## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
Analisis Technology Acceptance Model pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Penuntut Umum Berbasis Analytical Hierarchy Process
Elvandec Rizky Achmad Syah #1 , Sri Huning Anwariningsih #2 , Dahlan Susilo #3
# Program Studi Informatika, Universitas Sahid Surakarta
Jalan Adi Sucipto 154, Jajar, Surakarta
1 elvandec@gmail.com
2 huning1706@gmail.com
3 dahlan.susilo@gmail.com
Abstrak —  Pemilihan  jaksa  ideal  sebagai  Jaksa  Penuntut Umum  (JPU)  (studi  kasus  di  Kejaksaan  Negeri  Kota  XYZ) sebelumnya  dilakukan  dengan  menganalisis  dokumen  cetak dan  dokumen  elektronik  secara  manual.  Kondisi  ini membutuhkan  ketelitian,  waktu,  serta  rentan  terjadinya kesalahan  manusia.  Kondisi  ini  memberi  peluang  untuk pengembangan aplikasi untuk mempermudah proses analisis dan  meningkatkan  kualitas  keputusan  yang  diambil.  Salah satu yang dikembangkan adalah aplikasi Sistem pendukung Keputusan  menggunakan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  SPK  Pemilihan  JPU  memiliki  kriteria-kriteria  yang akan digunakan menyesuaikan tingkat kepentingan perkara yang  akan  ditangani  dan  peranan  jaksa  dalam  tim  JPU. Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat Technology  Acceptance  Model  (TAM)  pada  Sistem Pendukung  Keputusan  pemilihan  jaksa  penuntut  umum berbasis  AHP  di  Kejaksaan  Negeri  XYZ.  Penelitian  ini merupakan  penelitian  empiris  dengan  metoda  kuantitatif. Jenis data yang digunakan terdiri dari data primer dan data sekunder.  Pengujian  Technology  Acceptance  Model  dengan 30  responden  yang  terdiri  dari  jaksa  fungsional  dan  staf  di Kejaksaan  Negeri  Surakarta.  Hasil  pengujian  dianalisis lebih  lanjut  dengan  menggunakan  regresi  linier  untuk mengetahui  korelasi  antar  variabel.  Hasil  pengujian menunjukkan 93,83% responden setuju bahwa aplikasi SPK dapat  berguna  dan  membantu  (PU),  86,22%  responden berpendapat  bahwa  aplikasi  SPK  terlihat  mudah  untuk digunakan  dan  dipelajari  (PEOU),  91%  responden  setuju bahwa  aplikasi  SPK  dapat  memberi  dampak  positif  (ATU), dan  92%  responden  berniat  untuk  menggunakan  aplikasi SPK  jika  memiliki  akses  (BI).  Hasil  analisis  regresi  linier menunjukkan  bahwa  sikap  terhadap  penggunaan  sistem memiliki  pengaruh  yang  besar  terhadap  keinginan  untuk menggunakan sistem.
Kata kunci — Analytical Hierarchy Process (AHP), Jaksa Penuntut Umum (JPU), kejaksaan negeri, pemilihan JPU, Technology Acceptance Model (TAM)

## I. P ENDAHULUAN
Berdasar  Undang-Undang  No.  16  Tahun  2004, wewenang  Jaksa  Penuntut  Umum  (JPU)  antara  lain melakukan  penuntutan  serta  melaksanakan  penetapan hakim  dan  putusan  pengadilan.  Penanganan  perkara  di kejaksaan  dimulai  ketika  penyidik  mengirimkan  Surat Pemberitahuan  Dimulainya  Penyidikan  (SPDP)  paling lambat  dalam  waktu  7  (tujuh)  hari.  Jadi  setelah penerimaan SPDP, diterbitkan Surat Perintah Penunjukan Jaksa  Penuntut  Umum  untuk  Penelitian  dan  Penyelesaian Perkara  (surat  P-16)  yaitu  jaksa  yang  ditunjuk  bertugas untuk memantau perkembangan penyidikan [1].
Sebelum memilih JPU harus memperhatikan kompetensi  yang  dimiliki  jaksa  terutama  pemilihan  jaksa pidana anak [2]-[3]. Penuntut umum dalam perkara pidana harus  mengetahui  secara  jelas  semua  pekerjaan  dari permulaan  hingga  terakhir  yang  seluruhnya  harus dilakukan  berdasarkan  hukum  sehingga  benar-benar  rasa keadilan masyarakat dipenuhi [4].
Pada  Kejaksaan  Negeri  Kota  XYZ,  jumlah  jaksa fungsional  sekitar  40-50  orang  dimana  rata-rata  perkara yang  diterima  sebanyak  30  perkara  per  bulan.  Pemilihan JPU di Seksi Tindak Pidana Umum dilakukan oleh Kepala Seksi  Tindak  Pidana  Umum  (Kasi  Pidum)  atau  Kepala Kejaksaan  Negeri  (Kajari),  dimana  Kajari/Kasi  Pidum harus  mencari  data  secara  manual  dengan  menelusuri dokumen  cetak  atau  elektronik  untuk  mendapatkan  data yang dibutuhkan untuk mendukung pengambilan keputusan  pemilihan  JPU.  Hal  ini  memungkinkan terjadinya  kesalahan  manusia  ( human  error )  sehingga tentu  akan  mempengaruhi  hasil  penentuan  keputusan pemilihan  JPU.  Salah  satu  solusi  yang  dapat  dilakukan untuk  membantu  Kajari/Kasi  Pidum  dalam  memilih  JPU adalah  adanya  sistem  yang  mendukung  pengambilan keputusan dalam pemilihan JPU.
Pengambilan  keputusan  membutuhkan  keterampilan mulai  dari  proses  pengumpulan  informasi,  pencarian alternatif keputusan, memilih keputusan, hingga mengelola  akibat  ataupun  konsekuensi  dari  keputusan yang telah diambil [5].
Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  adalah Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dimana  AHP  yang komprehensif  dan  terstruktur.  Metode  AHP  dimulai  dari pembobotan kriteria untuk mengetahui bobot kepentingan masing-masing  indikator  kemudian  indikator  yang  dapat menghasilkan  bobot  alternatif  untuk  mengetahui  nilai teringgi  dari  alternatif  yang  ada  [6].  Metode  AHP memiliki beberapa kelebihan dalam pengambilan keputusan  [7].  Banyak  penelitian  menggunakan  AHP dalam  menentukan  keputusan  dalam  banyak  bidang seperti di manajemen SDM/penilaian kinerja/prestasi [6]– [11],  penilaian  rekan  bisnis  [12],  pemilihan  studi  [13], farmasi  [14],  pemilihan  vendor  [15],  dan  masih  banyak lagi.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemilihan  Jaksa  Penuntut Umum  dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  membantu  Kasi  Pidum/Kajari  untuk mempermudah  proses  pengambilan  keputusan  dan meningkatkan  kualitas  keputusan  yang  dibuat  dalam memilih  JPU  dalam  suatu  perkara  pidana  umum.  Pada akhir  penelitian,  akan  dicari  tingkat  penerimaan  jaksa sebagai  user  dalam  menerima  SPK  ini  menggunakan Technology Acceptance Model (TAM). TAM menyatakan bahwa behavioral  intension  to  use ditentukan  oleh  dua keyakinan  yaitu: perceived usefulness dan perceived ease of  use . Perceived  usefulness didefinisikan  sebagai  sejauh mana  seseorang  yakin  bahwa  menggunakan  sistem  akan meningkatkan  kinerjanya. Perceived  ease  of  use didefinisikan sebagai sejauh mana seseorang yakin bahwa penggunaan sistem adalah mudah. TAM juga menyatakan bahwa  dampak  variabel-variabel  eksternal  terhadap intension  to  use  adalah  dimediasi  oleh perceived usefulness dan perceived  ease  of  use [16].  Konsep  TAM juga menyatakan bahwa perceived usefulness dipengaruhi oleh perceived  ease  of  use [17].  Pengguna  cenderung akan  menggunakan  aplikasi  jika  aplikasi  tersebut  mudah digunakan dan bermanfaat. Metode TAM mendeskripsikan  dan  memperkirakan  penerimaan user terhadap  penggunaan  suatu  sistem  /aplikasi,  mengetahui faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  pengguna  untuk memutuskan kapan menggunakan aplikasi tersebut [18].

