## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI KANTOR DESA BAKUNG KABUPATEN BLITAR MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP
Uyun Rosada, Yosep Agus Pranoto, Febriana Santi Wahyuni Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia uyun.rosada@gmail.com

## ABSTRAK
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pegawai  kantor  desa  masih  belum  mampu  menyaring  calon  pegawai dengan tepat  dan cepat. Masing  –  masing calon  mempunyai kekurangan dan kelebihan sehingga perbandingan nya  sangat  tipis.  Perbedaan  penilaian  yang  tipis  inilah  yang  membuat  panitia  kurang  tepat  dalam  menyaring peserta untuk ikut ke tahap tes berikutnya. Selain itu, penilaian panitia terhadap peserta dinilai oleh masyarakat masih bersifat subjektif dan kurang transparan.
Pada penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP untuk membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan  penerimaan  pegawai  kantor  Desa  Bakung  di  Kabupaten  Blitar.  Kriteria  yang  digunakan  untuk membangun  sistem  pendukung  keputusan  ini  berupa  data  kriteria  pendidikan,  pendidikan  non  formal, keikutsertaan  organisasi,  peran  di  masyarakat,  pengalaman  kerja  dan  kemampuan  mengoperasika  komputer yang didapatkan dari panitia penyelenggara seleksi pegawai Kantor Desa. Hasil dari perhitungan  metode Fuzzy AHP akan  menghasilkan sebuah nilai perangkingan  yang digunakan untuk menentukan pegawai  yang diterima di Kantor Desa.
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan,  peneliti  menggunakan  23  data  peserta  yang  mengikuti sleeksi  penerimaan  pegawai  baru.  Terdapat  6  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  pendidikan terakhir, pendidikan non formal, organisasai, peran dlam masyarakat, pengalaman kerja, dan kemampuan dalam mengoperasikan komputer. Hasil dari penelitian yang dilakukan menghasilkan perangkingan dan diperoleh nilai bobot akhir alternatif tertinnggii sebesar 0.23, yang berarti alternatif tersebut menjadi rekomendasi diterimanya sebagai pegawai kantor Desa Bakung.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy AHP
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Kantor  Desa  Bakung  adalah  pusat  pelayanan  di Desa,  menjadi  pusat  segala  kegiatan  yang  ada  di Desa, baik itu di bidang pemerintahan, pemberdayaan,  pembangunan  ataupun  pembinaan semua  berpusat  di  Kantor  Desa  Bakung.  Di  Kantor Desa Bakung nantinya akan melakukan seleksi untuk dijadikan pegawai. Pegawai yang diterima merupakan  seseorang  yang  telah  memenuhi  kriteria yang  telah  ditetapkan,  penilaian  kriteria  secara akademis  maupun  non-akademis.  Kriteria  akademis meliputi  minimal  telah  menempuh  jenjang  SMA maupun  sederajat.  Kemampuan  kepribadian  dan komunikasi  juga  dipertimbangkan  dalam  pemelihan pegawai Kantor Desa Bakung.
Proses  pemilihan  pegawai  Kantor  Desa  Bakung masih  belum  mampu  menyaring  calon  pegawai dengan  tepat  dan  cepat.  Dalam  pelaksanaannya dibutuhkan  banyak  panitia  dan  membutuhkan  waktu hingga berhari-hari. Disamping itu, masing – masing calon mempunyai  kekurangan  dan  kelebihan sehingga  perbandingannya  sangat  tipis.  Perbedaan penilaian  yang  tipis  inilah  yang  membuat  panitia kurang tepat dalam mnyaring peserta untuk dijadikan pegawai baru.
Sistem  seleksi online yang  telah  berkembang saat  ini  diharapkan  dapat  mengatasi  permasalahan dalam  proses  penerimaan  pegawai  Kantor  Desa
Bakung.  Sistem  tersebut  memuat  data  kualitas  dari peserta berdasarkan dokumen yang dikumpulkan dan kemudian  disesuaikan  dengan  kategori  dari  panitia. Panitia  dapat  menghasilkan  penilaian  dari  aplikasi yang dibuat sehingga akan memperoleh rekomendasi peserta  yang  diterima  secara  cepat  dan tepat.  Dalam melakukan  penilaian  secara  keseluruhan  diperlukan Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  memuat hasil  penilaian  dan  pengolahan  data  seluruh  peserta sesuai  kriteria  untuk  proses  penerimaan  pegawai Kantor Desa Bakung.
