Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

## Dalam Seleksi Panitia Pengawas Kecamatan
Deni Apriadi 1 , Alfiarini 2 1 STMIK Bina Nusantara Jaya, denidrv@gmail.com, Jl. Yos Sudarso No. 97A Lubuklinggau, Indonesia
2 STMIK Bina Nusantara Jaya, alfiarini3@gmail.com, Jl. Yos Sudarso No. 97A Lubuklinggau, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : Apr 28, 2021 : May 27, 2021 : Juni 15, 2021 Panitia  Pengawas  Pemilu  Kecamatan  merupakan  lembaga pengawas  pemilu  yang  di  bentuk  oleh  Bawaslu  Kabupaten  / Kota untuk melakukan pengawasan penyelenggaraan Pemilu yang  ada  di  tingkat  kecamatan.  Pemilu  yang  demokratis merupakan  tujuan  utama  di  bentuknya  Panwascam  sehingga penyelenggaraan Pemilu ditingkat kecamatan berjalan  sesuai dengan amanat undang-undang. Untuk menghindari terjadinya  subyektivitas  dan  nepotisme  dalam  seleksi Panwascam  maka  perlu adanya Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  membantu  Ketua  Bawaslu  dalam mengambil  keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  sistem  yang  dapat  dijadikan  alternatif  untuk membantu  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Salah  satu metode  yang  dapat  di  gunakan  yaitu Analytical  Hierarchy Proses (AHP).  Masalah  yang  bersifat  kompleks  bisa  di selesaikan  dengan  metode  AHP.  Seleksi  Panwascam dilakukan  oleh  Bawaslu  Kabupaten/Kota  sesuai  dengan peraturan  dan  perundang-undangan  dan  menggunakan kriteria-kriteria  yang  sudah  di  tetapkan  yaitu  Tes  Tertulis, Tes Wawawancara, Kejujuran, Loyalitas, Kerjasama sedangkan alternatifnya yaitu Wiryawan, Febri Kamseno, M. Hadi  Wijaya,  Andang  Krisna.  S,  Ahmad  Syukur,  Wahyu Hidayat.  Dari  kriteria  tersebut  dibandingkan  kriteria  dengan kriteria,  kriteria  dengan  alternatif  dan    menetukan  prioritas berdasarkan  pringkat  dari  setiap  alternatif.  Kemudian  dari hasil  analisis  dan  perhitugan  tersebut  diuji  dengan menggunakan aplikasi SuperDecisions
Kata Kunci :

## AHP
SPK
Seleksi Panitia pengawas kecamatan

## Abstract
The  District  Election  Supervisory  Committee  is  an  election  supervisory  agency  formed  by  the Regency  /  City  Bawaslu  to  supervise  the  implementation  of  elections  at  the  sub-district  level. Democratic elections are the main goal in the form of Panwascam so that the implementation of elections  at  the  sub-district  level  runs  in  accordance  with  the  mandate  of  the  law.  To  avoid subjectivity  and  nepotism  in  the  selection  of  Panwascam,  it  is  necessary  to  have  a  Decision Support  System  to  assist  the  Chairperson  of  Bawaslu  in  making  decisions.  Decision  Support System  is  a  system  that  can  be  used  as  an  alternative  to  assist  in  the  decision-making  process. One method that can be used is the Analytical Hierarchy Process (AHP). Complex problems can be  solved  using  the  AHP  method.  The  selection  of  Panwascam  is  carried  out  by  the Regency/City  Bawaslu  in  accordance  with  the  laws  and  regulations  and  uses  predetermined criteria,  namely  Written  Test,  Interview  Test,  Honesty,  Loyalty,  Cooperation,  while  the alternatives  are  Wiryawan,  Febri  Kamseno,  M.  Hadi  Wijaya,  Andang  Krishna.  S,  Ahmad Syukur,  Wahyu  Hidayat.  From  these  criteria,  criteria  are  compared  with  criteria,  criteria  with alternatives and determine priorities based on the ranking of each alternative. Then the results of the analysis and calculations were tested using the SuperDecisions application.

## 1. Pendahuluan
Panitia  Pengawas  Pemilu  Kecamatan merupakan  salah  satu  lembaga  pengawas pemilu  yang  bersifat ad  hoc (sementara) yang mengurusi pengawasan penyelenggaraan
Pemilu di tingkat kecamatan  (Isnal  et  al.,  2018).  Untuk kelancaran menjalankan
tugas-tugas.
Keberadaan  Panwascam  sangatlah  penting dalam
mengawasi pelaksanaan penyelenggaraan  pemilu  agar  sesuai  dengan asas  pemilu  yang  langung  umum,  bebas, rahasia  jujur  dan  adil.  Panwascam  memiliki fungsi dan peran strategis dalam upaya untuk menciptakan  penyelenggara  pemilu  yang demokratis  di  tingkat  kecamatan  (Haryati, 2012).
