## APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE AHP UNTUK PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI DI SMAN KEBAKKRAMAT
Dimas Aryo Anggoro 1) , Wiwit Supriyanti 2)
1) S1 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Surakarta
2) D3 Manajemen Informatika, Politeknik Indonusa Surakarta
1) Email: dimas.a.anggoro@ums.ac.id
2) Email: wiwitsupriyanti@poltekindonusa.ac.id

## INFO ARTIKEL
ABSTRAK Riwayat Artikel : Diterima : 7 September 2019 Disetujui : 21 September 2019 Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  program  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  siswa  yang berprestasi  di  SMAN  Kebakkramat  menggunakan  IDE  Lazarus dengan  database  MySQL.  Beberapa  kriteria  yang  digunakan sebagai  dasar  penyeleksian  siswa  yang  berprestasi  diantaranya: nilai akademik, nilai sikap, nilai ketrampilan, serta nilai aktivitas masing-masing  siswa.  Dalam  pengambilan  keputusan  untuk kasus di atas, metode penyelesaian masalah untuk banyak kriteria yang  digunakan  adalah  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  matriks  hasil  yang menentukan  prioritas  dari  tiap  kriteria  penilaian  yang diimplementasikan  pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  kriteria  nilai  akademik memiliki  bobot  yang  tertinggi,  yaitu  40%.  Kemudian,  kriteria nilai sikap dan nilai ketrampilan masing-masing memiliki bobot 35%  dan  15%.  Nilai  aktivitas  adalah  kriteria  dengan  bobot terendah, yaitu 10% dari total bobot. Hasil dari penelitian dapat dijadikan  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  dalam  memilih siswa  yang  berprestasi  di  SMAN  Kebakkramat  secara  cepat, akurat,  dan  tidak  terdapat  subjektivitas  dari  pihak  yang berwenang.
Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process , Lazarus, MySQL, Sistem Pendukung Keputusan, Siswa Berprestasi.

## ARTICLE INFO

## ABSTRACT
Article History : Received : September 7, 2019 Accepted : September 21, 2019 This  study  aims  to  build  a  decision  support  system  application program  to  select  students  who  excel  at  Kebakkramat  High School using IDE Lazarus with a MySQL database. Some criteria used  as  a  basis  for  selecting  students  who  excel  include: academic values, attitude values, skills  values, and the value of each student's activities. In making decisions for the above case, the problem solving method for many of the criteria used is the Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  This  study  produces  a result  matrix  that  determines  the  priority  of  each  criterion implemented  in  the  decision  support  system  application.  The results showed that the academic score criterion has the highest weight which accounts for 40%. Then, the attitude score criterion and the skills score – each of those – possesses a weight of 35% and 15%, respectively. The activity score is the criterion with the lowest weight which is 10% of the total weight.
The results of the study can be used as a basis for decision making in  choosing  outstanding  students  at  Kebakkramat  High  School quickly, accurately, and no subjectivity from the authorities.
Keywords:
Analytical Hierarchy Process , Decision Support Systems , Lazarus, MySQL, Outstanding Students .

