How to cite:
I  Wayan  Aries  Agetia  (2022)  Implementasi  Metode  Ahp-Wp  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan  Non PNS Teladan Di Universitas Udayana, (7) 11, E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398
Vol. 7, No. 11, November 2022

## IMPLEMENTASI  METODE  AHP-WP  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TENAGA KEPENDIDIKAN  NON PNS TELADAN DI UNIVERSITAS UDAYANA
I Wayan Aries Agetia, I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana Pascasarjana  Program  Studi  Ilmu  Komputer,  Universitas  Pendidikan  Ganesham, Indonesia Email: ariesagetia@gmail.com, candiasaimade@undiksha.ac.id, hendra.divayana@undiksha.ac.id

## Abstrak
Universitas  Udayana  merupakan  salah  satu  Perguruan  Tinggi  di  Bali yang melaksanakan  pemilihan  tenaga  kependidikan  non  PNS  teladan  setiap  tahunnya. Sampai saat ini, masih ada unsur subjektifitas yang tinggi dalam pelaksanaannya, karena  dikerjakan  secara  manual.  Diperlukan  penerapan  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  dalam  permasalahan  tersebut,  agar  diperoleh  hasil  yang  lebih obyektif. Untuk itu dilakukan penelitian untuk membangun SPK pemilihan tenaga kependidikan non PNS teladan di Universitas Udayana dengan melibatkan 95 orang subyek.  Kriteria  yang  telibat  dalam  perankingan  adalah  nilai  Sasaran  Kinerja Pegawai  (SKP),  nilai  orientasi  pelayanan,  nilai  integritas,  nilai  komitmen,  nilai disiplin,  dan  nilai  kerja  sama.  Pembobotan  kriteria  dilakukan  dengan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  dan  perankingan  dilakukan  dengan  metode Weighted Product (WP). Akurasi hasil perankingan ditentukan dengan metode Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Akurasi hasil perankingan dengan kombinasi metode  AHP-WP  dibandingkan  dengan  kombinasi  AHP- Fuzzy WP.  Sistem pendukung  keputusan  pada  penilitian  ini  dikembangkan  dengan  berbasis  web menggunakan Bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Sistem pendukung keputusan  diuji  dengan  metode blackbox  testing untuk  menguji  keberhasilan eksekusi setiap menu yang tersedia pada sistem. Implementasi metode AHP dan WP dalam  sistem  pendukung  keputusan  menghasilkan  perankingan  pemilihan  tenaga kependidikan non PNS teladan. Perhitungan akurasi dengan menggunakan metode MAPE  menunjukkan  persentase  kesalahan  pada  perankingan  metode  WP  untuk tahun 2019 adalah sebesar 0.0356%, tahun 2020 adalah sebesar 0,0225%, dan tahun 2021  adalah  sebesar  3,49%.  Sedangkan  perhitungan  akurasi  pada  perankingan metode fuzzy WP  menunjukkan  persentase  kesalahan  pada  tahun  2019  sebesar 14,97%,  tahun  2020  sebesar  15,92%,  dan  tahun  2021  sebesar  31,68%.  B lackbox testing pada sistem pendukung keputusan pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan menunjukkan sistem telah berjalan sesuai dengan yang dibutuhkan.
Kata Kunci :  analitycal  hierarchy  proces,  weighted  product,  sistem  pendukung

## keputusan, tenaga kependidikan non pns, teladan

## Abstract
Udayana University is one of the universities in Bali that conducts the selection of exemplary non-civil servant education personnel every year. Until now, there is still a high element of subjectivity in its implementation, because it is done manually. It is  necessary  to  implement  a  decision  support  system  (DSS)  in  these  problems,  in order to obtain more objective results. For this reason, a study was conducted to build an DSS for the Selection of Exemplary Non-Civil Servant Education Personnel at Udayana University by involving 95 subjects. The criteria involved in the ranking are the value of Employee Performance Target, the value of service orientation, the value of integrity, the value of commitment, the value of discipline, and the value of cooperation.  The  weighting  of  the  criteria  is  carried  out  using  the  Analytical Hierarchy Process (AHP) method and the ranking is carried out using the Weighted Product (WP) method. The accuracy of the ranking results is determined by the Mean Absolute  Percentage  Error  (MAPE)  method.  The  accuracy  of  the  ranking  results with  the  AHP-WP  combination  method  is  compared  with  the  AHP-Fuzzy  WP combination. The decision support system in this research was developed on a web- based  basis  using  the  PHP  programming  language  and  MySQL  database.  The decision support system was tested using the black box testing method to test the successful execution of each menu available on the system. The implementation of the AHP and WP methods in the decision support system results in a ranking of the selection of exemplary Non-Civil Servant Education Personnel. The calculation of accuracy using the MAPE method shows the percentage error in the ranking of the WP method for 2019 is 0.0356%, in 2020 is 0.0225%, and in 2021 is 3.49%. While the  calculation  of  accuracy  in  the  ranking  of  the  fuzzy  WP  method  shows  the percentage  error  in  2019  is  14.97%,  in  2020  is  15.92%,  and  in  2021  is  31.68%. Blackbox testing on the decision support system for selecting exemplary Non-PNS Education Personnel shows that the system has been running as required.
Keywords :  analitycal hierarchy process, weighted product, decision support system, non civil servant education personnel, exemplary

