## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758

## Analisis  Metode Analytic Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Taruna Berprestasi
Lisda Juliana Pangaribuan 1,* , Tiara Sylvia 2 , Liber Tommy Hutabarat 2
1 Program Studi Manajemen Informatika, AMIK Medan Business Polytechnic, Medan, Indonesia
2 Program Studi Pemanduan Lalu Lintas Udara, Politeknik Penerbangan, Medan, Indonesia Email: 1 lisdajuliana@gmail.com, 2 tangoe_sierra@yahoo.co.id, 3,* limasodara@gmail.co.id Email Penulis Korespondensi: lisdajuliana@gmail.com
Abstrak− Proses  pemilihan  taruna  berprestasi  merupakan  masalah  yang  multi  kriteria,  sehingga  untuk  mendapatkan  calon taruna  yang  berprestasi  secara  obyektif  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan    berbagai  kriteria. Sebagai  apresiasi  terhadap  prestasi,  beberapa  perguruan  tinggi  memberikan  beasiswa  bagi  taruna  berprestasi.  Namun, beberapa  universitas  memilih  siswa  berprestasi  hanya  berdasarkan  IPK.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis penerapan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam Sistem Pendukung Keputusan pemilihan taruna sehingga dapat ditentukan calon taruna yang berprestasi secara obyektif. Karena jumlah calon taruna berprestasi banyak maka nilai Random Indeks(IR)  diperoleh  dari  tabel  IR  dengan  matriks    >  15.  Penelitian  ini  menggunakan  4  kriteria  yaitu  kriteria  IPK  dengan eigen vektor = 0.111, Karya ilmiah dengan eigen  vektor = 0.563, ekstrakurikuler dengan eigen vektor = 0,246 Kemampuan Bahasa Asing dengan eigen vektor = 0,08. Dari hasil penelitian diperoleh nilai CR = -0,987 <= 0,1, maka Nilai Perbandingan kriteria  konsisten.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  rangking  taruna  berprestasi  di  Politeknik Penerbangan Medan menurut IPK dan metode AHP.
Kata Kunci: AHP; SPK; Random Indeks; Eigen Vektor; Bobot Kriteria
Abstract− Process of selecting outstanding cadets is a multi-criteria problem, so get objectively achieving cadets, a decision support system with multiple criteria is needed. As an appreciation for achievement, a few universities provide scholarships for high achieving students. However, a few universities choose outstanding students based only on GPA. This study aims to analyze the application of the Analytic Hierarchy Process (AHP) method in the Decision Support System for the selection of cadets  so  that  objectively  achieving  candidates  can  be  determined.  Because  the  number  of  prospective  cadets  with  many achievements, Random Index (IR) value is obtained from IR table > 15. This study uses 4 criteria, namely the GPA criteria with  eigenvectors  =  0.111,  Scientific  works  with  eigenvectors  =  0.563,  extracurricular  (Achievement)  with  eigen  vector  = 0.246 Foreign language proficiency with eigenvector = 0.08. From the research results obtained the value of CR = -0,987 <= 0.1, then the value of the comparison criteria is consistent . The results showed that there were differences in the ranking of outstanding cadets at the Medan Aviation Polytechnic according to the GPA and the AHP method.
Keywords : Analytic Hierarchy Process; Decision Support System; Index Random; Eigen Vector; Criteria Weights.

## 1. PENDAHULUAN
Prestasi  mahasiswa  menjadi  bagian  penting  dari  akreditasi  program  studi  dan  akreditasi  institusi  dibuktikan adanyanya  tabel  prestasi  mahsiswa  dalam  lembar  kerja  akreditasi.  Untuk  memicu  prestasi,  maka  banyak Perguruan  Tinggi  yang  memberikan  beasiswa  bagi  mahasiswa  yang  berprestasi.  Namun  banyak  Perguruan Tinggi  yang  memilih  mahasiswa  berprestasi  hanya  berdasarkan  IPK,  sementara  persaingan  IPK  khususnya  di Poltekbang  medan  sangat  ketat  dan  menurut  pedoman  Pemilihan  mahasiswa  berprestasi  (PILMAPRES)  Dirjen Belmawa    KEMENRISTEKDIKTI  tahun  2017  tidak  hanya  IPK  saja[1].  Proses  pemilihan  taruna  berprestasi merupakan  permasalahan  yang  multikriteria,  sehingga  untuk  mendapatkan  taruna  yang  berprestasi  secara objektif diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dengan multikriteria. Untuk itu, diperlukan suatu Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan menggunakan  metode  AHP  yang  dapat  memperhitungkan  segala  kriteria yang mendukung pengambilan keputusan pemilihan taruna dengan melakukan perangkingan untuk menentukan taruna berprestasi[2][3]. Menurut Alonso & Lamata metode AHP mampu menghitung 39 dimensi Random Index (RI)[4].  Metode  AHP  juga  dapat  membantu  pengambil  keputusan  lebih  baik  pada  keputusan  pada  banyak tujuan[5].