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  penelitian  yang  dipaparkan  oleh Saat  (2015)  pendidik,  peserta  didik,  tujuan pendidikan,  alat  pendidikan,  dan  lingkungan pendidikan  termasuk  dalam  komponen  pokok sistem pendidikan. Salah satu komponen pokok tersebut i.e. peserta didik (siswa) – secara umum terdiri  dari  tiga  kategori  e.g.  siswa  berprestasi tinggi, sedang, dan rendah (Adesoji, et. al., 2015). Siswa  berprestasi  sangattlah  penting  untuk diarahkan  dan  dibimbing  untuk  mendapatkan pembinaan terkait dengan perkembangn potensi pribadi tiap siswa – sehingga terciptalah siswa- siswa yang unggul dan berkualitas (Arini, 2012). Oleh  sebab  itu,  untuk  mendapatkan  siswa berprestasi, diadakanlah ujian, ulangan, ekstrakurikuler,  lomba-lomba  dan  kemampuan berorganisasi  sebagai  tolak  ukur  kemampuan siswa  tersebut.  Berdasarkan  Schulz  (2018), beberapa  siswa  kurang  memiliki  kemauan  dan kemampuan  untuk  mengembangkan  potensi dirinya,  baik  dalam  bidang hardskill maupun softskill .
Siswa  dituntut  agar  menguasai  bidang akademik  maupun  non-akademik  agar  siswa mempunyai hardskill dan softskill yang  dapat digunakan sebagai bekal di era persaingan bebas (Schulz,  2018).  Sebab  itu,  perlu  adanya identifikasi siswa yang dapat melakukan kedua skill tersebut.  Kemudian,  setelah  siswa  yang memiliki  kedua skill tersebut  teridentifikasi, diberikan  pengarahan  sebagai  siswa  yang berprestasi,  yakni  dengan  cara  melakukan pemilihan siswa berprestasi antar kelas. Adapun sistem ini akan diimplementasikan pada jenjang SMA  yang  merupakan  jenjang  yang  paling sesuai  untuk  dalam  penilaian hardskill dan softskill . Hal ini beralasan bahwa setelah siswa menduduki jenjang SMA, beberapa siswa akan memasuki  dunia  pekerjaan  atau  perkuliahan  – dimana kedua skill tersebut akan menjadi faktor yang sangat penting (Rasid et al, 2018).
Wakil Kepala Sekolah SMAN Kebakkramat pada  saat  wawancara  mengungkapkan  bahwa sistem pengolahan data untuk menentukan siswa berprestasi  yang  ada  di  SMAN  Kebakkramat masih  manual,  sehingga  sering  menghadapi masalah-masalah  khususnya  yang  berkaitan dengan pengambilan keputusan untuk menentukan siswa berprestasi. Sistem pengambilan  keputusan  yang  ada  di  SMAN Kebakkramat saat ini hanya berfokus pada aspek
nilai akademik, tetapi tidak memperhatikan dari aspek  lain.  Hal  ini  mengakibatkan  bahwa pemilihan  siswa  berprestasi  berjalan  kurang maksimal.
Sianturi  et  al.,  (2018)  pada  penelitiannya menyebutkan  bahwa  metode Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making ( FMADM )  dapat diimplementasikan  untuk  menentukan  lokasi terbaik  untuk  promosi  sebuah  sekolah  tinggi. Metode yang diterapkan pada penelitian tersebut adalah  metode  ORESTE.  Selain  itu,  terdapat penelitian  lain  terkait  dengan FMADM yang dilakukan  oleh  Sulistyani  et  al.,  (2017)  dengan menggunakan  metode  AHP,  didapatkan  bahwa AHP  adalah  suatu  metode  alternative  untuk pemilihan  supplier  bahan  baku  apel  di perusahaan.
Berdasarkan  kekurangan  dari  sistem  diatas, pembenahan  terhadap  sistem  yang  perlu dilakukan untuk mendapatkan hasil yang tepat. Hal  tersebut  membuat  peneliti  tertarik melakukan  pengkajian  mengenai  “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi  di  SMAN  Kebakkramat”.  Metode Analytical  Hierarchy  Process ( AHP )  dipilih guna  membangun  sebuah  program  yang  dapat membantu  menyelesaikan  masalah  untuk menentukan  siswa  berprestasi  sesuai  kriteria yang ditetapkan.

