Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Analisis Metode Analytic Network Process pada Pemilihan Faktor Dominan Siswa Berprestasi di MTS Pembina
1 Iis Wa rl inda, 2 Agus Perdana Windarto, 3 M. Fauzan 1 Mahasiswa STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 iiswarlinda@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id,
3 mfauzan57@yahoo.com

## Abstract
School is a place for students to gain knowledge. Every school has a goal which  is to improve the quality of the education world, as well as the MTS Pembina Maligas Bayu school. To realize this goal  there  must  be  improvements  in  service,  teaching  and  assessment  in  order  to  make  a  quality school.  In  this  case  the  homeroom  teacher  is  faced  with  a  problem  that  is  the  selection  of  high achieving students who fit the criteria desired by the school. The purpose of this study is to analyze which  factors  are  the  most  dominant  in  determining  student  achievement.  The  selection  of  high achieving students has many factors and has different values, so we need an Analytic Network Process (ANP) method to overcome them. Analytic Network Process (ANP) methods including decision support system techniques, Analytic Network Process (ANP) is a mathematical theory that allows dealing with interrelated factors and feedback in a structured manner. The data of this study came from student questionnaires which had a rating of 1-10. With alternative morals (A1), Grades (A2), Discipline (A3), Absence (A4), The role of the teacher (A5). Whereas A1 0.16%, A2 0.02%, A3 0.02%, A4 0.07% and A5 0.06%. It is hoped that this research can provide input to the MTS Pembina schools  to focus on the dominant factor in the selection of outstanding students so as to increase the number of outstanding students.
Keywords : Student Achievement Factors, ANP, Decision Support Systems.

## Abstrak
Sekolah  merupakan  tempat  peserta  didik  dalam  menimbah  ilmu.  Setiap  sekolah  memiliki tujuan  yaitu  meningkatkan  kualitas  dunia  pendidikan,  begitu  juga  dengan  sekolah  MTS  Pembina Maligas Bayu. Untuk mewujudkan tujuan tersebut harus ada perbaikan dalam pelayanan, pengajaran dan penilaian agar menjadikan sekolah yang berkualitas. Dalam hal ini wali kelas dihadapkan oleh permasalahan yaitu pemilihan siswa berprestasi yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan sekolah. Tujuan dari penelitian ini yaitu menganalisa faktor mana yang paling dominan dalam menentukan siswa  berprestasi.  Pemilihan  siswa  berprestasi  memiliki  banyak  faktor  dan  memiliki  nilai  yang berbeda-beda,  sehingga  diperlukan  suatu  metode  Analytic  Network  Process  (ANP)  untuk mengatasinya. Metode Analytic Network Process (ANP) termasuk teknik sistem pendukung keputusan yang  merupakan  teori  matematis  yang  memungkinkan  dalam  menghadapi  faktor  yang  saling berkaitan  dan  umpan  balik  secara  tersusun.  Data  penelitian  ini  berasal  dari  kuesioner  siswa-siswi yang  memiliki  ranking  1-10.  Dengan  alternatif  Akhlak  (A1),  Nilai  (A2),  Disiplin  (A3),  Absen  (A4), Peranan  guru  (A5).  Dimana  A1  0,16%,  A2  0,02%,  A3  0,02%,  A4  0,07%  dan  A5  0,06%.  Diharapkan penelitian  ini  dapat  memberi  masukkan  kepada  pihak  sekolah  MTS  Pembina  agar  fokus  terhadap faktor  dominan  dalam  pemilihan  siswa  berprestasi  sehingga  dapat  meningkatkan  jumlah  siswa berprestasi.
Kata Kunci : Faktor Siswa Berprestasi, ANP, Sistem Pendukung Keputusan.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2003  tentang  sistem pendidikan nasional, pendidikan suatu usaha dalam proses belajar, dimana siswa dapat  mengembangkan  kemampuannya  ketika  proses  belajar  berlangsung  dan siswa  tidak  hanya  memiliki  kepintaran  tetapi  juga  memiliki  keterampilan  dan akhlak  yang  baik  agar  menjadi  orang  yang  berguna.  Sekolah  merupakan  tempat untuk menuntut ilmu dan mengembangkan kompetensi. Dalam menentukan siswa berprestasi harus berdasarkan kemampuan dan perilaku yang dimiliki siswa agar mendapat  kandidat  yang  tepat.  Sekolah  juga  sering  kali  mendapatkan  masalah dalam  menentukan  kandidat  siswa  berprestasi.  Dalam  penentuan  siswa  yang memiliki prestasi perlu adanya banyak kandidat dan memiliki ketelitian terhadap faktor untuk pengambilan keputusan [1].