Proses  pemilihan  Panwascam  yang dilakukan  oleh  Bawaslu  Kabupaten  Musi Rawas  terkadang  menjadi  hal  yang  sulit  dan memerlukan  waktu  yang  cukup  lama dikarenakan  banyaknya  calon  Panwascam yang akan diseleksi, proses seleksi Panwascam dilakukan secara manual sehingga  menyulitkan  dan  membutuhkan waktu  bagi  Bawaslu  untuk  mentapkan  hasil akhir dari seleksi Panwascam.
Sebagai  pendukung  proses  pengambilan keputusan  maka  dibuat  sistem  berbasis komputer  yang  dikenal  sebagai Decision Support system (DSS) atau sistem penunjang keputusan.  Sistem  penunjang  keputusan semakin berkembang, terutama untuk mengolah  data  yang  beragam  kriteria  yang dikenal  dengan  istilah Multiple  Criteria Decision  Making (MCDM).  (Riyandi  & Sudibyo, 2019).
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan manipulasi data. Sistem pendukung keputusan merupakan gabungan  kemampuan sumber  daya  manusia  dengan  kemampuan komputer untuk meningkatkan hasil keputusan  akhir  (Apriadi  &  Kuswandhie, 2020). Tujuan dari penerapan sistem
pendukung keputusan yaitu untuk mendukung  pihak  pengambil  keputusan, memilih  alternatif  yang  terbaik  melalui proses pengolahan data dengan menggunakan  model  keputusan  (Yanto  &
Apriadi, 2019). Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) yang digunakan pada pengembangan aplikasi penunjang keputusan untuk mengorganisasikan  hasil  informasi  dan dugaan dalam memberikan alternatif terbaik.
Metode  AHP  juga  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  yang  bersifat kompleks  tidak  terstruktur  dimana  dibuat dalam  sebuah  struktur  yang  berhierarki  dari kriteria  yang  dipilih  sampai  pada  sub-sub kriteria  yang  paling  dalam  (Hayat  et  al., 2019). Kelebihan menggunakan metode AHP yaitu  Struktur  yang  berhirarki,  sebagai konsekwensi  dari  kriteria  yang  dipilih, sampai  pada  subkriteria  yang  paling  dalam, memperhitungkan  validitas  sampai  dengan batas  toleransi  inkosistensi  berbagai  kriteria dan  alternatif  yang  dipilih  oleh  para pengambil keputusan, memperhitungkan daya  tahan  atau  ketahanan  output  analisis sensitivitas pengambilan keputusan.
(Parhusip, 2019)
Seleksi  merupakan  proses  pemilihan dari  sekelompok  pelamar  yang  paling memenuhi  kriteria  seleksi  untuk  posisi  yang tersedia  (Kartodikromo  et  al.,  2017).  Untuk menghindari  terjadinya  subyektivitas  dan nepotisme  dalam  seleksi  Panwascam  maka perlu  adanya  Sistem  Penunjang  keputusan untuk  membantu  Ketua  Bawaslu  dalam mengambil keputusan
Seleksi  Panwascam  dilakukan  dengan menggunakan  kriteria-kriteria  yang  sudah  di tetapkan yaitu Tes Tertulis, Tes Wawawancara, Kejujuran, Loyalitas,
Kerjasama dan membandingkan antara kriteria  dengan  kriteria,  kriteria  dengan alternatif dan menetukan prioritas berdasarkan peringkat dari setiap alternatif.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini yaitu :
A. Wawancara
Pada penelitian ini wawancara dilakukan  dengan  Ketua  Bawaslu  terkait dengan  prosedur  dan  kriteria  dalam  seleksi Panwascam.  Adapun  kriteria  dalam  seleksi Panwascam  sudah  di  tentukan  oleh  Bawaslu yaitu  Tes  Tertulis,  Tes  Wawawancara, Kejujuran, Loyalitas, Kerjasama
B. Kuisioner Responden dari kuisioner ini yaitu ketua
Bawaslu  dengan  tujuan  untuk  mengetahui tingkat  kepentingan  dari  kriteria  yang  ada dengan  melakukan  perbandingan  tingkat kepentingan  antara  kriteria  dengan  kriteria, kriteria dengan alternatif.

## 2.2. Analytical Hierarchy Process
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) merupakan  metode  pendukung  keputusan yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty. Model  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan  masalah  multi  kriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hierarki.  Hierarki merupakan representasi dari sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu struktur  multilevel  dimana  level  pertama adalah  tujuan,  selanjutnya  level  faktor, kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  hingga level  terakhir  dari  alternatif.  (Munthafa  & Mubarok, 2017).
