## Implementasi Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Arduino Board
Kresna Ramanda [1]* , Susanto [2] , Arief Rusman [3]
Program Studi Teknik Informatika [1] , Program Studi Sistem Informasi [2], [3]
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri DKI Jakarta, Indonesia kresna.kra@nusamandiri.ac.id [1] , santo@hotmail.co.id [2] , arief.aef@nusamandiri.ac.id [3]
Abstract— Internet Of Things (IoT) is one of the trends that is in  demand  to  carry  out various  automation and  control of  devices or machines easily anytime and anywhere, the existing Internet Of Things (IoT) devices are of various kinds according to the needs of the  One  of  the  users  is  the  Arduino  Board.  Arduino  is  a microcontroller board based on the ATmega328P microchip which is  used  to  control  various  electronic  components.  Analytical Hierarchy  Process  is  applied  in  the  selection  of  Arduino  board  in data  calculation  and  analysis  with  the  addition  of  Expert  Choice software. Primary data collection is by suggesting the criteria used as  variables  in  the  assessment.  Primary  data  is  obtained  from questionnaire  data  that  has  been  filled  in  by  each  respondent. Giving  weight  of  the  assessment  based  on  each  respondent's  data according  to  the  criteria  consisting  of  Cost,  Clock  Speed,  Flash Memory,  SRAM,  Connectivity,  and  the  number  of  input  /  output pins. The result of this study is that  the connectivity criteria is the most  important  criterion  for  respondents  for  the  Arduino  Board assessment,  which  is  34.2%.  For  the  priority  order  for  the alternative Arduino board, the first is ESP32 of 25.6%, ESP12F of 20%,  MCU  v3  Node  of  19.9%,  WEMOS  D1  mini  of 18.9%,  Mega rev3 of 9.9% and the last is uno R3 of 5.7%.
Keywords— Arduino Board, AHP, Internet Of Things
Abstrak— Internet  Of  Things  (IoT)  merupakan  salah  satu trend  yang  diminati  untuk  melakukan  berbagai  otomatisasi  dan kendali  dari  perangkat  atau  mesin  dengan  mudah  kapan  saja dan  dimana  saja,  perangkat  Internet  Of  Things  (IoT)  yang  ada saat  ini  sangat  banyak  beraneka  macam  jenis  sesuai  dengan kebutuhan  para  penggunanya  salah  satunya  adalah  Arduino Board.  Arduino  adalah  papan  mikrokontroller  yang  berbasis mikrochip  ATmega328P  yang  digunakan  untuk  mengendalikan berbagai  komponen  elektronika.  Analytical  Hierarchy  Process diterapkan  dalam  pemilihan  arduino  board dalam  perhitungan dan  analiss  data    dengan  tambahan  software  Expert  Choice. Pengumpulan data primer yaitu dengan mengemukakan kriteria yang  digunakan  sebagai  variabel  dalam  penilaian.  Data  primer diperoleh dari data kuisioner yang telah diisi oleh masing-masing responden.  Memberikan  Bobot  penilaian  berdasarkan  data masing-masing  responden  sesuai  dengan  kriteria  yang  terdiri dari  Biaya,  Clock  Speed,  Flash  Memory,  SRAM,  Konektivitas, dan  jumlah  pin  input  /  output. Hasil dari  penelitian  ini  adalah kriteria  Konektivitas  merupakan  kriteria  yang  paling  penting bagi  responden  untuk  penilaian  Arduino  Board  yakni  sebesar 34.2%.  Untuk  urutan  prioritas  alternative  Arduino  Board  yang
pertama  adalah  ESP32  sebesar  25.6%,  ESP12F  sebesar 20%,Node  MCU  v3  sebesar  19.9%,  WEMOS  D1  mini  sebesar 18.9%,  Mega  rev3  sebesar  9.9%  dan  yang  terakhir  adalah  uno R3 sebesar 5.7%.