Sekolah  MTS  Pembina  berada  di  Kabupaten  Simalungun,  Kecamatan  Huta Bayu  Raja  yang  merupakan  salah  satu  sekolah  Islam  di  kecamatan  tersebut. Sekolah  tersebut  di  naungi  oleh  satu  yayasan  dan  terdapat  tiga  tingkatan pendidikan  yaitu  Madrasah  Ibtidaiyah  (MI/SD),  Madrasah  Tsanawiyah  Pembina (MTS/SMP) dan Madrasah Aliyah (MA/SMA). Sekolah ini berdiri pada tahun 1992. Sekolah  ini  memiliki  masalah  dimana  belum  dapat  dipastikan  faktor  dominan dalam menentukan  siswa  berprestasi  yang  terdiri  dari  faktor  internal  dan  faktor eksternal. Faktor internal merupakan  faktor yang berasal dari dalam diri meliputi minat  dan  motivasi  yang mendorong  untuk  melakukan  sesuatu.  Faktor  eksternal merupakan faktor yang berasal dari kehidupan di luar meliputi lingkungan sekolah dan  masyarakat.  Pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  siswa  berprestasi tidak dapat dilihat dari satu faktor saja tetapi harus dilihat dari banyak faktor yang mempengaruhi  pemilihan  siswa  berprestasi,  karena  prestasi  akademik  setiap siswa berbeda. Hal itulah yang perlu mendapat perhatian lebih dari pihak sekolah. Perlu diperhatikan dari faktor internal yaitu kondisi yang ada pada siswa seperti kesehatannya. Selain itu, faktor eksternal seperti motivasi belajar. Perlu diketahui banyak  siswa  yang  memiliki  kemampuan  tetapi  tidak  menjadi  prioritas  dalam berprestasi,  karena  kurangnya  fokus  dalam  belajar  yang  disebabkan  seperti  ada masalah di dalam keluarga atau seperti terpengaruh oleh lingkungan. Dalam dunia kerja, diperlukan adanya keterampilan dan kemampuan yang sebanding. Sehingga siswa dituntut untuk  memiliki kemampuan dalam bidang akademik maupun non akademik.  Siswa  yang  memiliki  kemampuan  tersebut  dapat  dikatakan  sebagai siswa  berprestasi  [2].  Dalam  penelitian  ini  dibahas  faktor  dominan  siswa berprestasi. Penelitian ini dilakukan di sekolah MTS Pembina Maligas Bayu. Data yang digunakan berasal dari hasil wawancara kepada wakil kepala sekolah di Mts Pembina.
Algoritma Analytic Network Process (ANP) merupakan teori matematis untuk mengambil  keputusan  faktor  yang  berkaitan  dan  umpan  balik  secara  tersusun yang  menggunakan  banyak  factor  dan  metode  lanjutan  dari  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  [3].  Kelebihan  dari  metode  ini  dapat  mengatasi kelemahan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) berupa kemampuan untuk menyediakan  keterkaitan  antar  kriteria  atau  alternative  [4].  Metode Analytic network process (ANP) dengan dibanding metode lain yaitu memiliki kemampuan
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
untuk  membantu  dalam  mengambil  keputusan  untuk  mengukur  faktor-faktor  di dalam sebuah jaringan dan juga mudah untuk diaplikasikan untuk kualitatif yang beragam [5].
