## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI DI UNIVERSITAS DHYANA PURA MENGGUNAKAN METODE AHP, ELECTRE DAN TOPSIS
1) Ida Bagus Kurniawan, 2) I Made Candiasa, 3) Kadek Yota Ernanda Aryanto
1,2,3) Program Studi Ilmu Komputer Program Pascasarjana Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja, Indonesia
e-mail: 1 bagus.kurniawan@pasca.undiksha.ac.id, 2 made.candiasa@pasca.undiksha.ac.id,
3 yota.ernanda@undiksha.ac.id

## Abstrak
Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di  Universitas  Dhyana  Pura menggunakan  metode  AHP,  ELECTRE  dan  TOPSIS  memiliki  tujuan  untuk  memberikan  rekomendasi  dalam pemilihan  mahasiswa  berprestasi. Dalam penelitian  ini  metode  AHP  digunakan untuk  menentukan  nilai  bobot dari setiap kriteria serta perangkingan data peserta, sedangkan metode ELECTRE dan TOPSIS digunakan dalam proses  perangkingan  sebagai  pembanding  hasil  rangking  metode  AHP.  Sistem  pendukung  keputusan  ini dibangun  berbasis  web  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  MySQL  sebagai  basis  data. Pengujian yang dilakukan pada penelitian ini yaitu pengujian akurasi hasil perhitungan menggunakan confusion matrix . Dari hasil pengujian yang dilakukan dengan menggunakan data mahasiswa sebanyak 20 orang metode perangkingan  AHP  memiliki  tingkat  akurasi  sebesar  60  %,  metode  perangkingan  ELECTRE  memiliki  tingkat akurasi sebesar 50 %, dan metode perangkingan TOPSIS memiliki tingkat akurasi sebesar 50 %. Pada penelitian ini  hasil  menunjukkan  metode  AHP  memiliki  tingkat  akurasi  lebih  besar  10  %  dibandingkan  metode  lainnya. Penelitian ini dapat dikembangkan lebih lanjut lagi dengan menambahkan beberapa metode sebagai pembanding hasil serta menambahkan jumlah data untuk mendapatkan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Kata kunci : pemilihan mahasiswa berprestasi, sistem pendukung keputusan, AHP, ELECTRE dan TOPSIS.

## Abstract
The making of decision support system of selection outstanding students in Dhyana Pura University using AHP, ELECTRE  and  TOPSIS  method  has  a  purpose  to  give  a  recommendation  in  the  selection  of  outstanding students.  In  this  research  AHP  method  is  used  to  determine  the  weight  value  of  each  criterion  as  well  as  the participant  data  collection,  while  the  method  of  ELECTRE  and  TOPSIS  is  used  in  the  ranking  process  as  a comparison of AHP method rank results. The decision support system is built on the web used the programming language PHP and MySQL as a database. Tests conducted in this research is testing the accuracy of calculation results using confusion matrix. From the results of the tests conducted by used student data of 20 people AHP ranking  method  has  an  accuracy  of  60  %,  ELECTRE  ranking  method  has  an  accuracy  of  50%,  and  TOPSIS ranking method has an accuracy of 50%. In this study the results show the AHP method has a greater accuracy of 10% than other methods. This research can be further developed by adding several methods as a comparison of the results and adding the amount of data to obtain a higher degree of accuracy.
Keywords: selection of outstanding students, decision support system, AHP, ELECTRE and TOPSIS.