## Kata Kunci—Arduino Board, AHP, Internet Of Things

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  sangat  pesat  telah  masuk pada  era  industri  4.0, Internet  Of  Things (IoT)  merupakan salah  satu trend yang  diminati  untuk  melakukan  berbagai otomatisasi  dan  kendali  dari  perangkat  atau  mesin  dengan mudah  kapan  saja  dan  dimana  saja.  IoT  saat  ini  belum menjangkau  semua  benda-benda  di  sekitar  secara  umum, contoh terminal listrik, kran air, pintu, serta jemuran. jika IoT telah  disematkan  kedalam  benda-benda  tersebut,  maka  akan sangat  mudah  mengawasi  bahkan  mengontrol  nya  dengan jarak  yang  sangat  jauh  [1].    IOT  ( Internet  Of  Things ) digunakan  untuk  mengelola  dan  mengoptimalkan  peralatan elektronik  menggunakan  internet  secara realtime [2]. Perangkat Internet Of Things (IoT) yang ada saat ini beraneka macam  jenis  sesuai  dengan  kebutuhan  para  penggunanya, salah  satunya  adalah Arduino  Board .  Arduino  Uno  adalah papan mikrokontroller yang berbasis mikrochip ATmega328P yang  digunakan  untuk  mengendalikan  berbagai  komponen elektronika.  Setiap Arduino  Board memiliki  kriteria  yang berbeda,  dengan  fitur    yang  berbeda  pula.  Untuk  itu, perusahaan  harus  bijak  dalam  memutuskan Arduino  Board mana yang tepat  yang akan dipakai  oleh perusahaan.  Arduino digunakan  untuk  pengendali  intensitas  lampu  ruangan  [3]. Untuk  monitring  suhu  jarak  jauh  diimplementasikan menggunakan  Arduino  [4].  Arduino  juga  digunakan  sebagai pendeteksi peringatan dini banjir [5].
PT.  Lemindo  Abadi  Jaya  adalah  suatu  perusahaan manufaktur  kimia  yang  terletak  di  daerah  Kabupaten  Bogor. Pada  PT.  Lemindo  Abadi  Jaya  saat  ini,  banyak  resiko  terkait keamanan  dan  keselamatan  dalam  menjalankan  mesin operasional  yang  tidak  dapat  dimonitoring  setiap  saat. Operasional  mesin  yang  digunakan  tidak  secara  otomatis berjalan menyesuaikan suhu yang direkomendasikan sehingga sering  terjadi  kerusakan  mesin.  Untuk  melakukan  monitoring
secara realtime ,  salah  satunya  adalah  dengan  menggunakan teknologi  yang  disebut Internet  Of  Things (IoT)  dengan menggunakan Arduino  Board .  PT  Lemindo  Abadi  Jaya mengalami  kendala  dalam  implementasi Internet  Of  Things , yaitu dalam hal pemilihan Arduino Board .
Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan menggunakan  sistem  penunjang  keputusan  [6].  Sistem Pendukung  Keputusan  ( Decision  Support  System )  merupakan sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang  membantu  para pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  berbagai model  untuk  memecahkan  masalah-masalah    tidak  terstruktur [7].  Penelitian  lain  juga  mengemukakan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  dapat  di  definisikan  sebagai  sebuah sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan tidak terstruktur.  Sistem  penunjang  keputusan  dimaksudkan  untuk menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas  kapabilitas,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian  [8].  Untuk  membuat  sebuah  keputusan  pemilihan arduino  board dalam  monitoring  suhu  mesin  secara  realtime pada PT Lemindo Abadi Jaya, maka diperlukan adanya sebuah metode. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem pengambilan keputusan.
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  proses pengambil  keputusan  pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu altenatif,  peralatan  utama Analytical  Hierarchy  Process AHP adalah  sebuah  hierarki  fungsional  dengan  input  utamanya persepsi  manusia.  Dengan  hierarki  suatu  masalah  kompleks dan  tidak  terstruktur  dipecahkan  kedalam  kelompok- kelompoknya.  Kemudian  kelompok-kelompok  tersebut  diatur menjadi  satu  bentuk  hierarki  [9].    Sedangkan  penelitian  lain menyatakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah didefenisikan  sebagai  sesuatu  representasi  dari  sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu  struktur  tujuan, yang  di  ikuti  level  faktor,  kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah hingga level terakhir [10]. Penelitian lain juga mengemukakan bahwa metode AHP adalah sebuah hierarki fungsional dengan input  utamanya  persepsi  manusia.  Mengatur  bagian  atau variabel  ini menjadi  suatu  bentuk  susunan hierarki, kemudian memberikan  nilai  numerik  untuk  penilaian  subjektif  terhadap kepentingan  relatif  dari  setiap  variabel  dan  mensistensis Penilaian  untuk  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas tertinggi  yang  akan  mempengaruhi  penyelesaian  dari  situasi tersebut  [11].  Metode  AHP  sudah  banyak  digunakan  dalam berbagai  analisa  karena  metode  AHP  termasuk  metode  yang relatif  mudah  untuk  dipahami  dan  mudah  digunakan  [12]. Penelitian  yang  sudah  ada  mengungkapkan  bahwa  Metode Analytical  Hierarchy  Process dapat  membantu  perusahaan khususnya  untuk  menentukan  beberapa  persoalan  [13].  Pada dasarnya peralatan AHP merupakan salah satu metode dengan input  utamanya  adalah  persepsi  manusia  [14]. Analytical Hierarchy  Process merupakan  salah  satu  metode  yang memiliki  perhitungan  nilai  konsistensi  untuk  menentukan tingkat prioritas kriteria dan juga relevanz [12][15]. Untuk itu, Analytical  Hierarchy  Process akan  diterapkan  dalam pemilihan Arduino Board pada PT Lemindo Abadi Jaya.

