PEREKRUTAN DOSEN TETAP DAN TIDAK TETAP DI UNIVERSITAS MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Darsin 1 ,Muhardi 2
Teknik Informatika 12
Universitas Megou Pak Tulang Bawang 1 2
Lampung Jl. Lintas Timur Sumatera Tiuh Tohou Menggala – Tulang Bawang E-mail : umptb.darsin@gmail.com, ardyardy68@yahoo.co.id ,

## ABSTRAK
Universitas Megou Pak Tulang Bawang (UMPTB) merupakan perguruan tinggi swasta yang telah berdiri sejak  tahun  2006.  Dengan  lokasi  di  salah  satu  Kabupaten  di  Provinsi  Lampung  tepatnya  di  Kabupaten Tulang Bawang. Proses seleksi calon dosen di Universitas Megou Pak Tulang Bawang masih dilakukan secara  manual.  Diperlukan  system  pendukung  keputusan  (SPK)  guna  meningkatkan  efektivitas pengambilan  keputusan  serta  mengurangi  subyektivitas  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Salah satunya  adalah  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ).  Adapun  kriteria  yang  digunakan  untuk proses  seleksi  dosen  tetap  dan  dosen  tidak  tetap adalah  IPK,  Nilai  TPA  (Tes  Potensi  Akademik),  Nilai TOEFL  ( Test  Of  English  as  a  Foreign  Language ),  Microteaching,  dan  Wawancara.  Metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process )  sering  digunakan  karena  metode  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan  masalah  multi  factor  atau  multi  kriteria  yang  kompleks  menja  disuatu  hirarki.  Dengan menggunakan metode AHP perekrutan dosen menjadi lebih efektif, selektif, dan terintegrasi dalam upaya mencari dosen tetap dan tidak tetap yang berkualitas di Universitas Megou Pak Tulang Bawang.
Kata Kunci :   Sistem Pendukung Keputusan, Dosen Tetap, Dosen Tidak Tetap, Universitas Megou Pak Tulang   Bawang, Analytical Hierarchy Process

## ABSTRACT
The  Megow  Pak  Tulang  Bawang  University  is  a  private  tertiary  institution  which  was  established  in 2006. With a location in one of the districts in Lampung Province pprecisely in Tulang Bawang Regency. The  selection  process  for  the  megou  Pak  Tulang  Bawang  University  is  still  done  manually.  is  reguired decision support system in order to increase the effectiveness of decision making and reduce subjectivity in  the  decision  making  process.  One  of  them  is  the  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  method.  The criteria used for the selection process of permanent lecturers and non-permanent lecturers are GPA, TPA (Academic  Potential  Test),  TOEFL  (Test  of  English  as  a  Foreign  Language),  Microteaching,  and Interview. The AHP  (Analytical Hierarchy Process) method  is often used because this decision  support method  will  elaborate  multi-factor  or  complex  multi-criteria  problems  into  a  hierarchy.  By  using  AHP method,  lecturer  recruitment  becomes  more  effective,  selective,  and  integrated  in  the  effort  to  find qualified and permanent lecturers at Megou Pak Tulang Bawang University.
Keyword : Decision Support System, Permanent  Lecturer, Non Permanent Lecturer, Megou Pak Tulang Bawang University, Analytical Hierarchy Process
1. PENDAHULUAN Universitas Megou Pak Tulang Bawang merupakan  satu-satunya  Universitas  di  wilayah Menggala,  Tulang  Bawang  yang  didirikan berdasarkan    Surat    Keputusan    Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia No252/D/O/2006  tertanggal  30  Oktober  2006, tentang  alih  Pelatihan  Profesional  (PPKP)  di Yogyakarta  menjadi  Universitas  Megou  Pak Tulang Bawang
di
Menggala
yang diselenggarakan  oleh  Yayasan    Megou    Pak Tulang Bawang.
Proses  seleksi  calon  dosen  di  Universitas  Megou Pak  Tulang  Bawang  masih  dilakukan  secara manual, semua data dan file tidak didokumentasikan  dengan  baik,  proses  penilaian masih menggunakan aplikasi Microsoft Excel. Hal ini  dinilai  kurang  baik  karena  tingkat  kesalahan sangat  tinggi  maka  akan  berdampak  pada  analisis data tidak valid.
Diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK) guna meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan  serta  mengurangi  subyektivitas  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Ada  berbagai macam  metode  yang  dapat  digunakan  untuk menunjang  suatu  keputusan,  salah  satunya  adalah metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ). Metode  ini  sering  digunakan  karena  metode pendukung  keputusan  ini  akan  menguraikan masalah  multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Dengan  hirarki, suatu  masalah  yang  kompleks  dapat  diuraikan  ke dalam  kelompok-kelompoknya  yang  kemudian diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  untuk proses seleksi adalah IPK, Nilai TPA (Tes Potensi Akademik),  Nilai  TOEFL  ( Test  Of  English  as  a
Foreign Language ), Microteaching,
dan
Wawancara.
1.1 PERUMUSAN MASALAH
Perumusan  masalah dari penelitian tugas akhir ini adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana menyajikan informasi untuk mempermudah dalam proses penerimaan dosen tetap dan tidak tetap.
2. Bagaimana membangun sebuah sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu  pihak
Universitas Megou Pak Tulang Bawang dalam pengambilan keputusan untuk seleksi penerimaan dosen tetap dan tidak tetap. 1.2 BATASAN MASALAH
Penulis  membatasi  ruang  lingkup  masalah  yang akan dibahas sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  membahas  tentang  proses pengambilan  keputusan  untuk  menentukan penerimaan  dosen  tetap  dan  tidak  tetap  di Universitas Megou Pak Tulang Bawang ;
2. Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP untuk mendukung keputusan.
1.3 TUJUAN PENELITIAN Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun  sistem penunjang  keputusan        perekrutan  dosen  yang lebih efektif, selektif, dan terintegrasi dalam upaya mencari  dosen  tetap  dan  tidak  tetap  yang berkualitas.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Tahapan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Langkah-langkah  dalam  metode  AHP  adalah sebagai berikut  :
 Mendefiniskan Masalah
Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hirarki  dari permasalahan  yang  dihadapi.  Penyusunan  hirarki yaitu  menetapkan  tujuan  yang  merupakan  sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.  Menetapkan Prioritas Elemen
Berikut ini adalah langkah-langkah dalam menetapkan prioritas elemen :
1. Membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. 2. 3. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan  bilangan  untuk  mempresentasikan kepentingan  relatif  dari  suatu  elemen  terhadap elemen lainnya.
4.
 Sintesis
Prioritas  secara  keseluruhan  diperoleh  dengan melakukan sintesis pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan.
Dalam  langkah  ini,  hal-hal  yang  dilakukan adalah :
1. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
2. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang    bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
3. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
 Mengukur Konsistensi
Tingkat  konsistensi  penting  untuk  diperhatikan dalam  pembuatan  keputusan.  Dalam  tahap  ini matriks  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  bobot prioritas dengan
matriks perbandingan
berpasangan. Hasilnya masing-masing baris dijumlah,  kemudian  hasilnya  dibagi  dengan masing-masing  nilai  prioritas  kriteria  sebanyak λ 1, λ 2, λ 3……, λ n.  Menghitung Lambda Max dengan rumus : λmax = Σλ
n
 Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI = λmax-n n-1
Keterangan : n = banyaknya elemen.
 Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus:
CR =  CI
IR
Keterangan :
CR = Consistency Rasio , CI = Consistency Index , dan
IR = Index Random Consistency
 Memeriksa Consistency Hirarki.
nilai  lebih  dari  100%,  maka  penilaian  data judgement harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio konsistensi  (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar Index  Random  Consistency dapat  dilihat pada tabel berikut.
Tabel 2.1 Index Random Consistency

## 3. Metode Penelitian

## 3.1 Analisis Permasalahan
Berikut  adalah  kriteria  yang  digunakan  untuk perekrutan  dosen  tetap  dan  tidak  tetap  di Univeritas Megou Pak Tulang Bawang:
1. IPK
2. TOEFL
3. Microteaching
4. TPA (Tes Potensi Akademik)
5. Wawancara
6. Pengalaman
Menghitung  nilai  bobot  kriteria  dengan  cara membuat  matriks  perbandingan  berpasangan. Tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan antara kriteria yang satu dengan kriteria lainnya.