## II. METODE

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif  analitik dengan  menggunakan  data  primer  dari  hasil  wawancara semi  terstruktur  kepada  pejabat  struktural  dan  staf Kejaksaan  Negeri  Kota  XYZ  untuk  mendapatkan  data terkait prosedur penanganan perkara pidana umum, sistem informasi  di  Kejaksaan  Negeri,  dan  untuk  mendapatkan kriteria  dan  matriks  perbandingan  berpasangan  AHP
dalam aplikasi. Sedangkan data sekunder dalam penelitian diambil dari studi pustaka maupun analisis dokumen cetak maupun elektronik yang dimiliki oleh Kejaksanaan Negeri yang  berkaitan  dengan  kegiatan  penanganan  perkara  dan pemilihan  JPU.  Data  yang  didapat  kemudian  akan dijadikan  dasar  untuk  membuat  Subsistem  Manajemen Data  Jaksa  dan  Perkara.  Selanjutnya  data  diolah  dengan menggunakan  pendekatan  proses  hierarki  analitis  (AHP) untuk  menentukan  kriteria  pemilihan  Jaksa  Penuntut Umum. Tahapan penelitian disajikan pada Gambar 1.

## Gambar. 1 Tahapan penelitian
Gambar  1  menjelaskan  tahapan  yang  dilakukan  pada penelitian ini. Penelitian ini dimulai dengan mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang diinginkan, membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan  utama,  pemilihan  dan  pembobotan  kriteria, komputasi  AHP,  perhitungan  analisis  data,  pengujian tingkat  penerimaan  responden/ Technology  Acceptance Model (TAM),  dan  pengambilan  kesimpulan.  Pengujian TAM  digunakan  untuk  melihat  bagaimana  pengguna dapat menerima dan  menggunakan sebuah teknologi baru dengan  sejumlah  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan pengguna  untuk  memutuskan  bagaimana  dan  kapan pengguna  akan  menggunakan  SPK  Pemilihan  JPU tersebut.

## B. Penentuan Masalah, Hirarki, dan Pemilihan Kriteria
Dalam  penyelesaian  masalah  dalam  SPK  dikenal adanya hirarki yang mencakup penentuan sasaran, kriteria, dan alternatif, seperti ditunjukkan dalam Gambar 2.

## Gambar. 2 Hirarki SPK pemilihan JPU
Berdasar  Gambar  2  dapat  dijelaskan  bahwa  sasaran yang  ingin  dicapai  dalam  penelitian  ini  adalah mendapatkan cara untuk penentuan Jaksa Penuntut Umum (JPU) untuk menangani sebuah perkara. Persoalan tentang penentuan  JPU  diuraikan  menjadi  unsur-unsurnya  yaitu kriteria dan alternatif, kemudian disusun  menjadi  struktur hirarki.
Kriteria yang digunakan dalam SPK ini mempertimbangkan  pemerataan  penanganan  perkara, pemerataan beban  kerja,  pengalaman jaksa,  dan kemudahan  koordinasi  antar  jaksa.  Jika  jaksa  fungsional
berada dalam satu seksi yang sama, maka koordinasi antar jaksa  fungsional  akan  terjalin  dengan  lebih  baik  dan mudah.  Aplikasi  akan  merekomendasikan  Jaksa  Kedua yang berada dalam seksi yang sama dengan Jaksa Pertama menggunakan kriteria ini. Kriteria-kriteria yang digunakan dalam SPK Pemilihan Jaksa Penuntut Umum ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL I K RITERIA -K RITERIA YANG D IGUNAKAN
Kode Keterangan Tipe Cc1 Jumlah perkara tercatat dalam sistem yang telah diselesaikan dan yang sedang dalam proses penyelesaian sebagai Jaksa Pertama. Cost Cc2 Jumlah perkara tercatat dalam sistem yang telah diselesaikan dan yang sedang dalam proses penyelesaian sebagai Jaksa Kedua. Cost Pr1 Jumlah perkara yang sedang dalam proses penyelesaian sebagai Jaksa Pertama. Cost Pr2 Jumlah perkara yang sedang dalam proses penyelesaian sebagai Jaksa Kedua. Cost Gl Golongan dan pangkat jaksa sebagai indikator pengalaman seorang jaksa fungsional Benefit Sj Jumlah perkara sejenis yang telah selesai ditangani menjadi salah satu indikator pengalaman jaksa fungisonal. Benefit Sk Jaksa Pertama dan Jaksa Kedua dalam seksi yang sama. Bernilai 1 jika dalam seksi yang sama dan 0 jika berbeda. Benefit
Dalam  Tabel  1  ditunjukkan  bahwa  pemilihan  Jaksa Penuntut  Umum  ada  beberapa  kriteria  yang  digunakan yaitu Cc1,  Cc2,  Pr1,  Pr2,  Gl,  Sj ,  dan Sk ,  dimana  untuk kriteria Cc1,  Cc2,  Pr1 ,  dan Pr2 bertipe  Cost.  Sedangkan kriteria Gl, Sj , dan Sk bertipe Benefit.