Berdasarkan  latar  belakang  masalah  di  atas,  penulis  mengambil  judul “Penerapan  Metode Analytic  Network  Process (ANP)  Pada  Pemilihan  Faktor Dominan  Siswa  Berprestasi  di  MTS  Pembina ” Sehingga  dengan  faktor  dominan yang  ada,  pihak  sekolah  dapat  mengembangkan  jumlah  siswa  berprestasi  dan dapat  lebih  fokus  kepada  faktor  yang  memiliki  pengaruh  besar  terhadap  siswa berprestasi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam melakukan penelitian, penulis melakukan di sekolah MTS Pembina Jl. Madrasah No.3 nagori maligas bayu kecamatan huta bayu raja yang dilaksanakan pada  tanggal  20  Januari  s/d  25  Januari  2020.  Wawancara  dengan  wakil  kepala sekolah  MTS  Pembina  dan  memberikan  kuesioner  kepada  siswa-siswi  MTS Pembina  untuk  menentukan  faktor  dominan  siswa  berprestasi.  Rancangan  atau model  penelitian  disajikan  dalam  rancangan flowchart pada  gambar  1  sebagai berikut :
MULAI IDENTIFIKASI MASALAH MEMPELAJARI LITERATUR PENGUMPULAN DATA ANALISA HASIL PENGUJIAN KEPUTUSAN SELESAI

## Gambar 1. Rancangan Penelitian
Pada  gambar  1.  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk mencari  faktor  dominan  siswa  berprestasi  MTS  Pembina  dengan  menggunakan algoritma Analytic  Network  Process (ANP).  Algoritma Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan  teori  matematis  untuk  mengambil  keputusan  faktor  yang berkaitan  dan  umpan  balik  secaratersusun.  “ Analytic  Network  Process (ANP) merupakan  metode  dalam  mengambil  keputusan  yang  menggunakan  banyak
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
faktor, dan metode lanjutan dari metode Analytical Hierarchy Process (AHP)” [3]. Menurut  [6]  “Metode Analytic  Network    Process (ANP)  ini  dikembangkan  oleh Professor  Thomas  Saaty  untuk  mengatasi  kelemahan  dari  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)”.  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) menggunakan  konsep  dimana  berasal  dari  teori  yang  memiliki  hubungan  antara komponen.  Dalam  metode Analytic  Network  Process (ANP)  adanya  umpan  balik antara  komponen  dalam cluster untuk  solusi  dari  suatu  masalah  dan  dapat dibuktikan  komponen    yang  saling  berkaitan  dan  menyebabkan  metode Analytic Network  Process (ANP) lebih kompleks. Dalam metode ini terdapat alternatif dan kriteria  yang  disebut  simpul.  Menurut  [7]  Langkah-langkah  metode Analytic Network Process (ANP) yaitu:
a) Menentukan alternatif dan kriteria.
b) Menentukan pembobotan
c) Membentuk matriks perbandingan
Dalam  melakukan  perbandingan  menggunakan  skala  perbandingan seperti pada table berikut ini:
Tabel 1. Penilaian Perbandingan Berpasangan ( Sumber : Abdillah, Hidayati, Rekayasa, Komputer, & Informasi, 2018) Nilai Numerik Definisi Keterangan 1 Sama Penting  Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit  lebih penting Pengalaman  dan  penilaian  sedikit  memihak  satu  elemen dibandingkan pasangannya 5 Lebih Penting Pengalaman  dan  penilaian  dengan  kuat  memihak  satu elemen dibandingkan pasangannya 7 Sangat Penting Satu  elemen  sangat  disukai  dan  secara  praktis dominasinya terlihat 9 Mutlak  Lebih Penting Satu  elemen  terbukti  mutlak  lebih  disukai  dibandingkan dengan pasangannya 2,4,6,8 Nilai Tengah Ketika diperlukan sebuah kompromi Kebalikannya Jika elemen x mempunyai salah satu nilai diatas pada saat dibandingkan  dengan  elemen  y,  maka  elemen  y mempunyai nilai kebalikan apabila dibandingkan dengan elemen x d) Menghitung Eigen Vektor X = Σ( Wij / ΣWj ) / n (1) Keterangan :
X : eigenvector Wij : nilai sel kolom dalam satu baris ( i,j = 1….n)
ΣWj : jumlah total kolom n : jumlah matriks yang dibandingkan
e) Menghitung rasio konsistensi Nilai pada rasio harus lebih kecil atau sama dengan 0,1. Pertama mencari nilai maks  λmaks = (nilai eigen 1 × jmlh kolom 1) (2)
+ (nilai eigen 2 × jmlh kolom 2)…. n Setelah mendapatkan  maks , mencari nilai Consistency Index (CI).
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
C1 =
(3)
Keterangan : CI : Consistency Index
 maks : nilai eigen terbesar n : jumlah matriks yang dibandingkan CR = C1 / R1
(4)
Keterangan : CR : Consistency Ratio CI : Consistency Index RI : Random Index
Tabel 2. Nilai RI ( Random Index ) ( Sumber : Abdillah, Hidayati, Rekayasa, Komputer, & Informasi, 2018) Orde Matriks  RI/IR 1 0.00 2 0.00 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.34 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.53 13 1.56 14 1.57 15 1.59

## f) Membuat Unweighted Supermatriks
Memasukkan  nilai  seluruh eigen  vector antar  kriteria  ternormalisasi  dalam kolom.