## II. METODE PENELITIAN
Untuk  penelitian  yang  sistematis  dan  terarah,  maka disusun tahapan – tahapan penilitian yang mencakup langkah- langkah  pelaksanaan  penelitian  mulai  dari  awal  hingga  akhir. Tahapan penelitian yang dilakukan sebagaimana pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  terkait  penerapan  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process )  dalam  penilaian Arduino board sebagai berikut:
1. Merumuskan masalah sesuai dengan batasan ruang lingkup yang akan dibahas.
2. Menentukan  tujuan  yang  akan  dicapai  dari  perumusan masalah  yang  sudah  ditentukan  dalam  penelitian.  Tujuan diadakannya  penelitian  ini  adalah  untuk  mendapatkan keputusan  dalam  pemilihan Arduino  Board dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) sebagai bahan pertimbangan yang valid dan efisien dalam  menentukan arduino  board untuk  PT.  Lemindo Abadi Jaya.
3. Mempelajari literatur yang akan di gunakan sebagai kajian teori  dalam  penelitian  sesuai  dengan  permasalahan  yang terkait dengan pemilihan arduino board pada PT. Lemindo Abadi  Jaya, serta menentukan kriteria penilaian dan bobot nilai perkriteria. Adapun kriteria dan bobot nilai perkriteria yang  dibahas  dalam  penelitian  ini  adalah  Menentukan variabel  dan  sumber  data  yang  ada  pada  PT.  Lemindo Abadi  Jaya.  Beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam proses  penilaian arduino  board pada  PT.  Lemindo  Abadi Jaya  sebagai  berikut:  Biaya, Clock  Speed , Flash Memory , SRAM, Konektivitas dan Jumlah Pin I/O. Pemberian bobot nilai  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah  di  tentukan
berdasarkan  data  dari  hasil  kuisioner  yang  dibagikan kepada  responden  sesuai  dengan  kriteria  yang  sudah  di tentukan.
4. Pengumpulan  data  primer  yaitu  dengan  kriteria  yang digunakan  sebagai  variabel  dalam  penilaian.  Data  primer diperoleh dari data kuisioner yang telah diisi oleh masing- masing responden. Memberikan Bobot penilaian berdasarkan data masing-masing  responden sesuai  dengan kriteria  yang  sudah  di  tentukan.  Populasi  didasarkan  pada bidang  yang  terkait  yaitu  bidang  teknik  dan  teknologi informasi  yang  berjumlah  6  orang.  Karena  keterbatasan jumlah  populasi  yang  terkait  pada  bidang  tersebut  , populasi  diambil  5  orang  yang  akan  dijadikan  sampel penelitian. 5 responden ini terdiri dari IT Infrastruktur, IT Programmer ,  IT Support ,  Manager  Departement  FATI, dan Maintenance .
5. Pengolahan  data  penelitian  terdiri  dari  pemberian  kode variabel pengolahan data menggunakan metode Analytical Hierarchy  Process dan  dibantu  dengan  aplikasi  sistem pendukung  keputusan Expert  Choice untuk  penentuan keputusan.
6. Tahap terakhir adalah Menganalisa hasil pengolahan data. Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  akan diterapkan  dalam  perhitungan  dan  analiss  data    dengan tambahan pengujian menggunakan software Expert Choice [16][17].  Agar  data  yang  telah  dikumpulkan  dapat bermanfaat, maka data tersebut diolah dan dianalisis untuk mengintepretasikan  dan  sebagai  dasar  dalam  pengambilan keputusan.  Berikut  metode  Analisis  data  yang  dilakukan [18]:

## a) Membuat Hierarki
Memecah  persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur- unsurnya.  Dilakukan  hingga  tidak  memungkinkan pemecahan lebih lanjut.