Hasil  dari  pengambilan  keputusan  dari  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dapat  mempermudah menentukan  pegawai  Kantor  Desa  Bakung  Bakung. Walaupun demikian, hasil dari pengambilan keputusan  ini  bukan  suatu  hal  yang  mutlak  karena Sistem  Pengambilan  Keputusan  merupakan  pemberi alternatif    solusi  keputusan,  sedangkan  keputusan mutlak  tetap  diputuskan  oleh  pihak  pengambil keputusan.

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  ada,  masalah yang dapat dirumuskan dalam penelitian ini adalah: 1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  suatu Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  pemilihan Pegawai  Kantor  Desa  Bakung  Bakung  berbasis web?
2. Bagaimana menerapkan metode Fuzzy AHP pada seleksi  pemilihan  pegawai  di  Kantor  Desa Bakung Bakung?

## 1.3 Tujuan
Adapun tujuan yang ingin dicapai dari pembuatan system pakar ini adalah :
1. Merancang  serta  membangun  aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  mempermudah dalam  proses  pemilihan  pegawai  Kantor  Desa Bakung yang baru berbasis web.
2. Menerapkan  metode Fuzzy AHP  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  penerimaan  pegawai Kantor Desa Bakung.

## 1.4 Batasan Masalah
Agar  pembahasan  masalah  lebih  terfokus  dan mendapatkan  hasil  yang  maksimal  maka  penulis memberikan  batasan-batasan  masalah  yang  dapat didefinisikan dalam penelitian ini yaitu : 1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dibuat  hanya untuk  seleksi  pemilihan  pegawai  Kantor  Desa Bakung  bakung  yang  hanya  bertujuan  untuk memberikan  nilai  dan  perangkingan  sebagai rekomendasi menjadi pegawai baru.
2. Data  yang  digunakan  pada  aplikasi  ini  diperoleh dari  Kantor  Desa  Bakung  Bakung  pada  tahun 2018.
3. Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP).
4. Sistem  pendukung  keputusan  ini  akan  dirancang dengan  bahasa  pemrogramam  PHP,  software Sublime, Database Management System (DBMS) MySQL Xampp.
5. Platform yang digunakan dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan ini berbasis web.
6. Sistem  yang  akan  dikembangkan  hanya  dapat diakses oleh admin.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terkait
Penelitian  terkait  yang  dilakukan  oleh  Setiawan dan  Pujiastutik  yaitu  “Penerapan  Metode Fuzzy Analytical  Hierarchi  Process untuk  Pemilihan Supplier Batik  Madura”.  Penelitian  tersebut menyatakan bahwa untuk menjaga kualitas produksinya  agar  sesuai  dengan  tujuan  produksi. Pemilihan supplier tersebut bertujuan untuk meminimalisir biaya produksi dan untuk meningkatkan  daya  saing.  Dalam  hal  tersebut, metode fuzzy analytical hierarchi process digunakan untuk  mendapatkan  hasil  perangkingan supplier. Metode fuzzy analytical hierarchi process merupakan  gabungan  dari  metode fuzzy dan  AHP. Metode fuzzy sendiri  digunakan  untuk  variabel ketidakpastian  yang  bersifat  kualitatif,  sedangkan AHP  digunakan  untuk  variabel  ketidakpastian  yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Menurut  penelitian
tersebut,  penggunaan  metode fuzzy  analytical hierarchi  process menghasilkan  presentase  akurasi sebanyak  80%  jika  dibandingkan  perhitungan manual [1].
Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Sasongko  A.,  Astuti  I.F.,  dan  Maharani  S  yaitu “Pemilihan  Karyawan  Baru  dengan  Metode  AHP ( Analytical Hierarchy Process) ”. Menurut penelitian tersebut  pemilihan  karyawan  merupakan  hal  yang penting  untuk  meningkatkan  kualitas  perusahaan, sehingga  perlunya  ketelitian  agar  tidak  melakukan kesalahan  dalam  pemilihan  karyawan.  Dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  yang  bertujuan dapat  menyeleksi  karyawan  baru  dengan  tepat  dan cepat. Hasil dari penilitian  ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan yang berbasis web [2].
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  menurut Pulu  yaitu  merupakan  suatu  sistem  yang  interaktif, membantu pengambilan keputusan melalui penggunaaan  data  dan  model  -  model  keputusan untuk  memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur  maupun  yang  tidak  terstruktur.    SPK menyediakan  dukungan  bagi  pengambil  keputusan utamanya  pada  situasi  semi-terstruktur  dan  tidak terstruktur dengan memadukan pertimbangan manusia  dan  informasi  terkomputerisasi.  yang sifatnya  semi  terstruktur  maupun  yang  tidak terstruktur.    SPK  menyediakan  dukungan  bagi pengambil  keputusan  utamanya  pada  situasi  semi- terstruktur  dan  tidak  terstruktur  dengan  memadukan pertimbangan manusia dan informasi terkomputerisasi.  Berbagai  masalah  tidak  dapat diselesaikan  (atau  tidak  dapat  diselesaikan  secara memuaskan)  oleh  sistem  komputerisasi  lain  seperti EDP  ( Electronic  Data  Processing )  atau  MIS ( Management  Information  System ).  tidak  juga dengan metode atau tool kuantitatif standar [3].
Penelitian  terkait  (2019)  Yuliarifin  melakukan penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan pembelian sepeda motor honda pada dealer kembang jawa  motor  trenggalek  dengan  metode analythical hierarchy  process (AHP)  berbasis  web.  Dalam penelitiannya disebutkan bahwa merek sepeda motor honda  merupakan  salah  satu  merek  yang  paling banyak diminati oleh pelanggan. Banyaknya pemilihan sepeda  motor membuat pelanggan  merasa bingung  menentukan  pilihan.  Maka  dari  itu, dibuatlah  sistem  pendukung  keputusan  untuk memudahkan pemilihan sepeda  motor menggunakan metode AHP [4].
Selanjutnya  di  tahun  yang  sama  (2019),  Iqram melakukan  penelitian  yaitu  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  sekolah  menengah  kejuruan Kecamatan  Sukun  Kota  Malang  menggunakan metode analytical hierarchy process (AHP). Menurut  yang  disampaikan  pemilihan  SMK  yang lumayan  banyak  membuat  calon  siswa  bingung dalam  memilih  SMK  yang  tepat.  Sehingga  perlunya dibuat  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat
membantu  menyelesaikan  permasalahan  tersebut. Adapun  kriteria  yang  dipakai  dalam  penelitian tersebut  antara  lain  akreditasi,guru,  jurusan,  dan fasilitas [5].
2.2. Dasar Teori
1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  informasi  spesifik  yang  ditunjukkan  untuk membantu manajemen  dalam  mengambil keputusan yang  berkaitan  dengan  persoalan  yang  bersifat  semi terstruktur  [6].  Terdapat  3  (tiga)  komponen  yang terkait  sistem  pendukung  keputusan  yang  tergambar pada Gambar 1.
Gambar 1 Komponen Sistem Pendukung Keputusan [6]
Berdasarkan gambar 2.1 dapat diketahui terdapat tiga komponen terkait Sistem Pendukung  Keputusan yang telah dijabarkan sebagai berikut: 1. Masalah,  terdapat  beberapa  jenis  masalah  dalam sistem  pendukung  keputusan  yaitu  masalah terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.
2. Solusi,  merupakan  beberapa  metode  dalam penyelesaian  komponen  masalah.  Adapun  solusi yang  ada  dalam  sistem  pendukung  keputusan antara  lain: Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM),  metode Multi  Criteria  Decision Making (MCDM),  lalu  terdapat  metode Multi Attribute  Utility  Theory (MAUT)  serta  metode FMADM  ( Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making .