Menurut  Rochmasari  et  al.,  (2010), Adapun tahapan dalam metode AHP yaitu :
Gambar 1. Tahapan metode ahp

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Perancangan Model AHP
Pada  proses  ini  data  diolah  dengan menggunakan  model  AHP,  dimana  perlu ditetapkan Goal ,  Kriteria  dan  Alternatif, susunan  hirarki  AHP  dalam  seleksi  Panitia Pengawas Kecamatan sebagai berikut :

## Gambar 2. Hirarki ahp seleksi panwascam
3.2. Perhitungan AHP
A. Comparisons Cluster Kriteria.
Adapun data yang di dapat untuk proses c omparisons c luster kriteria  yaitu  dari kuisioner  yang  sudah  di  berikan  kepada responden. Selanjutnya dilakukan perhitungan dengan membuat hirarki keputusannya. Kemudian dilakukan
perbandingan,  untuk  menentukan  nilai eigen
dan hasilnya.
Tabel 1. Comparisons Cluster Kriteria
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan kuadrat berpasangan kriteria seperti  pada  baris  pertama  (Tes  Tertulis) yaitu (1.000*1.000)+(3.000*0.333)+(1.000*1.000) +(0.500*2.000)+(2.000*0.500) = 5.000 . (1.000*3.000)+(3.000*1.000)+(1.000*1.000) +(0.500*2.000)+(2.000*0.500) = 9.000. (1.000*1.000)+(3.000*1.000)+(1.000*1.000) +(0.500*3.000)+(2.000*0.500) = 7.500 . (1.000*0.5.000)+(3.000*0.500)+(1.000*0.33 3)+(0.500*1.000)+(2.00*0.333) = 3.500 . (1.000*2.000)+(3.000*2.000)+(1.000*2.000)
+(0.500*3.000)+(2.000*1.000)  = 13.500 .
Dari  proses  tersebut  dilakukan  penjumlahan yaitu  5.000+9.000+7.500+3.500+13.500  = 38.500 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris pertama  (Tes  Tertulis)  :  38.500/164.833 = 0.2336 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat kemudian menetukan nilai bobot persentase(%) yaitu 23.36 . Proses  tersebut dilakukan  sampai  pada  baris  terakhir (Kerjasama).
Setelah proses tersebut dilakukan kemudian
proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR), dengan rumus sebagai berikut :
Emaks = Jumlah x Nilai Eigen Emaks = (4.833*0.2336) + (7.500*0.1446) + (6.500*0.1638) + (2.667*0.3650) + (10.000*0.930) = 5.181665
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1 berarti nilainya adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing kriteria  yaitu  peringkat  pertama  Loyalitas 36,50%,  kedua  Tes  Tertulis  23,36%,  ketiga Kejujuran  16.38%, keempat Tes Wawancara 14,46% dan kelima Kerjasama 9,30%
B. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Kejujuran
Adapun data yang di dapat untuk proses c omparisons c luster alternatif  berdasarkan c luster kriteria  kejujuran  yaitu  dari  hasil kuisioner  yang  sudah  di  berikan  kepada responden seperti pada tabel 2.
KRITERIA Tes Tertulis Tes Wawa ncara Kejuju ran Loya litas Kerja sama Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Tes Tertulis 1.000 3.000 1.000 0.500 2.000 38.500 0.2336 23.36 Tes Wawancara 0.333 1.000 1.000 0.500 2.000 23.833 0.1446 14.46 Kejujuran 1.000 1.000 1.000 0.333 2.000 27.000 0.1638 16.38 Loyalitas 2.000 2.000 3.000 1.000 3.000 60.167 0.3650 36.50 Kerjasama 0.500 0.500 0.500 0.333 1.000 15.333 0.0930 9.30 Jumlah 4.833 7.500 6.500 2.667 10.000 164.833 1.0000 100 Emaks 5.181665 CI 0.045416 CR 0.040550
Tabel 2. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Kejujuran Alternatif Wiry awan Febri Kamseno M. Hadi Wijaya Andang Krisna. S Ahmad Syukur Wahyu Hidayat Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Wiryawan  1.000   1.000 3.000 0.333 2.000 0.500 47.333 0.1565 15.65 Febri Kamseno 1.000   1.000 2.000 0.333 0.500 1.000 35.917 0.1188 11.88 M. Hadi Wijaya 0.333 0.500 1.000 0.333 0.500 0.500 21.111 0.0698 6.98 Andang Krisna. S 3.000 3.000 3.000 1.000 3.000 2.000 103.000 0.3407 34.07 Ahmad Syukur 0.500 2.000 2.000 0.333 1.000 2.000 48.750 0.1612 16.12 Wahyu Hidayat 2.000 1.000 2.000 0.500 0.500 1.000 46.250 0.1530 15.30 Jumlah 7.833   8.500 13.000   2.833 7.500 7.000 302.361   1.0000 100 Emaks 6.388792 CI 0.077758 CR 0.062708
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan  kuadrat  berpasangan Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria  Kejujuran seperti pada  baris  pertama  (Wiryawan)  yaitu
(1.000*1.000) + (1.000*1.000) + (3.000*0.333) + (0.333*3.000) + (2.000*0.500) + (0.500*2.000) = 6 .000 . (1.000*1.000) + (1.000*1.000) + (3.000*0.500) + (0.333*3.000) + (2.000*2.000) + (0.500*1.000) = 9 .000 . (1.000*3.000) + (1.000*2.000) + (3.000*1.000) + (0.333*3.000) + (2.000*2.000) + (0.500*2.000) = 14 .000 . (1.000*0.333) + (1.000*0.333) + (3.000*0.333) + (0.333*1.000) + (2.000*0.333) + (0.500*0.500) = 2.917 . (1.000*2.000) + (1.000*0.500 + (3.000*0.500) + (0.333*3.000) +
(2.000*1.000) + (0.500*0.500) = 7.250 . (1.000*0.500) + (1.000*1.000 + (3.000*2.000)
+ (0.333*2.000) +
(2.000*1.000) + (0.500*1.000) = 8.167 .