g) Membuat Weighted Supermatriks Mengalikan nilai unweighted supermatriks dengan nilai perbandingan kluster matriks sehingga setiap kolom jumlah nilainya satu.
h) Membuat Limited Supermatriks Limited Pemangkatan weighted  supermatriks sehingga  setiap  kolom  matriks  dalam satu baris bernilai sama besar. Kemudian dilakukan normalisasi pada limited supermatriks .
i) Melakukan perankingan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Alat  yang  digunakan  dalam  menganalisis  data  dalam  penelitian menggunakan tools Statistical Package for The Social Sciences (SPSS) versi 20. SPSS banyak  digunakan  untuk  survey  penelitian,  terutama  dalam  pengumpulan  data
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
menggunakan  kuesioner.  Untuk  pengujian  data  yang  digunakan  dari  kuesioner menggunakan tools SPSS  bernilai  valid  jika  nilai Cronbach’s  Alpha bernilai>  0,6. Hasil Reabilitas dari kuesioner penelitian dengan data sebanyak 30 menghasilkan nilai Cronbach’s Alpha bernilai 0,746. Berikut gambar pada tools SPSS versi 20 :
Gambar 2. Rebalitias Data di tools SPSS
Penelitian  ini  menggunakan  penelitian  dengan  metode  kuantitatif.  Metode kuantitatif  merupakan  penelitian  yang  menggunakan  data  berupa  angka  sebagai alat  menganalisis  keterangan  dengan  menggunakan  teknik  kuesioner.  Alur instrument penelitian yang digambarkan sebagai berikut :
Pengumpulan Data dari Kuesioner Pengolahan Data di MS. Excel Pengolahan Data di SuperDecision Pengumpulan Data dari Wawancara Analisis Data Hasil dan Keputusan

## Gambar 3. Alur Instrumen Penelitian
Dari  gambar  3.  menjelaskan  pengumpulan  data  dari  kuesioner  dan wawancara  kemudian  data  dikumpul  dan  diolah  untuk  menentukan  nilai  dari kriteria  dan  sub  kriteria  yang  dipilih  oleh  siswa  MTS  Pembina.  Pengolahan  data yang  dilakukan  akan  digunakan  untuk  masukan  perangkat  lunak  MS.  Excel  dan pengolahan  data  di  aplikasi SuperDecision .  Perangkat  lunak SuperDecision akan mengolah  data  untuk  menghasilkan  informasi  berupa  hasil  perankingan  dari pilihan  alternatif.  Pemodelan  yang  digunakan  menggunakan  aplikasi SuperDecision.
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Gambar 4. Model Pada Software Superdecision
Pada  gambar  4.  menjelaskan  permodelan  yang  digunakan  menggunakan model  hubungan  jaringan  ( Network )  sebagai  kelebihan  dari  Algoritma Analytical Network Process (ANP) memiliki keterkaitan antara alternatif – alternatif, alternatif –  kriteria,  alternatif  –  sub  kriteria,  kriteria  –  kriteria,  dan  kriteria  –  sub  kriteria. Hubungan  yang  digunakan  Algoritma Analytical  Network  Process (ANP) menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik  karena  membandingkan  setiap  data  dan parameter  yang  digunakan.  Penulis  menggunakan tools  SuperDecision untuk menentukan  faktor  dominan  siswa  berprestasi.  Algoritma  ANP  dilakukan  untuk memberikan hasil nilai tertinggi untuk menjadi acuan keputusan  faktor dominan siswa  berprestasi  di  MTS  Pembina.  Berikut  langkah-langkah  dalam  pengolahan data menggunakan Algoritma ANP :
a) Mengidentifikasi Struktur Jaringan Permasalahan Algoritma ANP dimaksudkan untuk membantu pengambil keputusan dalam menentukan bobot ternormalisasi yang dirankingkan.
b) Menentukan  komponen  dari  sudut  pandang  manajerial  pembobotan  pada setiap  komponen  diberikan  penilaian  kepentingan  relatif  antara  satu komponen  dengan  komponen  lainnya.  Membuat  Matriks  Perbandingan Berpasangan.