3. Hasil, keluaran dari sistem pendukung keputusan berupa  sebuah  keputusan  yang  akan  dijadikan acuan  kebijakan  yang  akan  diambil  dalam pemecahan masalah yang ada.
2. Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP)
Fuzzy AHP merupakan metode yang menggabungkan  pendekatan  konsep fuzzy dengan metode  AHP. Fuzzy AHP  memiliki  kelebihan  yang dapat  menutupi  kekurangan  dari  AHP  sendiri  yakni permasalahanpada  kriteria  yang  memiliki  sifat
subjektif  lebih  banyak.  Dalam  penentuan  derajad keanggotaan F-AHP menggunakan fungsi
keanggotaan segitiga ( triangular fuzzy number / TFN) [7]. Terlihat skala fuzzy segitiga pada Tabel 1
Tabel 1 Skala Nilai Fuzzy Segitiga [7]
Intensit as Kepent ingan AHP Himpunan Linguistik TFN Reciprocal 1 Perbandinga n elemen yang sama (Just Equal) (1, 1, 1)  (1, 1, 1) 3 Elemen satu cukup penting dari yang lain (Moderately important) (1, 3, 5)  (1/5, 1/3, 1) 5 Elemen satu kuat pentingnya dari yang lain (Strongly Important) (3, 5, 7)  (1/7, 1/5, 1/3) 7 Elemen satu lebih kuat pentingnyad ari yang lain (Very Strong) (5, 7, 9)  (1/9, 1/7, 1/5) 9 Elemen satu mutlak lebih penting dari yang lainnya (Extremely Strong) (7, 9, 9)  (1/9, 1/9, 1/7)
Langkah  –  langkah  pengambilan  keputusan menggunakan  Algoritma Fuzzy AHP  adalah  sebagai berikut [8]:
1. Mendefinisikan  permasalahan  dengan  membuat struktur  hirarki  yang  akan  diselesaikan  dengan metode fuzzy AHP  dan  membuat  matriks perbandingan  kriteria  berpasangan  menggunakan skala TFN.
2. Menghitung nilai sintesis fuzzy (Si) menggunakan persamaan:
𝑆𝑖 =   ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 × 1 ∑ ∑ ∑ . 𝑗 𝑔𝑖 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ………………………………...Persamaan (1)
3. Mencari  nilai  vektor(V)  dan  nilai  ordinat defuzzyfikasi yakni
dengan dilakukan perbandingan tingkat kemungkinan antara sintesis fuzzy dengan  nilai  minimal.  Proses perhitungan ini menggunakan metode pendekatan fuzzy yaitu  fungsi  implikasi  minimum fuzzy . Proses  perhitungan  nilai  vektor  dapat  diperoleh dengan menggunakan persamaan:
V (K2≥K1) = 1, jika m2 ≥ m1 0, jika l1 ≥ u2 𝑙1−𝑢1 (𝑚2−𝑢2)−(𝑚1−𝑙1) Lainnya,
…………………………...Persamaan(2) Lalu  untuk  nilai  ordinat defuzzyfikasi dapat diperoleh menggunakan persamaan: 𝑑 ′ (𝐴𝑖) = min 𝑉 (𝑆𝑖 ≥ 𝑆𝑘) …..Persamaan (3) Setelah mendapatkan nilai oridnat defuzzyfikasi, langkah selanjutnya adalah mendapatkan nilai bobot vektor dengan menggunakan persamaan: 𝑊 ′ = (𝑑 ′ (𝐴1), 𝑑 ′ (𝐴2), … , 𝑑 ′ (𝐴𝑛)) 𝑇
………………………………...Persamaan (4)
4. Normalisasi nilai bobot vektor dengan menggunakan persamaan:
𝑑(𝐴𝑛) = 𝑑′(𝐴𝑛)
∑ 𝑑′(𝐴𝑛) 𝑛
𝑖=1 ..................Persamaan (5)
Sehingga akan diperoleh bobot vektor yang telah  di  normalisasikan  dengan  menggunakan persamaan:
𝑊 = (𝑑(𝐴1), 𝑑(𝐴2), … , 𝑑(𝐴𝑛)) 𝑇 ……………………….………..Persamaan (6) Diketahui bahwa W merupakan bobot global.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram
Dalam Sistem Pendukung Keputusan yang dikembangkan dalam penelitian ini menggunakan metode Fuzzy AHP yang diaplikasikan pada perhitungan nilai bobot peserta seperti pada gambar 2
Gambar 2 Blok Diagram
Pada  gambar  2  dijelaskan  bagaimana  alur  dari sistem, Admin  membuka  website  Sistem Pendukung Keputusan penerimaan pegawai Kantor Desa Bakung baru,  lalu  admin  memasukkan  daftar  peserta  beserta
kriteria nya dan akan dimasukkan ke dalam database. Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  untuk memperoleh  rekomendasi  penerimaan  pegawai  baru menggunakan data yang telah diinputkan sebelumnya. 3.2 Kriteria
Proses  untuk  memperoleh  hasil  calon  pegawai yang menjadi  rekomendasi ini menggunakan beberapa kriteria yang harus dipenuhi yaitu: 1. Kriteria Pendidikan Formal Kriteria pendidikan formal terakhir menunjukkan daftar  pendidikan  formal  terakhir  yang  telah ditempuh oleh peserta. Daftar sub kriteria pendidikan ditunjukkan pada Tabel 2 Sub Kriteria Pendidikan.
Tabel 2 Sub Kriteria Pendidikan Formal Parameter Ukuran Bobot Pendidikan terakhir Strata III 0.23 Pendidikan terakhir Strata II 0.21 Pendidikan terakhir Strata I 0.19 Pendidikan terakhir Diploma III 0.15 Pendidikan terakhir Diploma II 0.12 Pendidikan terakhir Diploma I 0.08 Pendidikan terakhir SLTA/Sederajat 0.02

## 2. Kriteria Pendidikan Non Formal
Jenis  pendidikan  non  formal  yang  pernah  diikuti oleh  peserta  dapat  menjadi  kriteria  penerimaan pegawai  baru.  Daftar sub kriteria pendidikan  normal dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Sub kriteria Pendidikan Non Formal
Parameter ukuran Kategori Bobot Tidak mengikuti sama sekali Sangat kurang 0.30 Mengikuti satu pendidikan non formal Kurang 0.29 Mengikuti dua pendidikan non formal Cukup 0.22 Mengikuti tiga pendidikan non formal Baik 0.16 Mengikuti lebih dari empat pendidikan non formal Sangat baik 0.04 3. Kriteria Organisasi Kemahasiswaan atau lainnya.
Daftar  sub  kriteria  organisasi  kemahasiswaan atau lainnya dapat dilihat pada Tabel 4 Tabel 4 Sub Kriteria Organisasi Parameter ukuran Kategori Bobot Tidak mengikuti sama sekali Sangat kurang 0.25 Menjabat sebagai anggota Kurang 0.23
Parameter ukuran Kategori Bobot Menjabat sebagai pengurus Cukup 0.19 Menjabat sebagai ketua Baik 0.17 Menjabat sebagai ketua&pengurus/ pengurus&anggota Sangat baik 0.12 Menjabat ketiganya Baik sekali 0.04

## 4. Kriteria Kegiatan Masyarakat
Di  dalam  Kantor  Desa  akan  terjadi  interaksi antara pegawai kantor desa dengan masyarakat desa. Daftar  sub  kriteria  kegiatan  kemasyarakatan  dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5 Sub Kriteria Peranan di Masyarakat Parameter ukuran
Kategori Bobot Tidak mengikuti sama sekali Sangat kurang 0.25 Menjabat sebagai anggota Kurang 0.23 Menjabat sebagai pengurus Cukup 0.19 Menjabat sebagai ketua Baik 0.17 Menjabat sebagai ketua&pengurus/ pengurus&anggota Sangat baik 0.12 Menjabat ketiganya Baik sekali 0.04 5. Kriteria Pengalaman Kerja
Daftar sub kriteria pengalaman bekerja ditunjukkan oleh tabel 6.