Dari proses tersebut dilakukan
penjumlahan yaitu 6.000 + 9.000 + 14.000 + 2.917 + 7.250 + 8.167 = 47.333 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris
pertama  (Wiryawan)  :  47.333/302.361  = 0.1565 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat kemudian menetukan nilai bobot persentase(%) yaitu 15.65 . Proses  tersebut dilakukan sampai pada baris terakhir (Wahyu Hidayat).
Setelah proses tersebut dilakukan kemudian proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR), dengan rumus sebagai berikut : Emaks = Jumlah x Nilai Eigen Emaks = (7.833*0.1565) + (8.500*0.1188) + (13.000*0.0698) + (2.833*0.3407) + (7.500*0.1612) + (7.000*0.1530) = 6 .388792 .
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1 berarti nilainya adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat
disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1, Juni 2021, pp. 41-56 ISSSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.712
alternatif berdasarkan kriteria kejujuran yaitu peringkat  pertama  Andang  Krisna.S  34,07%, kedua  Ahmad  Syukur  16,12%,  ketiga Wiryawan  15.65%, keempat Wahyu Hidayat 15.30%,  kelima  Febri  Kamseno  11,88%  dan keenam M. Hadi Wijaya 6,98%.
C. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Kerjasama
Adapun data yang di dapat untuk proses comparisons cluster alternatif  berdasarkan cluster kriteria  kerjasama  yaitu  dari  hasil kuisioner  yang  sudah  di  berikan  kepada responden seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria kerjasama Alternatif Wiry awan Febri Kams eno M. Hadi Wijaya Andang Krisna. S Ahmad Syukur Wahyu Hidayat Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Wiryawan 1.000   2.000   2.000 3.000 1.000 2.000 75.333 0.2474 24.74 Febri Kamseno 0.500 1.000 2.000 3.000 0.333 1.000 48.667 0.1598 15.98 M. Hadi Wijaya 0.500 0.500 1.000 0.333 1.000 0.500 29.250 0.0961 9.61 Andang Krisna. S 0.333 0.333 3.000 1.000 0.333 1.000 33.444 0.1098 10.98 Ahmad Syukur 1.000 3.000 1.000 3.000 1.000 2.000 79.333 0.2605 26.05 Wahyu Hidayat 0.500 1.000 2.000 1.000 0.500 1.000 38.500 0.1264 12.64 Jumlah 3.833   7.833   11.000 11.333 4.167 7.500 304.528 1.0000 100 Emaks 6.535012 CI 0.107002 CR 0.086292
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan  kuadrat  berpasangan Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria  Kerjasama seperti pada  baris  pertama  (Wiryawan)  yaitu
(1.000*1.000) + (2.000*0.500) + (2.000*0.500) + (3.000*0.333) + (1.000*1.000) + (2.000*0.500) = 6 .000 . (1.000*2.000) + (2.000*1.000) + (2.000*0.500) + (3.000*0.333) + (1.000*3.000) + (2.000*1.000) = 11 .000 . (1.000*2.000) + (2.000*2.000) + (2.000*1.000) + (3.000*3.000) + (1.000*1.000) + (2.000*2.000) = 22 .000 . (1.000*3.000) + (2.000*3.000) + (2.000*0.333) + (3.000*1.000) + (1.000*3.000) + (2.000*1.000) = 17.667 . (1.000*1.000) + (2.000*0.333) + (2.000*1.000) + (3.000*0.333) + (1.000*1.000) + (2.000*0.500) = 6.667 . (1.000*2.000) + (2.000*1.000) + (2.000*0.500) + (3.000*1.000) + (1.000*2.000) + (2.000*1.000) = 12.000 . Dari proses tersebut dilakukan
penjumlahan  yaitu  6.000  +  11.000  +  22.000 + 17.667 + 6.667 + 12.000 = 75.333 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris pertama  (Wiryawan)  :  75.333/304.528  = 0.2474 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat kemudian menetukan nilai bobot persentase(%) yaitu 24.74 . Proses  tersebut
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1, Juni 2021, pp. 41-56 ISSSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.712
51
dilakukan sampai pada baris terakhir (Wahyu Hidayat).