## 2. METODE

## 2.1. Perancangan Sistem
Berdasarkan  penjelasan  dari  Pressman (2002), Software  Development  Life  Cycl e ( SDLC )  merupakan  model  pengembangan terstruktur  yang  digunakan  untuk  perancangan dan pembangunan aplikasi di SMAN Kebakkramat dalam penilaian siswa berprestasi. Model  pengembangan SDLC memiliki  tiga bagian  pokok  yaitu  analisis,  desain,  dan implementasi  yang  berperan  menggambarkan setiap tahapan dan langkah-langkah secara garis besar – dijelaskan lebih rinci di bawah ini.
a. Analisis
Analisis sistem yang sedang berjalan dalam menentukan  siswa  berprestasi  di  SMAN Kebakkramat adalah sebagai berikut:
1) Nilai akademik siswa Maksud  dari  nilai  akademik  siswa  adalah nilai  yang  didapat  siswa  dari  nilai  raport (rangking  kelas  yang  mencakup  10  besar)  dan nilai ulangan harian.
2) Attitude siswa
Maksud  dari attitude siswa  adalah  sikap atau tingkah laku siswa terhadap guru, karyawan sekolah, orang tua dan teman-temannya.
3) Keaktifan siswa
Maksud  dari  keaktifan  siswa  adalah  sikap siswa  dalam  mengikuti  lomba-lomba  sekolah, keaktifan dalam kepengurusan organisasi misalnya  OSIS,  Pramuka,  dan  keaktifan  dalam organisasi masyarakat.
4) Ketrampilan siswa
Ketrampilan  siswa  yang  dimaksud  adalah ketrampilan  yang  dimiliki  siswa  misalnya ketrampilan  dalam  ekstrakurikuler  membuat buat kerajinan tangan misalnya figura, anyaman bambu,  ketrampilan  memainkan  suatu  alat musik dan lain sebagainya.
Setelah  keempat  kriteria  tersebut  terpenuhi proses  untuk  pemilihan  siswa  berprestasi  yaitu dengan cara :
1) Siswa menyerahkan data ke wali kelas yaitu data  (a)  Data  diri  siswa,  (b)  Data  hasil prestasi  siswa  (peringkat  kelas,  piagam prestasi dan hasil prestasi lainnya), (c) Data organisasi  sekolah  apakah  siswa  tersebut mengikuti  organisasi  OSIS,  Pramuka  atau organisasi lainnya.
2) Setelah  semua  data  terkumpul  wali  kelas memproses data tersebut. (a)
Mengumpulkan  data  siswa  yang  telah diterima.  (b)  Merekap  data  tersebut.  (c) Membandingkan  nilai-nilai  harian,  nilai ulangan  harian  dan  nilai  raport  siswa tersebut.  (d)  Menyimpulkan  hasil  rekapan- rekapan  data  siswa  tersebut.  Hasil  data siswa  yang  telah  disimpulkan  tersebut, hasilnya  adalah  wali  kelas  mendapat  nilai akademik.
3) Setelah  data  siswa  tersebut  di  proses  oleh wali  kelas,  data  siswa  tersebut  dibuat rangkap  3.  (a)  Diserahkan  kepada  BK (Bimbingan  Konseling).  (b)  Diserahkan kepada Kesiswaan. (c) Diarsipkan.
4) Data  siswa  yang  diserahkan  kepada Bimbingan  Konseling  (BK)  kemudian diproses  kembali  dengan  cara  sebagai berikut.  (a)  Melihat  tingkah  laku  siswa, attitude  siswa,  kedisiplinan  siswa  dan absensi siswa. (b) Keaktifan siswa disekolah misalnya  ikut  dalam  organisasi  sekolah (OSIS), kegiatan pramuka dan lomba-lomba sekolah.  (c)  Dari  hasil  proses  tersebut  BK
mendapat  nilai  kedisiplinan  dan  nilai aktivitas.
5) Data  yang  diterima  oleh  bagian  kesiswaan diproses ulang dengan cara sebagai berikut. (a)  Melihat  presensi  siswa  tersebut.  (b) Melihat  kedisiplinan  siswa.  (c)  Tingkah laku  atau attitude siswa.  (d)  Dari  hasil pemrosesan  tersebut  bagian  kesiswaan mendapat nilai sikap.
6) Setelah  mendapat  nilai  akademik,  nilai kedisiplinan,  nilai  aktivitas  dan  nilai  sikap kemudian oleh bagian kesiswaan di analisis dengan  proses  manual  (pembandingan siswa  satu  dengan  yang  lainnya)  untuk meningkatkan  keakuratan  hasil  ketentuan nilai  kriteria  siswa  tersebut.  Apabila terdapat nilai atau hasil rata-rata siswa yang sama,  maka  nilai  yang  dianggap  sama tersebut  diuji  lagi  dengan  cara  melihat presensi  siswa  tersebut,  kedisiplinan  siswa tersebut dan attitude siswa tersebut.
7) Dari  hasil  analisa  nilai  akademik,  nilai kedisiplinan, nilai aktivitas, dan nilai sikap didapat hasil nilai kriteria sistem pendukung keputusan yang dianalisa sebelumnya, yaitu (a)  Baik  (sangat  berprestasi).  (b)  Cukup (cukup  berprestasi),  (c)  Kurang  (kurang berprestasi).
8) Kemudian  hasil  yang  sudah  jadi  tersebut diserahkan  kepada  kepala  sekolah  untuk diperiksa dan di tandatangani.
9) Terakhir  siswa  tersebut  dapat  mengetahui hasil  –  apakah  siswa  tersebut  sangat berprestasi,  cukup  berprestasi,  ataupun kurang  berprestasi  dan  mendapat  beasiswa yang  sudah  ditentukan  oleh  sekolah.  Hasil tersebut diberitahukan oleh bagian kesiswaan.
Berdasarkan  uraian  proses  bisnis  di  atas, peneliti  menemukan  beberapa  kelemahan  dari sistem  lama  yang  masih  berjalan  di  sekolah tersebut  yaitu  (1)  Hasil  penilaian  sangat mungkin  untuk  dimanipulasi.  (2)  Pengolahan data  yang  tidak  efektif  dan  efisien  (3) Membutuhkan  proses  perhitungan  yang  lama. (4) Hasil yang didapat belum tentu akurat.
Adapun  kelemahan  tersebut  diharapkan dapat  diatasi  dengan  implementasi  sistem  baru yang  memiliki  beberapa  kelebihan,  antara  lain: (1)  Cara  input  data  mudah.  (2)  Tidak membutuhkan waktu yang lama untuk
menentukan  siswa  yang  berprestasi.  (3)  Data yang  dihasilkan  akurat.  (4)  Dapat  menentukan siswa berprestasi untuk semua kelas.
b. Desain Sistem
Perancangan UML untuk membuat aplikasi sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  siswa berprestasi adalah sebagai berikut :
1) Diagram Use Case