Tabel 6 Sub Kriteria Pengalaman Kerja
Parameter ukuran Kategori Bobot 0 Tahun Kurang 0.57 1 Tahun Cukup 0.38 >= 2 Tahun Baik 0.05 6. Kriteria Dalam mengoperasikan Komputer
Daftar sub kriteria kemampuan dalam mengoperasikan komputer ditunjukkan pada tabel 7. Tabel 7 Sub Kriteria Mengoperasikan Komputer.
Parameter ukuran Kategori Bobot Tidak ada Sangat kurang 0.32 Ms. word/ Ms. excel/ Ms. power point Kurang 0.28 Ms. word & Ms. excel/ Ms. word & Ms. powerpoint/ Ms. excel & Ms. powerpoint Cukup 0.22 Ms. word, Ms. excel, Ms. Powerpoint Baik 0.15 Ms. word, Ms. excel, Ms. Powerpoint dan software lainnya Sangat baik 0.03

## A. Flowchart
1. Flowchart Sistem
Gambar 3 Flowchart Sistem
Pada  Gambar  3  bahwa  proses  pertama  adalah proses  login,  setelah  seorang  administrasi  login seoarang administrasi akan menuju proses pengolahan data peserta, lalu data kriteria. Dilanjutkan ke proses perhitungan nilai akhir peserta. Proses selanjutnya adalah proses perangkingan, yang kemudian sistem akan menampilkan hasil perangkingan  sebagai  rekomendasi  pegawai  desa baru.
2. Flowchart Fuzzy AHP
Flowchart fuzzy AHP adalah diagram yang menujukkan alur / proses tahapan metode fuzzy AHP dari awal hingga selesai. Flowchart fuzzy AHP pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Flowchart Fuzzy AHP.
Flowchart pada  gambar  4  menunjukan langkah-langkah  penyelesaian  metode  FAHP. Terdapat  beberapa  data  kriteria  yang  akan diproses  pada  sistem.  Selanjutnya  data  tersebut akan  dibuat  matriks  perbandingan  berpasangan antar  kriteria  dengan  skala  AHP.  Lalu  akan dilanjutkan  dengan  transformasi  dari  skala  AHP tersebut  ke  skala  TFN  yang  kemudian  akan ditentukan  nilai  sintesis fuzzy. Selanjutnya menetukan nilai vector dan ordinat  defuzzifikasi. Normalisasi nilai bobot vector diperoleh dimana tiap  elemen  bobot  vektor    dibagi  dengan  jumlah bobot  vektor itu sendiri. Lalu dilanjutkan dengan menghitung  rasio  konsistensi  dengan  melihat index konsistensi.  Jika  nilai consitency  ratio    > 0,1maka  penilaian  data judgement harus diperbaiki. Jika consitency ratio < 0,1 maka nilai perbandingan  berpasangan  pada  matriks  kriteria yang diberikan konsisten. Selanjutnya menghitung  nilai  bobot  terakhir  sehingga  akan mendapatkan hasil akhirnya.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Hasil
1. Tampilan Menu Utama
Pada  Gambar  5  menunjukan  menu  halaman utama  terdapat  informasi  singkat  mengenai  Kantor Desa.  Selain  itu,  terdapat  menu  login  untuk  admin agar bisa masuk ke menu administrasi.

## Gambar 5 Tampilan Menu Utama

## 2. Tampilan Halaman Login
Pada halaman login, terdapat 2 form  kolom yang perlu  diisi  oleh  admin,  yaitu  kolom  username  dan kolom password. Tampilan hasil halaman login dapat dilihat pada Gambar 6. Gambar 6. Tampilan Halaman Login

## 3. Tampilan Data Peserta
Pada  halaman  data  peserta,  terdapat  menu  untuk menambah data, menghapus data, dan mengedit data. Selain itu juga terdapat tabel yang berisi data peserta beserta  kriterianya.  Tampilan  hasil  halaman  dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Data Peserta
4. Tampilam Halaman Kriteria
Pada halaman kriteria, admin dapat memasukkan, mengedit, dan menghapus data kriteria. Lalu terdapat tabel  yang  memuat  data  kriteria  yang  telah  di masukkan  ke  dalam  sistem.  Tampilan  hasil  halaman olah data kriteria dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 Tampilan Halaman Kriteria