Setelah proses tersebut dilakukan kemudian proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR), dengan rumus sebagai berikut : Emaks = Jumlah x Nilai Eigen Emaks = (3.833*0.2474) + (7.833*0.1598) +
(11.000*0.0961) + (11.333*0.1098) + (4.167*0.2605) + (7.500*0.1264) = 6 .535012 .
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1 berarti nilainya adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing alternatif  berdasarkan  kriteria  kerjasama yaitu  peringkat  pertama  Ahmad  Syukur 26,05%,  kedua  Wiryawan  24,74%,  ketiga Febri  Kamseno    15.98%,  keempat  Wahyu Hidayat  12,64%,  kelima  Andang  Krisna.  S 10,98% dan keenam M. Hadi Wijaya 9,61%.
D. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Loyalitas Adapun data yang di dapat untuk proses comparisons cluster alternatif  berdasarkan
cluster kriteria  loyalitas  yaitu  dari  hasil kuisioner  yang  sudah  di  berikan  kepada responden seperti  tabel 4.
Tabel 4. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Loyalitas Alternatif Wirya wan Febri Kamseno M. Hadi Wijaya Andang Krisna. S Ahmad Syukur Wahyu Hidayat Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Wiryawan 1.000 0.333 1.000   2.000 2.000 0.500 41.750 0.1305   13.05 Febri Kamseno 3.000 1.000 3.000 2.000 2.000 3.000 106.000 0.3313   33.13 M. Hadi Wijaya 1.000 0.333 1.000 3.000 1.000 2.000 57.333 0.1792   17.92 Andang Krisna. S 0.500 0.500 0.333 1.000 2.000 0.333 28.806 0.0900   9.00 Ahmad Syukur 0.500 0.500 1.000 0.500 1.000 0.333 28.194 0.0881   8.81 Wahyu Hidayat 2.000 0.333 0.500 3.000 3.000 1.000 57.833 0.1808   18.08 Jumlah 8.000  3.000 6.833   11.500 11.000 7.167 319.917 1.000 100 Emaks 6.563124 CI 0.112625 CR 0.090826
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan  kuadrat  berpasangan Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria  Loyalitas seperti pada  baris  pertama  (Wiryawan)  yaitu
(1.000*1.000) + (0.333*3.000) + (1.000*1.000)
+ (2.000*0.500) +
(2.000*0.500) + (0.500*2.000) = 6 .000 .
(1.000*0.333) + (0.333*1.000) + (1.000*0.333) + (2.000*0.500) + (2.000*0.500) + (0.500*0.333) = 3.167 . (1.000*1.000) + (0.333*3.000) + (1.000*1.000) + (2.000*0.333) + (2.000*1.000) + (0.500*0.500) = 5.917 .
52 (1.000*2.000) + (0.333*2.000) + (1.000*3.000)
+ (2.000*1.000)
+
(2.000*0.500) + (0.500*3.000) = 10.167 . (1.000*2.000) + (0.333*2.000) + (1.000*1.000) + (2.000*2.000) +
(2.000*1.000) + (0.500*3.000) = 11.167 . (1.000*0.500) + (0.333*3.000) + (1.000*2.000) + (2.000*0.333) + (2.000*0.333) + (0.500*1.000) = 5.333 Dari proses tersebut dilakukan
penjumlahan  yaitu  6.000  +  3.167  +  5.917  + 10.167 + 11.167 + 5.333 = 41.750 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris pertama  (Wiryawan)  :  41.750/319.917  = 0.1305 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat
kemudian menetukan nilai bobot persentase(%) yaitu 13.05 . Proses  tersebut dilakukan sampai pada baris terakhir (Wahyu Hidayat).
Setelah proses tersebut dilakukan kemudian proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR), dengan rumus sebagai berikut : Emaks = Jumlah x Nilai Eigen Emaks = (8.000*0.1305) + (3.000*0.3313) + (6.833*0.1792) + (11.500*0.0900) + (11.000*0.0881) + (7.167*0.1808) = 6 .563124 .
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1 berarti nilainya adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing alternatif  berdasarkan  kriteria  loyalitas  yaitu peringkat  pertama  Febri  Kamseno  33,13%, kedua  Wahyu  Hidayat  18,08%,  ketiga  M. Hadi  Wijaya  17,92%,  keempat  Wiryawan 13,05%, kelima Andang Krisna. S 9,00% dan keenam Ahmad Syukur 8,81%.
E. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Tes Tertulis Adapun data yang di dapat untuk proses comparisons cluster alternatif  berdasarkan kriteria  tes  tertulis  yaitu  dari  hasil  kuisioner yang  sudah  di  berikan  kepada  responden seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Tes Tertulis Alternatif Wirya wan Febri Kamseno M. Hadi Wijaya Andang Krisna. S Ahmad Syukur Wahyu Hidayat Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Wiryawan 1.000 0.333 0.500 0.500 0.500 0.333 21.778 0.0703 7.03 Febri Kamseno 3.000 1.000 1.000 2.000 3.000 3.000 89.333 0.2882 28.82 M. Hadi Wijaya 2.000 1.000 1.000 3.000 2.000 2.000 76.167 0.2457 24.57 Andang Krisna. S 2.000 0.500 0.333 1.000 1.000 0.333 31.278 0.1009 10.09 Ahmad Syukur 2.000 0.333 0.500 1.000 1.000 2.000 44.833 0.1446 14.46 Wahyu Hidayat 3.000 0.333 0.500 3.000 0.500 1.000 46.583 0.1503 15.03 Jumlah 13.000 3.500 3.833 10.500 8.000 8.667 309.972 1 100 Emaks 6.383009
CI 0.076602 CR 0.061776
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan  kuadrat  berpasangan Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Tes Tertulis seperti pada  baris  pertama  (Wiryawan)  yaitu (1.000*1.000) + (0.333*3.000) + (0.500*2.000) + (0.500*2.000) +
(0.500*2.000) + (0.333*3.000) = 6 .000 . (1.000*0.333) + (0.333*1.000) + (0.500*1.000) + (0.500*0.500) +
(0.500*0.333) + (0.333*0.333) = 1.694 . (1.000*0.500) + (0.333*1.000) + (0.500*1.000) + (0.500*0.333) +
(0.500*0.500) + (0.333*0.500) = 1.917 . (1.000*0.500) + (0.333*2.000) + (0.500*3.000) + (0.500*1.000) + (0.500*1.000) + (0.333*3.000) = 4.667 . (1.000*0.500) + (0.333*3.000) + (0.500*2.000) + (0.500*1.000) + (0.500*1.000) + (0.333*0.500) = 3 .667 . (1.000*0.333) + (0.333*3.000) + (0.500*2.000) + (0.500*0.333) + (0.500*2.000) + (0.333*1.000) = 3 .833 .
Dari proses tersebut dilakukan
penjumlahan  yaitu  6.000  +  1.694  +  1.917  + 4.667 + 3.667 + 3.883 = 21.778 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris pertama  (Wiryawan)  :  21.778/309.972  = 0.0703 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat kemudian menetukan nilai bobot persentase(%)  yaitu 7.03 . Proses  tersebut dilakukan sampai pada baris terakhir (Wahyu Hidayat).
Setelah proses tersebut dilakukan
kemudian proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR), dengan rumus sebagai berikut :
Emaks = Jumlah x Nilai Eigen
Emaks  =  (13.000*0.0703)  +  (3.500*0.2882) +  (3.833*0.2457)  +  (10.500*0.1009)  + (8.000*0.1446) + (8.667*0.1503) = 6 .383009 .
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1 berarti nilainya adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing alternatif  berdasarkan  kriteria  tes  tertulis yaitu  peringkat  pertama  Febri  Kamseno 28,82%,  kedua  M.  Hadi  Wijaya  24,57%, ketiga  Wahyu  Hidayat  15,03%,  keempat Ahmad  Syukur  14,46%,  kelima  Andang Krisna.  S  10,09%  dan  keenam  Wiryawan 7,03%.
F. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Tes Wawancara
Adapun data yang di dapat untuk proses comparisons cluster alternatif  berdasarkan cluster kriteria tes wawancara yaitu dari hasil kuisioner  yang  sudah  di  berikan  kepada responden seperti pada tabel 6.
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1, Juni 2021, pp. 41-56 ISSSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.712
Tabel 6. Comparisons Cluster Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria Tes Wawancara Alternatif Wirya wan Febri Kamseno M. Hadi Wijaya Andang Krisna. S Ahmad Syukur Wahyu Hidayat Jumlah Baris Nilai Eigen Persentase Bobot (%) Wiryawan 1.000 0.500 0.500 1.000 0.333 3.000 35.583 0.1220 12.20 Febri Kamseno 2.000 1.000 1.000 3.000 0.500 2.000 58.500 0.2006 20.06 M. Hadi Wijaya 2.000 1.000 1.000 3.000 1.000 3.000 68.167 0.2338 23.38 Andang Krisna. S 1.000 0.333 0.333 1.000 0.333 1.000 24.833 0.0852 8.52 Ahmad Syukur 3.000 2.000 1.000 3.000 1.000 2.000 80.333 0.2755 27.55 Wahyu Hidayat 0.333 0.500 0.333 1.000 0.500 1.000 24.194 0.0830 8.30 Jumlah 9.333 5.333 4.167 12.000 3.6 12.000 291.611 1 100 Emaks 6.210421 CI 0.042084 CR 0.033939
Untuk  mendapatkan  jumlah  baris  yaitu dilakukan  kuadrat  berpasangan Alternatif Berdasarkan Cluster Kriteria  Tes  Wawancara
seperti  pada  baris  pertama  (Wiryawan)  yaitu (1.000*1.000) + (0.500*2.000) + (0.500*2.000) + (1.000*1.000) + (0.333*3.000) + (3.000*0.333) = 6 .000 . (1.000*0.500) + (0.500*1.000) + (0.500*1.000) + (1.000*0.333) + (0.333*2.000) + (3.000*0.500) = 4 .000 . (1.000*0.500) + (0.500*1.000) + (0.500*1.000) + (1.000*0.333) + (0.333*1.000) + (3.000*0.333) = 3.167 . (1.000*1.000) + (0.500*3.000) + (0.500*3.000) + (1.000*1.000) + (0.333*3.000) + (3.000*1.000) = 9.000 . (1.000*0.333) + (0.500*0.500) + (0.500*1.000) + (1.000*0.3333) + (0.333*1.000) + (3.000*0.500) = 3.250 . (1.000*3.000) + (0.500*2.000) + (0.500*3.000)
+ (1.000*1.000) + (0.333*2.000) + (3.000*1.000) = 10.167 .