## b) Peniliaian kriteria dan alternatif
Kriteria    dan    alternatif    dilakukan    dengan perbandingan berpasangan.
c) Synthesis  Of  Priority  (Menentukan  Prioritas)
Perbandingan  berpasangan  diperlukan  untuk  kriteria dan alternatif.
d) Logical  Consistency  (Konsistensi  Logis)
Menentukan  konsistensi  terbaik. Hitung  Consistency  Index  (CI)[18] : CI = (λ maks – n) / (n-1) N = banyaknya elemen Hitung  Consistensy  Ratio  (CR)  dengan  rumus[18]: CR = CI / RI CR = Consistency Ratio CI = Consistensy Index RI = Random Consistency Index e) Penentuan urutan prioritas pemilihan Arduino Board.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  mendefinisikan  permasalahan  atau  persoalan, maka  dilakukan  dekomposisi,  yaitu  memecah  persoalan  yang utuh  menjadi  unsur-unsurnya.  Dilakukan  hingga  tidak memungkinkan  pemecahan  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu, proses  analisis  itu  dinamakan  hierarki.  Struktur  hierarki  pada penelitian ini terdiri dari goal , kriteria dan alternatif. Goal atau tujuan  pada  hierarki  ini  adalah  penilaian arduino  board , sedangkan  kriterianya  terdiri  dari  Biaya, Clock  Speed , Flash Memory , SRAM, Konektivitas, dan jumlah pin input / output. Alternatifnya  terdiri  dari.  Uno  R3,  ESP12F,  ESP32,  Mega rev3, Wemos D1 Mini dan Node MCU v3.
Kriteria  dan  alternatif  tersebut  di  dapat  dari  hasil wawancara  dengan  pihak  yang  berwenang  di  PT.  Lemindo Abadi  Jaya  .pihak  yang  berwenang  didalam  penelitian  ini adalah IT Infrastruktur, IT Programmer , IT Support , Manager Departement  FATI,  dan  maintenance  yang  telah  memberikan informasinya  mengenai  kriteria  dan  alternatif  pemilihan arduino board pada PT. Lemindo Abadi Jaya. Berikut struktur hierarki  AHP  penunjang  keputusan  pemilihan Arduino  Board dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Stuktur Hierarki AHP Pemilihan Arduino Board

## A. Penentuan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Biaya
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria Biaya  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  ESP12F  menjadi prioritas  ke-1  dengan  bobot  sebesar  37%  ( Vector  Eigen pada tabel  1),  berikutnya  Wemos  D1  mini  dan  Node  MCU  v3 diurutan ke-2 dan ke-3 dengan bobot 19.2%, lalu arduino uno diurutan  ke-4  dengan  bobot  11.2%,  ESP32  diurutan  ke-5 dengan  bobot  8.4%  dan  yang  terakhir  adalah  arduino  Mega rev3 dengan bobot 4.9%.

## TABEL 1. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN BIAYA
Alternati f Uno R3 ESP 12F Mega rev3 ESP 32 Wemo s D1 Node MCU v3 Vector Eigen Uno R3 0.10 0 0.10 2 0.142 0.16 1 0.085 0.085 0.112 ESP 12F 0.38 5 0.39 3 0.271 0.30 6 0.432 0.432 0.370 Mega rev3 0.03 7 0.07 6 0.053 0.02 4 0.052 0.052 0.049 ESP 32 0.04 6 0.09 5 0.165 0.07 4 0.063 0.063 0.084 Wemos D1 Mini 0.21 6 0.16 7 0.185 0.21 7 0.184 0.184 0.192 Node MCU v3 0.21 6 0.16 7 0.185 0.21 7 0.184 0.184 0.192
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧 𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟏𝟗𝟑 − 𝟔 𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟏𝟗𝟑 𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟑𝟗
Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰 𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟎𝟑𝟗 𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟑𝟏
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten [18].