## I.  PENDAHULUAN
Di era saat ini untuk dapat bersaing di dunia  kerja  dibutuhkan  lulusan  pendidikan tinggi yang memiliki hard skills dan soft skills yang  seimbang.  Pengembangan hard  skill dan soft  skill hendaknya  ditumbuhkembangkan pada  saat  diperguruan  tinggi.  Salah  satu  cara
untuk  memotivasi  mahasiswa  agar  memiliki hard skill dan soft skill yang baik yaitu dengan mengadakan pemilihan mahasiswa berprestasi. Universitas  Dhyana  Pura  sebagai  salah  satu perguruan  tinggi  swasta  di  Bali  juga melaksanakan pemilihan mahasiswa berprestasi. Setelah terpilih pemenang
mahasiswa  berprestasi  di  Universitas  Dhyana Pura  selanjutnya  akan  dikirim  ke  pemilihan mahasiswa  berprestasi  di  tingkat  Kopertis Wilayah  VIII  (RISTEKDIKTI,  2017).  Dalam penilaian  tim  penilai  mahasiswa  berprestasi mengalami kesulitan dalam memilih mahasiswa  berprestasi  karena  masing-masing peserta  memiliki  keunggulan  dan  berpeluang untuk  menjadi  pemenang.  Untuk  membantu dalam    penilaian  diperlukan  sebuah  sistem untuk  memberi  rekomendasi  dalam  pemilihan mahasiswa  berprestasi.  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam  suatu  organisasi  (Turban,  E.,  Sharda,  R &  Delen,  2011).  Dalam  pembuatan  sistem pendukung  keputusan  diperlukan  sebuah metode dalam perhitungannya.
Pada  penelitian  ini  menggunakan  tiga metode  AHP,  ELECTRE  dan  TOPSIS.  AHP digunakan  dalam  pembobotan  kriteria  dan perangkingan data alternatif. ELECTRE digunakan dalam proses perangkingan alternatif berdasarkan bobot AHP, dan TOPSIS digunakan  dalam  perangkingan  data  alternatif berdasarkan  bobot  AHP.  Hasil  perangkingan AHP, ELECTRE dan TOPSIS lalu dibandingkan  untuk  mendapatkan  akurasi terbaik.  Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi diharapkan  dapat  memberikan  rekomendasi dalam  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  serta mempermudah  tim  penilai  dalam  melakukan penilaian.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP) AHP merupakan suatu metode pendekatan  yang  sesuai  untuk  menangani sistem  yang  kompleks  yang  berhubungan dengan  penentuan  keputusan  dari  beberapa alternatif dan memberikan  pilihan  yang dapat dipertimbangkan (Saaty, 2008). Model hierarki  yang  dinyatakan  oleh  Saaty  adalah model  hierarki  fungsional  dengan  input utamanya adalah persepsi manusia.
Langkah-langkah dalam AHP Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dengan  Metode  AHP  antara  lain  sebagai berikut.
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hirarki. 3. Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh  setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya.
4. Menormalkan  data  dengan  membagi  nilai dari  setiap  elemen  di  dalam  matriks  yang berpasangan  dengan  nilai  total  dari  setiap kolom.
5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten pengambil  data  (preferensi)  perlu  diulangi. Nilai eigen  vector yang  dimaksud  adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh  dengan  menggunakan  matlab maupun manual.
6. Mengulangi  langkah  3,  4  dan  5  untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung eigen  vector dari  setiap matriks  perbandingan  berpasangan.  Nilai eigen  vector merupakan  bobot  setiap elemen.  Langkah  ini  mensintesis  pilihan dan  penentuan  prioritas  elemen-elemen pada  tingkat  hirarki  terendah  sampai pencapaian tujuan.
8. Menguji  konsistensi  hirarki.  Jika  tidak memenuhi dengan CR<0,10 maka penilaian harus diulang kembali.
2.2 Elimination  Et  Choix  Traduisant  la Realité/  Elimination  and  Choice  Expressing Reality (ELECTRE)
Metode  ELECTRE  merupakan  salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria berdasarkan pada konsep
outranking
dengan