Dari proses tersebut dilakukan
penjumlahan  yaitu  6.000  +  4.000  +  3.167  + 9.000 + 3.250 + 10.167 = 35.583 .
Nilai  Eigen di  dapat  dari  jumlah  baris dibagi  total  jumlah  baris,  contoh  baris pertama  (Wiryawan)  :  35.583/291.611  = 0.1220 .  Setelah  nilai  Eigen  di  dapat kemudian menetukan nilai bobot persentase(%) yaitu 12.20 . Proses  tersebut dilakukan sampai pada baris terakhir (Wahyu Hidayat).
Setelah proses tersebut dilakukan kemudian proses perhitungan untuk mendapatkan  nilai  Emaks,  CI,  dan  (CR),
dengan rumus sebagai berikut :
Emaks = Jumlah x Nilai Eigen
Emaks = (9.333*0.1220) + (5.333*0.2006) + (4.167*0.2338) + (12.000*0.0852) + (3.667*0.2755) + (12.000*0.0830) = 6 .210421 .
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1, Juni 2021, pp. 41-56 ISSSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.712
Dengan  nilai Consistency  Ratio (CR)  < 0,1  maka  nilai  yang  di  dapat  adalah konsisten.
Dari perhitungan diatas dapat disimpulkan  peringkat  untuk  masing-masing alternatif  berdasarkan  kriteria  tes  wawancara yaitu  peringkat  pertama  Ahmad  Syukur 27,55%,  kedua  M.  Hadi  Wijaya  23,38%, ketiga  Febri  Kamseno  20,06%,  keempat Wiryawan 12,20%, kelima Andang Krisna. S 8,52% dan keenam Wahyu Hidayat 8,30%.

## 3.3. Analisa Hasil Metode AHP
Setelah  seluruh  proses  perbandingan berpasangan  antara  kriteria  dan  alternatif selesai,  maka  didapat  seluruh  nilai  dari
masing-masing  kriteria  dan  aternatif  seperti pada gambar 3 :
Gambar 3. Nilai akhir seluruh bobot
Tabel 7. Bobot Final Dan Rangking Alternatif
Bobot Tes Tertulis Tes Wawancara Kejujuran  Loyalitas  Kerjasama Bobot Final Bobot Final (%) Rank 0.2336 0.1446 0.1638 0.3650 0.0930 Wiryawan 0.0703 0.1220 0.1565 0.1305 0.2474 0.1303 13.03 6 Febri Kamseno 0.2882 0.2006 0.1188 0.3313 0.1598 0.2516 25.16 1 M. Hadi Wijaya 0.2457 0.2338 0.0698 0.1792 0.0961 0.1770 17.70 2 Andang Krisna. S 0.1009 0.0852 0.3407 0.0900 0.1098 0.1348 13.48 5 Ahmad Syukur 0.1446 0.2755 0.1612 0.0881 0.2605 0.1564 15.64 3 Wahyu Hidayat 0.1503 0.0830 0.1530 0.1808 0.1264 0.1499 14.99 4
Dari proses metode AHP, maka di dapat nilai yaitu Wiryawan 0,1303 (13,03%), Febri Kamseno  0,2516  (25,16%),  M.  Hadi  Wijaya 0,1770  (17,70%),  Andang  Krisna.  S  0,1348 (13,48%),  Ahmad  Syukur  0,1564  (15,64%), dan Wahyu Hidayat 0,1499 (14,99%).
Dari  perhitungan  metode  AHP,  maka dapat  disimpulkan bahwa  yang lulus  seleksi Panwascam  berdasarkan  Peringkat  yaitu,
pertama  Febri  Kamseno,  kedua  M.  Hadi Wijaya dan ketiga Ahmad Syukur.