5. Tampilan Halaman Perhitungan.
Pada halaman perhitungan, admin dapat memasukkan  bobot  kriteria.  Selanjutnya  akan dilakukan proses perhitungan dan akan menghasilkan nilai  bobot  global  dari  kriteria.  Hasil  tampilan halaman perhitungan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9 Tampilan Halaman Perhitungan

## 6. Tampilan Halaman Perangkingan
Pada halaman perangkingan, admin melihat hasil dari  proses  perhitungan  pada  halaman  perhitungan sebelumnya.  Hasil  tampilan  halaman  perangkingan dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Halaman Perangkingan
4.2 Pengujian Fungsi Dan Kuisoner
1. Pengujian Fungsional Sistem
Pada  pengujian  fungsionalitas  sistem,  akan dilakukan  percobaan  untuk  semua  fungsi  yang  ada disistem  untuk  mengetahui  tingkat  kesusksesan
sistem.Pengujian  dilakukan  web  server  xampp v3.2.2(MF)  mozila    firefox  63.0.2 (32bit),  dan  (GC) google  chrome  70.0.3538.110  (64  bit).  Hasil pengujian  fungsionalitas  sistem  dapat  dilihat  pada Tabel 8.
Tabel 8 Tabel Pengujian Fungsional Sistem FUNGSI GC  MF Halaman Login √ √ Data Peserta √ √ Tambah Data Peserta √ √ Edit Data Peserta √ √ Simpan Data Peserta √ √ Hapus Data Peserta √ √ Data Kriteria √ √ Tambah Data Kriteria √ √ Edit Data Kriteria √ √ Simpan Data Kriteria √ √ Hapus Data Kriteria √ √ Data Sub Kriteria √ √ Tambah Data Data Sub Kriteria √ √ Edit Data Data Sub Kriteria √ √ Simpan Data Data Sub Kriteria √ √ Data Matriks Perbandingan Kriteria √ √ Hapus Data Matriks Perbandingan Kriteria √ √ Simpan Data Matriks Perbandingan Kriteria √ √ Data Matriks Perbandingan Sub Kriteria √ √ Hapus Data Matriks Perbandingan Sub Kriteria √ √ Simpan Data Matriks Perbandingan Sub Kriteria √ √ Halaman Web awal √ √ Halaman Data Peserta √ √ Halaman Kriteria √ √ Halaman Sub Kriteria √ √ Halaman Perhitungan √ √ Halaman Perangkingan √ √ Tombol Proses Perhitungan √ √ Keterangan :
√ : Berhasil
X : Tidak Berhasil

## 2. Hasil Pengujian Sistem
Hasil  pengujian  sistem  merupakan  suatu  proses pengujian  aplikasi  yang  telah  dibuat  dengan menggunakan  metode Fuzzy AHP.  Data  yang digunakan  dalam  pengujian  sistem  diambil  dari  data peserta  dari  Kantor  Desa.    Nilai  prioritas  kriteria tertinggi  sebesar  0.26  dan  nilai  prioritas  terendah adalah  0.07.  Untuk  proses  perhitungan  kriteria ditunjukkan pada Gambar 11.
Gambar 11. Daftar Prioritas Kriteria
Proses  perhitungan  bobot  akhir  alternatif yang  telah  didapatkan  menghasilkan  bobot  akhir alternatif  yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan peserta. Perangkingan dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Hasil Proses Perangkingan
Berdasarkan  Gambar  dapat  diketahui  nilai tertinggi  diperoleh  oleh  Devi  sebesar  0.23,  sehingga sania  mendapatkan  peringkat  pertama  dalam  sistem. Perangkingan  tersebut  dapat  menjadi  rekomendasi peserta  yang  diterima  pada  proses  penerimaan pegawai.

