IMPLEMENTASI METODE Analytical Hierarchy Process (AHP) UNTUK

## PENILAIAN KINERJA PEGAWAI
Immanuel HG Manurung
nuelgunawan@gmail.com Universitas Sari Mutiara Indonesia

## ABSTRAK
Persaingan  bisnis  yang  semakin  kompetitif  memacu  perusahaan  untuk  lebih  inovatif  dalam meningkatkan  kualitas  perusahaan  adalah  dengan  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia.  Untuk  meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  tersebut  perusahaan  perlu melakukan  penilaian  kinerja (performance  appraisal) .  Aspek  penilaian  yang  dinilai  yakni perilaku, Kehadiran, Pengalaman Kerja, Pendidikan dan Tanggung Jawab . Demi efisiensi dan efektifitas  kerja  maka  pengambilan  keputusan  yang  tepat  sangat  diperlukan.  Penelitian  ini membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mempunyai  kemampuan  analisa pemilihan  pegawai  berprestasi  dengan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP),  dimana  masing-masing  kriteria  dalam  hal  ini  faktor-  faktor  penilaian  dan  alternatif dalam  hal  ini  para  pegawai  dibandingkan  satu  dengan  yang  lainnya  sehingga  memberikan output nilai  intensitas  prioritas  yang menghasilkan suatu sistem  yang memberikan penilaian terhadap  setiap  pegawai.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  membantu  melakukan  penilaian setiap  pegawai,  melakukan  perubahan  kriteria,  dan  perubahan  nilai  bobot.  Hal  ini  berguna untuk  memudahkan  pengambil  keputusan  yang  terkait  dengan  masalah  pemilihan  pegawai berprestasi,  sehingga  akan  di  dapatkan  pegawai  yang  paling  layak  diberi  reward  atau penghargaan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapkan  pejabat  terkait (misal  kepala  bagian  personalia)  tidak  akan  kesulitan  dalam  memilih  siapa  pegawai  yang paling berprestasi. Dalam aplikasi ini, pengguna diijinkan untuk menentukan kriteria apa saja yang  dipakai  beserta  bobot  dari  kriteria-kriteria  tersebut.  Dengan  perpaduan  antara  data kriteria  serta  bobot  yang  dimasukkan  pengguna  dengan  data  pegawai  yang  telah  ada  di  CU SATOLOP  Siborong-borong,  aplikasi  akan  mampu  menghasilkan  siapa  urutan  pegawai berprestasi.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process , Prestasi Pegawai, Multi Kriteria.

