## Penentuan Skala Prioritas Pengembangan Smart Campus Menggunakan Metode AHP
Wendi Wirasta * , Siti Dwi Setiarini
Jurusan Teknik Komputer dan Informatika, Politeknik Negeri Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1,* wendi.wirasta@polban.ac.id, 2 siti.dwi@polban.ac.id Email Penulis Korespondensi: wendi.wirasta@polban.ac.id Submitted 14-12-2021 ; Accepted 29-12-2021 ; Published 30-12-2021

## Abstrak
Smart Campus adalah trend pada jaman sekarang yang memungkinkan institusi pendidikan untuk melakukan berbagai terobosan, salah satu  nya  adalah  menggabungkan  smart  technology  dengan  infrastruktur  untuk  mendapatkan  layanan  yang  lebih  baik,  mengambil keputusan, keberlanjutan kampus itu sendiri, dan lain nya. Penelitian bertujuan mengetahui aspek yang akan menjadi prioritas dari beberapa komponen menuju smart campus, atau mendapatkan ranking prioritas untuk implementasi menuju smart campus. Pengukuran prioritas dari  beberapa  komponen  smart  campus  menggunakan  model  AHP  yang  mampu  membandingkan  dan  melakukan  evaluasi  terhadap beberapa skala. Proses perbandingan dilakukan dengan menggunakan skala penilaian berdasarkan sudut pandang salah satu top manajemen di kampus yang berperan sebagai stakeholders. Metode yang dilakukan adalah studi literatur, penyebaran kuesioner, perhitungan skala, dan  rekomendasi  skala  prioritas.  Hasil  penelitian  menunjukan  bahwa  hasil  perhitungan  matrik  kriteria  dan  matrik  alternatif  mampu menghasilkan pemeringkatan nilai, aspek People Management System menjadi alternatif prioritas pertama sebesar 31%. Dengan demikian, pendekatan level abstraksi mampu dihitung menggunakan model AHP untuk mendapatkan skala prioritas pengembangan smart campus.
Kata Kunci: Smart Campus; Smart Technology; Infrastruktur; Pengukuran Prioritas; AHP

## Abstract
Smart Campus is a trend nowadays that allows educational institutions to make various breakthroughs, one of which is combining smart technology with infrastructure to get services, decisions, and sustainability.  The research aims to determine the aspects that will be the priority of several components towards or get priority rankings for implementation towards a smart campus. The priority measurement of several smart campus components uses the AHP model which is able to compare and evaluate several scales. The comparison process is carried out using a rating scale based on the point of view of one of the top management on campus as a stakeholder. The methods used are  literature  study,  questionnaire  distribution,  scale  calculation,  and  priority  scale  recommendations.  The  results  showed  that  the calculation of the criteria matrix and alternative matrices were able to produce value ratings, the People Management System aspect became the first priority alternative by 31%. The abstraction level approach can be calculated using the AHP model to get the priority scale for smart campus development.
Keywords : Smart Campus; Smart Technology; Infrastructure; Priority Calculation; AHP

## 1. PENDAHULUAN
Kata smart seringkali kita dengar dalam bahasa sehari-hari yang menggambarkan kecerdasan, kemampuan seseorang atau sesuatu. Saat ini, konsep smart tidak terpaku hanya pada satu objek, tetapi meluas kepada objek yang lebih besar seperti smart home , smart city , smart campus , dan lainnya yang mampu memberikan dampak signifikan smart [1]. Smart  Campus mengacu  pada  integrasi  dari  kesatuan  kehidupan  kampus  yang  ditunjang  dengan  teknologi  [2]. Penerapan smart  campus merupakan  perkembangan  dari  pengelolaan  yang  bersifat  konvensional  menjadi  kampus  yang menerapkan teknologi, walaupun dalam implementasinya tidak mudah dikarenakan melibatkan banyak sarana yang harus terwujud. Berbagai peneliti yang membangun smart campus menyampaikan definisi smart campus berdasarkan pendekatan yang berbeda[3]. Ide dibuatnya smart campus berasal dari ide smart city yang diusulkan oleh Dr Simon Easson dari IBM [2]. Smart  campus dapat  digambarkan  sebagai  kampus  