3.4. Pengujian Dengan Software SuperDecisions SuperDecisions merupakan sebuah perangkat  lunak  manajemen  perusahaan berbasis Open Source . Software ini digunakan  untuk  melakukan  pengambilan keputusan  dengan  dependensi  dan feedback,
SATIN – Sains dan Teknologi Informasi Vol. 7, No. 1, Juni 2021, pp. 41-56 ISSSN: 2527-9114, DOI 10.33372/stn.v7i1.712
56 bisa  mengimplementansikan  metode  AHP (Astuti, 2016). Setelah dilakukan penghitungan  secara  manual  dengan  metode AHP,  maka  dilakukan  pengujian  dengan Software SuperDecisions , adapun hasil pengujian  seperti pada gambar 4 .
Gambar 4. Hasil perhitungan super decisions berdasarkan rangking
4. Simpulan
Dari pembahasan diatas dapat disimpulkan  bahwa  metode  AHP  dapat digunakan  untuk  Seleksi  Panwascam,  dan sudah  dilakukan  pengujian  dengan Software SuperDecisions hasil akhirnya sama. Adapun hasil akhirnya yaitu, peringkat pertama Febri Kamseno  0,2516  (25,16%),  peringkat  kedua M.  Hadi  Wijaya  0,1770  (17,70%,  peringkat ketiga  Ahmad  Syukur  0,1564  (15,64%), peringkat  keempat  Wahyu  Hidayat  0,1499 (14,99%),  peringkat  kelima  Andang  Krisna. S  0,1348  (13,48%)  dan  peringkat  keenam. Wiryawan 0,1303 (13,03%)

## 5. Referensi
Apriadi,  D.,  &  Kuswandhie,  R.  (2020). Sistem Pendukukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada Sma Bina  Satria. JUSIM (Jurnal Sistem Informasi Musirawas), 5(02), 87–95. https://doi.org/10.32767/jusim.v5i02.970
Astuti,  P.  (2016).  Pemilihan  Supplier  Bahan Baku  Dengan  Menggunakan  Metoda Analytical  Hierarchy  Process  (  Ahp  ). Indonesian  Jurnal  on  Computer  and
Infrmation  Technology  Nusa  Mandiri, 1(2), 30–36.
Haryati, D. (2012). ( Studi Kasus : Pemilukada Kabupaten Jembrana ) Strengthening  The  Role  Of  Election Supervisory  Committee  In  Head  Region Electoral  (  Case  Study :  Head  Region Electoral of Jembrana ).  Bina Praja, 135– 146.
Hayat,  C.,  Hansen,  &  Hutapea,  V.  (2019).
Rancang  Bangun  Prototipe  Aplikasi Penunjang  Keputusan  Joint  Venture dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (  Studi  Kasus :  CV  .  ABC  ).
SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi  Informasi,
5(2). Isnal,  A.,  Resmawan,  E.,  &  Alaydrus,  A. (2018).  Analisis  Proses  Rekrutmen  Calon Anggota Panitia Pengawas Pemilu
Kecamatan  (Panwaslu  Kecamatan)  Di Kota  Samarinda.  Ilmu  Pemerintahan, 6(3),  1125–1138.  https://ejournal.ip.fisip- unmul.ac.id/site/wp-content/uploads/2018 /09/Andi Isnal (09-25-18-03-36-32).pdf Kartodikromo,  E.,  Tewal,  B.,  &  Trang,  I.
(2017). Proses Rekrutmen, Seleksi, Pelatihan  Kerja  Dan  Pengaruhnya  Pada
Kinerja  Karyawan  Cv.  Celebes  Indonesia
Sakti  Mer  99  Mega  Mas  Manado.  Jurnal Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  Dan
Akuntansi, 5(2), 363–372. https://doi.org/10.35794/emba.v5i2.15625 Munthafa,  A.,  &  Mubarok,  H.  (2017). Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa
Berprestasi.  Jurnal  Siliwangi,  3(2),  192– 201.
Parhusip,  J.  (2019).  Penerapan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Kota Palangka Raya. Jurnal Teknologi
Informasi  Jurnal  Keilmuan  Dan  Aplikasi Bidang Teknik Informatika, 13(2), 18–29.
https://doi.org/10.47111/jti.v13i2.251 Riyandi,  A.,  &  Sudibyo,  A.  (2019). Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process
(AHP)  Untuk  Decission  Support  System Pemilihan Vendor IT. SATIN - Sains Dan Teknologi Informasi, 5(2), 74–81.
https://doi.org/10.33372/stn.v5i2.562 Rochmasari,  L.,  Supraredi,  &  Subagyo,  H.
(2010). Penentuan Prioritas Usulan Sertifikasi  Guru  Dengan  Metode  Ahp  ( Analitic  Hirarky  Process).  Teknologi Informasi, 6(April), 115–121.
Yanto,  R.,  &  Apriadi,  D.  (2019).  Penerapan Metode  Weighted  Product  untuk  Seleksi
Kelayakan  Proposal  Program  Kreativitas Mahasiswa. Telematika, 12(1), 46.
https://doi.org/10.35671/telematika.v12i1. 765