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang Permasalahan
CU SATOLOP Siborong-borong merupakan salah  satu  perusahan  yang  menjalankan  kegiatan usaha  simpan  pinjam  dengan  menggunakan  istilah koperasi . CU adalah Credit Union yang merupakan perpaduan  dua  kata,  yaitu  Credit  diambil  dari bahasa  latin “credere” yang  artinya  percaya  dan Union dari kata “unus” yang berarti kumpulan atau kesatuan.  Seluruh  anggota  Credit  Union  memiliki kesepahaman  tentang  bahwa  kelompok  mereka
adalah  kesatuan  atau  kumpulan  orang  yang  saling percaya.
Persaingan  bisnis  yang  semakin  kompetitif memacu  CU  SATOLOP  Siborong-borong  untuk lebih inovatif dalam meningkatkan kualitas perusahaan  adalah  dengan  meningkatkan  kualitas sumber daya manusia.Untuk meningkatkan kualitas sumber  daya  manusia  tersebut  perusahaan  perlu melakukan penilaian kinerja (performance appraisal) .
Oleh  karena  itu,  suatu  organisasi  atau instansi perlu melakukan penilaian atas kinerja para karyawannya  .  salah  satunya,  penilaian  kinerja karyawan  CU  SATOLOP  Siborong-borong.  Setiap perusahaan  memerlukan  sebuah  sistem  penilaian
kinerja  untuk  menentukan  kinerja  dari  para pegawainya  dari  sisi  kualitas  dan  tanggung  jawab atas  pekerjaanya.  Jangka  waktu  pelaksanaan pengukuran kinerja karyawan berbeda-beda, misalnya  setiap  bulan,  setiap  tiga  bulan,  setiap setengah  tahun  ataupun  setiap  tahun.  Komponen penilaiannya  pun  berbeda-beda,  seperti  hasil kinerja,  kehadiran(  absensi)  ,  tanggung  jawab  atau disiplin  ,  komunikasi,  pencapaian  target,  dan  lain- lain.  Jumlah  karyawan  yang  ada  pada  CU SATOLOP siborong-borong pada saat ini berjumlah 30 Orang,dan beralamat
di Jln.Sisingamangaraja  No:  194-196,  Kab.  Tapanuli Utara
Sistem  yang  terjadi  pada  CU  SATOLOP Siborong-borong pada saat ini, masih menggunakan rasa  emosional  atau  rasa  kemanusiaan  sehingga menimbulkan  penilaian  yang  kurang  tepat  dan akurat. Penilaian  kinerja  karyawan  terdapat kelemahan-kelemahan yaitu proses penilaian karyawan masih dilakukan secara manual dikarenakan  harus  membaca  dan  mengisi  dokumen penilaian secara tertulis serta melakukan perhitungan  manual.  Selain  itu,  penilaian  yang masih  bersifat  subyektif  dan  belum  relevan  dengan keadaan sebenarnya sehingga tidak dapat digunakan sebagai  dasar  penilaian  kinerja  karyawan  yang bersifat  obyektif  dan  pihak  CU  SATOLOP kesulitan  dalam  menentukan  prestasi  kinerja karyawan.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penulis menginplementasikan  penilaian  kinerja  karyawan menggunakan  metode Analitycal  Hierarchy Process  ( AHP).  Metode Analitycal  Hierarchy Process  ( AHP)  adalah  suatu  model  yang komprehensif  dan  terstruktur.  Metode  ini  meliputi proses  penilaian  kinerja  yang  dimulai  dari pembobotan kriteria untuk mengetahui kepentingan masing-masing  indicator  kemudian  indicator  yang dapat  menghasilkan  bobot  alternative  untuk mengetahui nilai tertinggi dari alternative yang ada. Diharapkan  dapat  membantu  dalam  penilaian kinerja  karyawan  dalam  mendapatkan  informasi untuk  menentukan  prestasi  kinerja  karyawan  yang bersifat lebih obyektif.
UML (Unified  Modeling  Language) adalah salah satu standar bahasa yang banyak digunakan di dunia  industri  untuk  mendefenisikan requirement, membuat analisis dan desain, serta menggambarkan
arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek. (Rossa A.S, M.Shalahuddin : 2014).