Tabel 3.1 Membuat Matriks Perbandingan
Berpasangan Dosen Tetap
Tabel 3.2 Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Dosen Tidak Tetap
Melakukan  sintesis  pertimbangan  terhadap perbandingan  berpasangan.  Dalam  langkah  ini, hal-hal yang dilakukan adalah :
Tabel 3.3 Membuat Sintesis Pertimbangan Dosen Tetap
Tabel 3.4 Membuat Sintesis Pertimbangan Dosen Tidak Tetap
n 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
IR 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,6
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman IPK 1,00 2,00 3,00 3,00 4,00 4,00 Toefl 0,50 1,00 2,00 3,00 3,00 4,00 Microteaching 0,33 0,50 1,00 2,00 3,00 3,00 TPA 0,33 0,33 0,50 1,00 2,00 3,00 Wawancara 0,25 0,33 0,33 0,50 1,00 2,00 Pengalaman 0,25 0,25 0,33 0,33 0,50 1,00 Total 2,67 4,42 7,17 9,83 13,50 17,00
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman IPK 1,00 2,00 2,00 3,00 4,00 4,00 Toefl 0,50 1,00 2,00 2,00 3,00 4,00 Microteaching 0,50 0,50 1,00 2,00 2,00 3,00 TPA 0,33 0,50 0,50 1,00 2,00 2,00 Wawancara 0,25 0,33 0,50 0,50 1,00 2,00 Pengalaman 0,25 0,25 0,33 0,50 0,50 1,00 Total 2,83 4,58 6,33 9,00 12,50 16,00
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman Jumlah PV IPK 0,38 0,45 0,42 0,31 0,30 0,24 2,08 0,35 Toefl 0,19 0,23 0,28 0,31 0,22 0,24 1,46 0,24 Microteaching 0,13 0,11 0,14 0,20 0,22 0,18 0,98 0,16 TPA 0,13 0,08 0,07 0,10 0,15 0,18 0,70 0,12 Wawancara 0,09 0,08 0,05 0,05 0,07 0,12 0,46 0,08 Pengalaman 0,09 0,06 0,05 0,03 0,04 0,06 0,33 0,05 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 6,00 1,00
Melakukan  perhitungan  tiap  baris  dengan menggunakan  matriks.  Dalam  tahap  ini  matriks dibuat  dengan  mengalikan  nilai  bobot  prioritas pada  Tabel  3.2  dengan  matriks  perbandingan berpasangan Tabel 3.1. Hasilnya masing-masing baris dijumlah, kemudian hasilnya dibagi dengan masing-masing  nilai  prioritas  kriteria  sebanyak λ 1, λ 2, λ 3……, λ n.
Tabel 3.5 Perhitungan Matriks Dosen Tetap
Tabel 3.6 Perhitungan Matriks Dosen Tidak
Tetap
Menghitung Lambda Max dengan rumus  :
Menghitung Consistensy Indeks (CI) dengan rumus :
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
Setelah menghitung nilai bobot kriteria, selanjutnya  menentukan  Prioritas  Sub  Kriteria. Perhitungan  subkriteria  dilakukan  terhadap  sub- sub dari semua kriteria yaitu  terdapat 4  kriteria yang berarti akan ada 4 perhitungan prioritas.