yang  secara  cerdas  berinteraksi  dengan  para  sivitas  akademika  nya. Beberapa penelitian mengenai penilaian kesiapan implementasi smart campus telah dilakukan dalam beberapa tahun terakhir. Beberapa  contoh  pendekatan  pengembangan smart  campus yang  telah  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya diantaranya menggunakan pendekatan arsitektur big data , yaitu pendekatan sosioekonomi yang dipadu padan kan dengan pendekatan  teknologi  data  untuk  mendapatkan  masukan  konkrit  terkait  pengembangan  prototype  lingkungan  akademik berbasis smart [4],    pendekatan  lainnya  yaitu  dengan  teknologi Internet  of  Things ,  dimana  teknologi  internet  digunakan sebagai acuan untuk melakukan berbagai kegiatan di lingkungan akademik seperti smart education, smart parking, smart room [5],  contoh  lain  nya  adalah  dengan  pendekatan  peningkatan  kualitas  akademik  dengan  mengedepankan  regulasi berbasis perencanaan smart, healthy , dan sustainable campus untuk menciptakan suasana pembelajaran terkini [6]. Berdasarkan beberapa referensi penilitian sebelumnya yang telah dijelaskan, terdapat kesamaan persepsi terkait tujuan utama dari smart campus adalah untuk mempermudah seluruh kegiatan sivitas akademika. Untuk mendapatkan kemudahan tersebut, harus diidentifikasi berbagai komponen apa saja yang dapat mengimplementasikan smart campus . Agar institusi pendidikan  mampu  mengimplementasikan  konsep smart  campus ,  maka  dibutuhkan  referensi  berbagai  komponen smart campus yang dapat dijadikan sebagai tolak ukur pengembangan berbagai sistem [6]. Berbagai pendekatan implementasi smart campus juga telah dijelaskan dari beberapa referensi penelitian, diantaranya adalah konsep level abstraksi berdasarkan rujukan model umum sketsa abstrak smart campus yang direlasikan secara hirarki [7],  alternatif  pendekatan  lainnya  adalah  dengan  cara  pengembangan smart  campus menggunakan  metode  fuzzy  dengan
menganalisa 3 (tiga) elemen terdiri dari infrastruktur, platform, dan prosedural yang dikolaborasikan dengan pendapat dari ekspert di bidang akademik untuk menghasilkan analisa secara komprehensif [8], [9].
Berdasarkan  beberapa  referensi  pendekatan  implementasi smart  campus yang  sudah  dijelaskan,  konsep  abstraksi menjadi salah satu rujukan untuk implementasi pada penelitian ini, yaitu menggunakan model umum sketsa abstrak smart campus ,  dimana smart  campus menjadi  tujuan  akhir  [7].  Untuk  mencapai  tujuan  akhir,  dikembangkan  beberapa  level abstraksi penunjang implementasi tercapainya smart campus . Berikut ini adalah gambar level abstraksi smart campus :
Gambar 1. Level Abstraksi Smart Campus
Didapatkan  bagan komponen level abstract menuju smart  campus ,  yang  dijadikan  landasan  penelitian  ini  sebagai tolak ukur, dan akan dijadikan referensi perbandingan. Berbagai referensi terkait perhitungan perbandingan secara hirarki telah  banyak  diteliti,  diantaranya  adalah  proses  perbandingan  menggunakan  teknik  skala  prioritas  AHP  yang  dapat memberikan  rekomendasi  penilaian  menurut stakeholder ,  sehingga  usulan  pengembangan smart  campus dapat  tercapai. Model  ini  dikembangkan  dari  tahun  1980,  digunakan  untuk  membuat  atau  memilih  keputusan  secara  terorganisir  untuk mendapatkan skala prioritas [10], [11]. Penelitian lain menjelaskan bahwa level hirarki dapat ditingkatkan lagi menggunakan AHP  FCE  ( Analytical  Hierarchy  Process  Fuzzy  Comprehensive  Evaluation )  dan  GA-BP  ( Genetic  Algorithm  –  Back Propagation ) dimana hirarki terbentuk di kolaborasikan dengan metode fuzzy , dan dilakukan uji reabilitas dengan algoritma genetic untuk  mendapatkan  rekomendasi  [12].  Adapun  referensi  lain  nya  yang  menunjang  keberlangsung  smart  campus adalah menggunakan pendekatan SWOT ( strength, weakness, opportunity, threat ) analysis yaitu menggunakan pendekatan 4  (empat)  elemen  dari  SWOT  untuk  mendapatkan  rekomendasi  keberlangsungan  perubahan  institusi  pendidikan  menuju smart campus [13].