## Gambar 1. Diagram Use Case
Dari  diagram use  case sistem,  terdapat seorang actor yang  berperan  sebagai  admin. Admin adalah seseorang yang dapat mengakses SPK  tersebut.  Admin  dapat  melakukan login sistem, melihat data siswa, mengedit data siswa, menambah  data  siswa,  dan  menghapus  data siswa.
2) Diagram Activity Sistem
Admin mengisi form login dengan memasukkan username dan password .  Apabila username dan password yang dimasukkan pada form login sama dengan username dan password yang tersimpan di database , maka login berhasil. Kemudian  halaman  admin  akan  ditampilkan. Apabila username dan password yang dimasukkan tidak sesuai, maka sistem menampilkan error .
c. Implementasi
Setelah  dihasilkan  desain  sistem,  tahapan selanjutnya adalah implementasi. Pada fase ini, digunakanlah Integrated Development Environment (IDE)  Lazarus  dan database MySQL yang dijelaskan sebagai berikut. 1) Lazarus Supriyanti  (2013)  dalam  penelitiannya mengemukakan bahwa IDE Lazarus merupakan turunan  dari  bahasa  pemrograman  pascal  yang berkemampuan  canggih  dan  dan  cakupan  yang luas. Lazarus memiliki lingkungan pemrograman IDE yang mana telah menyediakan  hal-hal  yang  diperlukan  dalam kondisi  normal  pengembangan,  serta  beberapa komponen  yang  cukup  bagus  dan  lengkap merupakan  kemampuan  secara  umum  yang dimiliki bahasa pemrograman tersebut.
2) MySQL MySQL  merupakan  salah  satu  aplikasi Open  Source untuk  pembuatan database (Nugroho,  2004).  Aplikasi  tersebut  tergolong dalam Database  Management  System ( DBMS ) (Bassil, 2012). Secara umum, kelebihan MySQL adalah bahwa DBMS tersebut tidak berbayar dan dapat  digunakan  pada  banyak  jenis  sistem operasi  dan hardware .  Selain  itu,  DBMS  ini memiliki  kecepatan  proses  yang  baik  dalam menangani database .  Kelebihan  lain  yang terdapat pada MySQL adalah mudah digunakan karena menggunakan Structured Query Language ( SQL ) yang relatif mudah, mendukung  dapat  mengerjakan  pekerjaan  berat seperti  menghubungkan  banyak client secara bersamaan dalam satu waktu, dapat diakses dari berbagai  tempat  melalui  internet,  mudah diperoleh, dan faktor keamanan yang terjamin. 2.2. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Metodologi  perancangan  model  yang digunakan  untuk  mengembangkan  SPK  pada SMAN  Kebakramat  adalah  mode l  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM) dengan metode AHP .
isi field login sistem cek ke database halaman admin sistem menampilkan error true false
1) Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)
Berdasarkan  Kusumadewi  et  al.  (2006), FMADM merupakan salah satu metode pencarian alternatif secara optimal dari beberapa alternatif dengan kriteria yang sudah ditetapkan. Pada dasarnya konsep yang diterapkan FMADM yaitu  memastikan  setiap  atribut  memiliki  nilai yang  digunakan  untuk  menyeleksi  alternatif dalam proses menentukan rangking. Nilai bobot atribut  diperoleh  dari  tiga  pendekatan  dasar, pertama  pendekatan  subjektif  yang  mana pengambilan  nilai  berdasarkan  subjektivitas pengambilan keputusan, sehingga dapat dilakukan  pendekatan  obyektif  yang  mana merupakan  kebalikan  dari  pendekatan  subjektif dengan mengabaikan subjektivitas pengambilan keputusan, nilai bobot dihitung secara matematis.
Dalam  menyelesaikan  masalah FMADM , salah  satu  metode  dari  sistem  pengambilan keputusan i.e. metode AHP dapat diimplementasikan.  Metode  ini  dikembangkan oleh Saaty (1996) guna membangun suatu model permasalahan  kuantitatif, judgement ,  situasi yang  rumit  atau  tidak  tidak  terkerangka,  data static minim.  Input  utama  dalam  metode AHP adalah  pihak  yang  dianggap expert yaitu  orang yang  berkepentingan  dalam  masalah  tersebut sehingga dapat merasakan akibat dari permasalahan  dan  mengerti  permasalahan  yang terjadi.
Prinsip dasar penyelesaian persoalan AHP sebagai berikut:
a. Dekomposisi. Menurut Rahmanita et. al. (2018)
dekomposisi perlu dilakukan setelah
permasalahan terdefinisikan. Dekomposisi membagi  suatu  persoalan  yang  utuh  menjadi unsur-unsur yang sudah tidak dapat dibagi lagi. Proses  analisis  ini  disebut  sebagai  hierarki. Adapun struktur hierarki AHP ditampilkan pada Gambar 1.
Gambar 3. Struktur Hierarki AHP b. Penilaian
Komparasi ( Comparative Judgement ). Membuat penilaian mengenai suatu tingkatan  tertentu  yang  berhubungan  dengan tingkatan diatasnya. Bentuk matriks perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparison )  memudahkan  dalam  menyajikan penilaian.
c. Penentuan Prioritas ( Synthesis of Priority ) Prioritas global diperoleh dengan melakukan sintesis  diatara  prioritas  lokal.  Prioritas  lokal didapat dari matriks Pairwise Comparasion pada tiap  tingkatan.  Pada  setiap  sintesis  memiliki prosedur  yang  berbeda. Value skala  terbaik dalam  mengekspresikan  pendapat  adalah  1 sampai  9  skala  –  nilai  dan  definisi  tiap  skala ditujukkan pada Tabel 1 (Saaty, 1996).
d. Konsistensi Logis ( Logical Consistency ) Terdapat  dua  pengertian  dari  konsistensi yaitu: pengelompokan objek yang sejenis sesuai keseragaman  dan  relevansinya,  serta  tingkat hubungan objek sesuai kriteria.

## Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Pengaruh  yang  sama  dari  dua elemen. 3 Satu  elemen  lebih  mempengaruhi penilaian dari pada elemen pasangannya. 5 Satu  elemen  memiliki  dominasi yang besar dibanding elemen pasangannya. 7 Satu  elemen  mendominasi  dan terbukti  lebih  disukai  daripada elemen pasangannya. 9 Satu elemen pada tingkat keyakinan tertinggi  mutlak  disukai  apabila dibandingkan dengan elemen lain. 2,4,6,8 Nilai berdekatan diantara dua pilihan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Memudahkan operasional aplikasi oleh user dan  meningkatkan  efisiensi  serta  efektifitas merupakan  fokus  implementasi  sistem  dari peneliti.
a. Tampilan Antarmuka Proses Penghitungan Data Pada  halaman  proses  penghitungan  data terdapat dua tab , yaitu tab Data Masukan berisi data  siswa  yang  dipilih  berdasarkan  tingkatan kelas (kelas X, XI, XII) dan tab Hasil Rangking berisi hasil perhitungan dengan metode AHP .
Gambar 4. Tampilan Antarmuka Proses Penghitungan Data (Tab Data Masukan)
Gambar 5. Tampilan Antarmuka Proses Penghitungan Data (Tab Hasil Rangking)