##  Menghitung Prioritas Subkriteria dari IPK
Tabel 3.7 Perhitungan Matriks Subkriteria dari IPK
Lambda Max dengan rumus  :
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman JUMLAH PV
IPK 0,35 0,44 0,32 0,33 0,32 0,25 2,01 0,33 Toefl 0,18 0,22 0,32 0,22 0,24 0,25 1,42 0,24 Microteaching 0,18 0,11 0,16 0,22 0,16 0,19 1,01 0,17 TPA 0,12 0,11 0,08 0,11 0,16 0,13 0,70 0,12 Wawancara 0,09 0,07 0,08 0,06 0,08 0,13 0,50 0,08 Pengalaman 0,09 0,05 0,05 0,06 0,04 0,06 0,35 0,06 Total 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 6,00 1,00
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman PV Hasil
perkalian matriks pembagian (λ) IPK 1,00 2,00 3,00 3,00 4,00 4,00 0,35 2,19 6,32 Toefl 0,50 1,00 2,00 3,00 3,00 4,00 0,24 1,54 6,34 Microteaching 0,33 0,50 1,00 2,00 3,00 3,00 0,16 1,02 6,28 TPA 0,33 0,33 0,50 1,00 2,00 3,00 0,12 0,71 6,12 Wawancara 0,25 0,33 0,33 0,50 1,00 2,00 0,08 0,47 6,09 Pengalaman 0,25 0,25 0,33 0,33 0,50 1,00 0,05 0,33 6,12 Total 2,67 4,42 7,17 9,83 13,50 17,00 37,27
IPK Toefl Microteaching TPA Wawancara Pengalaman PV Hasil Kali Matriks Pembagian
IPK 1,00 2,00 2,00 3,00 4,00 4,00 0,33 2,07 6,17 Toefl 0,50 1,00 2,00 2,00 3,00 4,00 0,24 1,46 6,17 Microteaching 0,50 0,50 1,00 2,00 2,00 3,00 0,17 1,03 6,11 TPA 0,33 0,50 0,50 1,00 2,00 2,00 0,12 0,72 6,12 Wawancara 0,25 0,33 0,50 0,50 1,00 2,00 0,08 0,51 6,08 Pengalaman 0,25 0,25 0,33 0,50 0,50 1,00 0,06 0,36 6,08 Total 2,83 4,58 6,33 9,00 12,50 16,00 1,00 6,14 36,74
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
 Menghitung Prioritas Subkriteria dari
TOEFL Tabel 3.8 Perhitungan Matriks Subkriteria dari TOEFL
Menghitung Lambda Max dengan rumus  :
λmax = Σλ
n = 16,06
6
= 4,01
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI =  λmax-n n-1
=   4,01 – 6 6-1
=  0,00
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
CR =  CI IR = 0,00 1,24 = 0,01  Menghitung Prioritas Subkriteria dari Microteaching Tabel 3.9 Perhitungan Matriks Subkriteria dari Microteaching
Menghitung Lambda Max dengan rumus  : λmax = Σλ n
= 12,20
6 = 4,07
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI =  λmax-n
n-1 =   4,07 – 6 6-1 =  0,02 Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
CR =  CI
IR = 0,02
1,24
= 0,02
Toefl PV A B C D A 1,00 2,00 3,00 5,00 0,48 1,94 4,02 B 0,50 1,00 2,00 3,00 0,27 1,09 4,02 C 0,33 0,50 1,00 2,00 0,16 0,63 4,00 D 0,20 0,33 0,50 1,00 0,09 0,35 4,01
TOTAL 2,03 3,83 6,50 11,00 1,00
4,02 16,06 Hasil Kali Matriks Pembagian
Microteaching PV HASIL PERKALIAN MATRIKS PEMBAGIAN (λ) A B C D A 1,00 2,00 2,00 5,00 0,45 1,85 4,07 B 0,50 1,00 2,00 2,00 0,26 1,06 4,07 C 0,50 0,50 1,00 2,00 0,18 0,74 4,06 D 0,20 0,50 0,50 1,00 0,10 0,41 4,08 TOTAL 2,20 4,00 5,50 10,00 1,00 2,22 12,20
 Menghitung Prioritas Subkriteria dari TPA
Tabel 3.10 Perhitungan Matriks Subkriteria dari TPA
Lambda Max dengan rumus  :
λmax = Σλ n = 16,11
6
= 4,03
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI =  λmax-n n-1 =   4,03– 6 6-1
=  0,01
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
CR =  CI IR = 0,01 1,24 = 0,01  Menghitung Prioritas Subkriteria dari
Wawancara Tabel 3.11 Perhitungan Matriks Subkriteria dari Wawancara Lambda Max dengan rumus  : λmax = Σλ n = 16,27 6 = 4,07
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI =  λmax-n