## Pendahuluan
Universitas Udayana merupakan salah satu Perguruan Tinggi Negeri di Provinsi Bali yang memiliki jumlah Tenaga Kependidikan lebih dari 1000 orang, yang terdiri atas Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  dan  Non  Pegawai  Negeri  Sipil  (Non  PNS).  Universitas Udayana  terdiri  dari  14  Fakultas,  2  Lembaga,  3  Unit  Pelayanan  Teknis  (UPT), dan 23 Bagian. Sesuai  dengan  tugas pokok dan fungsi masing-masing unit kerja,  pengelolaan kepegawaian  dilakukan  oleh  Bagian  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Secara  Struktur Bagian SDM terdiri dari 2 Sub Bagian, yaitu Sub Bagian Tenaga Kependidikan dan Sub Bagian  Pendidik.  Hal-hal  administrasi  yang  berkaitan  dengan  Tenaga  Kependidikan dikelola  oleh  Sub  Bagian  Tenaga  Kependidikan,  contohnya  adalah  proses  pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan yang diselenggarakan setiap tahun. Pemilihan Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  teladan  merupakan  hal  yang  penting  untuk  lebih diperhatikan,  hal  ini  dikarenakan  untuk  memberi  apresiasi  bagi  pegawai  Non  PNS  di
Universitas Udayana yang dianggap memiliki prestasi dan dedikasi dalam bekerja.
Pemilihan  Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  teladan  di  Universitas  Udayana merupakan  suatu  proses  yang  dilakukan  setiap  tahunnya  untuk  mendapatkan  Tenaga Kependidikan Non PNS yang berkompeten. Proses pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan ini diselenggarakan setiap akhir tahun, Sub Bagian Tenaga Kependidikan Universitas  Udayana  akan  mengirimkan  surat  pemberitahuan  ke  setiap  pimpinan  unit yang memiliki Tenaga Kependidikan Non PNS untuk mengirimkan maksimal 2 orang calon Tenaga Kependidikan Non PNS teladan. Kemudian masing-masing pimpinan unit akan  mengirimkan  daftar  nama  calon  Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  teladan  untuk mengikuti seleksi. Selanjutnya Subbagian Tenaga Kependidikan mengumpulkan nama- nama  calon  Tenaga  Kependidikan  teladan  tersebut  dan  melakukan  proses  seleksi berdasarkan beberapa kriteria, yaitu nilai SKP, nilai orientasi pelayanan, nilai integritas, nilai komitmen, nilai disiplin, dan nilai kerja sama. Kriteria tersebut adalah penilaian yang diberikan  oleh  atasan  masing-masing  unit  atau  fakultas  kepada  Tenaga  Kependidikan Non PNS saat melaporkan hasil kinerja setiap semester. Data calon Tenaga Kependidikan Non  PNS  teladan  tersebut  diproses  dan  diolah  secara  manual  menggunakan Microsoft Excel dengan ketentuan bobot sebagai berikut: a) nilai SKP sebesar 30%, b) nilai orientasi pelayanan sebesar 10%, c) nilai integritas sebesar 10%, d) nilai komitmen sebesar 20%, e) nilai disiplin sebesar 20%, dan f) nilai kerja sama sebesar 10%.
Berdasarkan  gambaran  proses  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  proses  pemilihan Tenaga  Kependidikan  teladan  yang  sudah  berjalan  tersebut  masih  memiliki  unsur subjektivitas  yang  tinggi  dan  rawan  akan  kesalahan  ( human  error )  karena  proses pengolahan  data  dan  perhitungan  masih  menggunakan Microsoft  Excel .  Selain  itu, penelusuran riwayat pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan pada tahun-tahun sebelumnya  juga  menjadi  kendala,  dimana  hasil  perhitungan  menggunakan Microsoft Excel yang cenderung hilang dan akan menyulitkan untuk melakukan penelusuran (Dewi & Putra, 2021).
Penerapan  implementasi  teknologi  informasi  diperlukan  untuk  membantu permasalahan yang ada dengan segera serta tepat. Salah satu implementasi teknologi yang dapat dimanfaatkan adalah Sistem Pendukung Keputusan. Sistem Pendukung Keputusan memerlukan  metode  dalam  perhitungannya.  Metode-metode  yang  dapat  diterapkan dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  antara  lain: Simple  Additive  Weighting  Method (SAW), Weighted  Product (WP),  ELECTRE, Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (s). Pemanfaatan Sistem Pendukung Keputusan diharapkan dapat  membantu  Pimpinan  Universitas  Udayana  untuk  mengambil  keputusan  dalam menentukan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan (Andriani et al., 2018).
Merujuk beberapa penelitian terdahulu yang menggunakan metode AHP dan WP, metode AHP dipilih untuk menentukan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan karena metode  AHP  memiliki  kelebihan  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  dan menerapkan  perhitungan  analisis  konsistensi.  Metode  AHP  dirancang  untuk  dapat menunjang  pengambilan  keputusan  permasalahan  yang  bersifat  kompleks.  Sementara metode  WP  mampu  melakukan  proses  perankingan  terhadap  alternatif  dengan  proses
yang  cepat.  Penelitian  serupa  yang  pernah  ada  yakni  penelitian  yang  dilakukan  oleh Nugroho  &  Veronica  (Nugroho  &  Veronica,  2021)  dalam  UNNES Journal  of Mathematics . Penelitian ini membahas tentang penerapan metode AHP sebagai sistem pendukung keputusan pemilihan tempat kerja. Penelitian oleh Ade Oktafiawan Nugroho dan  Veronica  tersebut  masih  dapat  dikembangkan  dengan  menggabungkan  beberapa metode  untuk  menghasilkan  keputusan  yang  lebih  baik.  Selain  itu  penelitian  tersebut masih  belum  menghitung  tingkat  akurasi  perhitungan  metode  AHP  yang  digunakan (Abdullah, 2017).
Penilitian oleh Ida Bagus Kurniawan (2019) tentang sistem pendukung keputusan pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Universitas  Dhyana  Pura  menggunakan  metode AHP, ELECTRE dan TOPSIS. Penelitian tersebut menghasilkan tingkat accuracy untuk perankingan metode AHP adalah sebesar 60%, nilai accuracy untuk perankingan metode AHP-ELECTRE  adalah  sebesar  50%,  dan  nilai accuracy untuk  perankingan  metode AHP-TOPSIS adalah sebesar 50%. Penelitian tersebut belum membahas nilai accuracy dari perhitungan kombinasi antara metode AHP dan WP.
Sementara  itu  penelitian  oleh  Raja  Tama  Andri  Agus  (2019)  dengan  judul kombinasi metode AHP dan WP dalam menganalisis benih padi unggul, penelitian ini menerapkan kombinasi metode AHP untuk menganalisis kriteria prioritas yang konsisten, dan  metode  WP  digunakan  melakukan  perankingan  berdasarkan  faktor  prioritas, kombinasi kedua metode tersebut berhasil menentukan alternatif dengan peringkat teratas sebagai benih padi unggul.
Metode AHP memerlukan masukan utama berupa persepsi dari ahli, maka dari itu metode AHP dapat dipengaruhi oleh subjektifitas dari ahli. Selain itu, metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan  dari  kebenaran  model  yang  terbentuk.  Metode  AHP  juga  mempunyai kelebihan yaitu dapat melakukan uji konsistensi dalam menentukan nilai bobot kriteria, sehingga dapat menghasilkan nilai bobot kriteria yang konsisten (Munthafa & Mubarok, 2017). Sementara itu, metode WP dapat mempertimbangkan setiap alternatif berdasarkan kriteria yang ada untuk dilakukan perankingan. Berbeda dengan metode AHP, metode WP  tidak  dapat  melakukan  uji  konsistensi  terhadap  kriteria.  Maka  dari  itu  penerapan kombinasi  kedua  metode  tersebut  dapat  saling  melengkapi  dan  menutupi  kekurangan masing-masing.
Berlandaskan pemaparan di atas, penulis hendak melaksanakan penelitian yang mengkombinasikan  antara  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Weighted Product (WP) untuk kemudian dihitung tingkat keakuratan kombinasi metode tersebut dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Penelitian yang penulis usulkan  yaitu  berjudul  “Implementasi  Metode  AHP-WP  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS Teladan di Universitas Udayana”. Sistem  tersebut  diharapkan  dapat  membantu  Pimpinan  Universitas  Udayana  dalam menentukan  Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  teladan  dengan  tepat.  Sistem  Pendukung Keputusan  pada  penilitian  ini  menggunakan  data  penilaian  SKP,  orientasi  pelayanan, intergritas, komitmen, disipilin, dan kerja sama setiap Tenaga Kependidikan Non PNS
yang  telah  dinilai  setiap  tahunnya  dan  tersimpan  pada  sistem  kepegawaian.  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dikembangkan  dengan  berbasis web dengan  menggunakan PHP dan MySQL dengan mengimplementasikan metode AHP-WP.