Dalam  penelitian  ini,  disusun  beberapa  kriteria  dan  alternatif  untuk  membangun  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  mengolah  data-data  taruna  untuk  menentukan  taruna  berprestasi  tingkat  perguruan  tinggi. sehingga  penelitian ini dapat menjadi  tolak ukur dalam menentukan taruna berprestasi  dengan  hasil keputusan lebih  objektif  dan  dapat  dipertanggungjawabkan.  Penelitian  ini  menggunakan  menggunakan  nilai  Random Indeks  >  15  dan  sistem  dibangun  dengan  Bahasa  pemrograman  PHP  dan  Database  dibangun  menggunakan mysql[6],[7].
Sistem  Pendukung  Keputusan(SPK)  merupakan  sistem  informasi  spesifik  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data  yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang semistruktur dan situasi yang terstruktur[8]. Dengan kata lain SPK adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang melakukan pendekatan untuk menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu pihak tertentu dalam menangani  permasalahan dengan  menggunakan data dan model sehingga memberikan alternatif keputusan yang akan diserahkan kepada user untuk mengambil keputusan[9].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
Metode  AHP  membantu  memecahkan  persoalan  yang  kompleks  dengan  menstruktur  suatu  hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dengan menarik  berbagai  pertimbangan guna mengembangkan bobot atau  prioritas[10].  Penelitian  tentang  mahasiswa  berprestasi  telah  lebih  dahulu  diteliti  oleh Diah  Herawatie dengan  hasil  adanya  perbedaan  perangkingan  Mawapres  sesuai  dengan  aturan  Dikti  (metode  standard)  dan perankingan dengan metode TOPSIS dan Fuzzy TOPSIS[11]. Kemudian prestasi  siswa kembali  diteliti dengan metode VIKOR  dan  TOPSIS.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  tingkat  akurasi  yang  tertinggi  sebesar  80%  dengan menggunakan  TOPSIS[12].  Kemudian  A.Wijaya(2015)  meneliti  mahasiswa  terbaik  menggunakan  metode Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)    dan  mengatakan  bahwa  SAW  adalah  metode  yang  dapat  untuk menentukan  lulusan  mahasiswa  terbaik,  karena  metode  tersebut  dapat  memberikan  solusi  dalam  menentukan lulusan  mahasiswa  terbaik  berdasarkan  4  kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  Indek  Prestasi  Kumulatif  (IPK), masa studi, tidak ada nilai  D,  Nilai C maksimal 1[13], namun pada metode SAW tidak ditentukan kriteria IPK terendah.
Sebagai  bahan  rujukan,  penulis  melakukan study  literature terhadap  beberapa  hasil  penelitian  tentang metode  AHP  untuk  masalah  yang  berbeda.  Penelitian  berjudul  “DSS  using  AHP  in  Selection  of  Lecturer“ menggunakan  metode  AHP dalam  pemilihan  dosen  di  STAIN  Batsangkar.  Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa metode  AHP  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  optimal  dalam  pemilihan  dosen  sehingga  AHP direkomendasikan  untuk  diterapkan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan  hasil  yang optimal[14]. Metode  AHP  digunakan  dalam  penelitian  untuk  pemilihan  plot  untuk  proyek  real  estat  yang  terletak  di  kota Valledupar,  Kolombia. Hasil  penerapan  AHP  digunakan  untuk  membantu  pemilihan  plot  dalam  sebuah portofolio  alternatif  untuk  mengembangkan  proyek  real  estat,  selain  itu  penggunaan  AHP  sebagai  alat  untuk pengambilan keputusan memberikan lebih banyak transparansi dalam proyek konstruksi[15].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  pengumpulan  data,  analisis  data,  perancangan  SPK  dan Implementasi sistem.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dari  hasil  wawancara  dan  observasi  diperoleh  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  seluruh Taruna  Poltekbang Medan  yang  terdiri  dari  3  Program  Studi  (Prodi)  yaitu  Prodi  PLLU,  Prodi  TNU  dan  Prodi  TLB  untuk  3 angkatan.  Prodi PLLU sejumlah  71 orang, Prodi TNU sejumlah 67  orang dan Prodi TLB berjumlah 62 orang sehingga total keseluruhan populasi adalah 200 orang.