## B. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif  Berdasarkan  Clock Speed
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria Clock  Speed dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  ESP32  menjadi prioritas  ke-1  dengan  bobot  sebesar  40%  ( Vector  Eigen pada tabel  2),  berikutnya  ESP  12F  diurutan  ke-2  dengan  bobor 23.1%, Node MCU v3 diurutan ke-3 dengan bobot 11.9%, lalu WEMOS D1 mini  diurutan ke-4 dengan bobot 11.6%, Uno r3 diurutan  ke-5  dengan  bobot  4.5%  dan  yang  terakhir  adalah arduino Mega rev3 dengan bobot 4%.
TABEL 2. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN CLOCK SPEED
Alternati f Uno R3 ESP 12F
Mega rev3 ESP 32 Wemo s D1 Node MCU v3 Vector Eigen Uno R3 0.05 1 0.03 8 0.041 0.07 4 0.033 0.035 0.045 ESP 12F 0.25 4 0.18 8 0.285 0.15 6 0.281 0.225 0.231 Mega rev3 0.05 1 0.02 7 0.041 0.07 4 0.022 0.024 0.040 ESP 32 0.34 4 0.59 7 0.274 0.49 5 0.472 0.509 0.449 Wemos D1 Mini 0.15 0 0.06 4 0.179 0.10 1 0.096 0.104 0.116 Node MCU v3 0.15 0 0.08 7 0.179 0.10 1 0.096 0.104 0.119
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧 𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟐𝟐𝟖 − 𝟔
𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟐𝟐𝟖
𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟒𝟔
Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:

## 𝑪𝑹 = 𝑪𝑰
𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟎𝟒𝟔 𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟑𝟕
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten[18].

## C. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif  Berdasarkan  Flash Memory
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria Flash  Memory dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  ESP32, WEMOS D1 mini, dan Node MCU v3 menjadi prioritas ke-1- 3  dengan  bobot  sebesar  22.2%  ( Vector  Eigen pada  tabel  3), berikutnya ESP 12F diurutan ke-4 dengan bobot 21.6%, Mega rev3  diurutan  ke-5  dengan  bobot  7.1%,  dan  yang  terakhir adalah arduino Uno R3 dengan bobot 4.6%.

## TABEL 3. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN FLASH MEMORY
Alternati f Uno R3 ESP 12F Mega rev3 ESP 32 Wemo s D1 Node MCU v3 Vector Eigen Uno R3 0.04 8 0.05 1 0.024 0.05 2 0.052 0.052 0.046 ESP 12F 0.20 7 0.22 0 0.202 0.22 3 0.223 0.223 0.216 Mega rev3 0.12 3 0.06 8 0.062 0.05 8 0.058 0.058 0.071 ESP 32 0.20 7 0.22 0 0.237 0.22 3 0.223 0.223 0.222 Wemos D1 Mini 0.20 7 0.22 0 0.237 0.22 3 0.223 0.223 0.222 Node MCU v3 0.20 7 0.22 0 0.237 0.22 3 0.223 0.223 0.222
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧 𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟎𝟕𝟐 − 𝟔 𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟎𝟕𝟐 𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟒 Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰 𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟒 𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟐
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten[18].

## D. Penentuan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan SRAM
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria SRAM  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  ESP32  menjadi prioritas ke-1 dengan bobot sebesar 46.6% ( Vector Eigen pada tabel  4),  berikutnya  ESP  12F  diurutan  ke-2  dengan  bobot 19.6%, WEMOS D1 mini dan Node MCU v3 berada di urutan ke-3  dan  ke-4  dengan  bobot  sebesar  12.1%,  Mega  rev3 diurutan  ke-5  dengan  bobot  5.6%,  dan  yang  terakhir  adalah arduino Uno R3 dengan bobot 4%.

## TABEL 4. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN SRAM
Alternat if Uno R3 ESP 12F Mega rev3 ESP 32 Wem os D1
Node MCU v3 Vecto r Eigen Uno R3 0.046 0.044 0.026 0.080 0.022 0.022 0.040 ESP 12F 0.147 0.139 0.186 0.105 0.300 0.300 0.196 Mega rev3 0.100 0.041 0.055 0.080 0.028 0.028 0.056 ESP 32 0.302 0.689 0.361 0.522 0.462 0.462 0.466 Wemos D1 Mini 0.202 0.044 0.186 0.107 0.094 0.094 0.121 Node MCU v3 0.202 0.044 0.186 0.107 0.094 0.094 0.121
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧 𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟓𝟏𝟓 − 𝟔 𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟓𝟏𝟓 𝟓 = 𝟎. 𝟏𝟎𝟑
Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰 𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟏𝟎𝟑
𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟖𝟑
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten[18].
E. Penentuan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan

## Konektivitas
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria konektivitas dapat diambil kesimpulan yaitu ESP32, WEMOS D1  Mini  dan  Node  MCU  v3  menjadi  prioritas  ke-1-3  dengan bobot  sebesar  23.2%  ( Vector  Eigen pada  tabel  5),  berikutnya ESP  12F  diurutan  ke-4  dengan  bobot  20.9%,  Mega  rev3 diurutan  ke-5  dengan  bobot  5.1%,  dan  yang  terakhir  adalah arduino Uno R3 dengan bobot 4.3%.