c) Matriks  Perbandingan  Berpasangan  menggambarkan  kontribusi  atau pengaruh  setiap  komponen  terhadap  kriteria.  Perbandingan  dilakukan berdasarkan  penilaian  dari  pengambil  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan komponen.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria Terhadap Alternatif Kriteria  C1 C2 C3 C4 C1 1,00  3,00  5,00  3,00 C2 0,33  1,00  3,00  1,00 C3 0,20  0,33  1,00  0,33 C4 0,33  1,00  3,00  1,00 d) Menjumlahkan Nilai Kolom Pada Matriks Perbandingan Melakukan penjumlahahan pada kolom i seperti Tabel 2 berikut :
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 4. Matriks Perbandingan Alternatif Terhadap Kriteria Fasilitas Kriteria  C1 C2 C3 C4 C1 1,00  3,00  5,00  3,00 C2 0,33  1,00  3,00  1,00 C3 0,20  0,33  1,00  0,33 C4 0,33  1,00  3,00  1,00 Jumlah  1,87  5,33  12,00  5,33
e) Menghitung Rata-Rata Baris ( Eigen Vector )
Di peroleh dengan membagikan nilai pada kolom i dengan jumlah nilai pada kolom  i  kemudian  ditambah  dengan  nilai  kolom  i  dengan  jumlah  nilai lainnya kemudian dibagikan dengan jumlah data
f) Menghitung nilai Lamda Max
Diperoleh  dengan  cara  penjumalah  dari  perkalian Eigen  Vector dengan Jumlah nilai pada kolom i : Maka λmax =  (0,52 x 1,87) + (0,20 x 5,33) + (0,08 x 12) + (0,20 x 5,33 = 4,06
g) Menghitung nilai Consistency Index
Menghitung nilai konsistensi index untuk setiap matriks ber-orde n dengan λmax  dikurang  dengan  jumlah  data  yang  dibagi  dengan  jumlah  data dikurang 1 seperti berikut :
Maka CI = (4,06 -  4) / (4 – 1 ) = 0,019 h) Menghitung nilai Consistency Rasio
Terakhir  menghitung  konsistensi  rasio  (CR),  perhitungan  ini  digunakan untuk  memastikan  bahwa  nilai  konsistensi  rasio  (CR)  <  0,1.  Jika  nilai konsistensi  rasio  (CR)  >  0,1    maka  prose  perhitungan  data  harus  diulangi dan  diperbaiki.  Untuk  mencari  nilai index  random tersebut,  penulis menghitung  RI  sesuai  dengan  jumlah  data  yang  digunakan.  Jika  nilai  CR lebih  besar  dari  0,1  maka  matrik  perbandingan  berpasangan  harus diperbaiki. Untuk mendapatkan nilai CR dengan cara membagikan nilai CI dengan nilai sesuai jumlah indeks pada Random Index : Maka, CR = 0,02 / 0,09  = 0,028 (Konsisten)
i) Menghitung nilai terhadap semua komponen
Selanjutnya  menghitung  keseluruhan  nilai  dari  setiap  komponen  yang terdiri dari 4 kriteria dan 5 alternatif. Untuk  perhitungan yang digunakan ke supermatriks ,  nilai  yang  digunakan  adalah  nilai  keseluruhan Eigen Vector. Berikut nilai Eigen Vector pada setiap elemen :
Tabel 5. Eigen Vector Berpasangan Terhadap Kepribadian Siswa ALT  C2 C3 C4 Eigen Vector ALT 1,00  3,00  3,00  3,00 0,50 C2 0,33  1,00  1,00  1,00 0,17 C3 0,33  1,00  1,00  1,00 0,17 C4 0,33  1,00  1,00  1,00 0,17 Jumlah  2,00  6,00  6,00  6,00 1,00
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Nilai λmax =  (0,50 x 2,00) + (0,17 x 6,00) + (0,17 x 6,00) + (0,17 x 6,00) = 4,00 Nilai CI = (4,00 -  4) / (4 – 1 ) = 0,00 Nilai, CR = 0,00 (Konsisten)
j) Menentukan Unweighted Supermatrix Unweighted Supermatrix atau Supermatriks tidak terbobot didapat dengan cara  memasukkan  semua  nilai Eigen  Vector yang  telah  dihitung  pada langkah perhitungan antar kriteria dan alternatif.
k) Menentukan Weighted Supermatrix Weighted  Supermatrix atau  Supermatriks  terbobot  didapat  dengan  cara melakukan  perkalian  antar  isi Unweighted  Supermatrix dengan cluster matrix atau Eigen Vector dari Perbandingan terhadap Kriteria.
l) Menentukan Limit Supermatrix Limit Supermatrix didapat dengan cara melakukan dengan memangkatkan Weighted  Supermatrix pada  rumus  Persamaan  2.6  secara  terus  menerus hingga  angka  disetiap  kolom  dalam  satu  baris  sama  besar,  setelah  itu lakukan normalisasi terhadap Limit Supermatrix.