## 2.3 Analisis Data
Untuk memperoleh Taruna berprestasi dilakukan analisis data dengan metode AHP. Analisis dilakukan terhadap bobot kriteria masing-masing alternatif sesuai dengan algotitma AHP [16], dengan langkah-langkah : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hierarki yang diawalai dengan tujuan utama
3. Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya seperti Tabel1.
Tabel 1 . Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria1 Kriteria2 Kriteria3 Kriteria n Kriteria1 K11 K12 K13 K1n Kriteria2 K21 K22 K23 K2n Kriteria3 K31 K33 K33 K3n Kriteria  m K m1 Km2 Km3 Kmn
4. Mendefinisikan  perbandingan  berpasangan  sehingga  diperoleh  jumlah  penilai  seluruhnya  sebanyak  n  x [(n-1)/2]  buah,  dimana  n  adalah  banyaknya  elemen  yang  dibandingkan.  Skala  penilaian  perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 2.
5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.
6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hierarki.
7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan yang merupakan bobot setiap elemen untuk  penentuan  prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hierarki  terendah  sampai  mencapai  tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata. Apabila A adalah matriks perbandingan berpasangan, maka vektor bobot yang berbentuk:
(A)(wT) = (n)(wT)
(1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
8. Menormalkan setiap kolom j dalam matriks A, sedemikian hingga:
∑ ( 𝑖 ,) 𝑖 =1 sebut sebagai A’. 9. Hitung nilai rata-rata untuk setiap baris i dalam A’:
wi = 1/n ∑ I a (ij)
(2)
Dimana wi adalah bobot tujuan ke-i dari vektor bobot. 10. Memeriksa konsistensi hirarki.
Misal A adalah matriks perbandingan berpasangan dan w adalah vektor bobot, maka konsistensi dari vektor bobot w dapat diuji dengan: a. Hitung: (A)(wT) b. Hitung indeks konsistensi c. Indeks random RIn adalah nilai rata-rata CI yang dipilih secara acak pada A d. Hitung rasio konsistensi
Tabel 2 . Skala penilaian perbandingan berpasangan [17]
Tingkat Kepentingan  Nilai perbandingan antar kriteria  Nilai kebalikan perbandingan antar kriteria
1 Sama penting dengan 1 2 Mendekati sedikit lebih penting 1 / mendekati sedikit lebih penting dari (0,5) 3 Sedikit lebih penting dari 1 / sedikit lebih penting dari (0,333) 4 Mendekati lebih penting dari 1 / mendekati lebih penting dari (0,25) 5 Lebih penting dari 1 / lebih penting dari (0,2) 6 Mendekati sangat penting dari 1 / mendekati sangat penting dari (0,167) 7 Sangat penting dari 1 / sangat penting dari (0,143) 8 Mendekati mutlak dari 1/ mendekati mutlak dari (0,125) 9 Mutlak sangat penting dari 1 / mutlak sangat penting dari (0,1)

## 2.3.1 Perancangan SPK
Tahapan Perancangan SPK dapat dilihat pada gambar 1.
Mulai
Input Kriteria Penilaian Input Bobot Setiap Kriteria Proses Bobot Alternatif Normalisasi Matriks Alternatif Setiap Kriteria Pengurutan Nilai Total Output Alternatif Terbaik Selesai Input Alternatif Penilaian
Gambar 1. Tahapan Perancangan SPK

## 2.3.2. Kriteria dan Pembobotan
Kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan atau pertimbangan adalah C1:IPK, C2:Karya  tulis ilmiah, C3: Prestasi / kemampuan yang diunggulkan(Kegiatan eksul) dan C4:Kemampuan Bahasa Asing(B.Inggris). a. Kriteria IPK
Bobot dari kriteria IPK menurut Panduan Akademik Poltekbang Medan tahun 2019 seperti tabel 3.