## C. Komputasi Analytical Hierarchy Process (AHP)
Tahapan  AHP  setelah  ditentukan  kriteria-kriteria  yang ditunjukkan  pada  Tabel  1,  maka  tahap-tahap  selanjutnya adalah:
1) menentukan  bobot  relatif  antar  kriteria.  AHP memungkinkan  penggunanya  untuk  menentukan bobot  relatif  antar  kriteria  dengan  menggunakan perbandingan  berpasangan.  Bobot  perbandingan tersebut  akan  dinilai  oleh  pembuat  keputusan berdasarkan skala fundamental (skala absolut).
2) menentukan  matriks  perbandingan  berpasangan kriteria  pada  tujuan  ( W )  berordo n  x  n dengan menetapkan elemen w ij =1/ w ji untuk i ≠ j dan w ii = 1 sehingga didapatkan matriks W (Rumus 1).
3) Menguji  konsistensi  matriks W dengan  menghitung Consistency  Ratio/ Rasio  Konsistensi  ( CR ).  Tahap pertama  untuk  menghitung CR adalah  menentukan eigenvector ( v )  dengan  menormalisasi  matriks W terlebih  dahulu  menggunakan  Rumus  2.  Dari
penghitungan  akan  didapatkan  matriks W’ seperti yang ditunjukkan pada Rumus 3.
(1)
(2) (3)
Setelah W’ didapatkan,  tahap  berikutnya  adalah menentukan eigenvector elemen  ke-i  dengan  mengitung nilai  rata-rata  setiap  baris  matriks W’ seperti  yang ditunjukkan  pada  Rumus  4.  Dari  penghitungan  akan didapatkan vektor v seperti yang ditunjukkan pada Rumus 5.
(4)
(5)
Setelah  elemen  vektor v didapatkan,  tahap  berikutnya adalah  menentukan eigenvalue maksimum  (λ max )  dengan menggunakan  Rumus  6.  Dengan  λ max dapat  ditentukan Indeks Konsistensi ( CI ) dengan menggunakan Rumus 7.
(6)
(7)
Selanjutnya dapat ditentukan Consistency Ratio (CR) dari  matriks  perbandingan  berpasangan W dengan menggunakan  Rumus  8  dengan  nilai Random Index  (RI) yang  berbeda-beda  sesuai  dengan  ordo  matriks W ditunjukkan pada Tabel 2.
(8)
TABEL II N ILAI R ANDOM I NDEX n 1, 2 3 4 5 6 RI 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 n 7 8 9 10
RI 1,32 1,41 1,45 1,49
Matriks  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  dapat dikatakan konsisten jika CR ≤ 0,1.
Tabel  2  menunjukkan  bahwa  nilai Random  Index (RI) berbeda-beda sesuai dengan nilai n , dimana nilai n adalah ordo matriks W . 4) Menilai  Prioritas  Alternatif.  Setelah  mendapatkan nilai CR ,  perlu  dilakukan  penilaian  pada  alternatif sehingga  dapat  diketahui  tingkat  prioritas  dari alternatif yang ada. Jika diketahui alternatif A 1 ,…,A n memiliki  w 1 ,…,w n dalam  kriteria  tertentu  dapat memiliki  nilai 0,  maka perlu dilakukan penambahan nilai  pada  setiap  bobot  alternatif  menggunakan konsep laplace  smoothing [19]  dalam  [20]  sehingga tidak  terjadi  operasi  pembagian  dengan  nol.  Tahap selanjutnya  adalah  membuat  matriks  perbandingan berpasangan alternatif untuk kriteria ( M ) berordo n x n  dengan  prisnsip  yang  sama  seperti  dalam pembuatan  matriks W .  Matriks M ditunjukkan  pada Rumus  9.  Proses  yang  sama  dilakukan  untuk mendapatkan  matriks  perbandingan  untuk  semua kriteria.
(9)
Tahap  berikutnya  adalah  menormalisasi  matriks M sebagai  proses  awal  untuk  mendapatkan eigenvector matriks M .  Jika  kriteria  bertipe benefit maka  normalisasi menggunakan  Rumus 10. Sedangkan,  jika kriteria bertipe cost maka  normalisasi  dilakukan  dengan  menggunakan Rumus  11.  Normalisasi  dilakukan  untuk  setiap  elemen pada  matriks M sehingga  didapatkan  matriks M’ (Rumus 12).    Proses  yang  sama  dilakukan  untuk  menormalisasi matriks  perbandingan  berpasangan  alternatif  untuk  setiap kriteria yang digunakan.
(10)

## (11)
(12)
Setelah M’ didapatkan,  tahap  berikutnya  adalah menentukan eigenvector matriks M(p) .  Vektor p elemen ke- i dapat  ditentukan  dengan  menghitung  nilai  rata-rata baris ke- i matrix M’ seperti yang ditunjukkan pada Rumus 13. Penghitungan dilakukan untuk setiap elemen vektor p sehingga didapatkan vektor seperti yang ditunjukkan pada Rumus  14.  Proses  yang  sama  dilakukan  untuk mendapatkan  vektor p untuk  setiap  kriteria.  Setelah mendapatkan  semua  vektor p ,  buat  matriks P dengan vektor p sebagai kolom-kolom matriks.
(13)
(14)
Langkah  terakhir  adalah  menentukan  nilai  prioritas setiap  alternatif  pada  tujuan  ( S ).  Vektor S dapat  dihitung dengan  mengalikan  matriks P dengan  vektor v yang dianggap  sebagai  kolom  matriks.  Vektor S elemen  ke-i (S i )    dihitung  menggunakan  Rumus  15  dengan P ij adalah elemen dari matriks P baris ke- i dan kolom ke- j , V j adalah eigenvector dari  matriks  perbandingan  berpasangan kriteria pada tujuan (Rumus 5) elemen ke- j , dan m adalah banyak  kriteria  yang  digunakan.  Hasil  penghitungan tersebut  adalah  vektor S seperti  yang  ditunjukkan  pada Rumus 16.
(15) (16)

## D. Pengujian dengan Metode Technology Acceptance Model (TAM)
TAM  adalah  adaptasi  dari Theory  of  Reasoned  Action (TRA)  yang  dirancang  untuk  memodelkan  penerimaan pengguna  terhadap  suatu  sistem  informasi  [17].  Skema TAM dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar. 3 Skema TAM
Skema  TAM  pada  Gambar  3  menunjukkan  bahwa TAM  menempatkan  variabel  tidak  terikat percieved usefulness (PU)  dan percieved  ease  of  use (PEOU) sebagai  faktor  utama  dalam  sikap  penerimaan  seorang calon pengguna pada suatu sistem informasi. PU diartikan sebagai  pendapat  calon  pengguna  tentang  kemungkinan untuk  meningkatkan  kinerjanya  dalam  organisasi  ketika menggunakan  sistem  informasi  tertentu.  Sedangkan, PEOU  diartikan  sebagai  tingkatan  ekspektasi  calon pengguna  tentang  bagaimana  suatu  sistem  informasi mudah  untuk  digunakan.  PEOU  dapat  dipengaruhi  oleh external  variabel  seperti  umur  pengguna,  kecakapan pengguna dalam menggunakan gawai, umur, dan lain-lain. Sedangkan, PU akan dipengaruhi oleh variabel ease of use dan external variabel. TAM menggunakan variabel terikat attitude  toward  using (ATU)  dan behavorial  intention  to use (BI)  untuk  mengetahui  penerimaan  pengguna.  ATU
diartikan  sebagai  perasaan  positif  atau  negatif  dari seseorang  untuk  menggunakan  suatu  sistem  informasi. ATU  dipengaruhi  oleh  variabel  PEOU  dan  PU.  PU  dan ATU  juga  akan  mempengaruhi  BI.  BI  diartikan  sebagai ukuran  kekuatan  dari  niatan  (kemauan)  seseorang  untuk menggunakan  suatu  sistem  informasi.  Selanjutnya,  BI akan mempengaruhi Actual System Use (AU) yaitu tingkat penggunaan sistem yang sebenarnya oleh pengguna.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Alur Penangangan Perkara Tindak Pidana Umum di Kejaksaan Negeri XYZ
Alur  penanganan  perkara  tindak  pidana  umum  dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar. 4 Prosedur penanganan perkara pidana umum
Gambar  4  menjelaskan  bahwa  prosedur  penanganan perkara  tindak  pidana  umum  di  kejaksaan  dimulai  pada saat Surat Pemberitahuan Dimulainya Penyidikan (SPDP) diterima  kejaksaan  dan  diakhiri  ketika  surat  perintah pelaksanaan putusan pengadilan (P-48) diterbitkan .
Perkara  tindak  pidana  umum  yang  digunakan  dalam penelitian ini dikelompokkan berdasarkan tingkat kepentingan  perkara  dan  jaksa-jaksa  yang  ideal  untuk menangani perkara tersebut (Tabel 3).
TABEL III P ENGELOMPOKAN P ERKARA P IDANA U MUM
Perkara Keterangan Umum Perkara  yang  tidak  memerlukan  perhatian khusus.  Setiap  jaksa  fungsional  dapat  dipilih untuk menangani perkara ini. Penting Perkara  yang  menarik  perhatian  masyarakat atau pimpinan. Penanganannya harus dilaksanakan dengan tepat dan cepat sehingga pengalaman jaksa juga harus diperhitungkan. Pidana Anak
Perkara pidana  yang tersangkanya  merupakan anak  dengan  umur  18  tahun  atau  kurang. Penanganan perkara ini hanya boleh dilakukan oleh  jaksa  yang  telah  menerima  surat keputusan ditunjuk sebagai jaksa anak.
Pada  Tabel  3  terlihat  bahwa  perkara  dikelompokkan menjadi  kelompok  perkara  umum,  perkara  penting,  dan perkara  pidana  anak.  Pada  perkara  umum,  setiap  jaksa fungsional  dapat  dipilih  untuk  menangani  perkara  ini. Pada  perkara  penting,  pengalaman  jaksa  menjadi pertimbangan  dalam  pemilihan  jaksa  yang  menangani. Sedangkan  untuk  perkara  pidana  anak,  jaksa  yang  dipilih adalah  jaksa  yang  telah  menerima  surat  keputusan ditunjuk sebagai jaksa anak.