n-1 =   4,07– 6
6-1
=  0,02
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
CR =  CI IR = 0,02 1,24 = 0,02  Menghitung Prioritas Subkriteria dari
Pengalaman Tabel 3.12 Perhitungan Matriks Subkriteria dari Pengalaman Lambda Max dengan rumus  :
λmax = Σλ n
= 16,04
6 = 4,01
Menghitung Consistensy  Indeks (CI)  dengan rumus :
CI =  λmax-n n-1 =   4,01– 6 6-1
=  0,00
TPA
A B C D PV HASIL PERKALIAN MATRIKS PEMBAGIAN (λ) A 1,00 2,00 4,00 5,00 0,50 2,02 4,05
B 0,50 1,00 2,00 4,00 0,28 1,13 4,03
C 0,25 0,50 1,00 2,00 0,14 0,57 4,03 D 0,20 0,25 0,50 1,00 0,08 0,32 4,01 TOTAL 1,95 3,75 7,50 12,00 1,00 4,04 16,11
Wawancara
A B C D PV HASIL PERKALIAN MATRIKS PEMBAGIAN (λ) A 1,00 2,00 5,00 5,00 0,51 2,10 4,11 B 0,50 1,00 2,00 5,00 0,29 1,17 4,05 C 0,20 0,50 1,00 2,00 0,13 0,52 4,08 D 0,20 0,20 0,50 1,00 0,07 0,30 4,03 TOTAL 1,90 3,70 8,50 13,00 1,00 4,08 16,27
Pengalaman
A B C D PV HASIL PERKALIAN MATRIKS PEMBAGIAN (λ) A 1,00 2,00 4,00 6,00 0,51 2,06 4,02 B 0,50 1,00 2,00 4,00 0,28 1,10 4,01 C 0,25 0,50 1,00 2,00 0,14 0,55 4,01 D 0,17 0,25 0,50 1,00 0,07 0,30 4,00 TOTAL 1,92 3,75 7,50 13,00 1,00 4,01 16,04
Menghitung Concistency  Rasio (CR)  dengan rumus :
CR =  CI IR = 0,00 1,24 = 0,00
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Alat dan bahan penelitian
Perangkat lunak yang digunakan dalam penelitian ini adalah : 1. Database MySql sebagai penyimpanan data.
2.  Borland  Delphi  7.0 yang  digunakan  sebagai
editor dan merancang desain tampilan Aplikasi.

## Diagram alir data
Calon Dosen Rektor SPK PEREKRUTAN DOSEN TETAP DAN TIDAK TETAP Berkas Lamaran Laporan Dosen diterima/tidak Lap.Penerimaan dosen tetap / tidak tetap
Gambar 4.1. Diagram Konteks Sistem SPK

## 4.2 Pembahasan Program

## 1. Tampilan Input Login
Ketika  pertama  kali  program  aplikasi  ini dijalankan,  akan  tampil  sebuah form menu login . Form ini  digunakan  untuk  melakukan login bagi pengguna.  Untuk  bisa  menggunakan  Program aplikasi ini.
Gambar 4.2 Tampilan Menu Login
2. Tampilan Halaman Menu Utama Saat  pertama  kali  dibuka,  akan  tampil  halaman utama    dengan  halaman  yang  terdapat  disebelah kiri  atas.  Tampilan  form  menu  utama  pada Gambar dibawah ini.
Gambar 4.3 Tampilan Halaman Menu Utama

## 3. Tampilan Form Input Data Kriteria
Ketika  user  memilih  form  input  data  Kriteria maka akan menampilkan    informasi data Kriteria yang  akan  digunakan  untuk  menentukan  dosen tetap  dan  tidak  tetap.  Tampilan  form  input  data Pegawai terdapat pada gambar di bawah ini.
Gambar 4.4 Tampilan Form Input Data Kriteria
4. Tampilan Form Data Berkas Lamaran
Ketika memilih menu Form Data Berkas Lamaran maka  halaman  ini  mengimputkan  seluruh  biodata pelamar yang sesuai dengan ketentuan instansi.
Gambar  4.5  Tampilan  Form  Input  Data  Berkas Lamaran
5.  Tampilan  Proses  Seleksi  Penerimaan  Calon Dosen
Ketika  memilih  menu  Proses  Seleksi  Penerimaan Calon  Dosen  maka  halaman  ini  mengimputkan seluruh proses seleksi penerimaan dosen.
Gambar 4.6 Tampilan Proses Seleksi Penerimaan Dosen 6.  Tampilan  Laporan  Hasil  Seleksi  Penerimaan Dosen Halaman ini adalah  hasil  keputusan  dari perhitungan yang telah dilakukan dalam melakukan  seleksi  penerimaan  dosen  dengan menggunakan metode AHP.