## Metode Penelitan
Objek  penelitian  pada  penelitian  ini  adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  Teladan  di  Universitas  Udayana  dengan menggunakan data Tenaga Kependidikan Non PNS teladan tahun 2019, 2020, dan 2021. Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  jenis  penelitian  kuantitatif.  Penelitian kuantitatif dipilih karena data yang diperoleh adalah data yang berupa angka. Data yang diperoleh akan dianalisis lebih lanjut dalam analisis data. Teknik Pengumpulan data yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan kuesioner dan observasi.
Analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  beberapa tahapan  seperti  menentukan  kriteria  alternatif,  penerapan  kombinasi  metode  AHP  dan WP,  proses  pembobotan  kriteria  dengan  metode  AHP  secara  manual  dan  proses perangkingan dengan metode WP dan fuzzy WP secara manual. Kemudian perancangan sistem  yang  diharapkan  dapat  membantu  penulis  dalam  mengimplementasi  tahapan- tahapan proses perhitungan kombinasi metode AHP dan WP kedalam sistem pendukung keputusan berbasis web agar sesuai dengan penerapan metode yang digunakan.

## Hasil Dan Pembahasan
Analisis Data Menggunakan Kombinasi Metode AHP dan WP

## Penetapan Nilai Prioritas Kriteria dengan Metode AHP
1. Matrik perbandingan berpasangan hasil kuesioner
Berdasarkan  pengumpulan  data  yang  telah  dilakukan  sesuai  dengan  instrumen yang  telah  ditentukan,  hasil  penentuan  matrik  perbandingan  berpasangan  setiap  pakar disajikan bentuk tabel. Untuk pakar 1 sesuai dengan Tabel , dan untuk pakar 2 sesuai dengan table 1.

## Tabel 1

## Hasil Penentuan Matrik Perbandingan Berpasangan Pakar 1
Kriteria Nilai SKP Nilai Orientasi Pelayanan Nilai Integritas Nilai Komitmen Nilai Disiplin Nilai Kerja sama Nilai SKP 1 5 5 3 3 5 Nilai Orientasi Pelayanan 0,2 1 1 1 1 1 Nilai Integritas 0,2 1 1 1 1 1 Nilai Komitmen 0,3333 1 1 1 1 3 Nilai Disiplin  0,3333 1 1 1 1 3 Nilai 0,3333 1 1 0,5 0,5 1

## Kerjsama
Tabel 2

## Hasil Penentuan Matriks Perbandingan Berpasangan Pakar 2
Kriteria Nilai SKP Nilai Orientasi Pelayanan Nilai Integritas Nilai Komitmen Nilai Disiplin Nilai Kerja sama Nilai SKP 1 3 3 1 1 3 Nilai Orientasi Pelayanan 0,33333  1 1 0,33333 0,33333 1 Nilai Integritas 0,33333  1 1 0,33333 0,33333 1 Nilai Komitmen 1 3 3 1 1 3 Nilai Disiplin  1 3 3 1 1 3 Nilai Kerjsama 0,33333  1 1 0,33333 0,33333 1

## 2. Perhitungan Geometric Mean
Perhitungan geometric  mean untuk  memadukan  hasil  penentuan  matriks berpasangan dari pakar 1 dan pakar 2 menggunakan persamaan Error! Reference source not found. . Hasil perhitungan geometric mean sesuai dengan tabel 3 berikut ini.

## Tabel 3
Hasil Perhitungan Geometric Mean Kriteria Nilai SKP Nilai Orientasi Pelayanan Nilai Integritas Nilai Komitmen Nilai Disiplin Nilai Kerja sama Nilai SKP 1 3,8730 3,8730 1,7321 1,7321 3,8730 Nilai Orientasi Pelayanan 0,2582 1 1 0,5774 0,5774 1 Nilai Integritas 0,2582 1 1 0,5774 0,5774 1 Nilai Komitmen 0,5774 1,7321 1,7321 1 1 3 Nilai Disiplin 0,5774 1,7321 1,7321 1 1 3 Nilai Kerjsama 0,2582 1 1 0,3333 0,3333 1

## 3. Penjumlahan Nilai-nilai Setiap Kolom
Selanjutnya melakukan penjumlahan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks, sesuai dengan tabel 4 berikut ini.