## B. Alur Proses pada Aplikasi SPK
Alur  kegiatan  sistem  aplikasi  hanya  meliputi  kegiatan yang relevan dengan pemilihan JPU.
Gambar 5. Use-case diagram aplikasi
Pada  Gambar  5  terlihat use  case  diagram aplikasi menunjukkan bahwa pengguna (Kajari/Kasi Pidum) dapat mengelola  data  jaksa,  mengelola  data  perkara,  dan mengubah  bobot  matrik  perbandingan).  Pengelolaan  data jaksa meliputi menambahkan, menghapus, mengubah data jaksa,  dan  menonaktifkan/  mengaktifkan  kembali  jaksa yang  telah  dinonaktifkan.  Selain  mengelola  data  perkara (Gambar  6),  pengguna  juga  dapat  mengubah  bobot matriks  perbandingan  pada  AHP  untuk  mengantisipasi perubahan  kebijakan  yang  mungkin  terjadi  di  masa mendatang (Gambar 9).

## Gambar 6. Tampilan form halaman SPPD
Pada Gambar 6 terlihat bahwa pengelolaan data perkara meliputi  menambah  dan  mengubah  SPDP,  P  16/P-16a, dan  P-48  dimana  setiap  tahap  harus  dilakukan  berurutan dimulai dari data SPDP sampai dengan data P-48.
Setelah  memilih  Jaksa  Pertama,  pengguna  dapat memilih  Jaksa  Kedua  dari  daftar  Jaksa  Fungsional berurutan  berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  metode  AHP (Gambar 7).
Gambar 7. Tampilan modul perancangan P-16 jaksa kedua
Gambar 7 menunjukkan bahwa sebelum penerbitkan P- 16/P-16a,  maka  pengguna  dapat  memilih  Jaksa  Pertama dari  daftar  Jaksa  Fungsional  berurutan  berdasarkan  nilai tertinggi  dari  metode  AHP.  Jaksa-jaksa  yang  terdaftar dalam  rancangan  akan  dianggap  sistem  sedang  dalam proses  penyelesaian  perkara  tersebut.  Setelah  rancangan P-16/P-16a  disetujui  oleh  pimpinan,  pengguna  dapat menerbitkan surat P-16/P-16a.

## Gambar 8. Tampilan modal analisis jaksa
Selain  itu, pada saat proses pemilihan, pengguna  dapat melihat rincian analisis sistem dengan menekan icon kaca pembesar pada setiap baris tabel “Jaksa Fungsional” untuk menampilkan  form  “Analisis  Jaksa”  seperti  yang ditunjukkan pada Gambar 8.
Gambar 9. Tampilan halaman pengaturan pemilihan jaksa pertama pada perkara umum
Pada  Gambar  9  terlihat  bahwa  pengguna  juga  dapat mengelola  bobot  matriks  perbandingan  berpasangan  pada halaman  ini  jika  terdapat  perubahan  kebijakan.  Matriks perbandingan  berpasangan  yang  dapat  dikelola  yaitu pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  umum,  pemilihan
Jaksa Pertama pada perkara penting, dan  pemilihan Jaksa Kedua.