Tabel 3 .  Bobot Kriteria IPK Nilai Kriteria (C) Keterangan Nilai C>=3.51 Lulus Dengan Pujian/ LDP 5 C>=3.31 Lulus Sangat Memuaskan/ LSM 4 C>=2.71 Lulus Memuaskan/ LM 3 C>=2.00 Lulus Kurang/ LC 2 C>=0.00 Tidak Lulus / TL 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
b.Kriteria Karya Tulis Ilmiah Bobot dari kriteria karya ilmiah menurut Panduan Akademik Poltekbang Medan tahun 2019 seperti tabel 4.
Tabel 4 .  Bobot Kriteria  Karya Tulis Ilmiah Nilai Kriteria (C) Keterangan Nilai C>=90 A 5 C>=80 AB 4 C>=70 B 3 C> =65 C 2 C>=0.00 D 1
c. Kriteria Prestasi / kemampuan yang diunggulkan(Kegiatan eksul)
Bobot  dari  kriteria Prestasi/Kemampuan yang diunggulkan (Kegiatan eksul) menurut  Febriansyah(2015)  [18] seperti tabel 5.
Tabel 5. Bobot Kriteria Prestasi Nilai Kriteria (C) Keterangan Nilai C = Tingkat Internasional Prestasi Tingkat Internasional 5 C = Tingkat Nasional Prestasi Tingkat Nasional 4 C = Tingkat Regional Prestasi Tingkat Regional atau prestasi tingkat propinsi 3 C = Tingkat Propinsi Prestasi Tingkat Propinsi 2 C <= Tingkat Kabupaten/Kota Prestasi Tingkat Kabupaten/kota 1
d.Kemampuan Bahasa Asing(B.Inggris)
Bobot dari kriteria Kemampuan Bahasa Asing menurut Darmastuti (2013)[19] dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Bobot Kriteria Kemampuan Bahasa Asing (B.Inggris)
Nilai Kriteria (C) Keterangan Nilai C>=521 Unggul/ Excellent 5 C>=481 Sangat Baik/ Very Good 4 C>=421 Baik/Good 3 C>=311 Cukup/Fair 2 C<=310 Kurang/Poor 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Metode AHP Terhadap Taruna Berprestasi
Langkah  pertama:  mendefenisikan  Nilai  Kriteria  yaitu  IPK,  Karya  ilmiah,  Prestasi  Ekskul  dan  Nilai  Bahasa Asing yang diperoleh dari Nilai Toefl dan menetukan Nilai alternative.
Langkah  ke  dua:  melakukan  pembobotan  kretria  terhadap  data  siswa  sehingga  diperoleh  hasil  Nilai  bobot Kriteria.
Langkah  ke  tiga:  menentukan  Prioritas  Elemen  dengan  membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai kriteria  yang  diberikan  dengan  Skala  nilai  berpasangan  pada  Tabel2  sehingga  diperoleh  matriks  perbandingan antar kriteria dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Matriks Perbandingan Antar Kriteria
Perbandingan Antar Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,00 0,2 0,25 2 C2 5,00 1 4 5 C3 4,00 0,25 1 3 C4 0,50 0,20 0,33 1 Jumlah 10,50 1,65 5,58 11
Langkah  ke  empat:  menjumlahkan  Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Antar  Kriteria  sehingga  diperoleh  nilai Bobot Kriteria seperti tabel 8.
Tabel 8. Penghitungan Matriks Penjumlahan Bobot Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 Jumlah C1 0,1108 0,1127 0,0615 0,1597 0,4447

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
C2 0,5538 0,5633 0,9843 0,3993 2,5007 C3 0,4430 0,1408 0,2461 0,2396 1,0695 C4 0,0554 0,1127 0,0820 0,0799 0,3299
Langkah ke lima: mengetahui Rasio Konsistensi. Untuk mengetahui rasio konsistensi pertama dihitung Pricipal Eigen Value (λ  max)  matrix  dengan  hasil  C1  =  0,5554;  C2=3,064;  C3=1,3156;  C4=0,4098  sehingga  diperoleh Rata-rata  (λ  max)=1,3362  ; Consistency  Index (CI)=  (1,3362-  4)  /  (4-1)  =  -  0,888.    Sehingga  batas  toleransi ketidak  konsistenan  ditentukan  oleh  nilai Random  Consistency  Index (CR)  yang  diperoleh  dengan  rumus CR=CI/RI, Jadi untuk n=4, RI=0.9. CR= -0,888 / 0.9= -0,987 <= 0,1 (bisa diterima). Dari hasil perhitungan  CR lebih kecil atau sama dengan 10% , maka ketidak konsistenan masih bisa diterima.