## Tabel 4 Hasil Penjumlahan Setiap Kolom pada Matriks
Kriteria Nilai SKP Nilai Orientasi Pelayanan Nilai Integritas Nilai Komitmen Nilai Disiplin Nilai Kerja sama Nilai SKP 1 3,8730 3,8730 1,7321 1,7321 3,8730 Nilai 0,2582 1 1 0,5774 0,5774 1

## Wayan Aries Agetia, I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana
Orientasi Pelayanan Nilai Integritas 0,2582 1 1 0,5774 0,5774 1 Nilai Komitmen 0,5774 1,7321 1,7321 1 1 3 Nilai Disiplin 0,5774 1,7321 1,7321 1 1 3 Nilai Kerjasama 0,2582 1 1 0,3333 0,3333 1 Jumlah 2,9293 10,3371 10,3371 5,2201 5,2201 12,8730

## 4. Menghitung Matrik Ternormalisasi
Langkah  untuk  menghitung  matriks  yang  ternomalisasi  adalah  dengan  cara membagi nilai setiap kolom dengan jumlah setiap kolom, sesuai dengan tabel 5 berikut ini.

## Tabel 5
Matriks Ternormalisasi Kriteria Nilai SKP Nilai Orientasi Pelayanan Nilai Integritas Nilai Komitmen Nilai Disiplin Nilai Kerja sama Nilai SKP 0,3414 0,3747 0,3747 0,3318 0,3318 0,3009 Nilai Orientasi Pelayanan 0,0881 0,0967 0,0967 0,1106 0,1106 0,0777 Nilai Integritas 0,0881 0,0967 0,0967 0,1106 0,1106 0,0777 Nilai Komitmen 0,1971 0,1676 0,1676 0,1916 0,1916 0,2330 Nilai Disiplin  0,1971 0,1676 0,1676 0,1916 0,1916 0,2330 Nilai Kerjsama 0,0881 0,0967 0,0967 0,0639 0,0639 0,0777

## 5. Menghitung Prioritas Kriteria
Selanjutnya adalah menghitung prioritas kriteria. Prioritas kriteria dapat dihitung dengan cara mencari nilai rata-rata, yaitu dengan menjumlahkan nilai dari setiap martiks ternormalisasi kemudian membaginya dengan banyak elemen kriteria. Hasil perhitungan prioritas kriteria sesuai dengan tabel 6 berikut ini.

## Tabel 6 Hasil Perhitungan Prioritas
Kriteria Prioritas Kriteria Nilai SKP 0,3425 Nilai Orientasi Pelayanan 0,0968 Nilai Integritas 0,0968 Nilai Komitmen 0,1914 Nilai Disiplin 0,1914 Nilai Kerjsama 0,0812
=

## Mengukur Rasio Konsistensi
Langkah selanjutnya adalah mengukur rasio konsistensi. Langkah pertama adalah menentukan eigen  value ( λmax ),  yaitu  dengan  cara  mengalikan  matriks  perbandingan berpasangan dengan nilai rasio prioritas. Kemudian hasil tersebut dibagi dengan prioritas yang  bersangkutan  untuk  selanjutnya  dijumlahkan,  dan  dibagi  dengan  banyak  elemen kriteria  yang  ada.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  mencari  indeks  konsistensi  (CI)  dan konsistensi rasio (CR) sesuai dengan persamaan (2.1) dan persamaan (2.2). Untuk lebih jelasnya sesuai dengan perhitungan berikut ini.
a. Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan nilai rasio prioritas\
λmax = 6,0458

## b. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
𝐶𝐼 = !"#$%& &%' = (,*+,-%( (%' = 0,0092
c. Menghitung Rasio Konsistensi (CR)
𝐶𝑅 = ./ 0. = *,**12 '.2+ = 0,0074
Hasil rasio konsistensi (CR) adalah sebesar 0,0074, nilai rasio konsistensi ≤ 0,1, maka dapat disimpulkan perbandingan berpasangan yang telah dilakukan konsisten.

## Analisis Kebutuhan Sistem

## Diagram Konteks
Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan Non  PNS  Teladan  di  Universitas  Udayana  ini  terdiri  dari  satu  entitas,  yaitu  entitas pengguna. Pengguna memberi input berupa data Tenaga Kependidikan Non PNS, data nilai SKP, data nilai orientasi pelayanan, data nilai integritas, data nilai komitmen, data nilai disiplin, dan data nilai kerja sama, kemudian menerima output berupa daftar Tenaga Kependidikan Non PNS teladan. Untuk lebih jelasnya sesuai dengan Gambar 4.1.
0,3425 0,0968 0,0968 0,1914 0,1914 0,0812 2.0694 0.5841 0.5841 1.1592 1.1592 0.4907 1 3,8730  3,8730  1,7321  1,7321  3,8730 0,2582  1 1 0,5774  0,5774  1 0,2582  1 1 0,5774  0,5774  1 0,5774  1,7321  1,7321  1 1 3 0,5774  1,7321  1,7321  1 1 3 0,2582  1 1 0,3333  0,3333  1 x

## Gambar 4.1 Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS Teladan di Universitas Udayana
DFD (Data Flow Diagram)
1. DFD Level 0
DFD level 0 pada kasus ini terdapat 2 proses, yaitu Proses Data Master, dan Proses Perhitungan AHP-WP. Pengguna memberi input data unit, data pegawai, data pengguna, data kriteria, dan data alternatif. Kemudian pada Proses Data Master data pengguna akan disimpan pada tabel tb_unit, data pegawai akan disimpan pada tabel tb_pegawai, data pengguna  akan  disimpan  pada  tabel  tb_user,  data  kriteria  akan  disimpan  pada  tabel tb_kriteria,  data  alternatif  akan  disimpan  pada  tabel  tb_alternatif.  Selanjutnya  untuk Proses  Perhitungan  AHP-WP,  akan  mengambil  data  kriteria  dari  tabel  tb_kriteria,  dan data  alternatif  dari  tabel  tb_alternatif,  kemudian  data-data  tersebut  akan  diproses  dan menghasilkan data total_nilai dan data ranking yang kemudian disimpan kembali pada tabel  tb_alternatif.  Setelah  seluruh  proses  dilakukan  maka  akan  menghasilkan  laporan Tenaga  Kependidikan  Non  PNS  yang  layak  terpilih  sebagai  pegawai  teladan  kepada pengguna. Untuk lebih detailnya sesuai dengan Gambar 4.2.