Dari  beberapa  referensi  terkait  implementasi  perbandingan,  dipilih  pendekatan  implementasi  AHP  yang  akan digunakan  pada  penelitian  ini,  sebagai  acuan  dasar  untuk  menentukan  perubahan  elemen  akademik  yang  berlangsung  di lingkungan  Politeknik  Negeri  Bandung.  Untuk  mendapatkan  skala  yang  benar  di  perhitungan  AHP,  dibutuhkan  proses dekomposisi beberapa langkah dibawah ini[10]:
1.  Mendefinisikan masalah dan menentukan tipe pengetahuan.
2.   Strukturisasi hirarki keputusan, mulai dari level teratas, selanjutnya level intermediate atau bisa disebut dengan kriteria, dan dilanjutkan pada objek dengan perspektif yang lebih luas atau dikenal dengan istilah alternatif.
3.  Membuat  matriks  perbandingan  secara  berpasangan.  Objek  di  level  lebih  tinggi  akan  digunakan  sebagai  pembanding objek di elemen pada level tepat di bawahnya.
4.    Menggunakan  nilai  hasil  perbandingan  untuk  menghasilkan  bobot  dari  entitas  pada  level  tepat  di  level  di  bawahnya. Langkah ini akan dilakukan kepada seluruh level.
Penilaian matriks perbandingan AHP menggunakan penilaian sebagai berikut:
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan AHP Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Perbandingan sama penting
Intensitas Kepentingan Keterangan 3 Sedikit Lebih penting 5 Lebih Penting 7 Sangat Penting 9 Mutlak Sangat Penting 2,4,6,8 Antara dua nilai pertimbangan berdekatan Kebalikan Nilai kebalikan dibanding nilai intensitas
Level  abstraksi smart  campus yang  telah  dijelaskan  diatas,  akan  menjadi  dasar  acuan  penentuan  skala  prioritas menggunakan intensitas kepentingan perhitungan AHP untuk menentukan level mana yang akan diimplementasikan terlebih dahulu di Politeknik Negeri Bandung.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode deskripsi analitis yang akan digunakan adalah menyajikan hasil survei dalam bentuk kuesioner. Data pendukung lainnya  bersumber  dari  beberapa  referensi,  yaitu  internet,  buku  literatur  dan  jurnal,  serta  artikel,  sehingga  menghasilkan informasi yang akurat mengenai penentuan kriteria smart campus [14], [15]. Kemudian data tersebut diolah menggunakan perhitungan AHP untuk menentukan kriteria.

## 2.2 Tahap Penelitian
Pada tahapan penelitian, dilakukan 4 langkah utama. Langkah Pertama yaitu studi literatur. Studi literatur dilakukan guna mendapatkan teori dan konsep penunjang pelaksanaan penelitian. Langkah ini dilakukan dengan mempelajari karya ilmiah dan buku referensi. Langkah ini menjadi dasar penentuan objek perbandingan dan daftar pertanyaan yang akan digunakan berdasarkan model AHP[16].
Langkah kedua adalah penyebaran kuesioner. Pada tahapan ini dilakukan klasifikasi kategori responden,  responden yang  dipilih  adalah  salah  satu  dari  pejabat  struktural  di  lingkungan  Politeknik  Negeri  Bandung.  Langkah  ketiga  adalah perhitungan skala prioritas menggunakan skala perbandingan berdasarkan metode AHP [17], menentukan apakah data uji kuesioner dapat menjadi landasan dalam menentukan skala prioritas valid.
Langkah terakhir yaitu pengambilan kesimpulan. Langkah ini akan dilakukan setelah mendapatkan perhitungan dan analisis data. Hasil perhitungan dan analisis tersebut akan menggambarkan skala prioritas pengembangan smart campus  [18], [19] yang dapat diterapkan di Politeknik Negeri Bandung.

## 2.3 Hasil Penentuan Masalah dan Pemilihan Kriteria AHP
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan skala prioritas penentuan kriteria smart campus , dan pemilihan alternatif yang sesuai  terhadap  kriteria  [8].  Kriteria  penilaian  akan  diuji  menggunakan  metode  AHP  berdasarkan  skala  penilaian perbandingan yang tertera pada Tabel 2.
Tabel 2. Skala penilaian perbandingan AHP
Sasaran Kriteria Smart Campus Resource Management Improved Services People Management Educational Services
Kriteria  di  Tabel  2  akan  menjadi  dasar  perbandingan  dua  kriteria  berpasangan.  Hasil  perbandingan  kriteria berpasangan terlihat pada tabel 3
Tabel 3. Perbandingan antar 2 kriteria Kriteria Perbandingan Kriteria Resource Management 2 Educational Services Improved Services 3 People Management People Management 4 Improved Services Educational Services 5 Resources Management
Tabel  diatas  menjelaskan  bahwa Resource  Management dan Educational  Services menghasilkan  perbandingan skala 2 yang memiliki arti nilai keduanya sama. Improved Services dengan People Management berada menghasilkan skala 3,  yaitu Improved  Services sedikit  lebih  penting  daripada People  Management .  Selanjutnya,  perbandingan People Management dengaan Improved  Services menghasilkan  skala  4,  yaitu  nilai  di  antara  kedua  perbandingan  adalah  sama. Educational Services dengan Resource Management menghasilkan skala 5, menunjukan bahwa Resource Management lebih penting dibanding Educational Services [14].
