  Anwariah,  A.  P. Ruminda,  dan  R.  P.  Tama,  “Analytical hierarchy  process  dalam  pemilihan  operator seluler  untuk  paket  internet  mahasiswa teknik industri Universitas Ahmad Dahlan,” Prosiding SNST ke-10 , 2019, hal. 7 – 12.
[2] A.  A.  Chamid,  B.  Surarso,  dan  Farikhin,
“Implementasi  metode AHP dan promethee
untuk  pemilihan  supplier,” Jurnal  Sistem
Informasi Bisnis , vol. 5, no. 2, Mei, hal. 13 –
20, 2015.
[3] N. Komalasari, “Sistem Pendukung Keputusan  Kelaikan  Terbang  (SPK2T),”
Jurnal  Industri  Elektro  dan  Penerbangan ,
vol. 4, no. 1, 2014.
[4] T.  L.  Saaty,  “Decision  making  with  the analytical  hierarchy  process,” International
Journal Services Sciences , vol. 1, no. 1, hal.
83 – 98, 2008.
[5] M. Bernasconi, C. Choirat, dan R. Seri, “The analytic hierarchy process and the theory of measurement,” Management  Science ,  vol.
56, no. 4, hal. 699 – 711, 2010.
[6] R.  Umar,  A.  Fadlil,  dan  Yuminah.  “Sistem pendukung  keputusan  dengan  metode  AHP untuk  penilaian  kompetensi soft  skill
karyawan,” Jurnal  Ilmu  Komputer  dan
Informatika , vol. 4, no. 1, hal. 27 – 34, 2018.
[7] A. E. Munthafa dan H. Mubarok, “Penerapan metode  analytical  hierarchy  process  dalam sistem  pendukung  keputusan  penentuan mahasiswa  berprestasi,” Jurnal  Siliwangi ,
vol.3, no.2, hal. 193 – 201, 2017.
[8] R. Rizaldi, “Penentuan operator kartu seluler terbaik menggunakan metode AHP
(analytical  hierarchy  process),” Jurnal
Teknologi Informasi, vol. 1, no. 1, hal. 67 – 73. 2017.