## C. Penerapan AHP Pada Pemilihan Jaksa Penuntut Umum
SPK Pemilihan Jaksa Penuntut  Umum  memiliki empat jenis  analisis  pemilihan  JPU.  Pemilihan  JPU  tersebut antara lain: pemilihan Jaksa Pertama pada perkara umum, pemilihan Jaksa Pertama pada perkara penting, pemilihan Jaksa  Kedua,  dan  pemilihan  JPU  pada  perkara  pidana anak. Kriteria yang  digunakan  dalam  SPK ini mempertimbangkan  pemerataan  penanganan  perkara, pemerataan beban  kerja,  pengalaman jaksa,  dan kemudahan  koordinasi  antar  jaksa.  Kriteria-kriteria  yang digunakan  dalam  SPK  Pemilihan  Jaksa  Penuntut  Umum ditunjukkan pada Tabel 1.
1)  Pemilihan  Jaksa  Pertama  Pada  Perkara  Umum: Pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  umum  fokus  pada pemerataan  penanganan  perkara  dan  pemerataan  beban kerja.  Pada  pemilihan  ini,  sistem  menggunakan  kriteria Cc1  untuk  mencari  jaksa  dengan  penanganan  perkara terendah  sehingga  dapat  menyeimbangkan  penanganan perkara  antar  jaksa.  Selain  itu,  sistem  juga  menggunakan kriteria  Pr1  dan  Pr2  untuk  mencari  jaksa  yang  sedang memiliki  beban  kerja  terkecil  sehingga  juga  dapat menyeimbangkan  beban  kerja  yang  diterima  oleh  setiap jaksa.
1.  Perbandingan  Berpasangan  Kriteria  dan  Rasio Konsistensi
Tahap  awal  menghitung  rasio  konsistensi  (CR)  adalah dengan  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan kriteria  pada  tujuan  (W).  Berdasarkan  penilaian  yang diberikan oleh Kasi Pidum, didapatkan skala perbandingan w 12 =3, w 13 =7, dan w 15 =5. Skala perbandingan  tersebut  digunakan  untuk  membuat  matriks W dengan  menggunakan  Rumus  1    sehingga  didapatkan matriks seperti yang ditunjukkan Tabel 4.
TABEL IV M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ERKARA U MUM Kriteria Cc1 Pr1 Pr2 Cc1 1 3 7 Pr1 1/3 1 5 Pr2 1/7 1/5 1
Dengan  menggunakan  Rumus  1  didapatkan  hasil berupa  matriks  seperti  pada  Tabel  4,  misalkan  matrik perbandingan antara kriteria Cc1 dan Pr1 sebesar 3, dst.
Tahap  berikutnya  adalah  menormalisasi  matriks W pada Tabel 4 dengan menggunakan Rumus 2 untuk setiap elemennya  sehingga  didapatkan  matriks W’ seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
Tahap selanjutnya adalah menentukan elemen eigenvector ( v ) menggunakan Rumus 4 untuk setiap baris matrik W’ sehingga  didapatkan  vektor V seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 6.
TABEL V N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ERKARA U MUM Kriteria Cc1 Pr1 Pr2 Cc1 0,677 0,714 0,538 Pr1 0,226 0,238 0,385 Pr2 0,097 0,048 0,077
TABEL VI
E IGENVECTOR M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ERKARA U MUM Kriteria V Cc1 0,643 Pr1 0,283 Pr2 0,074
Setelah  vektor v diketahui,  tahap  selanjutnya  adalah menentukan  nilai eigenvalue maksimum  (λ max )  dengan menggunakan  Rumus  6.  Hasil  penghitungan  (λ max )  dapat dilihat pada Rumus 17.
Tahap berikutnya adalah menghitung Indeks Konsistensi  ( CI )  dengan  menggunakan  Rumus  7.  Hasil penghitungan CI dapat dilihat pada Rumus 18.
(18)
Tahap  terakhir  adalah  menghitung  Rasio  Konsistensi ( CR )  dengan  menggunkan  Rumus  8.  Penghitungan CR dapat dilihat pada Rumus 19.
(19)
Berdasarkan  hasil  penghitungan,  CR  ≤  0,1  sehingga matriks  perbandingan  pemilihan  Jaksa  Pertama  pada perkara umum cukup konsisten.
2. Nilai Prioritas Alternatif
Nilai  prioritas  alternatif  digunakan  untuk  mengetahui urutan jaksa yang akan direkomendasikan. Sebagai contoh, terdapat  satu  perkara  dengan  data  SPDP  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 7 dan akan dipilih  Jaksa  Pertama dari 5 jaksa fungsional di  Kejaksaan Negeri XYZ dengan data yang ditunjukkan pada Tabel 8.
TABEL VII D ATA S PDP P ERKARA U MUM
Tersa ngka Jenis Perkara Tanggal Perkara Penting Pidana Anak A Pencurian 05-02- 2019 Tidak Tidak
TABEL VIII
D ATA J AKSA F UNGIONAL P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ERKARA U MUM Jaksa Pangkat/Golongan Seksi Cc1 Pr1 Pr2 A Jaksa Utama Pratama (IV/b) Pidana Umum 4 2 1 B Jaksa Madya (IV/a) Pidana Umum 4 0 1 C Jaksa Pratama (III/c) Pidana Umum 2 1 1 D Jaksa Pratama (III/c) Pidana Khusus 2 0 0 E Jaksa Muda (III/d) Pidana Khusus 3 1 0
Pada Tabel 8 terlihat bahwa kriteria Cc1 , Pr1 , dan Pr2 ada  yang  memiliki  nilai  0  sehingga  berpotensi  terjadi operasi  pembagian  dengan  nol  pada  saat  proses penghitungan.  Penambahan  nilai  sebesar  1  pada  setiap nilai kriteria perlu dilakukan sehingga tidak terjadi operasi pembagian  dengan  nol  sehingga  hasilnya  terlihat  pada Tabel 9.
TABEL IX
D ATA J AKSA F UNGSIONAL P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ERKARA
U MUM S ETELAH P ENAMBAHAN N ILAI Jaksa Pangkat/Golongan Seksi Cc1 Pr1 Pr2 A Jaksa Utama Pratama (IV/b) Pidana Umum 5 3 2 B Jaksa Madya (IV/a) Pidana Umum 5 1 2 C Jaksa Pratama (III/c) Pidana Umum 3 2 2 D Jaksa Pratama (III/c) Pidana Khusus 3 1 1 E Jaksa Muda (III/d) Pidana Khusus 4 2 1
Tabel  9  adalah  data  jaksa  setelah  dilakukan penambahan nilai sebesar 1 pada setiap kriteria.
Langkah selanjutnya adalah membuat matriks perbandingan  berpasangan  alternatif  untuk  kriteria Cc1 , Pr1 ,  dan Pr2 seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  10, Tabel 11, dan Tabel 12.
TABEL X M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA C C 1
Jaksa A B C D E A 5/5 5/5 5/3 5/3 5/4 B 5/5 5/5 5/3 5/3 5/4 C 3/5 3/5 3/3 3/3 3/4 D 3/5 3/5 3/3 3/3 3/4 E 4/5 4/5 4/3 4/3 4/4 TABEL XI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA PR1
Jaksa A B
C D E A 3/3 3/1 3/2 3/1 3/2 B 1/3 1/1 1/2 1/1 1/2 C 2/3 2/1 2/2 2/1 2/2 D 1/3 1/1 1/2 1/1 1/2 (17)
Jaksa A B C D E E 2/3 2/1 2/2 2/1 2/2 TABEL XII M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA PR2
Jaksa A B C D E A 2/2 2/2 2/2 2/1 2/1 B 2/2 2/2 2/2 2/1 2/1 C 2/2 2/2 2/2 2/1 2/1 D 1/2 1/2 1/2 1/1 1/1 E 1/2 1/2 1/2 1/1 1/1
Selanjutnya,  untuk  menentukan eigenvector matriks perlu  dilakukan  normalisasi  untuk  setiap  elemen  pada matriks  perbandingan  berpasangan  alternatif  yang  telah didapatkan  menggunakan  Rumus  11  sehingga  didapatkan hasil  normalisasi  matriks  perbandingan  berpasangan alternatif  untuk  kriteria Cc1 , Pr1 ,  dan Pr2 seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 13, Tabel 14, dan Tabel 15.
TABEL XIII N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA C C 1
Jaksa A B C D E A 0,151 0,151 0,151 0,151 0,151 B 0,151 0,151 0,151 0,151 0,151 C 0,253 0,253 0,253 0,253 0,253 D 0,253 0,253 0,253 0,253 0,253 E 0,189 0,189 0,189 0,189 0,189
TABEL XIV N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA PR1
Jaksa A B C D E A 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 B 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 C 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 D 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 E 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 TABEL XV
N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA PR2 Jaksa A B C D E A 0,142 0,142 0,142 0,142 0,142 B 0,142 0,142 0,142 0,142 0,142 C 0,142 0,142 0,142 0,142 0,142 D 0,286 0,286 0,286 0,286 0,286 E 0,286 0,286 0,286 0,286 0,286
Tahap  berikutnya  adalah  menentukan eigenvector matriks M untuk  kriteria Cc1 , Pr1 ,  dan Pr2 . Elemen eigenvector ditentukan  dengan  menggunakan  Rumus  13 untuk  setiap  elemen  untuk  kriteria Cc1,  Pr1, dan Pr2 sehingga  didapatkan  vektor-vektor p seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 16.
Langkah  terakhir  adalah  menentukan  nilai  prioritas setiap  alternatif  pada  tujuan  ( S ).  Penghitungan  vektor S dilakukan dengan menggunakan Rumus 15 dengan nilai v ditunjukkan  pada  Tabel  6  sehingga  didapatkan  nilai
prioritas  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  17.    Tabel 17  menunjukkan  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  adalah Jaksa D dengan nilai 0,26881 atau 26,881%.
TABEL XVI E IGENVECTOR M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA C C 1 , P R 1 , DAN P R 2 Jaksa Cc1 Pr1 Pr2 A 0,151 0,1 0,142 B 0,151 0,3 0,142 C 0,253 0,15 0,142 D 0,253 0,3 0,285 E 0,189 0,15 0,285
TABEL XVII
N ILAI P RIORITAS A LTERNATIF P EMILIHAN J AKSA P ERTAMA P ADA
P ERKARA U MUM Jaksa Nilai ( ) Persentase A 0,13655 13,655% B 0,19312 19,312% C 0,21585 21,585% D 0,26881 26,881% E 0,18567 18,567%
2)  Pemilihan  Jaksa  Pertama  Pada  Perkara  Penting: Pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  penting  tidak hanya  fokus  pada  pemerataan  perkara  dan  beban  kerja, tapi  juga  pada  pengalaman  jaksa  yang  akan  dipilih.  Pada pemilihan ini, digunakan kriteria Cc1, Pr1, dan Pr2 untuk pemerataan  perkara  dan  beban  kerja.  Selain  itu,  pada pemilihan  ini  juga  menggunakan  kriteria  Gl  untuk mencari  jaksa  dengan  pengalaman  kerja  yang  tertinggi berdasarkan pangkat dan golongannya. Pengalaman dalam menangani perkara yang sejenis juga ikut dipertimbangkan  dengan  menggunakan  kriteria  Sj.  Jaksa yang  terpilih  dengan  menggunakan  kriteria-kriteria tersebut  diharapkan  dapat  menangani  perkara  penting dengan  optimal.  Langkah  pemilihan  jaksa  pertama  pada perkara  penting  sama  dengan  pemilihan  jaksa  pertama pada perkara umum.