## b. Perhitungan Dengan Metode AHP
Berikut ini contoh kasus perhitungan untuk memilih siswa berprestasi dengan metode AHP . Kriteria yang dijadikan pertimbangan oleh pihak sekolah  adalah:  (1)  Akademik:  Baik,  Cukup, Kurang  (2)  Sikap:  Baik,  Cukup,  Kurang  (3) Ketrampilan: Baik, Cukup, Kurang (4) Aktivitas: Baik, Cukup, Kurang. Langkah-langkah perhitungan dengan metode AHP adalah  (1)  Menentukan  prioritas
kriteria dan (2) Membuat matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan
Akade mik Sikap Ketramp ilan Aktivita s Akademi k 1.00 1.00 5.00 3.00 Sikap 1.00 1.00 3.00 3.00 Ketramp ilan 0.20 0.33 1.00 3.00 Aktivitas 0.33 0.33 0.33 1.00 Jumlah 2.53 2.67 9.33 10.00
a. Membuat matriks nilai kriteria Tabel 3. Matriks Nilai Kriteria
b. Membuat matriks penjumlahan perbaris
Tabel 4. Matriks Penjumlahan Perbaris
c. Penghitungan rasio konsistensi
Tabel 5. Penghitungan Rasio Konsistensi Jumlah perbaris Prioritas Hasil Akademik 4.01 0.40 4.41 Sikap 2.78 0.35 3.13 Ketrampilan 0.69 0.15 0.85 Aktivitas 0.20 0.10 0.29 Jumlah 8.68
Berdasarkan Tabel 5, didapatkan perolehan nilai dari perhitungan rasio konsistensi yaitu (a) Jumlah (penjumlahan dari nilai-nilai hasil): 8.68, (b) N (jumlah kriteria): 4, (c) λmaks (jumlah / n): 2.17, (d) CI ((λmaks – n) / n): – 0.61, dan (e) CR (CI / IR): – 0.68.
Akad emik Sik ap Ket ram pilan Akti vitas Ju mla h Prior itas Akade mik 0.39 0.3 8 0.54 0.30 1.61 0.40 Sikap 0.39 0.3 8 0.32 0.30 1.39 0.35 Ketra mpilan 0.08 0.1 3 0.11 0.30 0.61 0.15 Aktivit as 0.13 0.1 3 0.04 0.10 0.39 0.10
Akad emik Sikap Ketra mpilan Aktiv itas Jum lah Akade mik 0.40 0.40 2.01 1.20 4.01 Sikap 0.35 0.35 1.04 1.04 2.78 Ketra mpilan 0.03 0.05 0.15 0.46 0.69 Aktivit as 0.03 0.03 0.03 0.10 0.20
Suatu  rasio  konsistensi  dikatakan  diterima apabila CR < 0.1.
1. Menentukan prioritas subkriteria
Pada  penelitian  ini  terdapat  4  kriteria  yang akan  dilakukan  perhitungan  sub-sub  kriteria tersebut,  dimana  menghasilkan  4  prioritas subkriteria.  Tahapan  perhitungan  digunakan untuk  perhitungan  subkriteria  namun  perlu ditambahkan kolom prioritas subkriteria.