## TABEL 5. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN KONEKTIVITAS
Alternat if Uno R3 ESP 12F Mega rev3 ESP 32 Wem os D1 Node MCU v3 Vecto r Eigen Uno R3 0.043 0.041 0.049 0.043 0.043 0.043 0.043 ESP 12F 0.229 0.218 0.120 0.229 0.229 0.229 0.209 Mega rev3 0.043 0.089 0.049 0.043 0.043 0.043 0.051 ESP 32 0.229 0.218 0.261 0.229 0.229 0.229 0.232 Wemos D1 Mini 0.229 0.218 0.261 0.229 0.229 0.229 0.232 Node MCU v3 0.229 0.218 0.261 0.229 0.229 0.229 0.232
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧
𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟎𝟕𝟎 − 𝟔 𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟎𝟕𝟎
𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟒
Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰
𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟒 𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟏𝟏
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten[18].

## F. Penentuan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Jumlah Pin I/O
Hasil  perhitungan  menunjukkan  prioritas  dari  kriteria jumlah  pin  I/O  dapat  diambil  kesimpulan  yaitu  Mega  rev3 menjadi  prioritas  ke-1  dengan  bobot  sebesar  37.4%  ( Vector Eigen pada tabel  6), berikutnya ESP 32 diurutan ke-2 dengan bobot  22.4%, lalu Node MCU v3 diurutan ke 3 dengan bobot sebesar  15.6%,    lalu  Uno  R3  diurutan  ke-4  dengan  bobot 10.9%, WEMOS D1 Mini durutan ke-5 dengan bobot sebesar 9% dan yang terakhir adalah ESP-12F dengan bobot 4.6%.

## TABEL 6. BOBOT ANTAR ALTERNATIF BERDASARKAN JUMLAH PIN I/O
Alternat if Uno R3 ESP 12F Mega rev3 ESP 32 Wem os D1 Nod e
MC U v3 Vector Eigen Uno R3 0.08 5 0.152 0.089 0.055 0.209 0.06 3 0.109 ESP 12F 0.02 9 0.052 0.075 0.038 0.038 0.04 7 0.046 Mega rev3 0.38 3 0.276 0.400 0.597 0.221 0.37 0 0.374 ESP 32 0.26 5 0.233 0.114 0.170 0.266 0.29 7 0.224 Wemos D1 Mini 0.03 6 0.122 0.161 0.057 0.089 0.07 4 0.090 Node MCU v3 0.20 1 0.165 0.161 0.085 0.177 0.14 9 0.156
Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal eigen value maksimum ( λmax) :
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐱 − 𝐧 𝐧 − 𝟏 = 𝟔. 𝟑𝟕𝟑 − 𝟔 𝟔 − 𝟏 = 𝟎. 𝟑𝟕𝟑 𝟓 = 𝟎. 𝟎𝟕𝟓
Untuk N= 6, RC =1.24 Maka:
𝑪𝑹 = 𝑪𝑰 𝑹𝑪 = 𝟎. 𝟎𝟕𝟓 𝟏. 𝟐𝟒 = 𝟎. 𝟎𝟔𝟎
Karena  CR  <  0.1  berarti  preferensi  responden  adalah konsisten [18].

## G. Penentuan urutan prioritas pemilihan Arduino Board
Setelah  mendapatkan  nilai  dari  setiap  bobot  kriteria  dan setiap  alternatif  berdasarkan  kriteria.  Langkah  selanjutnya dalam  menentukan  penilaian  prioritas Arduino  Board adalah menghitung penilaian akhir pada masing-masing kriteria. Nilai diperoleh  dengan  melakukan  perkalian  nilai  bobot  setiap kriteria  dengan  nilai  bobot  setiap  alternatif  dengan  kriteria yang sama.