Penentuan  alternatif  ditentukan  berdasarkan  level  abstraksi  model smart  campus [17].  Alternatif  ditentukan  dan diuji menggunakan AHP, berdasarkan kebutuhan pada tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan kriteria dan alternatif Kriteria Alternatif Resource Management Library Management System People Management System Smart Attendance Educational Assesment Teaching Management System Improved Services Library Management System People Management System Smart Attendance Educational Assesment Teaching Management System People Management Library Management System People Management System Smart Attendance Educational Assesment Teaching Management System Educational Services Library Management System People Management System Smart Attendance Educational Assesment Teaching Management System
Berdasarkan  penentuan  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih  terhadap  level  abstraksi smart  campus ,  maka  dibuatlah hirarki metode AHP untuk mendapatkan gambaran secara menyeluruh seperti gambar 2.

## Gambar 2. Hirarki metode AHP Smart Campus
Hirarki  yang  dihasilkan  berdasarkan  penentuan  tujuan  atau  goal,  kriteria,  dan  alternatif  menjadi  acuan  untuk pembuatan kerangka kuesioner, sehingga responden ekspert di level top manajemen di Politeknik Negeri Bandung dapat dengan mudah memahami level abstraksi dari model smart campus yang telah dikembangkan agar dapat disesuaikan dengan kebutuhan [11].
Kuesioner  dikembangkan  menggunakan  format  excel,  narasi  yang  dikembangan  didalam  kuesioner  diantaranya kombinasi dari penjelasan maksud dan tujuan dari penelitian yang sedang dilakukan, biodata responden, penentuan jawaban perbandingan  di  skala  kriteria  berdasarkan  tujuan  terbentuknya  smart  campus.  Perbandingan  skala  kriteria  ditetapkan memiliki 6 (enam) pertanyaan perbandingan, menentukan skala kepentingan kriteria berdasarkan 4 (empat) kriteria terbentuk di  hirarki  metode  AHP  smart  campus  diantaranya  perbandingan  antara resource  management , improved  services , people management , dan educational services . Selanjutnya adalah penentuan jawaban perbandingan di skala alternatif berdasarkan 4 kriteria terbentuk diantaranya perbandingan alternatif terhadap kebutuhan resource management , perbandingan alternatif terhadap kebutuhan improved services , perbandingan alternatif terhadap kebutuhan people managament , dan perbandingan alternatif terhadap kebutuhan educational services [17].
Setiap perbandingan alternatif ditetapkan memiliki 10 (sepuluh) pertanyaan perbandingan berdasarkan hirarki metode AHP  smart  campus  yang  telah  didefinisikan,  diantaranya  perbandingan  yang  terbentuk  terhadap  5  (lima)  alternatif  yaitu smart attendance , teaching management system , people management system , library management system , dan educational assessments [18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan kriteria
Hirarki  pada  gambar  2  menampilkan  faktor  yang  dinilai  serta  berbagai  alternatif yang akan  dihitung  berdasarkan  derajat perbandingan. Setelah hirarki tersebut dipetakan dalam bentuk kuesioner, dan pemilihan derajat perbandingan menggunakan skala penilaian perbandingan AHP seperti pada tabel 1, untuk menentukan nilai faktor perlu dibuat urutan prioritas serta perbandingan untuk setiap kriteria. Berikut ini hasil perhitungan kriteria dalam skala penilaian smart campus  berdasarkan hasil pemilihan tingkat kepentingan oleh responden.
Tabel 5. Kriteria dalam skala penilaian smart campus Kriteria Resource Management Improved Services People Management Educational Services Resource Management 1 7 5 7 Improved Services 0.14 1 0.5 2 People Management 0.20 2 1 3 Educational Services 0.14 0.4 0.33 1 Jumlah 1.49 10.50 6.83 13.67
Setelah pemberian bobot nilai berdasarkan data yang ditemukan, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari eigen  vektor.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  eigen  vektor,  lamda,  dan  lamda  maks  yang  dijadikan  sebagai  dasar perhitungan  mencari  nilai  consistency  index  (CI)  dan  consistency  ratio  (CR).  Berdasarkan  hasil  perhitungan  di  tabel  6, dihasilkan nilai CI sebesar 0,0477 dan nilai CR sebesar 0,0530. Karena nilai CR lebih kecil dari 0,10 maka hasil perhitungan dibawah dinyatakan valid.