Unified  Modeling  Language (UML)  adalah sebuah  bahasa  untuk  menentukan,  visualisasi, kontruksi,  dan  mendokumentasikan  artifact  bagian dari  informasi  yang  digunakan  atau  dihasilkan dalam  suatu  proses  pembuatan  perangkat  lunak. Artifact  dapat  berupa  model,  deskripsi  atau perangkat lunak dari sistem perangkat lunak, seperti pada  pemodelan  bisnis  dan  sistem  non  perangkat lunak  lainnya.  UML  merupakan  suatu  kumpulan teknik  terbaik  yang  telah  terbukti  sukses  dalam memodelkan  sistem  yang  besar  dan  kompleks. UML  tidak  hanya  digunakan  dalam  proses pemodelan  perangkat  lunak,  namun  hampir  dalam semua  bidang  yang  membutuhkan  pemodelan (Banu Hardian dkk : 2014).
Unified  Modeling  Language (UML)  adalah bahasa  standar  untuk  menulis  rancangan  peranti lunak. UML dapat digunakan untuk memvisualisasikan, membuat
spesifikasi, membangun, dan mendokumentasikan sistem peranti lunak (Andika Nugraha dkk: 2011).
Penulis  menggunakan  pemodelan  UML dalam  sistem  ini,  karena    UML  merupakan  bahasa permodelan yang memiliki perbendaharaan kata dan cara  untuk  mempresentasikan  secara  fokus  pada konseptual dan fisik dari suatu sistem.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Metode Analitical Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  dikembangkan  oleh  Prof. Thomas  Lorie  Saaty  dari  Wharton  Busines  School diawal  tahun  1970  yang  digunakan  untuk  mencari ranking  atau  urutan  prioritas  dari  berbagai alternative  dalam  pemecahan  suatu  permasalahan. [Sinaga,  2009]    Metode  AHP  merupakan  metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dalam masalah yang kompleks. Metode ini mengkombinasikan  faktor-faktor  kualitatif  dan kuantitatif untuk menentukan prioritas.
Prosedur Analytical Hierarchy Process Secara  umum  langkah-langkah  yang  harus dilakukan dalam menggunakan AHP untuk pemecahan suatu masalah adalah sebagai berikut:
1) Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.
2) Menentukan prioritas elemen
a. Langkah pertama dalam menentukan prioritas  elemen  adalah  membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang diberikan.
b. Matriks  perbandingan  berpasangan diisi  menggunakan  bilangan  untuk merepresentasikan kepentingan relatif  dari  suatu  elemen  terhadap elemen yang lainnya. 3) Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan
terhadap perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk memperoleh  keseluruhan  prioritas.  Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap kolom pada matriks
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh
normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap baris dan membaginya dengan jumlah  elemen  untuk  mendapatkan nilai rata-rata.
1) Mengukur Konsistensi
Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa  baik  konsistensi  yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan
pertimbangan dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal yang  dilakukan  dalam  langkah  ini  adalah sebagai berikut:
a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom pertama  dengan  prioritas  relatif elemen  pertama,  nilai  pada  kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi dengan  elemen  prioritas  relatif  yang bersangkutan
d. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya elemen yang ada,
hasilnya disebut  λ maks
2) Hitung Consistency  Index (CI)  dengan rumus: CI = (λmax – n) /n
Dimana n = banyaknya elemen.
3) Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CR= CI/RC Dimana  CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Indeks Random Consistency
4) Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya  lebih  dari  10%,    maka  penilaian data    judgment    harus  diperbaiki.  Namun jika Rasio Konsistensi (CI/CR) kurang atau sama  dengan  0,1,  maka  hasil  perhitungan bisa dinyatakan  benar. (Kusrini. 2017) Dimana  RI  :  random  index  yang  nilainya dapat dilihat pada table di bawah ini.
Tabel 2.2 Ratio index ( Sumber : Kusrini,2007:136) Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57
15 1.59