## TABEL 7. PENILAIAN AKHIR PRIORITAS ARDUINO BOARD
Alternatif Kriteria
Tot al Bia
ya Cloc k Spe ed Flash Memo ry SRA M Konektivi tas Juml ah Pin I/O ESP 32 0.00 7 0.05 7 0.033 0.02 7 0.079 0.082 0.28 5 ESP 12F 0.03 3 0.02 9 0.032 0.00 6 0.071 0.035 0.20 6 Node MCU v3 0.01 7 0.01 5 0.033 0.01 9 0.079 0.021 0.18 4 Wemos D1 Mini 0.01 7 0.01 5 0.033 0.01 1 0.079 0.021 0.17 6 Mega rev3 0.00 4 0.00 5 0.011 0.04 4 0.018 0.010 0.09 2 Uno R3 0.01 0 0.00 6 0.007 0.01 3 0.015 0.007 0.05 7
Setelah  didapatkan  jumlah  dari  perkalian  setiap  vector eigen,  maka  di  dapatkan  jumlah  dari  total  keseluruhan  yang memiliki  bobot  tertinggi  adalah  ESP  32.  Hasil  dari  data-data kuesioner  juga  diuji  dengan  menggunakan software  Expert Choice untuk  menghasilkan  bobot  kriteria  yang  hasilnya seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Expert Choice Pemilihan Arduino Board
Gambar  3  menjelaskan  bahwa  sasaran  dari  penelitian  ini adalah  pemilihan Arduino  Board .  Kriteria  keputusan  yang dipakai adalah enam kriteria utama yaitu : Biaya, Clock Speed, Flash  Memory ,  SRAM,  Konektivitas,  dan  Jumlah  Pin  I/O. Alternatif-alternatif arduino board yang dinilai adalah Uno R3, ESP  12F,  Mega  rev3,  ESP32,  WEMOS  D1  Mini,  dan  Node MCU v3.
Untuk  melihat  urutan  prioritas  pemilihan arduino  board menggunakan Software  Expert  Choice dapat  dilihat  pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Urutan prioritas pemilihan arduino board pada Expert Choice
Pada  gambar  4  menyajikan  enam  kriteria  yaitu  Biaya, Clock  Speed , Flash  Memory ,  SRAM,  Konektivitas,  dan Jumlah  Pin  I/O.  Kriteria  keputusan  dari  kriteria  yang  paling tinggi  adalah  konektivitas.  Alternatif  secara  keseluruhan berdasarkan  atas  kriteria  tersebut  mencerminkan alternative tertinggi hingga paling rendah adalah ESP 32, ESP 12F, Node MCU v3, WEMOS D1 Mini, Mega rev3 dan Uno R3.

## IV. PENUTUP
Setelah  melalui  tahapan  penelitian  dan  proses  pengolahan data,  mendapatkan  kesimpulan  mengenai  pemilihan arduino board dengan  6  alternatif  pada  PT.  Lemindo  Abadi  Jaya, bahwa  Kriteria  Konektivitas  merupakan  kriteria  yang  paling penting  bagi  responden  untuk  penilaian Arduino  Board yakni sebesar  34.2%.  kriteria  Jumlah  Pin  I/O  sebesar  17.6%, selanjutnya kriteria Flash Memory sebesar 14.9%, lalu kriteria Clock Speed sebesar 12.6%, kriteria SRAM sebesar 11.9% dan yang terakhir adalah kriteria biaya sebesar 8.8%. Hal  tersebut dikarenakan  lokasi  dan  kondisi  dari  perusahaan  tersebut, sedangkan  untuk  urutan  prioritas alternative arduino  board yang  pertama  adalah  ESP32  sebesar  25.6%,  ESP12F  sebesar 20%,  Node  MCU  v3  sebesar  19.9%,  WEMOS  D1  mini sebesar  18.9%,  Mega  rev3  sebesar  9.9%  dan  yang  terakhir adalah  uno  R3  sebesar  5.7%.  Sehingga  dapat  disimpulkan metode  AHP  dapat  digunakan  untuk  membuat  sebuah keputusan  didalam  sebuah  penelitian,  termasuk  untuk penilaian  dan  pemilihan arduino  board pada  PT  Lemindo Abadi Jaya.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Kami  mengucapkan  terima  kasih  kepada  segenap manajemen  dan  karyawan  PT.  Lemindo  Abadi  Jaya  atas kesediaan  memberikan  data  dan  informasi  yang  dibutuhkan untuk  penelitian  ini.  Sehingga  penelitian  ini  dapat  terlaksana dengan baik.