3)  Pemilihan Jaksa Kedua: Pemilihan Jaksa Kedua tidak hanya  fokus  pada  pemerataan  penanganan  perkara  dan beban  kerja,  tapi  juga  mempertimbangkan  kemudahan koordinasi antara Jaksa Pertama dengan Jaksa Kedua yang akan  dipilih.  Pada  pemilihan  ini,  digunakan  kriteria  Cc2, Pr1,  dan  Pr2  untuk  pemerataan  perkara  dan  beban  kerja. Selain  itu,  pada  pemilihan  ini  juga  digunakan  kriteria  Sk untuk  lebih  mempertimbangkan  jaksa  dalam  satu  seksi yang  sama  dengan  Jaksa  Pertama  sehingga  diharapkan tercapainya koordinasi kerja yang baik.
1. Perbandingan  Berpasangan  Kriteria  dan  Rasio Konsistensi
Proses  penghitungan CR dilakukan  sama  seperti  pada pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  umum.  Penilaian bobot  w ij dengan  j  >  i  dilakukan  oleh  Kasi  Pidum  dan Kasubsi  sehingga  didapatkan  matriks  perbandingan berpasangan seperti yang ditunjukkan pada Tabel 18.
TABEL XVIII
M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA K EDUA Kriteria Sk Pr1 Cc2 Pr2 Sk 1 1 3 5 Pr1 1 1 3 5 Cc2 1/3 1/3 1 3 Pr2 1/5 1/5 1/3 1 Pada Tabel 18 terlihat matriks perbandingan berpasangan antara kriteria dalam pemilihan  jaksa kedua, sebagai  contoh  matriks  perbandingan  antara  kriteria  Pr1 dan Pr2 adalah sebesar 5.
Tahap  berikutnya  adalah  menormalisasi  matriks perbandingan  berpasangan  sehingga  didapatkan  matriks seperti yang ditunjukkan pada Tabel 19.
TABEL XIX N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA K EDUA Kriteria Sk Pr1 Cc2 Pr2 Sk 0,395 0,395 0,409 0,357 Pr1 0,395 0,395 0,409 0,357 Cc2 0,131 0,131 0,136 0,214 Pr2 0,079 0,079 0,045 0,071
Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  elemen  setiap vektor v sehingga  didapatkan  vektor v seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 20.
TABEL XX E IGENVECTOR M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN K RITERIA P EMILIHAN J AKSA K EDUA
Kriteria v Sk 0,389 Pr1 0,389 Cc2 0,153 Pr2 0,069
Setelah  vektor v diketahui,  didapatkan  nilai  λ max =4,0438,  CI  =  0,0146,  dan  CR  =  0,0162  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  bobot  perbandingan  yang  digunakan untuk memilih Jaksa Kedua cukup konsisten.
2. Nilai Prioritas Alternatif
Sebagai  contoh,  pada  perkara  telah  dipilih  Jaksa  D sebagai Jaksa Pertama dan akan dipilih Jaksa Kedua dari 4 jaksa fungsional lainnya. Nilai bobot kriteria Pr1 dan Pr2 sama  seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  8.  Sedangkan, nilai bobot kriteria Sk didapatkan dengan membandingkan seksi  Jaksa  Pertama  dengan  seksi  alternatif.  Jika  Jaksa Pertama  dalam  satu  seksi  yang  sama  dengan  alternatif maka Sk bernilai  1.  Sedangkan,  jika  berbeda  maka Sk bernilai  0.  Jika  ada  nilai  Sk,  Cc2,  Pr1,  dan  Pr2  ada  yang bernilai  0  maka  perlu  ada  penambahan  nilai  sebesar  1 pada  setiap  nilai Sk,  Cc2 , Pr1 ,  dan Pr2 sehingga  tidak terjadi  operasi  pembagian  dengan  nol,  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 21.
TABEL XXI
D ATA J AKSA F UNGSIONAL P EMILIHAN J AKSA K EDUA S ETELAH P ENAMBAHAN N ILAI Jaksa Pangkat/Gol Seksi Sk Pr1 Cc2 Pr2 A Jaksa Utama Pratama (IV/b) Pidana Umum 1 3 2 2 B Jaksa Madya (IV/a) Pidana Umum 1 1 4 2 C Jaksa  Pratama (III/c) Pidana Umum 1 2 6 2 E Jaksa Muda (III/d) Pidana Khusus 2 2 2 1
Langkah selanjutnya adalah membuat matriks perbandingan berpasangan alternatif ( M ) untuk kriteria Sk , Pr1 , Cc2 ,  dan Pr2 untuk  menentukan  prioritas  alternatif dalam pemilihan Jaksa Kedua.
TABEL XXII M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK
K RITERIA Sk
Jaksa A B C E A 1/1 1/1 1/1 1/2 B 1/1 1/1 1/1 1/2 C 1/1 1/1 1/1 1/2 E 2/1 2/1 2/1 2/2
Contoh  Matriks M untuk  kriteria Sk ditunjukkan  pada Tabel  22.  Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  matrik perbandingan  berpasangan  alternatif  (M)  untuk  kriteria Pr1, Cc2, dan Pr2.
Tahap  berikutnya  adalah  menormalisasi  matriks M yang telah didapatkan dengan cara yang sama seperti pada pemilihan Jaksa Pertama pada perkara umum dan perkara penting.
TABEL XXIII
N ORMALISASI M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA S K
Jaksa A B C E A 0,2 0,2 0,2 0,2 B 0,2 0,2 0,2 0,2 C 0,2 0,2 0,2 0,2 E 0,4 0,4 0,4 0,4
Tabel  23  menunjukkan  hasil  normalisasi  matriks perbandingan berpasangan alternatif ( M’ ) dilakukan untuk kriteria Sk. Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  matrik perbandingan  berpasangan  alternatif  (M’)  untuk  kriteria Pr1 , Cc2 , dan Pr2 .
Tahap  berikutnya  adalah  menentukan eigenvector dari matriks M untuk  kriteria Sk , Cc2 , Pr1 ,  dan Pr2 . Eigenvector ditentukan  dengan  cara  yang  sama  seperti pada  pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  umum  dan perkara  penting  sehingga  didapatkan eigenvector pada masing-masing  kriteria  seperti  yang  ditunjukkan  pada Tabel 24.
TABEL XXIV E IGENVECTOR M ATRIKS P ERBANDINGAN B ERPASANGAN A LTERNATIF U NTUK K RITERIA S K , C C 2 , P R 1 , DAN P R 2 Jaksa Sk Pr1 Cc2 Pr2 A 0,2 0,143 0,353 0,2 B 0,2 0,429 0,176 0,2 C 0,2 0,214 0,118 0,2 E 0,4 0,214 0,353 0,4
Tabel  24  menunjukkan  nilai eigenvector pada  masing- masing  kriteria  untuk  setiap  alternatif  pilihan  kedua. Misalkan  Jaksa  A  untuk  kriteria  Sk  memiliki  nilai eigenvector sebesar  0.2.  Nilai eigenvector untuk  Jaksa  A untuk  kriteria  Pr1,  Cc2,  dan  Pr2  masing-masing  sebesar 0.142, 0.353, dan 0.2.
Langkah  terakhir  adalah  menentukan  nilai  prioritas setiap  alternatif    pada  tujuan  ( S )  dengan  vektor v ditunjukkan pada Tabel 20. Dari penghitungan didapatkan vektor s seperti yang ditunjukkan pada Tabel 25.
TABEL XXV N ILAI P RIORITAS A LTERNATIF P EMILIHAN J AKSA K EDUA Jaksa Nilai Persentase A 0,20124 20,124% B 0,28529 28,529% C 0,19292 19,292% E 0,32055 32,055%
Tabel 25 menunjukkan alternatif dengan nilai tertinggi adalah Jaksa E dengan nilai 0,32055 atau 32,055%.
4)  Pemilihan  Jaksa  Pada  Perkara  Pidana  Anak: Pemilihan  jaksa  pada  perkara  pidana  anak  hanya  berbeda pada  alternatifnya  saja.  Pemilihan  Jaksa  Pertama  pada perkara  pidana  anak  menggunakan  matriks  perbandingan berpasangan  kriteria  yang  sama  dengan  pemilihan  Jaksa Pertama  pada  perkara  umum  atau  pada  perkara  penting sesuai  dengan  perkara  yang  diterima.  Sedangkan, pemilihan Jaksa Kedua menggunakan matriks perbandingan berpasangan kriteria pemilihan Jaksa Kedua.
D. Pengujian  dengan  Technology  Acceptance  Model (TAM)
Pengujian dilakukan menggunakan Technology Acceptance Model (TAM) untuk mengetahui penerimaaan pengguna terhadap aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Jaksa  Penuntut  Umum  yang  telah  dibangun pada penelitian ini. Populasi pada penelitian ini adalah 43 pegawai di  Kejaksaan Negeri XYZ  yang aktif terdiri dari semua  jaksa  fungsional  dan  staf  Seksi  Tindak  Pidana Umum.  Sampel  yang  digunakan  adalah  30  orang  ( N =30) dengan confidence  level 95%  sehingga  pengujian  ini memiliki margin of error sebesar 10%.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan angket yang terdiri  dari  13  pernyataan.  Pernyataan  dibagi  menjadi  6 kategori  berdasarkan  skema  TAM,  yaitu: external variable (3  pernyataan),  PU  (4  pernyataan),  PEOU (3 pernyataan),  ATU (2  pernyataan),  dan  BI  (1  pernyataan). AU tidak dapat diukur pada pengujian  ini karena aplikasi yang diuji merupakan aplikasi baru yang belum digunakan secara  efektif  sehingga  tidak  semua  responden  memiliki
akses  untuk  menggunakan  aplikasi  SPK  dalam  jangka waktu  yang  ideal  dalam  pengujian.  Setiap  pernyataan dinilai  dengan  menggunakan  lima  poin  skala  Likert. Instrumen  kategori  PU,  PEOU,  dan  ATU  dilakukan pengujian validitas dan reliabilitas.
TABEL XXVI H ASIL U JI R ELIABILITAS I NSTRUMEN
Kategori Cronbach's Alpha Banyak Pernyataan PU .970 4 PEOU .910 3 ATU .966 2
Hasil pengujian reliabilitas pada Tabel 26 menunjukkan bahwa  tiap  kategori  yang  disebutkan  memiliki  nilai Corbach’s  Alpha >  0,6  sehingga  instrumen  memiliki reliabilitas  yang  tinggi.  Hasil  pengujian  validitas  PU, PEOU,  dan  ATU  juga  menunjukkan  bahwa  setiap  poin pernyataan  pada  kategori  tersebut  memiliki  nilai signifikansi  ≤  0,05  dan  nilai  rxy  ( pearson  correlation ) > 0,361 ( r table product moment ) sehingga setiap poin pada kategori yang disebutkan adalah valid.
Data hasil pengisian angket oleh responden menunjukkan  bahwa  93,83%  responden  berpendapat aplikasi SPK pemilihan JPU dapat berguna dan membantu (PU), 86,22% responden berpendapat bahwa aplikasi SPK terlihat  mudah  untuk  digunakan  dan  dipelajari  (PEOU), 91% responden setuju bahwa aplikasi SPK dapat memberi dampak positif (ATU), dan 92% responden  berniat untuk menggunakan aplikasi SPK jika memiliki akses (BI).