## 3. Hasil Pengujian Sistem dengan Kondisi Nyata
Pengujian sistem dilakukan dengan menggunakan metode Fuzzy AHP  yang  telah  menghasilkan  daftar perangkingan  3  peserta  sebagai  rekomendasi pegawai  Kantor  Desa  Bakung  yang  baru.  Kondisi nyata  yang  dimaksut  adalah  daftar  pegawai  Kantor Desa  Bakung  yang  telah  terpilih  yaitu  sejumlah  3 orang pada tahun 2018 sebagai rekomendasi pegawai baru.
Tabel 9 Daftar Rekomendasi Pegawai Baru
Berdasarkan tabel 4.13 Dapat  diketahui terdapat tiga rekomendasi peserta yang dapat diterima sebagai pegawai Kantor Desa Bakung baru.
5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Adapun  kesimpulan  yang  dapat  penulis  paparkan yaitu:
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  sistem  diperoleh bahwa  fungsi  yang  terdapat  dalam  sistem  100% dapat  dijalankan  dengan  menggunakan  web browser  yang  berbeda  yaitu  Mozila  Firefox  dan Google Chrome.
2. Metode Fuzzy AHP dapat menghasilkan nilai dari peserta  dan  dapat  menghasilkan  perangkingan dengan  memasukkan  6  kriteria  yaitu  pendidikan, pendiidkan  non  formal,  kegiatan  organisasi, peran  dalam  masyarakat,  pengalaman  kerja,  dan kemampuan dalam mengoperasikan komputer.
3. Hasil perangkingan dapat menampilkan rekomendasi pegawai yang diterima yaitu dengan nilai bobot akhir sebesar 0,23.

## 5.2 Saran
Berikut adalah saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian ini:
1. Sistem  ini  dapat  ditambahkan  menu  untuk melakukan upload berkas  persyaratan  yang nantinya langsung terhubung dengan database.
2. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  sistem  ini tidak  hanya  menggunakan  metode fuzzy AHP saja,  namun  dapat  menggunakan  metode  lain seperti fuzzy SAW.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  .  R.  P.  Wahyudi  Setiawan,  "PENERAPAN
METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHI PROCESS UNTUK PEMILIHAN SUPPLIER BATIK MADURA," Seminar  Nasional  Sains  dan Teknologi, pp. 1-6, 2015. [2]  I. F. A. S. M. Aji Sasongko , "PEMILIHAN KARYAWAN BARU DENGAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS)," Jurnal
No. Nama Hasil Perangkingan Ke- Sesuaia n Sistem Kondisi Nyata 1. Devi Kusuma W 1 1 Sesuai 2. Moh.  Fajar K 2 2 Sesuai 3. Toto Sulaiman 3 3 Sesuai
Informatika  Mulawarman, vol.  12,  pp.  88- 93, 2017.
[3]  J.  P.  A.  Pulu,  "SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN SISWA BERPRESTASI PADA SMAN 1 HAHARU  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS," JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik  Informatika), vol.  2,  pp.  142-149, 2018 .
[4]  A.  Yuliarifin,  "SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBELIAN  SEPEDA MOTOR HONDA PADA DEALER KEMBANG JAWA MOTOR TRENGGALEK DENGAN METODE ANALYTHICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) BERBASIS WEB," JATI (Jurnal  Mahasiswa  Teknik  Informatika),
vol. 3, pp. 17-23, 2019 .
[5]  A. Iqram, "SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN KECAMATAN SUKUN KOTA MALANG  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS
(AHP)," JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik
Informatika), vol. 3, pp. 9-16, 2019 .
[6]  M.  J.  S.  H.  A.  Lita  Asyriati  Latif,  Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi,  Yogyakarta:  Deepublish,
2018.
[7]   M.  A.  M.  H.  S.  Ahmad  Faisol,  "Komparasi Fuzzy  AHP  dengan  AHP  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Investasi  Properti," Jurnal EECCIS, vol. 8, pp. 123-128, 2014 .
[8]   E.  S.  B.  R.  Roma  Akbar  Iswara,  "Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  penentuan mustahik  (Penerima  Zakat)  Menggunakan Metode  Fuzzy  AHP  (F-AHP)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 2, pp. 1306-1312, 2018.