## REFERENCES
[1] R.  F.  Putra,  K.  M.  Lhaksmana,  and  D.  Adytia,  “Aplikasi  IoT  untuk Rumah  Pintar  dengan  Fitur  Prediksi  Cuaca,”  in e-Proceeding  of Engineering , 2018, vol. 5, no. 1, pp. 1746–1760.
[2] A.  Junaidi,  “Internet  Of  Things,  Sejarah,  Teknologi  Dan Penerapannya :  Review,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf.  Terap. ,  vol.  I,  no.  3,  pp. 62–66, 2015.
[3] G.  Turesna,  Z.  Zulkarnain,  and  H.  Hermawan,  “Pengendali  Intensitas Lampu  Ruangan  Berbasis  Arduino  Uno  Menggunakan  Metode  Fuzzy Logic,” J.  Otomasi,  Kontrol  Instrumentasi ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  73–88, 2015.
[4] T. Budioko, “Sistem Monitoring Suhu Jarak Jauh Berbasis Internet Of Things  Menggunakan  Protokol  MQTT,”  in Seminar  Riset  Teknologi Informasi (SRITI) , 2016, vol. VIII, pp. 353–358.
[5] W.  Indianto,  A.  H.  Kridalaksana,  and  Y.  Yulianto,  “Perancangan Sistem  Prototipe  Pendeteksi  Banjir  Peringatan  Dini  Menggunakan Arduino Dan PHP,” J. Inform. Mulawarman , vol. 12, no. 1, pp. 45–49, 2017.
[6] F.  Faisal  and  S.  D.  H.  Permana,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Teknik  Komputer  Dan Jaringan  Yang  Terfavorit  Dengan  Menggunakan  Multi-Criteria Decision Making,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11–19, 2015.
[7] A.  Qashlim,  “Penerapan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Studi  Kasus :  Penentuan Kawasan Hutan Konservasi),” J. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 8–14, 2015.
[8] I.  H.  Firdaus,  G.  Abdillah,  F.  Renaldi,  J.  Informatika,  U.  Jenderal,  A. Yani,  J.  Barat,  and  S.  P.  Keputusan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  Dan Topsis,”  in Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi 2016 (SENTIKA 2016) , 2016, vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19.
[9] P. Eva Solita and I. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  Studi  Kasus  Pada  PT.  Selular  Global  Net  Medan,” J.  Teknol.
dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 71–78, 2015.
[10]  K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode Analytical  Hieararchy  Process  (  Studi  Kasus :  PT  .  Capella  Dinamik Nusantara  Takengon  ),” Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  1,  no.  1,  pp. 17–21, 2017.
[11]  A.  F.  Furqon  and  D.  Puspitasari,  “Analisis  Perbandingan  Metode Pembelajaran  Kurikulum  Tingkat  Satuan  Pendidikan  dengan Kurikulum  2013  Menggunakan Metode  AHP,” J.  Sist.  Inf. ,  vol.  7,  no. 1, pp. 98–105, 2018.
[12]  A.  E.  Munthafa  and  H.  Mubarok,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[13]  Frieyadie,  “Metode  AHP  Sebagai  Penunjang  Keputusan  Untuk Penilaian Kinerja Kerja Karyawan SPBU,” J. TECHNO Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 63–68, 2018.
[14]  G.  P.  Sanyoto,  R.  I.  Handayani,  and  E.  Widanengsih,  “Sistem Pendukung
Keputusan
Pemilihan Laptop Untuk Kebutuhan Operasional Dengan Metode AHP (Studi Kasus: Direktorat Pembinaan Kursus Dan Pelatihan Kemdikbud),” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 167–174, 2017.
[15]  S.  A.M.Pebakirang,  A.  Sutrisno,  and  J.  Neyland,  “Penerapan  Metode AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  Untuk  Pemilihan  Supplier  Suku Cadang  Di  PLTD  Bitung,” J.  Online  Poros  Tek.  Mesin ,  vol.  6,  no.  1, pp. 32–44, 2017.
[16]  R.  Yanto,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  dalam Upaya Peningkatan Kualitas Objek Wisata,” Citec J. , vol. 4, no. 3, pp. 163–173, 2017.
[17]  A.  Imanuddin,  “Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Terhadap Keputusan  Pemilihan  Supplier  Dalam  Pengadaan  Material  Canvas Menggunakan Software Expert Choice,” J.  Indones.  Sos.  Teknol. ,  vol. 1, no. 2, pp. 73–81, 2020.
[18]  Kusrini, Konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan . Yogyakarta: Andi Offset, 2007.