## E. Pengujian dengan Analisis Regresi Linier
Analisis data lebih lanjut dilakukan dengan menggunakan  regresi  linier  untuk  mengetahui  korelasi antar variabel berdasarkan teori TAM.
1)  Pernyataan  1 (Kebiasaan  Menggunakan  Gawai Terhadap PEOU) : Hasil  analisis  menunjukkan kebiasaan responden  dalam  menggunakan  gawai  memiliki  nilai koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,746  dengan  koefisien determinasi (R Square) sebesar 0,556 terhadap PEOU. Hal ini  menunjukkan  bahwa  kebiasaan  menggunakan  gawai memiliki kontribusi sebesar 55,6% terhadap PEOU. F-test dan t-test juga menunjukkan nilai signifikansi ≤ 0,05 yaitu sebesar  0,000  sehingga  model  persamaan  regresi  adalah signifikan.
2)  Pernyataan  2 (Pemahaman  Proses  Pemilihan  JPU) dan Pernyataan 3 (Keterlibatan Dalam Pemilihan JPU, dan PEOU  Terhadap  PU) : Hasil  analisis  menunjukkan pemahaman  responden  terhadap  proses  pemilihan  JPU (pernyataan  2),  keterlibatan  responden  dalam  pemilihan JPU  (pernyataan  3),  dan  PEOU  memiliki  nilai  koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,695  dengan  koefisien  determinasi (R  Square)  sebesar  0,483  terhadap  PU.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  ketiga  variabel  tersebut  memiliki kontribusi sebesar 48,3% terhadap PU. F-test menunjukan nilai  signifikansi  sebesar  0,001  dan  t-test  menunjukkan nilai  signifikansi  ketiga  variable  bebas  berturut-turut
adalah 0,041; 0,030; dan 0,032 sehingga model persamaan regresi  tersebut  adalah  signifikan.  Nilai  signifikansi  pada t-test  juga  menunjukkan  bahwa  keterlibatan  responden dalam  pemilihan  JPU  lebih  berpengaruh  terhadap  PU dibandingkan variabel bebas lainnya.
3)  PU  dan  PEOU  Terhadap  ATU  : Hasil  analisis menunjukkan  PU  dan  PEOU  memiliki  nilai  koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,836  dengan  koefisien  determinasi (R  Square)  sebesar  0,699  terhadap  ATU.  Hal  ini menunjukkan  PU  dan  PEOU  memiliki  kontribusi  sebesar 69,9%  terhadap  ATU.  F-test  menunjukkan nilai signifikansi  sebesar  0,000  dan  t-test  menunjukkan  nilai signifikansi PU dan PEOU berturut-turut adalah 0,000 dan 0,012.  Nilai  signifikansi  ≤  0,05  menunjukkan  bahwa model persamaan regresi PU dan PEOU adalah signifikan. Nilai signifikansi pada t-test juga menunjukkan bahwa PU lebih berpengaruh terhadap ATU dibandingakan PEOU.
4)  PU  dan  ATU  Terhadap  BI  : Hasil  analisis menunjukkan  PU  dan  ATU  memiliki  nilai  koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,883  dengan  koefisien  determinasi (R  Square)  sebesar  0,780.  Hal  ini  menunjukkan  PU  dan ATU  memiliki  kontribusi  sebesar  78,0%  terhadap  BI.  F- test  menunjukkan  nilai  signifikansi  sebesar  0,000  dan  t- test menunjukkan nilai signifikansi PU dan ATU berturut- turut  sebesar  0,012  dan  0,001.  Nilai  signifikansi  ≤  0,05 menunjukkan  bahwa  model  persamaan  regresi  PU  dan ATU adalah signifikan. Nilai signifikansi pada t-test juga menunjukkan bahwa ATU  lebih  berpengaruh  terhadap BI dibandingkan PU.