Tabel 6. Hasil perhitungan Lamda maks skala penilaian smart campus. Kriteria Resource Management Improved Services People Management Educational Services EIGEN λ (Lamda) λ Maks Resource Management 0,6731 0,6667 0,7317 0,5385 0,6525 0,9694 4,1431 Improved Services 0,0962 0,0952 0,0732 0,1538 0,1046 1,0983 People Management 0,1346 0,1905 0,1463 0,2308 0,1756 1,1996 Educational Services 0,0962 0,0476 0,0488 0,0769 0,0674 0,8758

## 3.2 Perhitungan Alternatif
Untuk  mendapatkan  perhitungan  matrik  berpasangan  alternatif,  perhitungan  dilakukan  dengan  cara  yang  sama  seperti melakukan perhitungan pada matrik  berpasangan  kriteria.  Jumlah  matrik  alternatif  yang terbentuk,  sesuai  dengan  jumlah kriteria  yang  telah  dihitung,  yaitu  4  (empat)  matrik.  Berikut  ini  matrik  pertama,  hasil  perhitungan  alternatif  dalam  skala penilaian kriteria Resource Management.
Tabel 7. Alternatif dalam skala penilaian kriteria Resource Management Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Smart Attendance 1 0,5 1 3 7 Teaching Management System 2 1 1 3 5 People Management System 1 1 1 3 5 Library Management System 0,3333 0,3333 0,3333 1 3 Educational Assessments 0,1429 0,2 0,2 0,3333 1
Setelah pemberian bobot nilai berdasarkan data yang ditemukan, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari eigen  vektor.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  eigen  vektor,  lamda,  dan  lamda  maks  yang  dijadikan  sebagai  dasar perhitungan mencari nilai consistency index (CI) dan consistency ratio (CR). Berdasarkan hasil pengehitungan di tabel 8, dihasilkan nilai CI sebesar 0,0356 dan nilai CR sebesar 0,0318. Karena nilai CR lebih kecil dari 0,10 maka hasil perhitungan dibawah dinyatakan valid.
Tabel 8. Hasil perhitungan Lamda maks alternatif skala penilaian Resource Management.
Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Rata- rata (Eigen) Lamda Lamda Max Smart Attendance 0,2234 0,1648 0,2830 0,2903 0,3333 0,2590 1,1593  5,1422 Teaching Management System 0,4468 0,3297 0,2830 0,2903 0,2381 0,3176 0,9633 People Management System 0,2234 0,3297 0,2830 0,2903 0,2381 0,2729 0,9643 Library Management System 0,0745 0,1099 0,0943 0,0968 0,1429 0,1037 1,0712 Educational Assessments 0,0319 0,0659 0,0566 0,0323 0,0476 0,0469 0,9842
Matrik  kedua  adalah  perhitungan  alternatif  berdasarkan  kriteria  Improved  Services,  berikut  ini  hasil  perhitungan alternatif.
Tabel 9. Alternatif dalam skala penilaian kriteria Improved Services Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Smart Attendance 1 1 1 3 5 Teaching Management System 1 1 0,5 3 4 People Management System 1 2 1 3 3 Library Management System 0,333333333 0,333333333 0,333333333 1 3 Educational Assessments 0,2 0,25 0,333333333 0,333333333 1
Setelah pemberian bobot nilai berdasarkan data yang ditemukan, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari eigen  vektor.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  eigen  vektor,  lamda,  dan  lamda  maks  yang  dijadikan  sebagai  dasar perhitungan mencari nilai consistency index (CI) dan consistency ratio (CR). Berdasarkan hasil pengehitungan di tabel 10, dihasilkan nilai CI sebesar 0,0224 dan nilai CR sebesar 0,0200. Karena nilai CR lebih kecil dari 0,10 maka hasil perhitungan dibawah  dinyatakan  valid.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  Lamda  maks  alternatif  skala  penilaian  kriteria  Improved Services.
Tabel 10. Hasil perhitungan Lamda maks alternatif skala penilaian kriteria Improved Services. Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Rata- rata (Eigen) Lamda Lamda Max Smart Attendance 0,2234 0,3297 0,2830 0,2903 0,2381 0,2729 0,9643 5,0898 Teaching Management System 0,2234 0,3297 0,1415 0,2903 0,1905 0,2351 1,0774
People Management System 0,2234 0,6593 0,2830 0,2903 0,1429 0,3198 1,0127 Library Management System 0,0745 0,1099 0,0943 0,0968 0,1429 0,1037 1,0712 Educational Assessments 0,0447 0,0824 0,0943 0,0323 0,0476 0,0603 0,9642
Matrik ketiga adalah perhitungan alternatif berdasarkan kriteria People Management, berikut ini hasil perhitungan alternatif.
Tabel 11. Alternatif dalam skala penilaian kriteria People Management Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Smart Attendance 1 1 0,333333333 3 5 Teaching Management System 1 1 0,5 3 5 People Management System 3 2 1 3 5 Library Management System 0,333333333 0,333333333 0,333333333 1 3 Educational Assessments 0,2 0,2 0,2 0,333333333 1
Setelah pemberian bobot nilai berdasarkan data yang ditemukan, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari eigen  vektor.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  eigen  vektor,  lamda,  dan  lamda  maks  yang  dijadikan  sebagai  dasar perhitungan mencari nilai consistency index (CI) dan consistency ratio (CR). Berdasarkan hasil pengehitungan di tabel 10, dihasilkan nilai CI sebesar 0,1084 dan nilai CR sebesar 0,0968. Karena nilai CR lebih kecil dari 0,10 maka hasil perhitungan dibawah  dinyatakan  valid.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  Lamda  maks  alternatif  skala  penilaian  kriteria  People Management.
Tabel 12. Hasil perhitungan Lamda maks alternatif skala penilaian kriteria People Management.
Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Rata- rata (Eigen) Lamda Lamda Max Smart Attendance 0,2234 0,3297 0,0943 0,2903 0,2381 0,2352 1,3013 5,4337 Teaching Management System 0,2234 0,3297 0,1415 0,2903 0,2381 0,2446 1,1089 People Management System 0,6702 0,6593 0,2830 0,2903 0,2381 0,4282 1,0134 Library Management System 0,0745 0,1099 0,0943 0,0968 0,1429 0,1037 1,0712 Educational Assessments 0,0447 0,0659 0,0566 0,0323 0,0476 0,0494 0,9390
Matrik keempat adalah perhitungan alternatif berdasarkan kriteria Educational Services, berikut ini hasil perhitungan alternatif.
Tabel 13. Alternatif dalam skala penilaian kriteria Educational Services Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Smart Attendance 1 1 0,5 3 1
Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Teaching Management System 1 1 0,5 3 5 People Management System 2 2 1 3 5 Library Management System 0,333333333 0,333333333 0,333333333 1 1 Educational Assessments 1 0,2 0,2 1 1
Setelah pemberian bobot nilai berdasarkan data yang ditemukan, selanjutnya dilakukan perhitungan untuk mencari eigen  vektor.  Berikut  ini  adalah  hasil  perhitungan  eigen  vektor,  lamda,  dan  lamda  maks  yang  dijadikan  sebagai  dasar perhitungan mencari nilai consistency index (CI) dan consistency ratio (CR). Berdasarkan hasil pengehitungan di tabel 10, dihasilkan nilai CI sebesar 0,0969 dan nilai CR sebesar 0,0865. Karena nilai CR lebih kecil dari 0,10 maka hasil perhitungan dibawah dinyatakan valid. Berikut ini adalah hasil perhitungan Lamda maks alternatif skala penilaian kriteria Educational Services.
Tabel 14. Hasil perhitungan Lamda maks alternatif skala penilaian kriteria Educational Services. Alternatif Smart Attendance Teaching Management System People Management System Library Management System Educational Assessments Rata- rata (Eigen) Lamda Lamda Max Smart Attendance 0,2234 0,3297 0,1415 0,2903 0,0476 0,2065 1,1014 5,3875 Teaching Management System 0,2234 0,3297 0,1415 0,2903 0,2381 0,2446 1,1089 People Management System 0,4468 0,6593 0,2830 0,2903 0,2381 0,3835 0,9716 Library Management System 0,0745 0,1099 0,0943 0,0968 0,0476 0,0846 0,9308 Educational Assessments 0,2234 0,0659 0,0566 0,0968 0,0476 0,0981 1,2749

## 3.2 Perhitungan Prioritas atau Pemeringkatan
Setelah  masing-masing  bobot  di  matrik  kriteria  dan  matrik  alternatif  di  hitung,  maka  dilakukan  pembobotan  untuk keseluruhan hasil, perhitungan ini digunakan untuk mendapatkan sebuah keputusan dalam menentukan pilihan. Perhitungan dilakukan  dengan  cara  menampilkan  setiap  nilai  rata-rata  eigen  di  matrik  alternatif,  nilai  alternatif  dipasangkan  dengan kriteria ditampilkan secara kolom, ditambahkan dengan rata-rata eigen di matrik kriteria. Nilai rata-rata eigen dari matrik alternatif dan matrik kriteria dihitung menghasilkan nilai alternatif. Hasil dari perhitungan nilai alternatif, dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15. Hasil perhitungan nilai alternatif secara keseluruhan.
Alternatif Resource Management Improved Service People Management Educational Services Rata-rata (Eigen) Nilai Alternatif Smart Attendance 0,2590 0,2729 0,2352 0,2065 0,6525 0,252722476 Teaching Management System 0,3176 0,2351 0,2446 0,2446 0,1046 0,291223795 People Management System 0,2729 0,3198 0,4282 0,3835 0,1756 0,312520969 Library Management System 0,1037 0,1037 0,1037 0,0846 0,0674 0,10238261 Educational Assesment 0,0469 0,0603 0,0494 0,0981 0,052164918
Berdasarkan nilai alternatif yang berada di tabel 15, nilai alternatif diurutkan secara descending untuk mendapatkan pemeringkatan. Nilai alternatif menjelaskan bahwa prioritas yang memenuhi kriteria sesuai kebutuhan adalah People
Management System dengan nilai 0. 312520969, Teaching Management System dengan nilai 0. 291223795 dan Smart Attendace dengan nilai 0. 252722476.
Tabel 16. Pemeringkatan Penilaian Alternatif Alternatif Nilai Alternatif Urutan People Management System 0,312520969 1 Teaching Management System 0,291223795 2 Smart Attendance 0,252722476 3 Library Management System 0,10238261 4 Educational Assesment 0,052164918 5

## 4 KESIMPULAN
Dari proses analisa yang telah dilakukan pada pembahasan hasil perhitungan matrik kriteria dan matrik alternatif, maka dapat diambil kesimpulan analisa perbandingan berdasarkan level abstraksi, mampu menghasilkan beberapa kriteria yang dapat dipertanggung  jawabkan,  diantaranya  kriteria Resource  Management,  Improved  Services,  People  Management,  dan Educational  Services .  Analisa  perbandingan  berdasarkan  level  abstraksi,  mampu  menghasilkan  beberapa  alternatif  yang diacu oleh kriteria dan menghasilkan perhitungan valid, diantaranya People  Management System, Teaching Management System,  Smart  Attendance,  Library  Management  System,  dan  Educational  Assesment .  Hasil  perhitungan  menggunakan matrik  perbandingan  berpasangan  untuk  penggunaan  kriteria  menunjukan  bahwa  People  Management  System  menjadi alternatif prioritas pertama sebesar 31%, prioritas kedua adalah Teaching Management System sebesar 29%, dan prioritas ketiga adalah Smart Attendance sebesar 25%. Metode AHP dapat digunakan sebagai acuan dalam menentukan level abstraksi smart campus, setelah hasil perhitungan matriks menghasilkan output valid. Peneliti menyadari bahwa masih ada proses yang belum  sempurna,  sehingga  mengharapkan  saran  yang  dapat  dijadikan  acuan  untuk  meningkatkan  penelitian  untuk mendapatkan  hasil  lebih  baik.  Untuk  selanjutnya,  akan  dilakukan  pengembangan  dari  berbagai  aspek  untuk menyempurnakan  pengembangan  smart  campus  yang  telah  dilakukan,  diantaranya  adalah  dengan  melakukan  pengujian menggunakan  metode  sejenis  lainnya,  dan  mencari  atribut kriteria  dan  alternatif  lainnya pada  level  abstraksi  yang  sama, untuk mendapatkan data pembanding berdasarkan hasil penelitian saat ini.

## REFERENCES
[1] W. Muhamad, N. B. Kurniawan, Suhardi, and S. Yazid, “Smart Campus Features, Technologies, and Applications: A Systematic Literature Review,” in International Conference on Information Technology Systems and Innovation (ICITSI), Oct. 2017, pp. 384– 391.
[2] S.  Du,  F.  Meng,  and  B.  Gao,  “Research  on  the  Application  System  of  Smart  Campus  in  the  Context  of  Smart  City,”  in  8th International Conference on Information Technology in Medicine and Education, 2016, pp. 714–718. doi: 10.1109/ITME.2016.25.
[3] E. M. Malatji, “The Development of a Smart Campus - African Universities Point of View,” Mar. 2017.
[4] W. Villegas-Ch, X. Palacios-Pacheco, and S. Luján-Mora, “Application of a smart city model to a traditional university campus with a  big  data  architecture:  A  sustainable  smart  campus,”  Sustainability  (Switzerland),  vol.  11,  no.  10,  May  2019,  doi: 10.3390/su11102857.
[5] M. W. Sari, P. W. Ciptadi, and R. H. Hardyanto, “Study of Smart Campus Development Using Internet of Things Technology,” in IAES International Conference on Electrical Engineering, Computer Science and Informatics, Nov. 2017, vol. 755, no. 1, pp. 1–6. doi: 10.1088/1742-6596/755/1/011001.
[6] Y. A. Adenle, E. H. W. Chan, Y. Sun, and C. K. Chau, “Assessing the relative importance of sustainability indicators for smart campuses: A case of higher education institutions in Nigeria,” Environmental and Sustainability Indicators, vol. 9, pp. 1–7, Feb. 2021, doi: 10.1016/j.indic.2020.100092.
[7] N.  Min-Allah  and  S.  Alrashed,  “Smart  campus—A  sketch,”  Sustainable  Cities  and  Society,  vol.  59,  Aug.  2020,  doi: 10.1016/j.scs.2020.102231.
[8] S.  Li,  Y.  Shi,  L.  Zhanbo,  and  W.  Fang,  “A  Study  on  the  Maturity  Evaluation  System  of  Local  Universities’  Smart  Campus Environment  Based  on  Fuzzy,”  Forest  Chemicals  Review,  pp.  1265–1272,  Oct.  2021,  [Online].  Available: www.forestchemicalsreview.com
[9] D. Zhicheng and L. Feng, “Evaluation of the smart campus information portal,” in ACM International Conference Proceeding Series, Nov. 2018, pp. 73–79. doi: 10.1145/3291078.3291083.
[10]  L.  Yu,  “Research  on  evaluation  index  of  green  campus based  on AHP  method,”  in 2016  International  Conference on  Intelligent Transportation, Big Data and Smart City, ICITBS 2016, Sep. 2017, pp. 249–252. doi: 10.1109/ICITBS.2016.25.
[11]  X. Chen, “Evaluation Index System of the Smart New Campus Construction of Universities,” Converter Magazine, vol. 2021, no. 7, 2021, [Online]. Available: www.converter-magazine.info
[12]  Z. Dai, C. Sun, L. Zhao, and Z. Li, “Assessment of Smart Learning Environments in Higher Educational Institutions: A Study Using AHP-FCE and GA-BP Methods,” IEEE Access, vol. 9, pp. 35487–35500, Mar. 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3062680.
[13]  B. Awuzie, A. B. Ngowi, T. Omotayo, L. Obi, and J. Akotia, “Facilitating successful smart campus transitions: A systems thinking- SWOT analysis approach,” Applied Sciences (Switzerland), vol. 11, no. 5, pp. 1–21, Mar. 2021, doi: 10.3390/app11052044.
[14]  R. Umar, A. Fadlil, U. Ahmad Dahlan, and Y. Yogyakarta, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 1, pp. 27–34, Jun. 2018.
[15]  A. E. Munthafa and H. Mubarok, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” Jurnal Siliwangi, vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[16]  E.  Rosiska  and  R.  Harman,  “Metode  Analitical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam  Pemilihan  Umum  Presiden  Indonesia  2019,” InfoTekJar  (Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi  Jaringan),  vol.  3,  no.  2,  pp.  193–202,  Apr.  2019,  doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.1067.
[17]  R. Aurachman, “Proses Pengambilan Data pada AHP (Analytical Hierarchy Process) Menggunakan Pinsip Closed Loop Control System,” JISI : JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI VOLUME, vol. 6, no. 1, pp. 55–64, 2019, doi: 10.24853/jisi.6.1.55-64.
[18]  X. Xu, Y. Wang, and S. Yu, “Teaching performance evaluation in smart campus,” IEEE Access,  vol. 6, pp. 77754–77766, Dec. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2884022.
[19]  P.  Ferro  Ferdinant,  I.  S.  M.  Ade,  and  N.  Wahyuni,  “Pengukuran  Kriteria  Green  and  Smart  Campus  dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process,”  Journal  Industrial  Servicess,  vol.  6,  no.  2,  pp.  223–230,  Mar.  2021,  [Online].  Available: http://jurnal.untirta.ac.id/index.php/jiss