## Gambar 4.2 DFD Level 0 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS Teladan di Universitas Udayana

## 2. DFD Level 1 Proses Data Master
Pada  kasus  ini  proses  data  master  terdiri  dari  5  proses,  yaitu  proses  data  unit, proses data pegawai, proses data pengguna, proses data kriteria, dan proses data alternatif. Kemudian data hasil proses disimpan pada tabel masing-masing. Untuk lebih detailnya sesuai dengan Gambar 4.3.
1.0 Proses Data Master 2.0 Proses AHP-WP data kriteria, data alternatif data pengguna data kriteria data alternatif data nilai_alternatif data nilai_kriteria tb_kriteria tb_alternatif tb_user tb_rel_alternatif tb_rel_kriteria Pengguna data total_nilai, data ranking Laporan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan tb_unit tb_pegawai data unit data pegawai tb_rel_alternatif_fuzzy data nilai_alternatif_fuzzy

## Gambar 4.3 DFD Level 1 Proses Data Master

## 3. DFD Level 1 Proses AHP-WP
Pada kasus ini proses data AHP-WP terdiri dari 3 proses, yaitu proses pembobotan kriteria dengan metode AHP, proses bobot alternatif dengan metode WP, dan proses perhitungan nilai total dan perankingan, Kemudian data hasil proses disimpan pada tabel masing-masing. Untuk lebih detailnya sesuai dengan
Gambar 4.4 .

## Gambar 4.4 DFD Level 1 Proses AHP-WP Struktur Tabel
Pada  sistem  ini  akan  diimplementasikan  tabel-tabel  dengan  struktur  sebagai berikut.
1. Tabel Pengguna
Tabel ini digunakan untuk mencatat data pengguna dengan struktur seperti pada tabel 7 berikut ini.
1.0 Proses Data Master data unit data pegawai data pengguna data kriteria data alternatif tb_kriteria tb_alternatif tb_user Pengguna tb_unit tb_pegawai 1.1 Proses Data Unit 1.2 Proses Data Pegawai 1.4 Proses Data Kriteria 1.5 Proses Data Alternatif 1.3 Proses Data Pengguna data unit data pegawai data pengguna data kriteria data alternatif data unit data pegawai 2.0 Proses AHP-WP data unit data pegawai data kriteria data alternatif tb_alternatif Pengguna tb_rel_kriteria tb_rel_alternatif 2.1 Proses Pembobotan Kriteria dengan Metode AHP 2.2 Proses Bobot Alternatif dengan Metode WP data nilai kriteria data nilai alternatif 2.3 Proses Perhitungan Nilai Total data nilai_total data ranking tb_rel_alternatif_fuzzy data nilai alternatif_fuzzy
Tabel 7

## Struktur Tabel Pengguna
Field Type Length Keterangan Attibut id* Varchar 5 primary key username Varchar 20 password Varchar 32 Md5

## 2. Tabel Unit
Tabel ini digunakan untuk mencatat unit dan fakultas dengan struktur seperti pada tabel 8 berikut ini.
Tabel 8 Struktur Tabel Unit Field Type Length Keterangan Attibut kode_unit* Varchar 3 primary key nama_unit Varchar 50

## 3. Tabel Pegawai
Tabel ini digunakan untuk mencatat data Tenaga Kependidikan Non PNS dengan struktur seperti pada tabel 9 berikut ini.

## Tabel 9 Struktur Tabel Pegawai
Field Type Length Keterangan Attibut nik* Varchar 19 primary key nama Varchar 50 kode_unit** Varchar 3 foreign key

## 4. Tabel Kriteria
Tabel  ini  digunakan  untuk  mencatat  data  kriteria  dengan  struktur  seperti  pada tabel 10 berikut ini.
Tabel 10 Struktur Tabel Kriteria Field Type Length Keterangan Attibut kode_kriteria*  Varchar 5 primary key nama_kriteria  Varchar 50 atribute Varchar 10

## 5. Tabel Alternatif
Tabel ini digunakan untuk mencatat data alternatif dengan struktur seperti pada tabel 11 berikut ini.
Tabel 11
Struktur Tabel Alternatif Field Type Length Keterangan Attibut kode_alternatif*  Varchar 5 primary key nama_ alternatif  Varchar 50 keterangan Varchar 255 total Double rank Integer 11 total_fuzzy Double rank_fuzzy Integer 11

## 6. Tabel Relasi Alternatif
Tabel  ini  digunakan  untuk  mencatat  data  nilai  bobot  setiap  alternatif  dengan struktur seperti pada tabel 12 berikut ini.

## Tabel 12 Struktur Tabel Relasi Alternatif
Field Type Length Keterangan Attibut id* INT 11 Auto increment, primary key kode_alternatif** Varchar 5 foreign key kode_kriteria** Varchar 5 foreign key nilai Double nilai_fuzzy Double

## 7. Tabel Relasi Alternatif Fuzzy
Tabel ini digunakan untuk mencatat data nilai bobot setiap alternatif yang dihitung dengan metode fuzzy WP dengan struktur seperti pada tabel 13 berikut ini.

## Tabel 13

## Struktur Tabel Relasi Alternatif Fuzzy
Field Type Length Keterangan Attibut id* INT 11 Auto increment, primary key kode_alternatif** Varchar 5 foreign key kode_kriteria** Varchar 5 foreign key nilai Double nilai_fuzzy Double

## 8. Tabel Relasi Kriteria
Tabel ini digunakan untuk mencatat data nilai bobot setiap kriteria dengan struktur seperti pada tabel 14 berikut ini.