Langkah  ke  enam:  tentukan  Prioritas  Subkriteria.  Untuk  kriteria  IPK  dengan  IR  24  =  1,6577  maka  CR  =  - 1/1,6577 = -0,60 <=0,1 maka kekonsistenan kriteria IPK dapat diterima. Kriteria Karya Ilmiah Nilai CI= -0,998 dan CR= -0,602 <=0,1 ketidak konsistenan masih bisa diterima. Kriteria Prestasi Ekskul Nilai Cl = -1 dan CR = - 0,6 <= 0,1 maka Nilai kekonsistenan kriteria Prestasi  ekskul  bias diterima. K riteria Kemampuan Bahasa Asing diperoleh nilai Cl= -1 dan nilai CR= -0,6.
Langkah  ke  tujuh:  menghitung  Hasil  Akhir  Konsistensi  yang  didapat  dengan  mengelompokkan  setiap  nilai prioritas setiap kriteria untuk tiap-tiap alternatif yang nantinya dikali  dengan bobot  nilai dari tiap  kriteria. Dari Hasil  Pengelompokan  Nilai  Perioritas  diperoleh  nilai  Vector  Eigen  Kriteria  C1  :  IPK  =  0,111;  Vector  Eigen Kriteria  C2  :  Karya  Tulis  ilmiah  =  0,563  ;  Vector  Eigen  Kriteria  C3  :  Prestasi  ekskul  =  0,246; Vector  Eigen Kriteria C1 : Kemampuan Bahasa Asing/B.Inggris= 0,08.
Hasil akhir  Nilai kolom  C1= Bobot  Kriteria C1 * Nilai Masing-masing  alternative kemudian  dilakukan penjumlahan nilai dari seluruh Kriteria (C1+C2+C3+C4).
Dari  hasil  perhitungan  dapat  diketahui  3  orang  taruna  berprestasi  prodi  PLLU  adalah  :  T2  (Ade Ramadhani) dengan Nilai AHP = 0,0584; T3 (Alya Salfanora) dengan Nilai AHP = 0,0578 dan T6 (Dicky Ferdi) dengan  Nilai  AHP  =  0,0570.  Sedangkan  Berdasarkan  IPK,  3  orang  taruna  Prodi  PLLU  dengan  IPK  Tertinggi berturut-turut  :  Adeline Fricyllia Minar dengan IPK = 3,40 ( Menurut  Metode AHP= rank 9), Ade Ramadhani dengan IPK = 3,372 (Menurut Metode AHP= rank 1),  Alya S. dengan IPK = 3,36 ( Menurut Metode AHP= rank 2).
Taruna berprestasi  prodi TLB menurut  perhitungan metode AHP adalah : T11 (Suci  Dina M. Panjaitan) dengan  Nilai  AHP  =  0,087;  T17  (Bob  Verson)  dengan  Nilai  AHP  =  0,06  ;  T9  (Jatra  Teguh  Widodo)  dengan Nilai AHP = 0,06 sedangkan Berdasarkan IPK, 3 orang taruna Prodi TLB dengan IPK Tertinggi berturut-turut :
Yoga  Nugraha  dengan  IPK  =  3,52  (Menurut  Metode  AHP=  rank  15),  Adam  dengan  IPK  =  3,49 (Menurut Metode AHP= rank 9), Atika Mega Lestari S. dengan IPK = 3,46 (Menurut Metode AHP= rank 8).