## III. ANALIS SISTEM

## A. Use Case Diagram
Use  Case Diagram  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan, untuk  sistem yang penulis rancang sebagai berikut :
Gambar 4.1 Use Case Diagram
System User Input Data  Karywan Input Data Kriteria Input Data Nilai Perilaku Kehadiran Pengalaman Kerja <<extend>> <<extend>> <<extend>> Proses Hasil Keputusan <<include>> <<include>> <<include>> Pendidikan <<include>> Tanggungjawab <<include>> <<include>> <<include>> <<extend>> Input Data Sub Kriteria
Perilaku  beserta  tugas–tugas  dari  tiap–tiap  element maupun aktor yang terlibat dalam sistem yang akan dirancang,  akan  digambarkan  dalam use  case yang bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  secara umum tentang sistem yang akan dirancang.

## IV. PEMBAHASAN
Adapun langkah-langkah metode AHP adalah:
1. Menentukan jenis-jenis kriteria untuk mengidentifikasi pemilihan perawat.
2. Menyusun  kriteria-kriteria  tersebut  dalam bentuk matriks berpasangan.
3. Menjumlah matriks kolom.
4. Menghitung  nilai  elemen  kolom  kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom.
5. Menghitung  nilai  prioritas  kriteria  dengan rumus  menjumlah  matriks  baris  hasil langkah  4  dan  hasilnya  langkah  5  dibagi dengan jumlah kriteria.
6. Menentukan  alternatif-alternatif  yang  akan menjadi pilihan.
7. Menyusun  alternatif-alternatif  yang  telah ditentukan dalam bentuk matriks
berpasangan  untuk  masing-masing  kriteria.
Sehingga akan ada sebanyak n buah matriks berpasangan antaralternatif.
8. Masing-masing matriks berpasangan
antaralternatif  sebanyak  n  buah  matriks, masing-masing
matriksnya dijumlah
perkolomnya.
9. Menghitung nilai prioritas alternatif masing- masing  matriks  berpasangan  antaralternatif dengan rumus seperti langkah 4 dan langkah 5.
10. Menguji konsistensi setiap matriks berpasangan  antaralternatif  dengan  rumus masing-masing elemen matriks berpasangan pada  langkah  2  dikalikan  dengan  nilai prioritas  kriteria.  Hasilnya  masing-masing baris  dijumlah,  kemudian  hasilnya  dibagi dengan masing-masing nilai prioritas kriteria sebanyak λ1 , λ2 , λ3 , ...... , λn .
11. Menghitung  nilai  lamda  maksimum  dengan rumus:
12. Menghitung nilai Indeks Konsisten, dengan rumus
13. Menghitung Rasio Konsistensi, dengan rumus
Dimana:  RI  adalah  nilai  indeks  random  yang berasal dari tabel random seperti Tabel III.10.
Jika CR< 0,1, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang diberikan konsisten. Jika CR≥ 0,1,  maka  nilai  perbandingan  berpasangan pada  matriks  kriteria  yang  diberikan  tidak konsisten.  Sehingga  jika  tidak  konsisten,  maka pengisian nilai-nilai pada matriks berpasangan pada unsur kriteria maupun alternatif harus diulang.
14. Menyusun  matriks  baris  antaralternatif versus kriteria yang isinya hasil perhitungan proses langkah 7 , langkah 8, dan langkah 9.
15. Hasil  akhir  berupa  prioritas  global  sebagai nilai  yang  digunakan  oleh  pengambil keputusan berdasarkan nilai yang tertinggi.
Menyusun kriteria-kriteria penilaian kinerja pegawai  kedalam  matriks  berpasangan.  Misalkan data  yang  dimasukkan  dapat  dilihat  pada  contoh kasus dibawah ini

## 1. Nilai Kriteria
Go al Perila ku Keha diran Pengala man Kerja Pendidik an Tanggung
Jawab
X 1 2 3 4 5

## 2. Matriks Perbandingan Berpasangan
Goal Perila ku Kehad iran Pengalam an Kerja Pendidi kan Tanggun g Jawab Perilaku 1 2 3 4 5
Kehadira n 0.5 1 2 3 4 Pengala man
Kerja 0.333 3 0.5 1 2 3
Pendidik an 0.25 0.333 0.5 1 2 Tanggun g Jawab 0.2 0.25 0.333 0.5 1
3. Hasil Penjumlahan kolom
Goal Perila ku Keh adira n Pengal aman Kerja Pendidikan Tanggu ng Jawab Perilaku 1 2 3 4 5
Kehadira n 0.5 1 2 3 4 Pengala man
Kerja 0.333 3 0.5 1 2
3 Pendidik an
0.25 0.33
3 0.5 1 2
Tanggun g Jawab 0.2 0.25 0.333 0.5 1 Jumlah 2.283 3 4.08
3 6.833 10.5 15

## 4. Perhitungan Pembagian Jumlah kolom
Goal Perilak u Kehadira n Pengalama n Kerja Pendidika n Tanggun g Jawab Perilaku 0.4379 0.4898 0.4390 0.3809 0.3333 Kehadiran 0.2189 0.2449 0.2926 0.2857 0.2666 Pengalama n Kerja 0.1459 0.1224 0.1463 0.1904 0.2 Pendidikan 0.1094 0.0815 0.0731 0.0952 0.1333 Tanggung Jawab 0.0875 0.0612 0.0487 0.0476 0.0666

## 5. Hasil Perhitungan Jumlah Baris
Goal Perila ku Keha diran Pengalama n Kerja Pendidi kan Tanggu ng Jawab Jumlah Baris Perilaku 0.437 9 0.48 98 0.4390 0.3809 0.3333 2.0809 Kehadira n 0.218 9 0.24 49 0.2926 0.2857 0.2666 1.3087 Pengalam an Kerja 0.145 9 0.12 24 0.1463 0.1904 0.2 0.805 Pendidik an 0.109 4 0.08 15 0.0731 0.0952 0.1333 0.4925 Tanggun g Jawab 0.087 5 0.06 12 0.0487 0.0476 0.0666 0.3116

## 6. Hasil Perhitungan Prioritas Kriteria
Kriteria Prioritas Perilaku 0.41618 Kehadiran 0.26174 Pengalaman Kerja 0.161 Pendidikan 0.0985 Tanggung Jawab 0.06232