## Wayan Aries Agetia, I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana
Struktur Tabel Relasi Kriteria Field Type Length Keterangan Attibut id* Auto increment kriteria_pertama** Varchar 5 foreign key kriteria_kedua ** Varchar 5 foreign key nilai Double geomean Double Perancangan Sistem
Desain Antarmuka Halaman Login Admin
Halaman login admin ini digunakan oleh admin untuk melakukan proses login ke sistem.  Halaman  ini  terdiri  dari  inputan username dan password .  Desain  tampilan antarmuka halaman login admin sesuai dengan Gambar 4.5.

## Gambar 4.5 Desain Tampilan Antarmuka Halaman Login Admin
Desain Antarmuka Halaman Home
Halaman home daoat  diakses  setelah admin sukses  melakukan  proses login . Desain tampilan halaman home sesuai dengan Gambar 4.6.
Gambar 4.6 Desain Tampilan Antarmuka Halaman Home
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS Teladan di Universitas Udayana Logo Universitas Udayana Username ….. Password ….. Masuk Logo Universitas Udayana Menu 1 Menu 2 Menu 3 SELAMAT DATANG LOGOUT
Desain Antarmuka Halaman Data Master
Halaman  data master terdiri  dari  halaman  data  unit/fakultas,  halaman  data pegawai, halaman data kriteria, dan halaman data alternatif. Halaman-halaman tersebut memiliki tampilan yang sama. Desain tampilan rancangan halaman data master sesuai dengan Gambar 4.7.

## Gambar 4.7 Desain Tampilan Antarmuka Halaman Data Master

## Desain Antarmuka Halaman Perankingan
Halaman perankingan terdiri dari perankingan metode WP dan metode fuzzy WP. Pada  halaman  perankingan  ini user dapat  melihat  detail  perhitungan  dengan  memilih tombol  detail.  Detail  perhitungan  menampilkan  proses  perhitungan  metode  AHP  dan metode  WP  maupun Fuzzy WP.  Desain  tampilan  halaman  data  master  sesuai  dengan Gambar 4.8.

## Gambar 4.8 Desain Tampilan Antarmuka Halaman Perankingan
Implementasi Sistem Implementasi Antarmuka Halaman Login
Halaman login merupakan  halaman  awal  untuk  masuk  ke  sistem  pendukung keputusan.  Halama login pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  Tenaga Kependidikan  Non  PNS  teladan  ini  terdiri  atas  dua  masukan  yaitu username dan
Logo Universitas Udayana Menu 1 Menu 2 Menu 3 CONTENT LOGOUT Pencarian ….. Tombol 1 Tombol 2 Tombol 3 Logo Universitas Udayana Menu 1 Menu 2 Menu 3 CONTENT LOGOUT Detail Perhitungan Cetak
password . Apabila username dan password yang diisi oleh pengguna sudah sesuai maka akan  diarahkan  ke  halaman  selanjutnya,  jika  salah  maka  tidak  dapat  ke  halaman selanjutnya dan muncul pesan error . Tampilan halaman login sesuai dengan Gambar 4.9.

## Gambar 4.9 Tampilan Halaman Login

## Implementasi Antarmuka Halaman Unit
Halaman  unit  berfungsi  untuk  menampilkan  daftar  unit.  Pada  halaman  unit pengguna dapat melakukan proses tambah unit, ubah unit, hapus unit, dan cetak laporan unit dengan memilih masing-masing tombol yang tersedia. Tampilan halaman unit sesuai dengan Gambar 4.10.

## Gambar 4.10 Tampilan Halaman Unit

## Implementasi Antarmuka Halaman Pegawai
Halaman pegawai berfungsi untuk menampilkan daftar pegawai. Pada halaman pegawai  pengguna  dapat  melakukan  proses  tambah  pegawai,  ubah  pegawai,  hapus pegawai,  dan  cetak  laporan  pegawai  dengan  memilih  masing-masing  tombol  yang tersedia. Tampilan halaman pegawai sesuai dengan Gambar 4.11.

## Gambar 4.11 Tampilan Halaman Pegawai

## Implementasi Antarmuka Halaman Tambah Pegawai
Halaman tambah pegawai berfungsi untuk menambahkan pegawai baru. Proses tambah pegawai ini terdiri atas 3 masukan yaitu NIK, Nama, dan Unit. Tampilan halaman tambah pegawai sesuai dengan Gambar 4.12.

## Gambar 4.12 Tampilan Halaman Tambah Pegawai

## Implementasi Antarmuka Halaman Ubah Pegawai
Halaman  ubah  pegawai  berfungsi  untuk  melakukan  perubahan  data  pegawai. Proses ubah pegawai ini terdiri atas 3 masukan yang dapat diubah yaitu NIK, Nama, dan Unit. Tampilan halaman tambah pegawai sesuai dengan Gambar 4.13.
Gambar 4.13 Tampilan Halaman Ubah Pegawai

## Implementasi Antarmuka Halaman Kriteria
Halaman kriteria berfungsi untuk menampilkan daftar kriteria. Pengguna dapat melakukan proses tambah data kriteria, ubah data kriteria, hapus data kriteria, dan cetak laporan kriteria dengan memilih tombol yang tersedia. Tampilan halaman kriteria sesuai dengan Gambar 4.14.

## Gambar 4.14 Tampilan Halaman Kriteria

## Implementasi Antarmuka Halaman Tambah Kriteria
Halaman tambah kriteria ini berfungsi untuk menambahkan kriteria baru. Proses tambah krieria ini terdiri dari 3 masukan yaitu kode kriteria, nama kriteria, dan atribut ( benefit/cost ). Tampilan halaman kriteria sesuai dengan Gambar 4.15.
Gambar 4.15 Tampilan Halaman Tambah K r iteria

## Implementasi Antarmuka Halaman Ubah Kriteria
Halaman ubah kriteria berfungsi untuk melakukan perubahan data kriteria. Proses ubah kriteria ini terdiri atas 3 masukan yang dapat diubah yaitu kode, nama kriteria, dan atribut. Tampilan halaman tambah pegawai sesuai dengan Gambar 4 16.