m) Sintesa untuk mendapatkan hasil dan perankingan
Untuk  mendapatkan  hasil  dan  perankingan  diambil  baris  pada  Alternatif, untuk  kolom  setiap  kolom  sudah  memiliki  nilai  yang  sama.  Hasil  Sintesa yang didapat dan perankingan dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Sintesa Alternatif Alternatif Nilai Rank Akhlak Yang Baik 0,16 1 Nilai Kompetensi yang Tinggi 0,02 4 Tidak Pernah Absen 0,02 5 Disiplin 0,07 2 Peranan dan Cara Ajar Guru 0,06 3
Dari  tabel  6  dapat  dilihat  bahwa  alternatif  akhlak  yang  baik  mendapatkan  posisi tertinggi  dengan  nilai  0,16  dengan  Alternatif  Disiplin  mendapatkan  posisi  kedua tertinggi dengan nilai 0,07 dan Alternaif Peranan dan Cara Ajar Guru mendapatkan posisi ketiga dengan nilai 0,06.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan pada bab sebelumnya dapat disimpulkan bahwa:
a) Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Analytic  Network Process (ANP) dapat  diterapkan  dengan  data  sebanyak  30,  menggunakan  4 kriteria. Kepribadian siswa, karakter belajar siswa, kehadiran siswa, peranan dan cara mengajar guru.
b) Berdasarkan hasil pengujian Analytic Network Process untuk kasus pemilihan faktor  dominan  siswa  berprestasi  menggunakan tools  SuperDecision 2.10 diperoleh  hasil  yang  sama  dengan  analisis  perhitungan  metode  dimana
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume 6 Nomor 1 Februari, pp 120-129 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
diperoleh alternatif akhlak yang baik dengan nilai 0,159 atau 0,16. Alternatif Nilai  Kompetensi  merupakan  salah  satu  nilai  terendah  dengan  nilai  0,02. Sehinga  perlu  adanya  faktor  peningkatan  siswa  berprestasi  dalam  hal  nilai kompetensi, karena siswa berprestasi diharuskan memiliki nilai kompetensi yang baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  S.  Yunita,  Rusdi  Efendi,  “Group  Decision  Support  System  (Gdss)Menggunakan Metode Electre Dan Copeland Score Dalam Menentukan Siswa Berprestasi,” Vol. 08, No. 02, 2018.
[2] W. S. Dimas Aryo Anggoro, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Ahp Untuk Pemilihan,” No. September, 2019, Doi: 10.32699/Ppkm.V6i3.777.
[3] A.  A.  A.  P.  Ardyanti,  N.  Purnama,  And  N.  L.  Nyajentari,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Siswa  Berprestasi  Sma  Dwijendra  Denpasar  Dengan  Metode  Anp  & Topsis,” Vol. 2, No. 2, 2017.
[4] B. Surarso And W. Amien, “Implementasi Metode Analytic Network Prosess Untuk Penentuan Prioritas Penanganan Jalan Berdasarkan Tingkat Pelayanan Jalan,” Vol. 02, Pp. 105–113, 2016, Doi: 10.21456/Vol6iss2pp105-113.
[5] K.  H.  Y.  Nia  Budi  Puspitasari,  “Analisa  Pemilihan  Supplier  Ramah  Lingkungan Dengan  Metode  Analytical  Network  Process  (  Anp  )  Pada  Pt  Kimia  Farma  Plant Semarang,” Vol. Xi, No. 1, Pp. 1–8, 2016.
[6] N.  Frastian  And  D.  Katarina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kinerja  Dosen Menggunakan  Metode  Analytical  Network  Process  (  Anp  )  Pada  Universitas,”  No. September, Pp. 228–232, 2018.
[7] G. F. Putri, L. Muflikhah, And S. Adinugroho, “Pemilihan Alternatif Simplisia Nabati Untuk  Indikasi  Gangguan  Kesehatan  Menggunakan  Metode  Analytical  Network Process ( Anp ) Dan Simple Additive Weighting ( Saw ),” Vol. 2, No. 11, Pp. 5229– 5234, 2018.
[8] M.  Abdillah, R. Hidayati, J. Rekayasa, S. Komputer, And J. S. Informasi, “Penerapan Metode  Analytic  Network  Process  (  Anp  )  Berbasis  Android  Sebagai  Sistem Pendukung Keputusan,” Vol. 06, No. 03, Pp. 12–22, 2018.