## a. Menghitung prioritas subkriteria akademik
Tabel 6. Nilai Prioritas Subkriteria Akademik Baik Cuk up Kur ang Jum lah Prio ritas Prio ritas Sub krite ria Baik 0.65 0.69 0.56 1.90 0.63 1.00 Cuk up 0.22 0.23 0.33 0.78 0.26 0.41 Kur ang 0.13 0.08 0.11 0.32 0.11 0.17
b. Menghitung prioritas subkriteria sikap Tabel 7. Nilai Prioritas Subkriteria Sikap
Baik Cuk up Kur ang Jum lah Prio ritas Prio ritas Sub krite ria Baik 0.67 0.69 0.67 2.03 0.68 1.00 Cuk up 0.22 0.23 0.22 0.68 0.23 0.34 Kur ang 0.11 0.12 0.11 0.34 0.11 0.16 c. Menghitung prioritas subkriteria ketrampilan Tabel 8. Nilai Prioritas Subkriteria
Ketrampilan
d. Menghitung prioritas subkriteria aktivitas Tabel 9. Nilai Prioritas Subkriteria Aktivitas

## 2. Menghitung hasil
Tabel  matriks  hasil  memaparkan  hasil prioritas  perhitungan  di  langkah  1  dan  2  – dituangkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Matriks Hasil Kriteria Subkrite ria Akademi k= 0.40 Sikap = 0.35 Ketrampil an = 0.15 Aktivit as = 0.10 Baik = 1.00 Baik = 1.00 Baik = 1.00 Baik  = 1.00 Cukup  = 0.41 Cuku p = 0.34 Cukup  = 0.44 Cukup = 0.50 Kurang  = 0.17 Kuran g = 0.16 Kurang  = 0.20 Kurang = 0.18

## c. Laporan Data Siswa
Setelah  sistem  pengambilan  keputusan berhasil  dijalankan  dan  mahasiswa  berprestasi telah teridentifikasi,  rekap  berupa laporan  hasil seleksi  siswa  berprestasi  dapat  dihasilkan dengan  fitur  cetak  laporan.  Hal  ini  dilakukan karena laporan sangat bermanfaat sebagai arsip dokumen  sekolah.  Adapun  tampilan  laporan hasil  seleksi  siswa  berprestasi  terlihat  pada Gambar 6.
Baik Cuk up Kur ang Jum lah Prio ritas Prio ritas Sub krite ria Baik 0.63 0.69 0.44 1.77 0.59 1.00 Cuk up 0.21 0.23 0.33 0.77 0.26 0.44 Kur ang 0.16 0.08 0.11 0.35 0.12 0.20
Baik Cuk up Kur ang Jum lah Prio ritas Prio ritas Sub krite ria Baik 0.63 0.69 0.44 1.77 0.59 1.00 Cuk up 0.21 0.23 0.44 0.89 0.30 0.50 Kur ang 0.16 0.06 0.11 0.33 0.11 0.18