## Gambar 4 16 Tampilan Halaman Ubah Kriteria

## Implementasi Antarmuka Halaman Nilai Bobot Kriteria
Halaman bobot kriteria menampilkan data nilai bobot setiap kriteria. Halaman ini digunakan  oleh  pengguna  untuk  menentukan  nilai  bobot  antar  kriteria  dengan  cara memilih  skala  kepentingan  pada  kriteria  yang  diinginkan.  Pengguna  juga  dapat melakukan  proses  ubah  data  nilai  bobot  kriteria  dengan  cara  memilih  tombol  yang tersedia. Halaman ini juga menampilkan matriks ternormalisasi dari para pakar dan hasil perhitungan geometrik mean, dengan menampilkan nilai Consistensi Index (CI), Ratio Index (RI),  dan Consistensi  Ratio (CR)  untuk  masing-masing matriks ternormalisasi. Tampilan halaman nilai bobot kriteria sesuai dengan Gambar 4.17.

## Gambar 4.17 Tampilan Halaman Nilai Bobot Kriteria

## Implementasi Antarmuka Halaman Alternatif
Halaman  alternatif  berfungsi  untuk  menampilkan  daftar  alternatif,  yang  terdiri dari kode alternatif, nama alternatif, dan keterangan. Pada halaman ini pengguna dapat melakukan  proses  hapus  data  alernatif,  dan  cetak  laporan  data  alternatif  dengan  cara memilih  tombol  yang  tersedia.  Selain  itu  pada  halaman  ini  juga  terdapat  fasilitas pencarian  dengan  cara  mengetikkan  kata  kunci  pada  kotak  pencarian  yang  tersedia. Tampilan halaman alternatif sesuai dengan Gambar 4.18.

## Gambar 4.18 Tampilan Halaman Alternatif

## Implementasi Antarmuka Halaman Tambah Alternatif
Halaman  tambah  alternatif  ini  berfungsi  untuk  menambahkan  alternatif  baru. Proses tambah alternatif ini terdiri dari 3 masukan yaitu kode alternatif, nama alternatif, dan  tahun  pemilihan.  Pada  halaman  ini  juga  sekaligus  melakukan  proses  penambahan nilai  alternatif.  Tampilan  halaman  tambah  alternatif  sesuai  dengan  Gambar  4.19  dan tampilan halaman tambah nilai alternatif sesuai dengan Gambar 4.20.
Gambar 4.19 Tampilan Halaman Tambah Alternatif
Gambar 4.20 Tampilan Halaman Tambah Nilai Alternatif

## Implementasi Antarmuka Halaman Nilai Alternatif
Halaman  nilai  alternatif  berfungsi  untuk  menampilkan  data  nilai  dari  setiap alternatif. Pada halaman ini pengguna dapat melakukan proses ubah, pencarian, dan cetak dengan  cara  memilih  tombol  yang  tersedia.  Tampilan  halaman  nilai  akternatif  sesuai dengan Gambar 4.21.

## Gambar 4.21 Tampilan Halaman Nilai Alternatif

## Implementasi Antarmuka Halaman Ubah Nilai Alternatif
Halaman  ubah  nilai  alternatif  berfungsi  untuk  mengubah  nilai  dari  alternatif. Pengguna dapat mengubah nilai dari alternatif. Tampilan halaman ubah nilai alternatif sesuai dengan Gambar 4.22.

## Gambar 4.22 Tampilan Halaman Ubah Nilai Alternatif

## Implementasi Antarmuka Halaman Perankingan
Halaman  perankingan  ini  berfungsi  untuk  menampilkan  proses  perhitungan metode WP. Pada halaman ini sistem akan menampilkan matriks perbandingan kriteria, matriks bobot prioritas kriteria, dan juga menampilkan hasil perhitungan nilai consistency ratio. Selanjutnya  pada  perhitungan  metode  WP,  halaman  ini  menampilkan  hasil perhitungan vektor S dan vektor V, dan juga menampilkan hasil perankingan yang diurut dari  yang  terkecil  ke  yang  terbesar.  Pada  halaman  ini  pengguna  dapat  mencetak  hasil perankingan  dengan  cara  memilih  tombol  cetak  yang  tersedia.  Tampilan  halaman perankingan sesuai dengan Gambar 4.23.

## Wayan Aries Agetia, I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana

## Gambar 4.23 Tampilan Halaman Perankingan

## Implementasi Antarmuka Halaman Ubah Password
Halaman ubah password berfungsi untuk melakukan proses perubahan password bagi  pengguna.  Proses  ubah password pada  halaman  ini  terdiri  dari  3  masukan  yaitu password lama, password baru, dan konfirmasi password baru. Proses ubah password akan berhasil apabila 1) pengguna sudah benar mengisi password lama sesuai dengan yang terdata pada database , 2) pengguna sudah mengisi password baru dan konfirmasi password baru dengan sesuai. Tampilan halaman password sesuai dengan Gambar 4.24.

## Gambar 4.24 Tampilan Halaman Password

## Black Box Testing
Blackbox  testing dilakukan  dengan  menyebarkan  angket  kepada  5  orang responden  pada  bagian  sumber  daya  manusia,  sub  bagian  tenaga  kependidikan  di Universitas Udayana. Pengujian dilakukan pada 12 menu dan 31 sub menu yang terdapat pada sistem, dengan total terdapat 54 skenario pengujian sesuai dengan Error! Reference source not found. , Error! Reference source not found. , Error! Reference source not found. , Error! Reference source not found. , dan Error! Reference source not found. , maka rekap hasil black box testing sesuai dengan tabel 15 berikut ini.