## Nilai Masukan Matriks kriteria Dikali Nilai Prioritas Kriteria
Goal Perila ku Keha diran Penga laman Kerja Pendidikan Tanggu ng Jawab Jumlah Baris Perilaku 0.416 18 0.52 34 0.483 0.394 0.3116 2.12818 Kehadira n 0.208 0 0.26 17 0.322 0.2955 0.2492 1.3364
Pengalam an Kerja 0.138 5 0.13 08 0.161 0.197 0.1869 0.8142 Pendidika n 0.104 0 0.08 71 0.080 0.0985 0.1246 4 0.49424 Tanggung Jawab 0.083 2 0.06 54 0.053 0.0492 0.0623 2 0.31312
Kemudian, jumlah baris yang dihasilkan pada tabel 3.6 di atas dibagi dengan nilai pr iorit as masing-masing kriteria pada tabel 3.5. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.7 yaitu hasil perhitungan yang diperoleh dengan menggunakan rumus berikut ini:
Kriteria Lamda Perilaku 5.1136 Kehadiran 5.1058 Pengalaman Kerja 5.0571 Pendidikan 5.0176 Tanggung Jawab 5.0243 Total 25.3184 Lamda maks 5.06368
Nilai total pada tabel di atas diperoleh dari penjumlahan semua nilai hasil bag i kriteria, sedangkan nilai  Max diperoleh dari nilai Total dibagi banyaknya kriteria yang ada yakni 5.
Keterangan:
CI : Consistency Index (Indeks Konsistensi) CR : Consistency Ratio (Rasio Konsistensi)  max  : eigenvalue maksimum  (bobot  maksimum setiap elemen)
n : banyak kriteria
Selanjutnya  masukkan  data  yang  sudah  dicari sebelumnya  pada  rumus  tersebut.  Hasilnya  adalah sebagai berikut:
CI :  (  max-n) / (n-1)
:  ( 5.06368 -5)/(5-1) :  0.06368/4
: 0.01592
CR : CI / RI
: 0.01592/1.12
: 0.0142 (CR < 0,1 , nilai ACCEPTABLE )
Dari  Penjelasan  di  atas  maka  hasil perhitungan  untuk  Matriks  Kriteria  perilaku, Kehadiran,  Pengalaman  Kerja,  Pendidikan  dan Tanggung Jawab seperti table-tabel dibawah ini :

## Tabel  4.9  Penghitungan  Matrik  Perbandingan Kriteria  Nilai  Perilaku  Tiap  Alternatif
Alternatif A1 A2 A3 A1 1 4 0.5 A2 0.25 1 0.333 A3 2 3.003003 1 Jumlah 3.25 8.003003 1.833
Tabel  4.10  Penghitungan  Matrik  Normalisasi Kriteria Nilai Perilaku Tiap Alternatif
Alternati f A1 A2 A3 Jumlah Priorita s A1 0.30769 2 0.49981 2 0.27277 7 1.08028 2 0.21605 6 A2 0.07692 3 0.12495 3 0.18166 9 0.38354 6 0.07670 9 A3 0.61538 5 0.37523 5 0.54555 4 1.53617 3 0.30723 5 Jumlah 1 1 1
Tabel  4.11  Penghitungan  Matrik  Penjumlahan
Bobot  Kriteria  Nilai  Perilaku  Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 Jumlah A1 0.216056 0.864225 0.108028 1.18831 A2 0.019177 0.076709 0.025544 0.121431 A3 0.614469 0.922626 0.307235 1.84433