## IV. K ESIMPULAN
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jaksa Penuntut Umum di Kejaksaan Negeri XYZ menggunakan AHP  dengan kriteria-kriteria:  jumlah penanganan perkara oleh jaksa sebagai Jaksa Pertama (Cc1) dan sebagai Jaksa Kedua  (Cc2),  jumlah  perkara  yang  sedang  dalam  proses oleh  jaksa sebagai Jaksa Pertama (Pr1) dan sebagai Jaksa Kedua  (Pr2),  golongan  jaksa  (Gl),  jumlah  penanganan perkara  yang  sejenis  (Sj),  dan  koordinasi  antar  jaksa dilihat  dari  seksi  jaksa  (Sk).  Aplikasi  SPK  ini  juga mendukung  manajemen  data  jaksa  dan  data  perkara (SPDP, P-16, P16a, dan P-48), dan pengaturan skala bobot model  AHP.  Aplikasi  SPK  dapat  menganalisis  4  jenis pemilihan  JPU  pada  saat  perancangan  P-16  atau  P-16a, yaitu:  pemilihan  Jaksa  Pertama  pada  perkara  umum, pemilihan Jaksa Pertama pada perkara penting, pemilihan Jaksa  Kedua,  dan  pemilihan  JPU  pada  perkara  pidana anak.  Setiap  jenis  analisis  pemilihan  menggunakan  set kriteria  yang  berbeda-beda.  Pengujian  dilakukan  pada  30 responden  terdiri  dari  jaksa  fungsional  dan  staf  di Kejaksaan Negeri XYZ menggunakan angket berdasarkan teori  TAM.  Hasil  pengujian  menunjukkan  93,83% responden  setuju  bahwa  aplikasi  SPK  dapat  berguna  dan membantu  (PU),  86,22%  responden  berpendapat  bahwa aplikasi  SPK  terlihat  mudah  untuk  digunakan  dan dipelajari  (PEOU),  91%  responden  setuju  bahwa  aplikasi SPK  dapat  memberi  dampak  positif  (ATU),  dan  92%
responden  berniat  untuk  menggunakan  aplikasi  SPK  jika memiliki akses (BI).
R EFERENSI
[1] J. A. R. Indonesia, Standar Operasional Prosedur Penanganan Perkara Tindak Pidana Umum . Jakarta, 2011.
[2] B.  D.  Kejaksaan, Modul  pra  penuntutan .  jakarta:  Badan
Pendidikan dan Pelatihan Kejaksaan Republik Indonesia, 2019.
[3] T.  P.  Pubra,  “Implentasi  Kualifikasi  Jaksa  Penuntut  Umum dalam Peradilan Pidana Anak,” Yogyakarta, 2016.
[4] B.  Lanongbuka,  O.  A.  Pangkerego,  and  C.  S.  Tooy, “Wewenang  Penuntut  Umum  Melakukan  Penuntutan  Tindak Pidana Korupsi,” Lex Crim. , vol. IX, no. 4, pp. 75–85, 2020.
[5] H. Anwar, “Proses  Pengambilan  Keputusan  untuk Mengembangkan Mutu Madrasah,” Nadwa J. Pendidik. Islam , vol. 8, no. 1, p. 37, 2014, doi: 10.21580/nw.2014.8.1.569.
[6] Saefudin and S. Wahyuningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Pada  RSUD  Serang,” J.
Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 33–37, 2014.
[7] A.  E.  Munthafa  and  H.  Mubarok,  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Mahasiswa  Berprestasi,” J.  Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[8] E.  Rosiska,  “Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) dalam Menentukan Mitra Usaha Berprestasi,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 479– 485, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.419.
[9] Tominanto,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk Penentuan Prestasi Kinerja Perekam Medis (Studi Kasus Pada RSUD  Dr.  Moewardi),” Duta.com ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  31–45, 2014.
[10] R. melati Munthe and A. S. R. M. Sinaga, “Sistem Pendukung Keputusan  Menentukan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode AHP,” JISKA  (Jurnal  Inform.  Sunan  Kalijaga) ,  vol.  3,  no.  2, pp. 119–125, 2018, doi: 10.14421/jiska.2018.32-06.
[11] A.  Suryadi  and  E.  Harahap,  “Pemeringkatan  Pegawai Berprestasi  Menggunakan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy Process) di PT. XYZ,” J. Mat. , vol. 16, no. 2, pp. 17–28, 2017, doi: 10.29313/jmtm.v16i2.2698.
[12] S.  A.  .  Pebakirang,  A.  Sutrisno,  and  J.  Neyland,  “Penerapan Metode  AHP  (  Analytical  Hierarchy  Process  )  Untuk Pemilihan Supplier Suku Cadang Di PLTD Bitung,” J. Online Poros Tek. Mesin , vol. 6, no. 1, pp. 32–44, 2017.
[13]
Narti,  Sriyadi,  N.  Rahmayani,  and  M.  Syarif,  “Pengambilan Keputusan Memilih Sekolah Dengan Metode AHP,” J. Inform. , vol. 6, no. 1, pp. 143–150, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5552.
[14] P.  Hariwan,  M.  Kholil,  and  A.  A.  N.  Gadissa,  “Analisa Pengambilan  Keputusan  Pada  Penentuan  Cairan  Antiseptik Tangan  Yang  Terbaik  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP),” J.  PASTI ,  vol.  IX, no. 2, pp. 203–219, 2015, [Online].
Available: https://publikasi.mercubuana.ac.id/index.php/pasti/article/view /484.
[15] A.  Diana  and  D.  R.  Utari,  “Pemodelan  Sistem  Penunjang Keputusan  dalam  Pemilihan  Vendor  Laptop  dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple  Additive Weighting  (SAW),” Pros.  SeNTIK  STI&K ,  vol.  3,  2019,
[Online]. Available: http://www.ejournal.jak- stik.ac.id/index.php/sentik/article/view/2688.
[16] Supriyati  and  M.  Cholil,  “Aplikasi  Technology  Acceptance Model  pada  Sistem  Informasi  Manajemen  Rumah  Sakit,” J. Bisnis  Manaj. ,  vol.  17,  no.  1,  pp.  81–102,  2017,  doi: https://doi.org/10.20961/jbm.v17i1.12308.
[17] F. D. Davis, “Perceived usefulness, perceived ease of use, and user  acceptance  of  information  technology,” MIS  Q.  Manag. Inf.  Syst. ,  vol.  13,  no.  3,  pp.  319–339,  1989,  doi: 10.2307/249008.
[18] Nurfiyah,  N.  A.  Mayangky,  S.  Hadianti,  and  D.  Riana, “Analisis  Technology  Acceptance  Model  Pada  Aplikasi
Platform Perdagangan Elektronik Di Kalangan Mahasiswa,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  59–68,  2019,  doi: 10.15408/jti.v12i1.10507.
[19] H.  Jeffreys, Theory  of  Probability  2nd  Edition .  Oxford: Clarendon Press, 1948.
[20] D. Jurafsky and J. H. Martin, Speech and language processing :
An Intriduction to Natural Language Processing,
Computational  Linguistics,  and  Speech  Recognition,  2nd edition . Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall, 2008.