## 4. PENUTUP

## 4.1. Kesimpulan
Pada  penelitian  ini,  terdapat  hasil  akhir berupa  sebuah  matriks  yang  menentukan prioritas  dari  tiap  kriteria  penilaian  yang diimplementasikan  pada  Aplikasi  SPK  untuk Pemilihan Siswa Berprestasi di SMAN Kebakkramat. Penelitian ini menunjukkan bahwa kriteria  nilai  akademik  memiliki  bobot  yang tertinggi,  yaitu  40%.  Selain  itu,  kriteria  nilai sikap  adalah  sebesar  35%,  kriteria  nilai ketrampilan  memiliki  bobot  15%,  sedangkan kriteria  dengan  bobot  terendah  adalah  nilai aktivitas, yaitu 10% dari total bobot.
Selain itu, berdasarkan penelitian yang telah dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  Metode AHP dapat diimplementasikan untuk menentukan  siswa  berprestasi  di  SMAN Kebakkramat secara cepat dan akurat menggunakan program aplikasi Lazarus dengan database MySQL. Selain itu, dalam pengambilan keputusan  untuk  menentukan  siswa  berprestasi, tidak  ada  unsur  subjektivitas  dari  pihak  yang berwenang karena keseluruhan proses dilakukan oleh sistem.

## 4.2. Saran
Sebagai penelitian selanjutnya, penelitian ini dapat  dikembangkan  dengan  metode  SPK  lain seperti  metode SAW , WP , ELECTRE , TOPSIS , atau hybrid (Kusumadewi et al., 2006). Selain itu, harapan  dari  penelitian  selanjutnya  adalah terciptanya sebuah sistem SPK yang mengimplementasikan  suatu  metode  yang  lebih efektif dan efisien dalam pengambilan keputusan.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Adesoji, F.A., Omilani, N.A. and Nyinebi, O.M., 2015.  The  effect  of  homogenous  and heterogeneous  gender  pair  cooperative learning strategies on students’ achievement in chemistry. British Journal of Education,
Society & Behavioural Science , 11 (3), pp.1-
12.
Arini,  E.G.,  2012.  Pembinaan  siswa  berbakat dan  berprestasi  di  SMA  Negeri  1 Semarang. Jurnal VARIDIKA , 24 (2).
Bassil,  Y.,  2012.  A  comparative  study  on  the performance of the Top DBMS systems. arXiv preprint arXiv:1205.2889 .
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  and Wardoyo,  R.,  2006.  Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy
MADM). Yogyakarta:  Graha  Ilmu ,  pp.78- 79.
Nugroho,  B.,  2004.  PHP  dan  MySQL  dengan editor Dreamweaver MX. Yogyakarta:
Andi .
Pressman,  R.S.,  2002.  Rekayasa  Perangkat Lunak Pendekatan Praktisi (Buku Satu). Yogyakarta: Andi .
Rahmanita,  E.,  Prastiti,  N.  and  Jazari,  I.,  2018.
Penggunaan Metode AHP dan FAHP dalam Pengukuran Kualitas Keamanan Website E- Commerce. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 5 (3), pp.371-380.
Rasid,  Z.,  Tewal,  B.  and  Kojo,  C.,  2018. Pengaruh  Hard  Skill  dan  Soft  Skill Terhadap  Kinerja  Karyawan  Perum  Damri Manado. Jurnal EMBA: Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan
Akuntansi , 6 (2).
Saat, S., 2015. Faktor-faktor Determinan dalam Pendidikan  (Studi  tentang  Makna  dan Kedudukannya dalam Pendidikan). Al- Ta'dib , 8 (2), pp.1-17.
Saaty, T.L., 1996. Multicriteria decision making:  The  analytic  hierarchy  process . RWS Publ..
Schulz, B., 2008. The importance of soft skills: Education beyond academic knowledge.
Sianturi,  F.A.,  Sinaga,  B.  and  Hasugian,  P.M.,
2018.  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Macking  Dengan  Metode  Oreste  Untuk Menentukan  Lokasi  Promosi. Journal  of Informatic Pelita Nusantara , 3 (1).
Sulistiyani,  E.,  Amir,  M.I.H.,  Yusuf,  K.R.  and Nasrullah, D.I., 2017. Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Sebagai Solusi Alternatif Dalam Pemilihan Supplier  Bahan  Baku  Apel  Di  PT. Mannasatria
Kusumajaya. Technology Science and Engineering Journal , 1 (2).
Supriyanti, W., 2013. Rancang bangun aplikasi sistem  pendukung  keputusan  penerima beasiswa  dengan  metode  SAW. Creative Information Technology Journal , 1 (1), pp.67-75.