## Tabel  4.12  Penghitungan  Rasio  Konsistensi Kriteria  Nilai  Raport  Tiap  Alternatif
Alternatif Jumlah Prioritas Hasil A1 1.18831 0.216056 1.404366 CI -0.93716 A2 0.121431 0.076709 0.19814 CR -0.83675 A3 1.84433 0.307235 2.151565 RI=5 Rata- Rata 1.251357 Tabel  4.13  Penghitungan  Matrik  Perbandingan Kriteria Nilai Kehadiran Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A1 1 4 0.5 A2 0.25 1 0.2 A3 2 5 1 Jumlah 3.25 10 1.7
Tabel  4.14  Penghitungan  Matrik  Normalisasi Kriteria Nilai Kehadiran Tiap Alternatif
Alternatif A1 A2 A3 Jumlah Prioritas A1 0.307692 0.4 0.294118 1.00181 0.200362 A2 0.076923 0.1 0.117647 0.29457 0.058914 A3 0.615385 0.5 0.588235 1.70362 0.340724 Jumlah 1.00 1 1
Tabel  4.15  Penghitungan  Matrik  Penjumlahan
Bobot  Kriteria  Nilai  Kehadiran  Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 Jumlah A1 0.200362 0.801448 0.100181 1.101991 A2 0.014729 0.058914 0.011783 0.085425 A3 0.681448 1.70362 0.340724 2.725792
Tabel  4.16  Penghitungan  Rasio  Konsistensi
Kriteria Nilai Kehadiran Tiap Alternatif Alternatif Jumlah Prioritas hasil A1 1.101991 0.200362 1.302353 CI -0.8739 A2 0.085425 0.058914 0.144339 CR - 0.78027 A3 2.725792 0.340724 3.066516 RI=5 Rata- Rata 1.504403
Tabel  4.17  Penghitungan  Matrik  Perbandingan
Kriteria  Nilai  Pengalaman  Kerja  Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A1 1 3 0.25 A2 0.333333 1 0.25 A3 4 4 1 Jumlah 5.33 8.00 1.50
Tabel  4.18  Penghitungan  Matrik  Normalisasi
Kriteria Nilai Prilaku Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 jumlah prioritas A1 0.1875 0.375 0.166667 0.729167 0.145833 A2 0.0625 0.125 0.166667 0.354167 0.070833 A3 0.75 0.5 0.666667 1.916667 0.383333 Jumlah 1.00 1.00 1.00
Tabel  4.19  Penghitungan  Matrik  Penjumlahan
Bobot Kriteria Nilai Prilaku Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 jumlah A1 0.145833 0.4375 0.036458 0.619792 A2 0.023611 0.070833 0.017708 0.112153 A3 1.533333 1.533333 0.383333 3.45

## Tabel  4.20  Penghitungan  Rasio  Konsistensi Kriteria  Nilai  Prilaku  Tiap  Alternatif
Alternatif jumlah prioritas hasil A1 0.619792 0.145833 0.765625 CI -0.8515 A2 0.112153 0.070833 0.182986 CR -0.76027 A3 3.45 0.383333 3.833333 RI=5 Rata- Rata 1.593981 Tabel  4.21  Penghitungan  Matrik  Perbandingan Kriteria Nilai Pendidikan Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A1 1 2 0.25 A2 0.5 1 0.333 A3 4 3.003 1 Jumlah 5.50 6.00 1.58