menggunakan perbandingan  berpasangan  dari  alternatif  - alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria  yang sesuai  (Surendra  &  Mehmet,  2017).  Suatu alternatif  dikatakan  mendominasi  alternatif yang  lainnnya  jika  satu  atau  lebih  kriterianya melebihi  dibandingkan  dengan  kriteria  yang lain dan sama dengan kriteria lain yang tersisa. Metode  ELECTRE  memiliki  kelebihan  dalam klasifikasi data
Langkah-langkah Metode ELECTRE Langkah  1    Normalisasi  Matrik  Keputusan Rumus :
=
, untuk i =1,2,3,...m dan j =1,2,3......................... (1.1)
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 1, Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
Langkah  2  Pembobotan  pada  matriks  yang telah dinormalisasi
Rumus :
Langkah 3 Menentukan Himpunan Concordance dan Discordance pada Index Rumus :
Langkah  4  Menghitung  matriks Concordance dan Discordance Rumus :
Langkah  5  Menghitung  Matriks  Dominan Concordance dan Discordance Rumus :
Langkah  6  Menentukan Agregate  Dominance Matrix Rumus :
Langkah  7  Eliminasi  Alternatif  yang Less Favourable Agregate  dominance  matrix memberikan urutan  pilihan  dari  setiap  alternatif,  yaitu  bila Ekl  =1  maka  alternatif  Ak  merupakan alternatif  yang  lebih  baik  daripada  Al. Sehingga  baris  dalam agregate  dominance matrix yang  memiliki  jumlah  Ekl  =  1  paling sedikit dapat dieleminasi.
2.3  Technique  For  Order  Preference  By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) TOPSIS    adalah    salah    satu    metode pengambilan    keputusan  multikriteria  yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan Hwang    pada  tahun  1981.   TOPSIS    memiliki konsep  dimana  alternatif    yang  terpilih merupakan  alternatif  terbaik    yang  memiliki jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif.
Langkah-langkah Metode TOPSIS 1.Menggambarkan alternatif (m) dan kriteria   (n)   ke   dalam   sebuah   matriks, dimana adalah   pengukuran   pilihan  dari
alternatif  ke-i  dan  kriteria  ke-j.
Rumus :
2.Membuat matriks R yaitu matriks  keputusan ternormalisasi. Setiap  normalisasi  dari  nilai rij  dapat    dilakukan    dengan    perhitungan menggunakan persamaan dua.
Rumus :
3 . Membuat  pembobotan  pada  matriks  yang telah  dinormalisasi  Setelah  dinormalisasi, setiap  kolom  pada  matriks  R  dikalikan dengan bobot-bobot (wj)
untuk menghasilkan matriks pada persamaan tiga. Rumus : D= ........ ..............(3.1)
4. Menentukan  nilai  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif. Solusi ideal dinotasikan A+, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-. Persamaan untuk menentukan  solusi  ideal  dapat  dilihat  pada persamaan empat.
Rumus :
={j, }, unt uk j=1,2,3….,n ……...(3.1) ={j, }, untuk j=1,2,3 ……….....(3.2) = …………........................(4.1) ......(4.2) = RW= .. (2.1) ≥c   .........................................(5.1)
Dengan nilai threshold (c) adalah : c= ...............................(5.2)
≥d ............................................(5.3)
dengan nilai threshold (d) adalah :
d= ....................................( 5.4) ..........................(6.1) D= ........... (1.1)
..................(2.1) A+ ={(max
),(min ), i=1,2,3,...,m}= ..............(4 .1) A- ={(max ),(min ), i=1,2,3,...,m}= ..............(4 .2) J={j=1,2,3,...,n dan j merupakan benefit  criteria } J’={j=1,2,3,...,n dan j merupakan cost criteria }
5.Menghitung separation measure. Separation measure ini merupakan pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif  ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Rumus :
Menghitung    nilai    preferensi    untuk    setiap alternatif. Untuk  menentukan ranking tiap-tiap alternatif  yang  ada  maka  perlu  dihitung terlebih  dahulu  nilai  preferensi    dari    tiap alternatif.
Rumus :

## Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  klasifikasi  tentang aktual  dan  prediksi  yang  dilakukan  dengan sistem  klasifikasi  (Han  dan  Kamber,  2011). Fungsi confusion  matrix untuk  mengetahui sensitivity, accuracy ,  dan False  Alarm  Rate (FAR) dari sebuah sistem.
Tabel 1. Confusion Matrix Actual Predicted Positive =class 0 Negative = class 1 Positive =class 0 True Positive (TP) False Negative (FN) Negative = class 1 False Positive (FP) True Negative (TN)

## Rumus :
Accuracy (%)       =
Sensitivity (%)      =
False Alarm Rate =

## 2.4 Kajian Penelitian yang Relevan
Dalam  sebuah  penelitian  diperlukan  kajian penelitian  yang  relevan  guna  menjadi  sumber referensi  dalam  penelitian  yang  dilakukan.
Adapun  kajian  penelitian  yang  relevan  dalam penelitian ini antara lain sebagai berikut.
Tabel 2. Penelitian yang Relevan No Peneliti Judul Tahun 1. Julianto, Noor, dan Nurtiantara Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan  Metode AHP dan
PROMETHEE 2013
2. Arbelia dan Paryanta
Penerapan Metode AHP Dan TOPSIS
Sebagai Sistem
Pendukung   Keputusan Dalam Menentukan
Kenaikan Jabatan Bagi Karyawan 2014 3. Tri Ferga Prasetyo dan Chandra Kusumah
Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa
Berprestasi Menggunakan Metode
ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS (AHP) (Studi Kasus : Universitas Majalengka)
2015
4.
Ase Suryana,
Erwin
Yulianto dan Khrisna Dea Pratama Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode SAW, AHP dan TOPSIS 2017 5. A.A.A. Putri
Ardyanti, Nyoman
Purnama, Ni Luh Nyajentari
Sistem Pendukung Keputusan Siswa
Berprestasi Sma Dwijendra Denpasar Dengan Metode ANP
dan TOPSIS 2017 2.5 Kerangka Konsep Kerangka konsep dimulai dari proses perhitungan  pembobotan  kriteria  dengan menggunakan  metode  AHP.  Bobot  kriteria yang  diperoleh  dengan  menggunakan  metode AHP lalu digunakan dalam proses perangkingan  alternatif  menggunakan  metode AHP, ELECTRE dan TOPSIS. Hasil perangkingan  masing-masing  metode  berupa urutan/  prioritas  alternatif.  Hasil  masing- masing  metode  lalu  dibandingkan  untuk mengetahui  metode  mana  yang  memiliki  nilai akurasi lebih tinggi.
a. Solusi ideal positif = ................................. (5.1) Dengan i = 1, 2, 3,...,m
b. Solusi ideal negatif
= ................................. (5.2) Dengan i = 1, 2, 3,...,m ..............................(5.3)

## Gambar 1. Kerangka Konsep

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1 Rancangan Penelitian
Penelitian ini dimulai dengan  melakukan pengamatan secara langsung dan mengidentifikasi  masalah  pada  penelitian  ini. Dari  proses  identifikasi  masalah  dirumuskan masalah  yang  harus  diselesaikan  dalam penelitian.  Guna  mendukung  penyelesaian masalah diperlukan studi pustaka dari berbagai sumber  baik  dari  buku  maupun  penelitian sejenis.  Usai  melakukan  studi  pustaka  tahap berikutnya  melakukan  wawancara  kepada narasumber  yang  terkait  dengan  penelitian. Hasil wawancara lalu dianalisis demi mendapatkan kriteria yang diinginkan.
Langkah  selanjutnya  pengumpulan  data.  Data yang telah dikumpulkan dispesifikasi berdasarkan  kriteria  mahasiswa  berprestasi. Data lalu diolah dengan menggunakan metode AHP,  ELECTRE  dan  TOPSIS.  Setelah  data diolah  dilakukan  pengujian  akurasi  dan penarikan kesimpulan.
Gambar 2. Rancangan Penelitian

## 3.2 Populasi dan Sampel Penelitian
a. Populasi yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  seluruh  data  Mahasiswa Universitas Dhyana Pura.
b. Sampel  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  mahasiswa  dari Universitas  Dhyana  Pura  angkatan  2014, 2015 dan 2016.

## 3.3 Metode Pengumpulan Data
Dalam  melakukan  penelitian  untuk mendapatkan data dan informasi, maka metode yang  digunakan  dalam  proses  pengumpulan data dilakukan sebagai berikut.
1. Wawancara Merupakan  metode  pengumpulan  data
dengan cara tanya jawab langsung terhadap objek di tempat melakukan penelitian.
2. Studi Pustaka Metode yang dilakukan adalah dengan cara mencari  bahan  yang  mendukung  dalam pendefinisian  masalah  melalui  buku-buku, internet ,  dan  penelitian  sejenis  yang  erat kaitannya dengan objek permasalahan.
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 1, Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711