Taruna  berprestasi  prodi  TNU  menurut  perhitungan  metode  AHP  adalah  :  T5  (LATHIFAH  RAHMAH DAMANIK) dengan Nilai AHP = 0,055; T1 (ALFANDY NURRAHMAN) dengan Nilai AHP = 0,054 ; T19 (TRY  FEBRIZA  C.  MANURUNG)  dengan  Nilai  AHP  =  0,0535  sedangkan  Berdasarkan  IPK,  3  orang  taruna Prodi  TLB  dengan  IPK  Tertinggi  berturut-turut  :Alfandy  Nurrahman  dengan  IPK  =  3,52  (  Menurut  Metode AHP= rank 2) , Rizky Febrizal Sembiring dengan IPK = 3,46 (Menurut Metode AHP= rank 18),  Josua Williams dengan  IPK  =  3,41  (Menurut  Metode  AHP=  rank  7).  Pada  Prodi  TLB  dapat  dilihat  ada  perbedaan  antara Pengurutan berdasarkan metode AHP dengan IPK.
Dari  hasil  Perhitungan  untuk  3  program  studi  dapat  dilihat  ada  perbedaan  significant  antara  Pengurutan berdasarkan  metode  AHP  dengan  IPK.  Dari  hasil  perhitungan    terdapat  nilai  bobot  yang  sama  pada  beberapa taruna, hal ini disebabkan penilaian bobot kriteria yang dilakukan dengan metode AHP berdasarkan skala kriteria bukan sepenuhnya berdasarkan nilai masing-masing kriteria.

## 3.2 Implementasi Metode AHP dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  dibangun  dengan  bahasa  Pemrograman  PHP  dan  DBMS  Mysql. Untuk menggunakan  SPK  Pemilihan  Taruna  Berprestasi  ada  2  hak  akses  pada  menu  login  yaitu  :  Admin  dan  User seperti pada gambar 2.
Login Admin pada Gambar 3 dapat menginput Nilai Kriteria dan Nilai Alternatif (Nama Taruna yang ikut Pemilihan) seperti Gambar 4 dan Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
Gambar 3. Menu Login Admin
Gambar 4. Input Kriteria
Gambar 5. Menu Input Alternatif
Setelah Nilai kriteria dan alternative di input ke sistem, keluar dari login admin  dan masuk ke login user Setelah login akan tampil menu user yang terdiri dari : Home ( menu utama), Kriteria taruna (Untuk menginput nilai perbandingan kriteria) seperti gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
Penilaian  taruna:  Menginput  nilai  perbandingan  IPK,  nilai  Perbandingan  Karya  ilmiah,  Nilai Perbandingan Prestasi eksul dan nilai perbandingan Kemampuan bahasa asing. Selanjutnya setelah seluruh nilai perbandingan  taruna  diinput  pada  akhir  menu  akan  tampil  daftar  Penilaian  Pembobotan  Normal  dan  Penilaian Pembobotan Kebalikan seperti gambar7.
Gambar 7. Nilai Perbandingan Kriteria dan Normalisasi
kemudian klik menu Ranking Taruna akan muncul Hasil Seleksi taruna seperti gambar 8.
Gambar 8 .  Hasil Seleksi Metode AHP

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  mempengaruhi  penilaian  taruna  berprestasi  di  Politeknik  Penerbangan  Medan adalah  IPK  dengan  bobot  kriteria  =  0.111,  Karya  Tulis  ilmiah  dengan  bobot  kriteria  =  0.563,  Prestasi  ekskul dengan bobot kriteria = 0.246 Kemampuan Bahasa Asing/B.Inggris dengan bobot kriteria = 0.08. Penelitian ini menggunakan  4  kriteria  yaitu  kriteria  IPK  dengan  eigen  vektor  =  0.111,  Karya  ilmiah  dengan  eigen  vektor  = 0.563,  ekstrakurikuler  dengan  eigen  vektor  =  0,246  Kemampuan  Bahasa  Asing  dengan  eigen  vektor  =  0,08. Hasil penelitian menunjukkan adanya perbedaan ranking dalam menentukan Taruna Berprestasi berdasarkan IPK dengan Taruna Berprestasi berdasarkan Metode AHP pada tiga program studi di Politeknik Penerbangan Medan. Metode  AHP  baik  dipakai  untuk  memutuskan  mahasiswa  berprestasi  karena  menggunakan  beberapa  kriteria

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i1.2758
sesuai  dengan  peraturan  yang  berlaku.  Dalam  penentuan  ranking  taruna terdapat  nilai  bobot  yang  sama  pada beberapa  taruna,  hal  ini  disebabkan  penilaian  bobot  kriteria  yang  dilakukan  dengan  metode  AHP  berdasarkan skala  kriteria  bukan  sepenuhnya  berdasarkan  nilai  masing-masing  kriteria. Hasil  penelitian  menunjukkan  nilai CR = - 0,987 <= 0,1, maka Nilai Perbandingan kriteria konsisten.