Gambar 4.7 Tampilan Hasil Seleksi Penerimaan Dosen
5. Kesimpulan dan Sarasn
1. KESIMPULAN Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Program Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan  Dosen  Tetap  dan  Tidak  Tetap dengan  Menggunakan  Metode  AHP  ini memiliki keamanan data berupa  Administrator . 2. Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan Dosen  Tetap  dan  Tidak  Tetap  dengan Menggunakan  Metode  AHP  telah  dilakukan secara terkomputerisasi dengan program Aplikasi yang menerapkan metode AHP.
3. Penilaian  dengan  metode  AHP  tidak  dapat  di terapkan apabila hanya memiliki satu kandidat saja  karena  metode  AHP  memberikan  hasil perengkingan  dari  seluruh  kandidat-kandidat yang ada.
4. Sistem  ini  dapat  mempermudah  Universitas Megow Pak Tulang Bawang dalam menentukan dosen tetap dan tidak tetap secara Objektif. 5. Hasil akhir dari suatu sistem ini hanya sebagai acuan  dalam  menentukan  kandidat  yang  ada namun keputusan terbesar tetap berdasar  pada
Pimpinan.

## 2 SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dibuat  oleh penulis  ini,  baik  dalam  perancangan  maupun implementasi  masih  banyak  kekurangan  dan kelemahannya, oleh karena itu disarankan :
1. Perlunya pengembangan dalam penggunaan  suatu  metode  agar  proses perhitungan  dapat  lebih  rinci  dan  hasil perengkingan  lebih  mendapatkan  hasil yang maksimal.
2. Untuk meningkatkan  efeksifitas  dan
efisiensi kerja perlu pertimbangan pergantian  sistem  yang  ada  pada  saat  ini menjadi sistem yang terkomputerisasi agar pengambilan  keputusan  perekrutan  dosen tetap dan tidak tetap dapat lebih efektif. 3. Penyimpanan  data  yang  digunakan  oleh aplikasi  ini  dapat  dikembangkan  lagi dengan  menggunakan  database  yang keamanannya lebih terjaga. DAFTAR PUSTAKA
[1] Ahmad Bustami, 1999, “Cara Mudah Belajar
Internet,
Homesite, dan HTML” ,
Penerbit  Dinastindo- Jakarta.
[2]  Depdiknas.  2009. Pengertian  Dosen  Definisi Ciri  Menurut  Para  Ahli. Hidayati. Nurtriana,    2016,    Analisa  Penerimaan Dosen  Baru  dengan            Menggunakan SAW  ( Simple  Additive  Weighting ),    Vol. 14   No.  1/Juli 2016.
[3]  I  Dewa  Made  Adi  Baskara  dan  Anak  Agung Gede  Bagus  Ariana,  2014,  “Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Dosen Tetap Yayasan Dengan Metode FUZZY -AHP”, Denpasar:  Jurnal  Ilmiah  Nero  Vol.1, No.3. Hlm 1-9.
[4]  Ikmah,  2016,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi Penerimaan Dosen Menggunakan
Metode TOPSIS” , Yogyakarta  :  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia.
[5]  Kusrini,    2016  ” Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan “,
M.  Farid  Azis,    2001 “Belajar  Sendiri Pemrograman  PHP  4”, Penerbit  PT Elex Media Komputindo-Jakarta.
[6]  Peraturan  PemerintahNo.37  Tahun  2009 Tentang  Dosen.  Ristekdikti.    go.    id. Jakarta
[7]  Raharjo.    Dwi,    2015,    “Sistem  Penunjang Keputusan  Penerimaan  Dosen  dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process ”,
Vol.5 No.1/Maret 2015.
[8]  Saaty.    T,    2000, Fundamentals  of  Decision Making  and  Priority  Theory  With  the Analytical  Hierarchy  Process ,  RWS
Publications,  New York.
[9]  Saaty.  T,  2012, Models, Methods, Concepts
& Applications of the Analytic Hierarchy Process ,    Springer  Science  &  Business Media,  London.
[10] Surya. Desayu,  Kompetensi Dosen Terhadap Standarisasi Layanan Kepada Mahasiswa, Vol.6, No.2.
[11]  Syaifullah,      2010, Pengenalan  Metode AHP, PT.Gramedia,  Jakarta.