## 3.4  Analisis Data dan Desain Sistem Analisis Data
Analisis  data  adalah  proses  penganalisaan data  yang  bertujuan  untuk  merancang  suatu sistem.  Tahap  analisa  data  yang  dilakukan peneliti dalam perancangan "Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi  Di  Universitas  Dhyana  Pura Menggunakan  Metode  AHP,  ELECTRE  dan TOPSIS”  ini  yaitu  peneliti menentukan data yang  akan  dijadikan  sampel  terlebih  dahulu dimana  data  yang  digunakan  data  mahasiswa 2014, 2015 dan 2016.
3.5  Desain Sistem
Tahap  Desain  Sistem  merupakan  tahap yang  penting  untuk  mengetahui  alur  sistem. Berikut  ini flowchart alur  sistem  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP, ELECTRE dan TOPSIS.
Flowchart SPK  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi Metode AHP
Gambar 3. Flowchart SPK Mahasiswa Berprestasi Metode AHP
Flowchart SPK  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi Metode AHP-ELECTRE
Gambar 4. Flowchart SPK Mahasiswa
Berprestasi Metode AHP-ELECTRE
Flowchart SPK Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Metode AHP-TOPSIS
Gambar 5. Flowchart SPK Mahasiswa Berprestasi Metode AHP-TOPSIS

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 HASIL PENGEMBANGAN
Pengembangan  penelitian  ini  bertujuan untuk menghasilkan sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP, ELECTRE  dan  TOPSIS.    Untuk  menyatakan kelayakan  penelitian  dilakukan  uji  coba perhitungan.  Pada  bab  ini  membahas  tentang uji  coba  perhitungan  pemilihan  mahasiswa berprestasi    menggunakan  metode  AHP, ELECTRE  dan  TOPSIS.  Dimana  AHP didalam  penelitian  ini  digunakan  dalam pembobotan kriteria dan perangkingan alternatif.  Bobot  kriteria  yang  telah  diproses dengan  metode  AHP  juga  digunakan  dalam perangkingan alternatif pada metode ELECTRE  dan  TOPSIS.  Hasil  perangkingan alternatif menggunakan metode AHP, ELECTRE serta metode TOPSIS lalu
dibandingkan dengan hasil pemilihan mahasiswa berprestasi 2017 untuk mengetahui tingkat  akurasi  hasil  perhitungan.  Dalam penelitian ini menggunakan empat narasumber yang merupakan tim ahli mahasiswa berprestasi  Universitas  Dhyana  Pura.  Para narasumber  tersebut  mengisi  kuesioner  uji kriteria  untuk  mengetahui  kriteria  mana  yang lebih  dominan.  Hasil  kuesioner  tersebut  lalu digunakan  sebagai  bahan  analisis  pembobotan kriteria pada metode AHP.

## 4.2 HASIL PEMBOBOTAN KRITERIA
Dalam  tahap  pembobotan  kriteria langkah  yang  dilakukan  yaitu  menerjemahkan hasil  kuesioner  ke  dalam  bentuk  numeric (Saaty,  2008)  hal  tersebut  untuk  melakukan perbandingan berpasangan dan mencari normalisasi  matriks  guna  mendapatkan  nilai eigen vector.
Tabel 3. Hasil Kuesioner AHLI I

## 4.3 Hasil Nilai Eigen Vector AHLI I

## 4.4 HASIL PERANGKINGAN AHP
Hasil  pada  tabel  4  diperoleh  setelah melakukan perbandingan berpasangan alternatif, normalisasi alternatif, dan perkalian hasil rata-rata normalisasi alternatif  dengan  bobot  kriteria  berdasarkan Ahli I.

## Tabel 4. Hasil Perangkingan AHP

## 4.5 HASIL PERANGKINGAN ELECTRE
Hasil perangkingan pada Tabel 5 diperoleh dari  proses  perhitungan  ELECTRE  dimana telah dilakukan beberapa proses antara  lain : normalisasi terbobot (perkalian bobot kriteria AHP  berdasarkan  Ahli  I  dengan  normalisasi alternatif  berdasarkan  metode  ELECTRE), perhitungan pencarian himpunan concordance  dan  discordance ,  perhitungan matrik concordance dan discordance ,
perhitungan  matrik dominan  concordance dan discordance, hingga  mendapatkan  hasil Agregate  Dominance  Matrix dimana  matrik yang  memiliki  Ekl  =  1  lebih  banyak  dapat mendominasi matrik lainnya.

## Tabel 5. Hasil Perangkingan ELECTRE

## 4.6  HASIL PERANGKINGAN TOPSIS
Hasil  perangkingan  pada  Tabel  6 diperoleh  dari  perhitungan  TOPSIS dimana  telah dilakukan beberapa proses antara  lain  :  normalisasi  terbobot (perkalian bobot kriteria AHP berdasarkan  Ahli  I  dengan  normalisasi alternatif  berdasarkan  metode  TOPSIS), perhitungan  pencarian  solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif,  dan perhitungan separation measure (pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif.
Tabel 6. Hasil Perangkingan TOPSIS

## 4.7 HASIL PENGUJIAN
Dalam  sebuah  penelitian  diperlukan sebuah  uji  akurasi  untuk  mengetahui seberapa  besar  kecocokan  dari  hasil penelitian  dengan  data  sebelumnya.  Pada penelitian  ini  uji  akurasi  dilakukan  pada hasil  perhitungan  mahasiswa  berprestasi yang  telah  dihitung  menggunakan  metode AHP, ELECTRE dan TOPSIS dengan hasil pemilihan  mahasiswa  berprestasi  tahun lalu.  Berikut  ini  Tabel    hasil  perbandingan metode  AHP,  ELECTRE,  dan  TOPSIS berdasarkan para AHLI.
Tabel 7. Hasil Perbandingan Metode
Setelah  pemaparan  hasil  perbandingan metode  AHP,  ELECTRE  dan  TOPSIS.
Langkah selanjutnya memilih lima Mahasiswa  dengan  peringkat  tertinggi untuk dibandingkan dengan hasil pemilihan  mahasiswa  berprestasi  2017, dipilih  lima  orang  peringkat  tertinggi karena pada tahun 2017 terdapat lima orang yang berkompetisi.
Tabel 8.  Hasil Perbandingan Metode dengan Hasil MAWAPRES 2017
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  lalu dilakukan  uji  akurasi.  Perhitungan  akurasi pada penelitian ini menggunakan confusion  matrix ,  dimana  hasil  masing- masing    metode  akan  diuji  seberapa  besar nilai akurasinya.
4.8 Hasil Confusion Matrix Metode  AHP Berdasarkan
perbandingan
hasil perhitungan  metode  AHP  dengan  hasil Mahasiswa  Berprestasi  2017  terdapat  1 orang  termasuk  kategori True  Positive (TP),  4  orang  termasuk False  Negative (FN), 4 orang termasuk False Positive (FP) dan 11 orang termasuk True Negative (TN).
Tabel 9. Hasil Confusion Matrix Metode AHP Accuracy (%) = = 60%

## 4.9  Hasil Confusion  Matrix Metode

## AHP- ELECTRE
Perbandingan hasil  metode  AHP-
ELECTRE dengan hasil Mahasiswa
Berprestasi  2017  menunjukkan  tidak  ada peserta  yang  termasuk  kategori True
Positive (TP),    5  orang  termasuk False Negative (FN),    5  orang  termasuk False Positive (FP)  dan  10  orang  termasuk True Negative (TN).
Tabel 10. Hasil Confusion Matrix Metode AHP-ELECTRE
Accuracy (%) =
= 50 % 4.10  Hasil Confusion  Matrix Metode
AHP-TOPSIS Berdasarkan perbandingan hasil metode AHP-TOPSIS dengan hasil Mahasiswa  Berprestasi  2017  menunjukkan tidak  ada  peserta  yang  termasuk  kategori
True Positive (TP), 5 orang termasuk False Negative (FN),    5  orang  termasuk False Positive (FP)  dan  10  orang  termasuk True Negative (TN).
Tabel  11.  Hasil Confusion  Matrix Metode  AHP-TOPSIS Accuracy (%) = = 50 %

## IMPLEMENTASI SISTEM
Tahap  implementasi  sistem  merupakan tahap  menerjemahkan    perancangan  sistem berdasarkan  hasil  analisis  dalam  bahasa  yang dapat  dimengerti  oleh  mesin  serta  penerapan perangkat lunak pada keadaan yang sesungguhnya. Berikut ini Implementasi
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  di  Universitas  Dhyana Pura  menggunakan  metode  AHP,  ELECTRE dan  TOPSIS.

## 4.11 Implementasi Antarmuka Login
Halaman  login  merupakan  halaman  awal untuk  masuk  ke  sistem  pendukung  keputusan. Data  yang  digunakan  untuk  login  merupakan data  yang  disimpan  pada  tabel  user.  Jika username dan password salah  maka  proses login harus diulangi sekali lagi.
Gambar 6. Halaman Login

## 4.12  Implementasi Antarmuka Data Kriteria
Halaman  data  kriteria  berfungsi    untuk menampilkan  data    kriteria  yang  akan digunakan dalam sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi.

## Gambar 7. Halaman Data Kriteria
4.13 Implementasi Antarmuka Data Mahasiswa
Halaman  data  mahasiswa  memiliki  fungsi untuk  menampilkan  data  mahasiswa    yang akan diproses menggunakan sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi.
Gambar 8. Halaman Data Mahasiswa

## 4.14 Implementasi Antarmuka Analisis Kriteria
Halaman  analisis  kriteria  memiliki  fungsi untuk menampilkan proses pembobotan kriteria  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi.
Gambar 9.Halaman Analisis Kriteria AHP
Gambar 10. Halaman Analisis Perhitungan Alternatif AHP Gambar 11.  Halaman Analisis Perhitungan ELECTRE
Gambar 12.  Halaman Analisis Perhitungan TOPSIS
4.15  Implementasi Antarmuka Laporan Halaman laporan berfungsi untuk
menampilkan  hasil  proses  perhitungan  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  mahasiswa berprestasi.

## V. PENUTUP 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka kesimpulan yang  didapat  dari  penelitian  ini  antara  lain sebagai berikut.
1) Rancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi menggunakan  metode  AHP,  ELECTRE dan  TOPSIS  dapat  diimplementasikan,  dan kinerja pada sistem cukup baik berdasarkan hasil pengujian akurasi. 2) Berdasarkan pengujian pada hasil perangkingan metode AHP, ELECTRE dan
TOPSIS  terdapat  hasil  yang  berbeda  dari segi  akurasi dimana  hasil perangkingan AHP  menunjukkan  tingkat    akurasi  60%, perangkingan ELECTRE menunjukkan tingkat  akurasi  50  %,  dan  perangkingan TOPSIS  menunjukkan  tingkat  akurasi  50 %. Perbedaan tingkat akurasi perangkingan
AHP dengan metode lain sekitar 10 %.
3) Hasil perangkingan alternatif sangat dipengaruhi  oleh  pembobotan  kriteria menggunakan metode AHP.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan kepada  peneliti  berikutnya  apabila  ingin mengembangkan sistem yang telah dibuat agar menjadi  lebih  baik  lagi  adalah  dengan menambahkan    beberapa  metode  sebagai pembanding  hasil.  Selain  itu    hasil  analisis perhitungan  dapat  dikembangkan  lebih  lanjut lagi  untuk  mendapatkan  akurasi  yang  lebih tinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Aini,  L.  N.  (2015).  Perancangan  Sistem Pendukung  Keputusan  Beasiswa  dengan Menggunakan  Metode Profile  Matching . Universitas Nusantara PGRI Kediri.
Aqli,  Ibnu.,  Eka  Ratnawati,  Dian  &  Data,
Mahendra.(2017).    Sistem  Rekomendasi Pemilihan  Sekolah  Menengah  Atas
Sederajat  Kota  Malang  Menggunakan Metode  AHP,  ELECTRE  dan  TOPSIS. Jurnal Pengembangan Teknologi
Informasi dan Ilmu Komputer (J-PTIIK) ,
Vol. 1, No.1, Hal. 36-40.
Arbelia & Paryanta.(2014). Penerapan Metode
AHP  dan  TOPSIS  Sebagai  Sistem Pendukung
Keputusan dalam Menentukan  Kenaikan  Jabatan  Bagi
Karyawan. Jurnal  Ilmiah  Go  Infotech , Volume 20 .
Bin  Ladjamudin,  Al-Bahra.(2013). Analisis dan Desain Sistem Informasi .
Yogyakarta : Graha Ilmu.
Brady, M & Loonam, J.(2010). Exploring The Use Of Entity-Relationship Diagramming As  A  Technique  To  Support  Grounded Theory  Inquiry .  Bradford:  Emerald Group Publishing.
Brans, J.P & De Smet, Y.(2016). PROMETHEE Methods. Multiple Criteria Decision Analysis. Connolly,  T  &  Begg,  C.(2010). Database
Systems:  A  Practical  Approach  To
Design, Implementation and
Management. 5th Edition .
Fathansyah.(2012). Basis  Data. Bandung  :
Informatika Bandung.
Han,J.,Kamber,M.  &  Pei,J.  (2012). Data Mining  :  Concepts  and  Techniques .  3rd Edition,  Morgan  Kaufmann  Publisher, Burlington.
Jogiyanto.  (2010). Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi,  Edisi  IV. Yogyakarta  :  Andi Offset.
Khairunnisa., Farmadi, Andi  & Chandra, Heru Kartika.(2015).  Penerapan  Metode  AHP
TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Taman  Kanak- Kanak (TK) Terbaik dari Dinas Pendidikan  Kota  Banjarbaru. Kumpulan
Jurnal Ilmu Komputer (KLIK). Lemantara.,J, Akhmad Setiawan,N & Nurtiantara Aji,M.(2013). Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan PROMETHEE . JNTETI, Vol.2.
Moleong,  L.(2010). Metodologi  Penelitian Kualitatif. Bandung: PT. Remaja
Rosdakarya.
Mulyono,  S.  (2017). Riset  Operasi  (Edisi Kedua) . Jakarta : Mitra Wacana Media.
Nofriansyah,  D.  (2014). Konsep  Data  Mining vs Sistem Pendukung Keputusan.
Jurnal Ilmu Komputer Indonesia (JIKI) Vol : 4, No. 1, Agustus  2019 ISSN (Print) : 2615-2703 ,  ISSN (Online): 2615-2711
Yogyakarta : Deepublish.
Putri  Ardyanti,  A.A.A.,  Purnama,  Nyoman  & Nyajentari,  Ni  Luh.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Siswa  Berprestasi SMA Dwijendra Denpasar dengan Metode  ANP  dan  TOPSIS. Jurnal INFORM. Prasetyo,  T.  F  &  Kusumah,  C.  (2015).  Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process . Jurnal  J-
Ensitec , Vol. 2 .
RISTEKDIKTI.(2017).  Pedoman  Pemilihan
Mahasiswa  Berprestasi  Program  Sarjana
Tingkat  Kopertis  Wilayah  VIII  Tahun
2017.
Rusydiana, Aam Slamet & Devi, Abrista.(2013). Analytic Network
Process:  Pengantar  Teori  dan  Aplikasi . Bogor : SMART Publishing.
Saaty, T. L. (2008). Decision Making with the Analytic  Hierarchy  Process . Int.  J. Services Sciences, Vol. 1 , No. 83–98 .
Sahputra  ,  Eka.,  Kusrini  &  Al  Fatta,  Hanif.
(2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan  Program  Studi  di  Perguruan Tinggi. Jurnal  Ilmiah  DASI  No.  2. , Vol. 18 , Hal.1-6.
Salmat,  S.  M,  Harlinda  &  Nurhayati,  L. (2017).  Perancangan  Aplikasi  Pemblokir Iklan  ( Advertisement )  pada Browser yang  Berbasis  Android. ILKOM  Jurnal Ilmiah .
Sari,
F.(2018). Metode Pengambilan Keputusan. Yogyakarta : Deepublish .
Setiawan, F.(2015). Sistem Pendukung Keputusan  SNMPTN  Jalur  Undangan dengan  Metode  ELECTRE.  Skripsi Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru. Siallagan,  S.(2009). Pemrograman  Java  : Dasar-Dasar Pengenalan dan Pemahaman. Andi Publisher : Yogyakarta.
Surendra, M. Gupta & Mehmet, A. Ilgin.(2017). Multiple  Criteria  Decision
Making  Applications  in  Environmentally Conscious  Manufacturing  and  Product Recovery .
Suryana,  Ase.,  Yulianto,  Erwin  &  Dea Pratama,  Khrisna.  (2017).  Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Prestasi  Pegawai  Menggunakan  Metode SAW,  AHP  dan  TOPSIS. Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , Volume 3 .
Turban,  E.,  Sharda,  R  &  Delen.(2011).
Decision Support and Business Intelligence Systems (9th Edition ed). Universitas  Dhyana  Pura.  (2017).  Pedoman Mahasiswa Berprestasi Universitas
Dhyana Pura 2017.
Utami,  R.  S.,  Imrona,  D.  M.,  &  Pudjoatmojo, B.  (2015).  Analisis  dan  Implementasi Metode Fuzzy AHP dan ELECTRE Pada Sistem  Pengambilan  Keputusan  (Studi Kasus:  Evaluasi  Diri  Lembaga  PAUD PP-PAUDNI Regional II Semarang).