## REFERENCES
[1] K. Riset, T. Dan, and P. Tinggi, “Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Program Sarjana,” 2016.
[2] R. Umar, A. Fadlil, and Y. Yuminah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft  Skill  Karyawan,” Khazanah  Inform.  J.  Ilmu  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  27,  2018,  doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[3] Bay Haqi, plikasi SPK Pemilihan Dosen Terbaik Metode Simple Additive Weighting (SAW ) dengan Java . Yogyakarta: Depublish, 2019.
[4] T. M. Alonso, J. A., & Lamata, “judul,” Int. J. Uncertain. , vol. 4, no. 14, pp. 445–459, 2006.
[5] P. A. Jusia, Juliana, and Jasmir, “Decision Support System for Supplier Selection using Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Method,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 1–6, 2017.
[6] A. Solichin and S. Kom, Pemrograman Web dengan PHP dan MySQL . Jakarta: Universitas Budi Luhur, 2017.
[7] P. B. Nugroho and I. Indriyanna, Koleksi Buku dari Penerbit GAVAMEDIA , Yogyakarta . Jakarta.
[8] S. Latif A, L., Jamil, M., & Abbas, Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi . 2018.
[9] A.  Sasongko,  I.  F.  Astuti,  and  S.  Maharani,  “Pemilihan  Karyawan  Baru  Dengan  Metode  AHP  (Analytic  Hierarchy Process),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 12, no. 2, p. 88, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i2.650.
[10]  M.  Mursalim  and  M.  Mardainis,  “Penerapan  Metode AHP Dan TOPSIS Untuk  Mengevaluasi  Pemohon  Kredit  Suku Cadang Motor Suzuki (Studi Kasus : PT. Riau Jaya Cemerlang Pekanbaru),” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 7, no. 2, pp. 115–128, 2016, doi: 10.31849/digitalzone.v7i2.603.
[11]  D.  Herawatie  and  E.  Wuryanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  dengan  Metode Fuzzy TOPSIS,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, p. 92, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.92-100.
[12]  R.  Putra,  I.  Werdiningsih,  and  I.  Puspitasari,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  di Sekolah Menengah Pertama dengan Metode VIKOR dan TOPSIS,” J. Inf. Syst. Eng. Bus. Intell. , vol. 3, no. 2, p. 113, 2017, doi: 10.20473/jisebi.3.2.113-121.
[13]  A. H. Wijaya, M. L. Terbaik, and P. Keputusan, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN LULUSAN MAHASISWA TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS,” no. November, pp. 357–366, 2015.
[14]  Y. M. Adriyendi, “DSS using AHP in Selection of Lecturer,” Int. J. Adv. Sci. Technol. , vol. 52, no. 2005–4238, pp. 35– 44, 2017, [Online]. Available: https://www.earticle.net/Article/A206899.
[15]  L. Gutiérrez-Bucheli, J. Vallejo-Borda, and J. Ponz-Tienda, “Application of the Analytic Hierarchy Process (AHP) in the  Construction  Industry:  a  Case  Study  in  the  Selection  of  the  Plot  for  a  Real  Estate  Project,” VII  Elagec ,  no. November, p. 11, 2016.
[16]  A. 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.
[17]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[18]  F. E. Febriansyah and N. Sari, “Pengembangan Sistem Informasi Pendaftaran Beasiswa Peningkatan Prestasi Akademik (  PPA  )  Jurusan  Ilmu  Komputer  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Lampung  dengan Menerapkan Algoritma Sorting Quick Sort dan Selection Sort,” vol. 3, no. 2, pp. 67–74, 2015.
[19]  D. Darmastuti, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Sistem Informasi Lowongan Kerja Berbasis  Web  Untuk  Rekomendasi  Pencari  Kerja  Terbaik,” J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  1–6,  2013, [Online]. Available: http://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/2658.