## Tabel 15
Rekap Hasil Blackbox Testing No Responden Hasil Pengujian Sub Menu
Sesuai Tidak Sesuai Persentase Sesuai Persentase  Tidak Sesuai 1 Responden 1 31 0 100% 0% 2 Responden 2 31 0 100% 0% 3 Responden 3 31 0 100% 0% 4 Responden 4 31 0 100% 0% 5 Responden 5 31 0 100% 0%
Hasil blackbox testing pada
Tabel  menunjukkan 5 responden melakukan pengujian terhadap 31 sub menu. Pengujian yang dilakukan oleh responden 1, responden 2, responden 3, responden 4, dan responden  5  menunjukkan  bahwa  33  sub  menu  berhasil  berjalan  sesuai  dengan  yang diharapkan  (100%)  dan  tidak  terdapat  sub  menu  yang  tidak  sesuai  (0%),  maka  dapat diketahui sistem telah berjalan sesuai dengan yang dibutuhkan.
Dampak dari Hasil Penelitian terhadap Pengembangan Bidang Ilmu Komputer Penelitian ini membahas tentang penerapan kombinasi dari metode AHP dan WP dalam sistem pendukung keputusan berbasis web . Sehingga penelitian ini dapat memberi dampak  di  bidang  ilmu  komputer  yaitu  sebagai  rujukan  penerapan  kombinasi  metode AHP dan WP guna memecahkan permasalahan-permasalahn di bidang ilmu komputer maupun  bidang  ilmu  lainnya.  Selanjutnya  penelitian  ini  juga  membahas  tentang perbandingan  hasil  perankingan  menggunakan  metode  WP  dengan  metode fuzzy WP. Dengan  penerapan  metode fuzzy  logic dalam  perankingan  metode  WP,  penelitian  ini dapat memberikan pemahaman terkait pengolahan data nilai input ke dalam logika fuzzy, sehingga dapat memberikan ide-ide baru terkait penelitian dalam penerapan logika fuzzy di bidang ilmu komputer.

## Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dalam pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan di Universitas Udayana maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Tenaga  Kependidikan  Non PNS  teladan  di  Universitas  Udayana  melalui  6  tahap,  yaitu  identifikasi  masalah, pengumpulan  data,  analisis,  perancangan  sistem  dan  pemrograman,  uji  sistem,  dan implementasi sistem. Pengumpulan data pada penelitian ini yaitu pengumpulan data kriteria, dan data alternatif dengan menggunakan kuesioner dan observasi di lapangan. Perancangan sistem dan pemrograman diawali dengan merancang diagram konteks, data  flow  diagram ,  dan  struktur  tabel  yang  kemudian  digunakan  dalam  proses pemrograman. Tahap uji sistem dilakukan dengan menguji kesesuaian kinerja setiap menu  dengan  hasil  yang  diharapkan  dengan  menggunakan  metode blacbox  testing . Tahap  implementasi  sistem  dilakukan  dengan  melakukan  proses login dengan memasukkan username dan password, setelah itu terdapat beberapa menu, yaitu menu pegawai untuk menambahkan data Tenaga Kependidikan Non PNS, menu unit untuk menambahkan data unit, menu kriteria untuk menambahkan data kriteria, menu nilai
bobot  kriteria  yang  diproses  dengan  menerapkan  metode  AHP  untuk  mendapatkan matrik  ternormalisasi  dan  prioritas  kriteria,  menu  alternatif  untuk  menambahkan alternatif, menu nilai bobot alternatif yang diproses dengan menerapkan metode WP maupun fuzzy WP  untuk  melakukan  proses  perankingan  sehingga  mendapatkan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan.
2. Implementasi metode AHP-WP pada sistem pendukung keputusan pemilihan Tenaga Kependidikan Non PNS teladan di Universitas Udayana terdiri dari dua tahap, tahap pertama  yaitu  melakukan  proses  pembobotan  kriteria  menggunakan  metode  AHP sehingga  menghasilkan  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  konsisten. Selanjutnya  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  konsisten  akan  menghasilkan nilai bobot yang digunakan oleh metode WP maupun metode fuzzy WP pada tahap kedua, yaitu melakukan proses perankingan sehingga mendapatkan alternatif terbaik yang ditetapkan sebagai Tenaga Kependidikan Non PNS teladan.
3. Perhitungan  akurasi  perankingan  metode  WP  menggunakan  metode  MAPE menghasilkan  persentase  kesalahan  pada  tahun  2019  adalah  0.0356%,  tahun  2020 adalah  0,0225%,  dan  tahun  2021  adalah  3,49%.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa metode WP untuk tahun 2019, 2020, dan 2021 termasuk dalam kategori sangat akurat karena persentase kesalahan kurang dari 10%. Sedangkan hasil perhitungan akurasi untuk metode fuzzy WP menunjukkan persentase kesalahan pada tahun 2019 adalah 14,97%,  tahun  2020  adalah  15,92%,  dan  tahun  2021  adalah  31,68%.  Hal  tersebut menunjukkan bahwa metode fuzzy WP untuk tahun 2019 dan 2020 termasuk dalam kategori baik karena persentase kesalahan berada dalam rentang 10% sampai dengan 20%,  dan  untuk  tahun  2021  termasuk  dalam  kategori  wajar  karena  persentase kesalahan berada dalam rentang 20% sampai dengan 50%.

## BIBLIOGRAFI
Abdullah,  D.  (2017). Merancang  Aplikasi  Perpustakaan  menggunakan  SDLC:  System Development Life Cycle . Sefa Bumi Persada.
Andriani,  R.,  Amanullah,  R.  F.,  &  Ninosari,  D.  (2018).  Optimization  of  clustering algorithm  on  decision  support  system  of  scholarship  recipients  using  analytical hierarchy process method. Journal of Physics: Conference Series , 1140 (1), 12028.
Dewi, N. K., & Putra, A. S. (2021). Decision Support System for Head of Warehouse Selection  Recommendation  Using  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  Method. International Conference Universitas Pekalongan 2021 , 1 (1), 43–50.
Munthafa, A. E., & Mubarok, H. (2017). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mahasiswa  Berprestasi. Jurnal Siliwangi , 3 (2), 192–201.
Nugroho,  A.  O.,  &  Veronica,  R.  B.  (2021).  Penerapan  Metode  AHP  Sebagai  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kerja. UNNES Journal of Mathematics ,
10 (1), hal.48.

## Copyright holder:
I Wayan Aries Agetia, I Made Candiasa, Dewa Gede Hendra Divayana (2022)
First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: