## Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP dalam Penentuan Pemilihan Minat Siswa
Wenni Afrodita 1 , Sarjon Defit 2 , Yuhandri 3
1,2,3 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang, Jl. Raya Lubuk Begalung, Kota Padang, Indonesia Email: wenniafrodita@gmail.com 1
Abstrak . Sekolah Menengah Atas merupakan jenjang pendidikan formal dalam pemilihan minat siswa, pemilihan peminatan merupakan pengelompokan minat belajar yang memudahkan siswa untuk mengejar ilmu pengetahuan di  pendidikan lanjutan  khususnya pada perguruan  tinggi.  Peminatan  dirancang  untuk  membimbing siswa agar dapat mengikuti mata pelajaran tertentu pada jenjang sekolah berikutnya. Sistem Pendukung Keputusan memiliki banyak metode yang dapat digunakan. Salah satu metode tersebut yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki, Sehingga keputusan-keputusan yang diambil bisa lebih obyektif. Karena konsep metode AHP adalah merubah nilai- nilai kualitatif menjadi nilai kuantitatif. Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process untuk menentukan pilihan minat siswa dalam pemilihan minat mata pelajaran jurusan  ini merupakan sebuah sistem pendukung keputusan yang dibuat untuk menentukan pemilihan minat bagi siswa kelas X pada SMAN 1 Kinali. Peminatan yang akan dipilih diambil dari  berbagai  kriteria  seperti  nilai  rata-rata  rapor,  pemahaman  materi  dan  minat  siswa.  Hasil  Pengujian  pada metode  AHP  didapatkan  akurasi  sebesar  90%  dari  10  data  uji.  Dengan  adanya  aplikasi  ini,  diharapkan  siswa mendapatkan peminatan yang sesuai dengan minat dan kemampuannya masing-masing.).

## Kata Kunci: SPK, AHP, Penentuan, Minat Siswa
Abstract. Senior  High  School  is  a  level  of  formal  education  in  selecting  student  interests  selection  of specialization  is  a  grouping  of  learning  interests  that  makes  it  easier  for  students  to  pursue  knowledge  in further education, especially in tertiary institutions. Specialization is designed to guide students so they can follow certain subjects at the next school level. Decision Support System has many methods that can be used. One of the methods used in this research is the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. This decision support model will break down complex multi-factor or multi-criteria problems into a hierarchy, so that the decisions taken can be more objective. Because the concept of the AHP method is to change qualitative values into  quantitative  values.  The  Decision  Support  System  uses  the  Analytical  Hierarchy  Process  method  to determine student interest choices in selecting interest in major subjects. This is a decision support system created to determine interest selection for class X students at SMAN 1 Kinali. The specialization that will be selected is taken from various criteria such as the average value of report cards, understanding of the material and students' interests. Test results on the AHP method obtained an accuracy of 90% from 10 test data. With this  application,  students  are  expected  to  get  specialization  according  to  their  respective  interests  and abilities.)

## Keyword : DSS, AHP, Determination, Student Interests

## PENDAHULUAN
Sekolah menengah atas merupakan jenjang pendidikan formal dalam pemilihan bakat siswa. Jurusan Sekolah Menengah Atas (SMA) dimanfaatkan sebagai pedoman dalam menyalurkan bakat dan kemampuan siswa  [1].  Pemilihan  jurusan  merupakan  pengelompokan  minat  belajar  yang  memudahkan  siswa  untuk mengejar ilmu pengetahuan di pendidikan lanjutan khususnya pada perguruan tinggi. Jurusan dirancang untuk membimbing  siswa  agar  dapat  mengikuti  mata  pelajaran  tertentu  pada jenjang  sekolah  berikutnya. Jurusan siswa  ditentukan  selama  pendidikan  sekolah  menengah  atas  [2].  Menentukan  jurusan  siswa  pada  jenjang menengah  atas  pada  umumnya  berdasarkan  saran  dari  hasil  psikotes,  prestasi  akademik,  minat,  dan  bakat siswa. Untuk menyelenggarakan jurusan kesiswaan, tidak semua sekolah memiliki data yang lengkap dan data tersebut tidak dapat menjadi ukuran setiap calon siswa [3].
Penelitian ini sudah pernah dilaksanakan sebelumnya tentang Penerapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Model Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Marketing Agent Menggunakan

## e-ISSN : 2722-4368
Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dan hasil penelitiannya, Perhitungan data yang diperoleh pada keputusan untuk memilih penilaian Marketing Agent terbaik, yaitu kriteria target dengan presentase 20,53%, kriteria produktif dengan presentase 52,15% dan kriteria etika kerja dengan presentase 27,32% (Handrianto, dkk,  2021).  Maka  dari  itu  peneliti  tertarik  mengadakan  penelitian  selanjutnya  yang  berjudul  “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP Dalam  Penentuan Pemilihan Minat Siswa”.
Analytical Hierarchy Process (AHP) menjadi sebuah metode penentuan atau pembuatan keputusan, yang menggabungkan prinsip-prinsip subjektifitas dan objektifitas si pembuat SPK atau keputusannya disebut AHP.  Kerangka  untuk  mengambil  keputusan  dengan  efektif  atas  persoalan  yang  kompleks  dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut ke  dalam  bagian-bagiannya,  menata  bagian  atau  variabel  ini  dalam  suatu  susunan  hirarki,  memberi  nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini  untuk  menetapkan  variabel  yang  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan  bertindak  untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut dinamakan AHP.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi penelitian digambarkan kedalam sebuah bentuk kerangka kerja. Dalam hal ini, diuraikan tahapan-tahapan dari kerangka kerja penelitian tersebut.
Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Berdasarkan kerangka kerja penelitian pada Gambar 1 di atas, maka peneliti menguraikan masing-masing langkah dari kerangka kerja penelitian sebagai berikut:

## 1. Mengidentifikasi Masalah Penentuan Pemilihan Minat Siswa
Proses  mengidentifikasi  masalah  ini,  terlebih  dahulu  kita  menentukan  ruang  lingkup  dari  masalahnya, guna  untuk  memperoleh  solusi  yang  terbaik  dari  masalah  yang  diteliti.  Dalam  kasus  ini  peneliti mendapatkan permasalahan mengenai penentuan pemilihan minat siswa pada SMA N 1 Kinali. adanya identifikasi masalah, diharapkan dapat menentukan permasalahan yang terdapat pada penelitian ini, dan memberikan pemahamannya
2. Menentukan Tujuan Dari Penelitian
Pada tahapan ini, telah didapat pemahaman mengenai masalah yang ada, untuk mengatasi permasalahan yang terdapat didalamnya maka kemudian ditentukan tujuan yang ingin dicapai dari penelitian ini.
3. Mempelajari Literatur yang berhubungan dengan Penelitian
Studi  literatur  ini  bertujuan  untuk  mempelajari  beberapa  Literatur  yang  digunakan  untuk  mendukung pembuatan  suatu  tulisan  dalam  konsep  dan  teori  yang  ada,  seperti  buku,  jurnal,  dan  lainnya.  Dengan mencari  dan  menyesuaikan  literatur  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini,  maka  diharapkan  dapat melengkapi landasan teori untuk memperkuatnya.
4. Mengumpulkan Data
Pengumpulan data yang dilakukan sebagai acuan untuk mengumpulkan sejumlah data. Adapun beberapa metode dalam pengumpulan data yang dilakukan peneliti adalah sebagai berikut:
a. Observasi
Pengumpulan data dengan melakukan pengamatan langsung pada SMA N 1 Kinali, melalui panca indra tanpa menggunakan manipulasi apapun. Dengan tujuan untuk mengetahui permasalahan yang ada dengan jelas. Dan data yang dikumpulkan adalah data siswa SMA N 1 Kinali.
b. Wawancara
Peneliti melakukan wawancara dengan Bapak Abza Maides, S.Pd selaku wakil kurikulum dan Bapak Agus Sumarsono, S.Pd selaku Guru BK di SMA N 1 Kinali. Peneliti melakukan wawancara tentang kriteria dan tatacara mengidentifikasi penentuan pemilihan minat siswa pada SMA N 1 Kinali.
c. Studi Pustaka Mengumpulkan dan mempelajari artikel ilmiah berkaitan dengan penelitian yang diangkat
5. Mengolah Data menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Data yang di peroleh pada tahap pengumpulan data diproses dan diolah menggunakan AHP sesuai dengan data yang telah didapatkan mengenai pemilihan minat siswa menggunakan software Microsoft Excel . Data yang  diinputkan  sesuai  dengan  data  yang  telah  di  berikan  oleh  Guru  BK  dan  Wakil  Kurikulum. Perancangan  sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP dan database MySQL .  Sistem  yang dirancang bertujuan untuk mengidentifikasi penentuan pemilihan minat siswa dengan metode AHP.
6. Mengimplementasikan Sistem
Sistem keputusan yang akan dibangun akan diterapkan dengan bahasa pemrograman PHP. Oleh sebab itu, untuk membangun sistem  keputusan dibutuhkan beberapa komponen yang  dapat mendukung SPK yang  akan  dibangun.  Dalam  sebuah  sistem  yang  dibangun  berbasiskan  komputerisasi,  terdapat  dua komponen yang harus dipenuhi, adapun komponen-komponennya adalah:
a. Hardware
Perangkat keras yang dapat dilihat fisik yang diperlukan untuk penyimpanan dan pengolahan data pada SPK ini adalah sebagai berikut:
Laptop Asus
1. Processor Intel® Core ™ i3-4005U CPU @ 1.7GHz
2. RAM 4 GB
3. System Type 64-bit
4. Harddisk
5. Dan beberapa perangkat keras lainnya
b. Software Software program komputer yang terdiri dari beberapa instruksi pada saat pengoperasian perangkat komputer. Software yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Sistem Operasi Microsoft Windows 7
2. Bahasa pemrograman PHP
3. Database MySQL
4. Google Chrome
5. Microsoft excel

## e-ISSN : 2722-4368

## 7. Hasil dan Pembahasan
Melakukan  analisa  hasil  yang  telah  diperolah  dari  data  yang  telah  diolah  dengan  metode Analytical Hierarchy  Process berdasarkan  identifikasi  penentuan  pemilihan  minat  siswa  di  SMA  N  1  Kinali. Sehingga peneliti dapat melakukan penarikan kesimpulan dari hasil analisa penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Data
Data dari penelitian, dikumpulkan dengan melakukan observasi secara langsung pada SMAN 1 Kinali, observasi yang dilakukan seperti mengamati dan mengumpulkan data yang diperlukan untuk diolah  dengan menggunakan metode AHP. Data yang diperlukan dalam metode pengamatan ini adalah, mengamati secara langsung proses penjurusan yang terjadi di SMAN 1 Kinali tempat penelitian berlangsung. Dilakukan dengan mengadakan wawancara kepada Guru Bimbingan Konseling (BK) dan WAKA Kurikulum untuk memperoleh data-data penjurusan program studi serta saran yang diperlukan dalam pembuatan sistem dan penyusunan tesis ini.  Berdasarkanpengamatan  dan  wawancara  yang  dilakukan  dapat  dikumpulkan  informasi  mengenai penjurusan program studi siswa, sistem penjurusan program studi yang berjalan di SMAN 1 Kinali.
Berikut ini adalah data 10 siswa sample hasil pengolahan dari instrumen dalam pemilihan peminatan pada tahun pelajaran 2022/2023 di SMAN 1 Kinali yang dapat dilihat pada Tabel 1 sebagai berikut:
Tabel 1 Tabel Nilai Siswa NO NISN NAMA SISWA JK Rata- Rata Raport Pemahaman Materi Minat Siswa Peminatan IPA IPS IPA IPS 1 '0075631327 CITRA ELVARA P 72 78 76 80 60 IPA 2 '0078869032 DEA APRILIA P 78 77 80 60 80 IPS 3 '0061028282 Defika Angria Putri P 79 78 80 90 80 IPS 4 '0067260325 DEVI UTARI P 80 79 82 40 60 IPS 5 '0072103745 Fitri Ramadhani P 74 79 75 40 80 IPS 6 '0076594789 JENI RISTA DIANA P 77 79 78 50 50 IPA 7 '0063960720 LATIFA MAFAZA P 85 81 77 40 70 IPA 8 '0077240805 NESA PUTRI P 80 80 80 90 50 IPA 9 '0071542977 SANTRI WATI P 85 80 78 60 50 IPA 10 '0061407229 SUCI RAMADHANI P 80 81 77 90 30 IPA

## Membuat Hierarki
Mendefenisikan masalah dan menentukan   solusi yang diinginkan dengan membuat struktur hirarki yang diawali dengan menetapkan tujuan umum, yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
Hirarki dari kriteria, subkriteria dan alternatif yang ada pada sistem pendukung keputusan pemilihan peminatan dapat dilihat pada Gambar 2 ssebagai berikut:
Gambar 2. Struktur Hierarki SPK  Peminatan
Penjelasan gambar struktur hirarki diatas terdiri dari penetapan tujuan, kriteria dan subkriteria serta Alternatif
1. Penetapan tujuan
Tujuan yang ditetapkan dalam struktur hierarki ini adalah penentuan peminatan siswa
2. Penetapan Kriteria dan Sub Kriteria
Kriteria  merupakan  dasar  penilaian,  diamana  masing-masing  kriteria  diberi  prioritas-prioritas  yang nantinya akan mempengaruhi pengambilan keputusan. Dimana data yang menjadi kriteria pengambilan keputusan:
a. Rata-rata Nilai Rapor
Berisi nilai rata-rata dari penjumlahan bidang studi masing-masing jurusan. Kriteria rata-rata nilai rapor memiliki subkriteria antara lain:
- Sangat Baik : Range rata-rata nilai rapor>=90
- Baik : Range rata-rata nilai rapor 80 – 89
- Cukup : Range rata-rata nilai rapor 70 – 79
- Kurang Baik : Range rata-rata nilai rapor <70
b. Pemahaman Materi
Berisi  tentang  soal-soal  pemahaman  materi  yang  berkaitan  dengan  alternatif,  yang  hasilnya  nanti akan menentukan bobot dari subkriteria  pemahaman materi. Kriteria pemahaman materi memiliki subkriteria antara lain:
- Sangat baik  :  Range  nilai  >=80
- Baik : Range  nilai  60-79
- Cukup : Range  nilai  40-59
- Kurang baik  :  Range  nilai  <40
c. Minat siswa
Berisi tentang beberapa pertanyaan mengenai minat siswa. Kriteria minat siswa memiliki subkriteria antara lain:
- Sangat baik  :  Range  nilai  >=80%
- Baik : Range  nilai  60-79%
- Cukup : Range  nilai  40-59%
- Kurang baik  :  Range  nilai  <40%
3. Penetapan Alternatif
Alternatif  merupakan  keputusan  akhir,  dimana  alternatif  dengan  nilai  tertinggilah  yang  akan  dipilih. Alternatif yang akan digunakan dalam AHP  merupakan pemilihan peminatan mata pelajaran IPA atau IPS yang ada pada siswa SMAN 1Kinali semester II tahun ajaran 2022/2023.

## Penilaian Kriteria dan Alternatif
Penilaian kriteria dan alternatif di nilai melalui perbandingan berpasangan. Nilai dan defenisi dari data kualitatif skala perbandingan dapat dilihat pada Logical Consistency di bab sebelumnya. Skala nilai digunakan untuk  mengisi  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  akan  menghasilkan  prioritas  (bobot  /  nilai
kepentingan)  masing–masing  kriteria.  Langkah    yang  dilakukan  adalah  membuat  matrik  perbandingan pasangan sesuai kriteria yang diberikan.
Tabel 2 Matriks Perbandingan Pasangan Nilai Kriteria Rata rata Rapor Pemahaman Materi IPA Pemahaman Materi IPS Minat Siswa IPA Minat Siswa IPS Rata rata Rapor 1 3 3 4 4 Pemahaman Materi IPA 0.33333333 1 1 2 2 Pemahaman Materi IPS 0.33333333 1 1 2 2 Minat  Siswa IPA 0.25 0.5 0.5 1 2 Minat  Siswa IPS 0.25 0.5 0.5 0.5 1 Jumlah 2.16666667 6 6 9.5 11
1. Matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria  menjelaskan  perbandingan  1  kriteria  dengan  kriteria  lain, dengan mengutamakan kriteria yang lebih penting, Seperti  pada Tabel 4.2, Rata-rata Rapor sedikit lebih penting  jika  dibandingkan  dengan  Minat  Siswa  dan  Rata-rata  Rapor  lebih  penting  jika  dibandingkan dengan Pemahaman Materi. Sedangkan 0.33, 0.25, dan 0.5 pada Tabel 4.2   merupakan nilai kebalikan dari setiap kriteria.
2. Langkah ke dua Matrik perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lain. Untuk mencari nilai kriteria dibuatlah tabel perbandingan pasangan antar kriteria sebagai berikut : Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut: Nilai  baris  kolom  baru  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah  masing  kolom  lama.  Hasil  perbandingan berpasangan pada metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam penentuan pemilihan minat siswa dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut:
Tabel 3 Matriks Perbandingan Pasangan Nilai Kriteria
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 Jumlah K 1 0.46 0.50 0.50 0.42 0.36 2.25 K 2 0.15 0.17 0.17 0.21 0.18 0.88 K 3 0.15 0.17 0.17 0.21 0.18 0.88 K 4 0.12 0.08 0.08 0.11 0.18 0.57 K 5 0.12 0.08 0.08 0.05 0.09 0.43
Nilai kolom jumlah pada tabel 4.3 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 2.25 merupakan hasil penjumlahan dari 0.46 + 0.50 + 0.50 + 0.42 + 0.36.

## Menentukan Prioritas
Setelah dilakukan perbandingan matriks kemudian dilakukan pembobotan prioritas dari tiap kriteria. Dengan mencari nilai eigen dari masing-masing kriteria Hal ini dimaksudkan untuk memperoleh nilai prioritas dari tiap kriteria. Pada tabel 4.3 matriks diperoleh dengan rumus :
1. Nilai baris kolom baru = nilai baris kolom lama (tabel matriks perbandingan berpasangan) / jumlah masing kolong lama (tabel Matriks perbandingan berpasangan).
2. Nilai  kolom  jumlah  tabel  matriks  nilai  kriteria  diperoleh  dari  penjumlahan  nilai  pada  tiap  baris  tabel tersebut
3. Nilai  prioritas  pada  tabel  matriks  nilai  kriteria  diperoleh  dari  pembagian  kolom  jumlah  dibagi  jumlah kriteria.  Dalam  menghitung  nilai  pada  metode  Analitical  Hierarchy  Process  untuk  Nilai pada  kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria, dalam hal ini 5 (2.24/5 = 0.45) di dapatkan perhitungan sebagai berikut:.
4. Perhitungan Kolom Prioritas
Kolom Rata-rata Rapor 2,24/5 =  0,45 Kolom Pemahaman Materi 0,87/5 = 0,18 Kolom Minat Siswa 0,87/5 = 0,18 Kolom Jumlah 0,56/5 = 0,11
Kolom Prioritas  0,42/5 = 0,08
Hasil  perbandingan  dari  pencarian  yang  telah  dilakukan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  4  sebagai berikut:
Tabel 4 Matriks Bobot Prioritas Untuk Kriteria K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 Jumlah Prioritas K 1 0.46 0.50 0.50 0.42 0.36 2.25 0.45 K 2 0.15 0.17 0.17 0.21 0.18 0.88 0.18 K 3 0.15 0.17 0.17 0.21 0.18 0.88 0.18 K 4 0.12 0.08 0.08 0.11 0.18 0.57 0.11 K 5 0.12 0.08 0.08 0.05 0.09 0.43 0.09
Berdasarkan dari hasil Tabel 4 di atas, diperoleh matriks nilai kriteria di mana akan diproses untuk membuat matriks penjumlahan setiap baris. Matriks ini diperoleh dengan rumus sebagai berikut:
1. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relative elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relative elemen kedua dan seterusnya.
2. Jumlahkan setiap baris.
3. Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  matriks  nilai  kriteria  dengan  matrik perbandingan berpasangan. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut:
Tabel 5 Matriks Penjumlahan Tiap Baris        pada Kriteria.
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 Jumlah K 1 0.45 0.52 0.52 0.45 0.34 2.30 K 2 0.15 0.17 0.17 0.22 0.17 0.89 K 3 0.15 0.17 0.17 0.22 0.17 0.89 K 4 0.11 0.09 0.09 0.11 0.17 0.57 K 5 0.11 0.09 0.09 0.06 0.09 0.43

## Mengukur Konsistensi
Perhitungan rasio konsistensi digunakan untuk memastikan nilai rasio konsistensi (CR)<=0,1. Jika ternyata nilai  CR  lebih  besar  dari  0,1  maka  matriks  perbandingan  berpasangan  harus  diperbaiki.  Menghitung  rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria
Jumlah per Baris Prioritas Hasil K 1 2.30 0.45 2.75 K 2 0.90 0.18 1.08 K 3 0.90 0.18 1.08 K 4 0.57 0.11 0.69 K 5 0.43 0.09 0.52 Jumlah 6.10

## Menghitung Consistensi Index
Hitung Consistency Index(CI) dengan rumus:
- CI = (λ maks-n)/(n-1)
- Dimana CI = Consistency Index
- λ maks  = eigenvalue maksimum
- n = banyaknya elemen
- Dari tabel 4.6 diatas diperoleh nilai sebagai berikut :
- Jumlah (penjumlahan dari nilai hasil) = 2,75+1,08+0,69+0,52=6,10
- n (jumlah kriteria ) = 5

## e-ISSN : 2722-4368
- 𝜆 maks (jumlah / n) = 6,10 / 5 = 1,22
- Indeks Konsistensi CI ( 𝜆 maks – n)/ (n - 1) = (1,22 – 5)/5= -0,755

## Menghitung Rasio Konsistensi
Hitung Rasio Konsistensi/Consistency Ratio  (CR) dengan rumus: CR = CI/RC Dimana CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index
IR = Indeks Random Consistency
Dalam menghitung rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 7 berikut ini:
Tabel 7 Index Random (IR) 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,48
CR = -0,755/1,12 = -0,674

## Memeriksa Konsistensi Hierarchi
Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kurang sama dengan 0.1 maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Oleh  karena  nilai  CR  ≤  0,1,  maka  rasio  konsistensi  perhitungan  dapat  diterima.  Nilai  diperoleh  dari  hasil perhitungan berdasarkan Index Random tersebut sebagai berikut: CR = -0,755/1,12 = -0,674 Dari perhitungan di atas, nilai CR <= 0,1 sehingga perhitungan rasio konsistensi dari perhitungan kriteria dapat diterima.

## Penilaian Sub-kriteria
Perhitungan  subkriteria  dilakukan  terhadap  sub-sub  dari  semua  kriteria.  Dalam  hal  ini,  terdapat  5 kriteria  yang  berarti  ada  5  perhitungan  prioritas  subkriteria.  Langkah-langkah  untuk  menghitung  prioritas subkriteria  tidak  jauh  berbeda  dengan  menghitung  prioritas  kriteria,  hanya  saja  dalam  menghitung  bobot prioritas subkriteria ditambahkan kolom untuk menghitung prioritas subkriteria yang akan digunakan dalam perhitungan siswa. Berikut adalah perhitungan subkriteria dari tiap kriteria:
[1]. Menghitung Prioritas Subkriteria Dari Kriteria Rata-rata Rapor Hasil perbandingan berpasangan subkriteria rata-rata raport pada metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam penentuan pemilihan minat siswa dapat dilihat pada Tabel 8 sebagai berikut:
Tabel 8 Matriks Perbandingan Berpasangan  Subkriteria  Rata-rata  Rapor
SB B C K SB 1 3 5 6 B 0.33 1 3 4 C 0.2 0.33 1 2 K 0.17 0.25 0.5 1 Jumlah 1.7 4.58 9.5 13
Hasil  perbandingan  dari  pencarian  yang  telah  dilakukan  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  9  sebagai berikut:
Tabel 9 Matriks Bobot Prioritas Subkriteria Rata-rata Rapor
SB B C K Jumlah Priori- tas Prioritas Subkriteria SB 0.6 0.65 0.53 0.46 2.23 0.56 1 B 0.19 0.22 0.32 0.31 1.04 0.25 0.46 C 0.11 0.07 0.1 0.15 0.45 0.11 0.2 K 0.09 0.05 0.05 0.08 0.28 0.07 0.12
Berdasarkan dari hasil Tabel 9 di atas, diperoleh matriks nilai subkriteria rata-rata rapor di mana akan diproses untuk membuat matriks penjumlahan tiap baris subkriteria rata-rata rapor. Dapat   dilihat pada Tabel 10 sebagai berikut:

## e-ISSN : 2722-4368
Tabel 10  Matriks Penjumlahan Tiap Baris Subkriteria Rata-rata Rapor
Berdasarkan tabel diatas dilakukan Perhitungan rasio konsistensi digunakan untuk memastikan nilai rasio konsistensi  (CR)<=0,1.  Jika  ternyata  nilai  CR  lebih  besar  dari  0,1  maka  matriks  perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Menghitung rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 11 sebagai berikut:
Tabel 11  Perhitungan Rasio Konsistensi Subkriteria  Rata-rata Rapor Jumlah per Baris Prioritas Hasil SB 2.23 0.56 2,87 B 1.06 0.26 1.32 C 0.45 0.11 0.56 K 0.28 0.07 0.35 Jumlah 5.1
Perhitungan rasio dilakukan untuk mengetahui hasil akhir perhitungan yang konsisten (kurang dari 0.1). perhitungan adalah sebagai berikut:
- Jumlah (penjumlahan dari nilai hasil) = 5,1
- n (jumlah kriteria ) = 4
- 𝜆 maks (jumlah / n) = 1,28
- Indeks Konsistensi=  CI ( 𝜆 maks – n)/ (n - 1) = 0,91
- Rasio Konsistensi = CI/IR
Tabel 12 Index Random (IR) 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,58  0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,48 - - Nilai diperoleh dari hasil perhitungan berdasarkan Index Random tersebut sebagai berikut:
- CR = -0,91 /0,9 = -1,007
- Dari perhitungan di atas, nilai CR <= 0,1 sehingga perhitungan rasio konsistensi dari perhitungan subkriteria rata-rata raport dapat diterima

## Menghitung Prioritas Subkriteria   Dari Kriteria Pemahaman Materi IPA
Hasil  perbandingan  berpasangan  subkriteria  pemahaman  materi  pada  metode Analitycal  Hierarchy Process (AHP) dalam penentuan pemilihan minat siswa dapat dilihat pada Tabel 13 sebagai berikut:
Tabel 13 Matriks Perbandingan Berpasangan  Subkriteria  Pemahaman   Materi IPA
SB B C K Jumlah SB 0.57 0.63 0.55 0.43 2.18 B 0.19 0.21 0.27 0.29 0.96 C 0.14 0.1 0.14 0.21 0.59 K 0.1 0.05 0.04 0.07 0.26
Setelah  dilakukan  matriks  perbandingan  kemudian  dilakukan  pembobotan  prioritas  dari setiap sub kriteria pemahaman materi dengan cara n ilai perbandingan di bagi dengan jumlah matrik ini diperoleh dapat dilihat pada Tabel 14 sebagai berikut:
SB B C K Jumlah SB 0.55 0.77 0.56 0.42 2.23 B 0.19 0.26 0.33 0.28 1.06 C 0.11 0.08 0.11 0.14 0.45 K 0.09 0.06 0.05 0.07 0.28

## e-ISSN : 2722-4368
Tabel 14 Matriks Bobot Prioritas Subkriteria Pemahaman Materi IPA SB B C K Jumlah Priori-tas Prioritas Subkriteria SB 0.57 0.63 0.55 0.43 2.18 0.55 1 B 0.19 0.21 0.27 0.29 0.96 0.24 0.44 C 0.14 0.1 0.14 0.21 0.59 0.15 0.27 K 0.1 0.05 0.04 0.07 0.26 0.07 0.12
Berdasarkan  dari  hasil  Tabel  14  di  atas,  diperoleh  matriks  nilai  subkriteria  pemahaman  materi  di mana akan diproses untuk membuat matriks penjumlahan tiap baris subkriteria pemahaman materi. Matriks ini dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  Tabel  matriks  nilai  subkriteria  dengan  matriks  nilai perbandingan berpasangan yang telah dilakukan tersebut dapat dilihat pada Tabel 15 sebagai berikut:
Tabel 15 Matriks Penjumlahan Tiap Baris  Subkriteria Pemahaman Materi IPA
SB B C K Jumlah SB 0.54 0.72 0.6 0.39 2.25 B 0.18 0.24 0.3 0.26 1 C 0.13 0.12 0.15 0.19 0.60 K 0.09 0.06 0.05 0.06 0.26
Berdasarkan  tabel  diatas  dilakukan  Perhitungan  rasio  konsistensi  digunakan  untuk  memastikan  nilai  rasio konsistensi (CR)<=0,1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0,1 maka matriks perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Menghitung rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 16 sebagai berikut:
Tabel 4.16 Perhitungan Rasio Konsistensi Subkriteria Pemahaman Materi Jumlah per Baris Prioritas Hasil SB 2.25 0.54 2.8 B 0.98 0.24 1.22 C 0.60 0.15 0.75 K 0.27 0.07 0.33 Jumlah 5.11
Perhitungan rasio dilakukan untuk mengetahui hasil akhir perhitungan yang konsisten (kurang dari 0.1). perhitungan adalah sebagai berikut:
- Jumlah (penjumlahan dari nilai hasil) = (2,8+ 1,22+ 0,75+0,33) = 5,11
- n (jumlah kriteria ) = 4
- 𝜆 maks (jumlah / n) = 5,11/ 4 = 1,27
- Indeks Konsistensi CI ( 𝜆 maks – n)/ (n - 1) = (2,214 – 4)/(4-1) = -0,90
- Rasio Konsistensi = CI/IR Tabel 4.17 Rasio Konsistensi 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,48
Nilai diperoleh dari hasil perhitungan berdasarkan Index Random tersebut sebagai berikut: CR  =  -0,90  /0,9  =  -1,007  Dari  perhitungan  di  atas,  nilai  CR  <=  0,1  sehingga  perhitungan  rasio konsistensi dari perhitungan subkriteria pemahaman materi dapat diterima.

## Menghitung Prioritas Subkriteria Dari Kriteria Pemahaman Materi IPS
Hasil  perbandingan  berpasangan  subkriteria  pemahaman  materi  pada  metode Analitycal  Hierarchy Process (AHP) dalam penentuan pemilihan minat siswa dapat dilihat pada Tabel 18 sebagai berikut:

## e-ISSN : 2722-4368
Tabel 18 Matriks Perbandingan Berpasangan  Subkriteria  Pemahaman Materi IPS
SB B C K Jumlah Priori- tas Prioritas Subkriteria SB 0.56  0.62  0.53  0.45 2.16 0.54 1 B 0.18  0.21  0.27  0.27 0.93 0.23 0.43 C 0.14  0.10  0.13  0.18 0.55 0.14 0.26 K 0.11  0.07  0.07  0.09 0.34 0.08 0.15
Hasil perbandingan dari pencarian yang telah dilakukan tersebut dapat dilihat pada Tabel 19 sebagai berikut:
Tabel 19 Matriks Bobot Prioritas Subkriteria Pemahaman Materi IPS SB B C K Jumlah Priori- tas Prioritas Subkriteria SB 0.57 0.63 0.55 0.43 2.18 0.54 1 B 0.19 0.21 0.27 0.29 0.96 0.23 0.43 C 0.14 0.1 0.14 0.21 0.59 0.14 0.25 K 0.1 0.05 0.04 0.07 0.26 0.08 0.15
Hasil  perbandingan  dari  pencarian  yang  telah  dilakukan  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 20 sebagai berikut:
Tabel 4.20 Matriks Penjumlahan Tiap Baris  Subkriteria Pemahaman Materi IPS SB B C K Jumlah SB 0.54 0.69 0.56 0.4 2.22 B 0.18 0.23 0.28 0.24 0.94 C 0.13 0.11 0.14 0.16 0.56 K 0.11 0.08 0.07 0.08 0.34
Berdasarkan tabel diatas dilakukan Perhitungan rasio konsistensi digunakan untuk memastikan nilai rasio  konsistensi (CR)<=0,1.  Jika  ternyata  nilai  CR  lebih  besar  dari  0,1  maka  matriks  perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Menghitung rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 21 sebagai berikut:
Tabel 21 Perhitungan Rasio Konsistensi Subkriteria Pemahaman Materi IPS
Jumlah per Baris Prioritas Hasil SB 2.22 0.54 2.76 B 0.94 0.23 1.18 C 0.56 0.14 0.70 K 0.34 0.08 0.42 Jumlah 5.07
Perhitungan rasio dilakukan untuk mengetahui hasil akhir perhitungan yang konsisten (kurang dari 0.1). perhitungan adalah sebagai berikut:
- Jumlah (penjumlahan dari nilai hasil) = (2,76+ 1,18+ 0,70+0,42) = 5,07
- n (jumlah kriteria ) = 4
- 𝜆 maks (jumlah / n) = 5,07/ 4 = 1,26
- Indeks Konsistensi CI ( 𝜆 maks – n)/ (n - 1) =  -0,91
- Rasio Konsistensi = CI/IR
Tabel 22 Rasio Konsistensi 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,48
Dari perhitungan di atas, nilai CR <= 0,1 sehingga perhitungan rasio konsistensi dari perhitungan subkriteria pemahaman materi dapat diterima.

## e-ISSN : 2722-4368
Nilai diperoleh dari hasil perhitungan berdasarkan Index Random tersebut sebagai berikut: CR = -0,91 /0,9 = -1,011

## Menghitung Prioritas Subkriteria Dari Kriteria Minat Siswa IPA
Hasil perbandingan berpasangan subkriteria minat siswa pada metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dalam penentuan pemilihan minat siswa dapat dilihat pada Tabel 4.23 sebagai berikut:
Tabel 23 Matriks Perbandingan Berpasangan  Subkriteria  Minat  Siswa IPA
SB B C K SB 1 2 3 5 B 0.5 1 2 4 C 0.33 0.5 1 3 K 0.2 0.25 0.33 1 Jumlah 2.03 3.75 6.33 13
Hasil perbandingan dari pencarian yang telah dilakukan tersebut dapat dilihat pada Tabel 24 sebagai berikut:
Tabel 24 Matriks Bobot Prioritas Subkriteria Minat Siswa IPA SB B C K Jumlah Priori-tas Prioritas Subkriteria SB 0.49 0.53 0.47 0.38 1.88 0.47 1 B 0.24 0.27 0.32 0.31 1.13 0.28 0.60 C 0.16 0.13 0.16 0.23 0.68 0.17 0.36 K 0.1 0.07 0.05 0.08 0.3 0.07 0.15
Hasil  perbandingan  dari  pencarian  yang  telah  dilakukan  tersebut  dapat dilihat pada Tabel 25 sebagai berikut:
Tabel 25 Matriks Penjumlahan Tiap Baris  Subkriteria Minat Siswa IPA SB B C K Jumlah SB 0.47 0.56 0.51 0.36 1.92 B 0.24 0.28 0.34 0.29 1.15 C 0.16 0.14 0.17 0.22 0.69 K 0.09 0.07 0.05 0.07 0.29
Berdasarkan tabel diatas dilakukan Perhitungan rasio konsistensi digunakan untuk memastikan nilai rasio  konsistensi (CR)<=0,1.  Jika  ternyata  nilai  CR  lebih  besar  dari  0,1  maka  matriks  perbandingan berpasangan harus diperbaiki. Menghitung rasio konsistensi dapat dilihat pada Tabel 4.21 sebagai berikut:
Tabel 26 Perhitungan Rasio Konsistensi         Subkriteria Minat Siswa IPA Jumlah per Baris Prioritas Hasil SB 1.92 0.47 2.39 B 1.15 0.28 1.44 C 0.69 0.17 0.86 K 0.3 0.07 0.36 Jumlah 5.06
Perhitungan rasio dilakukan  untuk  mengetahui  hasil  akhir  perhitungan  yang  konsisten  (kurang dari 0.1). perhitungan adalah sebagai berikut:
- Jumlah (penjumlahan dari nilai hasil) = (2,39+ 1,44+ 0,86+0,36) = 5,06
- n (jumlah kriteria ) = 4
- 𝜆 maks (jumlah / n) = 5,06/ 4 = 1,26
- Indeks Konsistensi CI ( 𝜆 maks – n)/ (n - 1) = -0,911
- Rasio Konsistensi= CI/IR Tabel 27 Rasio Konsistensi 1,2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,48
Nilai  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  berdasarkan  Index  Random  tersebut  sebagai  berikut:  CR  =  - 0,911  /0,9  =  -1,012  Dari  perhitungan  di  atas,  nilai  CR  <=  0,1  sehingga  perhitungan  rasio  konsistensi  dari perhitungan subkriteria minat siswa dapat diterima.

## Hasil Keputusan
Hasil perhitungan setiap kriteria rata-rata raport,pemahaman materi dan minat siswa dan subkriteria dari  masing-masing  kriteria      ini  di  mana  prioritas  hasil  perhitungan  dibuatkan  ke  dalam  matriks  hasil keputusan seperti yang dapat dilihat pada Tabel 28  berikut:

## Tabel 28 Matriks Hasil Prioritas AHP
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 0.45 0.18 0.18 0.11 0.09 SB SB SB SB SB 1 1 1 1 1 B B B B B 0.46 0.44 0.43 0.60 0.59 C C C C C 0.2 0.27 0.26 0.36 0.34 K K K K K 0.12 0.12 0.15 0.15 0.21
Pada tabel keputusan pemilihan minat siswa ini kolom total nilai yang lebih tinggi dari kedua alternatif yaitu IPA dan IPS yang dipakai sebagai dasar untuk perangkingan menyarankan peminatan kepada siswa. Dari data siswa  1  diatas,  maka  diperoleh  total  nilai  IPA  lebih  tinggi  dari  total  nilai  IPS,akan  terlebih  dahulu direkomendasi masuk peminatan IPA dan kemudian peminatan IPS

## KESIMPULAN
Penelitian  yang  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  dalam penentuan  pemilihan  minat  siswa  pada  SMAN  1  Kinali,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa Mengukur  keberhasilan  dari  penerapan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  dalam  penentuan pemilihan minat siswa, maka dibuatlah perbandingan hasil dari 10 siswa, setelah itu dilakukan proses perhitungan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  dan  dari  hasil  pengolahan didapatkan hasil  peminatan siswa IPA dan peminatan siswa IPS

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. K. Apriadi, “SISTEM PENDUKUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN JURUSAN PADA SMA BINA  SATRIA,” JUSIM  (Jurnal  Sist.  Inf.  Musirawas) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  101–109,  2022,  doi: https://doi.org/10.32767/jusim.v5i02.970.
[2]. Djufri, I., Abdurahan, M., & Sukur, R. S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa PPA pada Akademi Ilmu Komputer (AIKOM) Ternate Menggunakan Metode Techniqu for Order Preference
by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS). JUSTE  (Journal  of  Science  and  Technology) , 1 (1),  1-12. https://doi.org/10.51135/justevol1issue1page1-12
[3]. Diana, A., Achadiani, D., & Irawan, H. (2021). Penerapan Metode Profile Matching untuk Pendukung Keputusan  Pemilihan  Manajer  Information  Technology.  Jurnal  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi, 7(1). https://doi.org/10.28932/jutisi.v7i1.3393 [4]. Hasugian, A. H., & Cipta, H. (2018). Analisa Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pasangan Hidup Menurut Budaya Karo Dengan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Algoritma: Jurnal Ilmu Komputer Dan Informatika , 2 (1). http://dx.doi.org/10.30829/algoritma.v2i1.1612
[5]. Khusna, I. M., & Mariana, N. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Padi Berkualitas Dengan Metode AHP Dan Topsis. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , 10 (2), 162-169. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i2.1145
[6]. Lestari,  G.,  Neneng,  N.,  &  Puspaningrum,  A.  S.  (2021).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Tunjangan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarki Process pada Pt Mutiara Ferindo Internusa. Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi , 2 (3), 38-48. https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i3.860
[7]. Muhaimin, A. M. A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Penerima Beasiswa di Stikes Hang Tuah Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP): Sistem Pendukung Keputusan. Jurnal Ilmu Komputer, 11 (1), 39-42. https://doi.org/10.33060/JIK/2022/Vol11.Iss1.238 [8]. Putra, A., Achmadi, S., & Mahmudi, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Memilih  Saham  Badan  Usaha  Milik  Negara  (BUMN)  Berbasis Web. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (1), 301-308.
https://doi.org/10.36040/jati.v6i1.4609
[9]. Ramadhan, S., Siswanto, S., & Fredricka, J. (2021). Decision Support System for Giving Annual Bonus at  PT.  Vizta  Pratama  by  Using  the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Method. Jurnal  Komputer, Informasi dan Teknologi (JKOMITEK) , 1 (1), 39-51. https://doi.org/10.53697/jkomitek.v1i1.109 [10]. Sukma, H., Tobing, F. T., & Nainggolan, R. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Hotel  di  Tangerang  Menggunakan  Metode  AHP  dan  Topsis. METHOMIKA:  Jurnal  Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 5 (1), 67-72. https://doi.org/10.46880/jmika.Vol5No1.pp67-72