## Tabel  4.22  Penghitungan  Matrik  Normalisasi
Kriteria Nilai Pendidikan Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 jumlah prioritas A1 0.181818 0.333167 0.157928 0.672913 0.134583 A2 0.090909 0.166583 0.21036 0.467852 0.09357 A3 0.727273 0.50025 0.631712 1.859235 0.371847 Jumlah 1.00 1.00 1.00
Tabel  4.23  Penghitungan  Matrik  Penjumlahan
Bobot  Kriteria  Nilai  Pendidikan  Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 jumlah A1 0.134583 0.269165 0.033646 0.437393 A2 0.046785 0.09357 0.031159 0.171515 A3 1.487388 1.116658 0.371847 2.975892
Tabel  4.24  Penghitungan  Rasio  Konsistensi Kriteria Nilai Pendidikan Tiap Alternatif
Alternatif jumlah prioritas Hasil A1 0.437393 0.134583 0.571976 CI -0.90127 A2 0.171515 0.09357 0.265085 CR -0.8047 A3 2.975892 0.371847 3.347739 RI=5 Rata-Rata 1.394933
Tabel  4.25  Penghitungan  Matrik  Perbandingan
Kriteria Nilai Tanggungjawab Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A1 1 2 0.33 A2 0.5 1 0.4
A3 4 2.500 1 Jumlah 5.50 5.50 1.73
Tabel  4.26  Penghitungan  Matrik  Normalisasi
Kriteria Nilai Tanggungjawab Tiap Alternatif Alternati f A1 A2 A3 Jumlah priorita s A1 0.18181 8 0.36363 6 0.19075 1 0.73620 6 0.14724 1 A2 0.09090 9 0.18181 8 0.23121 4 0.50394 1 0.10078 8 A3 0.72727 3 0.45454 5 0.57803 5 1.75985 3 0.35197 1 Jumlah 1.00 1.00 1.00
Tabel  4.27  Penghitungan  Matrik  Penjumlahan
Bobot  Kriteria  Nilai  Pendidikan  Tiap Alternatif Alternatif A1 A2 A3 jumlah A1 0.147241 0.294482 0.04859 0.490313 A2 0.050394 0.100788 0.040315 0.191498 A3 1.407882 0.879926 0.351971 2.639779
Tabel  4.28  Penghitungan  Rasio  Konsistensi
Kriteria Nilai Pendidikan Tiap Alternatif Alternati f jumlah prioritas hasil A1 0.49031 3 0.14724 1 0.63755 4 CI -0.9232 A2 0.19149 8 0.10078 8 0.29228 6 CR -0.82429 A3 2.63977 9 0.35197 1 2.99175 RI= 5 Rata- Rata 1.30719 7 4.1.1. Hasil Akhir Konsistensi Hasil akhir didapat dengan
mengelompokkan  setiap  nilai  prioritas  setiap kriteria  untuk  tiap-tiap  alternatif  yang  nantinya dikali  dengan  bobot  nilai  dari  tiap  kriteria.  Hasil perhitunagn seperti tabel dibawah ini :
Tabel 4.29  Pengelompokan Nilai Prioritas
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.21605 6 0.20036 2 0.14583 3 0.13458 3 0.14724 1 A2 0.07670 9 0.05891 4 0.07083 3 0.09357 0.10078 8 A3 0.30723 5 0.34072 4 0.38333 3 0.37184 7 0.35197 1 BOBOT KRITERI A 0.4162 0.2617 0.161 0.0985 0.0623
Tabel  4.26  Hasil  Perkalian  dan  Perengkingan untuk penentuan Siswa Berprestasi . Alter natif C1 C2 C3 C4 C5 Hasil Akhir RA NK A1 0.089 918 0.052 443 0.023 479 0.013 256 0.009 176 0.18827 2683 2 A2 0.031 925 0.015 42 0.011 404 0.009 217 0.006 281 0.07424 6937 3 A3 0.127 865 0.089 181 0.061 717 0.036 627 0.021 935 0.33732 438 1
Dari  perhitungan  diatas  maka  dapat  disimpulkan bahwa  Alternatif A3 dengan  nilai 0,337 menjadi prioritas  yang  di  pilih  jadi  pegawai  terbaik kemudian di ikuti oleh A1 dan A2.

## V. KESIMPULAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan pembahasan pada bab-bab sebelumnya,  maka  dapat  diambil  kesimpulan sebagai berikut:
1. Telah  dirancang  dan  dibuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  berupa Decision Support System Seleksi Penerimaan Perawat yang  merupakan  implementasi  dari  metode
SAW dan AHP
2. Decision Support System ini dapat mempercepat  proses  seleksi  penerimaan perawat.
3. Dapat  diimplementasikan  sesuai  dengan tujuan  penyusunannya.  Sehingga  dunia usaha/industri yang berkaitan
dapat
menyeleksi perawat
sesuai
dengan kebutuhan dengan tetap mempertimbangkan kualitas  kepribadian  dari  perawat  yang mendaftar.

## DAFTAR PUSTAKA
A.S  Rosa  ,  dan  M.Shalahuddin.  2014.  Rekayasa
Perangkat  Lunak  Struktur  dan  Berorientasi
Objek. Bandung : Informatika
A. Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan  UML  dan  Java,  Yogyakarta: CV ANDI OFFSET, 2009. Daihani D.U Komputerisasi Pengambilan Keputusan .Jakarta: Elekmedia Komputindo,Kelompok Gramedia.2001
McLeod  R.Jr.and  George  Schell.Management information System.2001
Turban  E.,Aronson,Jay  E  And  Ling,Ting  Peng.
Decision  Suport  System  and  Intelegence Systems.7 th
Edition, jilid 1.Penerbit Andi .2005
Eva  Yulianti.  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Pegawai Berprestasi.vol 1.2010
Al    Fatta,    H.    2007.  Analisis    dan  Perancangan Sistem    Informasi  untuk    Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi. Yogyakarta: Andi. Damayanti,  Retno  Wulan,  dkk.  2008.  Perancangan Sistem  Informasi  Kepegawaian  Sebagai Pendukung Keputusan Daftar Urut
Kepangkatan  di  Universitas  Sebelas  Maret Dengan Metode Rad. Online