JURNAL GAUSSIAN, Volume 10, Nomor 1, Tahun 2021, Halaman 55 - 65 Online di: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/

## PEMILIHAN SMARTPHONE TERBAIK PENUNJANG KEGIATAN AKADEMIS MENGGUNAKAN METODE BWM DAN PENGEMBANGAN AHP
Mochammad Iffan Zulfianri 1* , Hasbi Yasin 2 , Sudarno 3
1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro * email : moch.iffan@student.undip.ac.id

## ABSTRACT
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) is a decision-making method to determine the best alternative from several alternatives based on several certain criteria. One of the alternative decision-making methods that can be used is the Best Worst Method (BWM) and the Analytical Hierarchy Process (AHP). BWM makes structured pairwise comparisons and AHP breaks down complex problems into hierarchical structures. One of the decision- making problems that can be solved by the BWM and AHP methods is the problem of choosing a smartphone. Smartphones are one of the most widely used Information and Communication Techn ology (ICT) devices by Indonesians. The use of smartphones as ICT devices has benefits for the academic community, especially as a means of  supporting academic activities. However, various types and mereks of  smartphones are circulating, making users confused about choosing the best smartphone according to their needs. Therefore, a reliable method is needed to make it easier for users to choose the best smartphone, especially in supporting academic activities, namely by using a combination of the BWM method and AHP development. The BWM method is used to calculate the optimal weight of the criteria and the AHP method that has been developed is used to calculate the alternative optimal weight based on the criteria. The combination of the two is used to calcula te the final optimal weight for each alternative. The results of the calculation of the optimal weight of the criteria show that the RAM criterion has the highest weight, which is 0.290 and the Screen Size criterion has the lowest weight, which is 0.047. The final  result obtained is a smartphone type OPPO Find X2  with a final  optimal weight of 0.153  to be the best alternative among other alternatives .
Keywords :  Multi-Criteria  Decision  Making  (MCDM),  Best  Worst  Method  (BWM),  Analytical Hierarchy Process (AHP), Information and Communication Technology (ICT), Smartphones, Academic Activities

## 1. PENDAHULUAN
Ilmu  pengetahuan  dan  teknologi  terus  berkembang,  bahkan  dewasa  ini  berlangsung dengan pesat. Teknologi Informasi  dan komunikasi  (TIK)  juga sedang berkembang sangat pesat terutama pada  era globalisasi  saat ini.  Menurut  Munir  (2009),  TIK secara umum  merangkum keseluruhan  aspek yang  berkaitan  dengan  mesin  (komputer  dan  telekomunikasi)  dan  metode yang diterapkan  untuk mengumpulkan,  menyimpan,  dan menyampaikan  suatu informasi.  Salah satu perangkat  TIK  yang paling  banyak  digunakan  saat ini adalah smartphone . Menurut  Eriksson  (2017)  definisi  dari smartphone adalah  telepon  genggam  dengan tampilan  layar sentuh yang memungkinkan  akses ke layanan berbasis internet tingkat  lanut  dan mampu  melakukan  banyak  fungsi  dari  komputer,  yakni  memiliki  sistem  operasi  yang  dapat mengunduh  serta  menjalankan  beragam  aplikasi  termasuk  aplikasi  yang  dibuat  oleh pengembang  pihak  ketiga.
Penggunaan smartphone sangat  bermanfaat  dalam  membantu  khususnya  bagi  para akademisi  yang  mempunyai  banyak  kebutuhan  informasi.  Mahasiswa  adalah  salah  satu kelompok  civitas  akademik yang paling  banyak menggunakan smartphone sebagai media untuk mengakses  informasi  secara mudah  dan  cepat guna  untuk  pemenuhan  informasi. Smartphone
dapat  digunakan  sebagai  sarana  pembelajaran  yakni  melalui smartphone seseorang  dapat mempelajari  hal-hal  baru melalui  isi  atau pesan yang disalurkan.
Dengan  berbagai  macam  tipe  dan  merk smartphone yang  beredar,  pengguna  semakin bingung  menentukan  pilihan  dalam  memilih  produk Smartphone sesuai  dengan  kebutuhan. Dalam  konteks  penelitian  ini,  fitur  dan  kriteria  tersebut  diselaraskan  fungsinya  dalam menunjang  kegiatan akademik. Oleh sebab itu,  dibutuhkan  sebuah metode yang andal agar dapat membantu  menentukan pemilihan smartphone terbaik berdasarkan spesifikasi,  fitur dan kriteria yang  ada  dalam  menunjang  kegiatan  akademik.  Salah  satu  alternatif  metode  yang  dapat digunakan  adalah metode Best Worst Method (BWM) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) . Metode  BWM  membuat  perbandingan  secara terstruktur  dan  metode  AHP menghitung bobot  dengan sturktur hirarki  sehingga proses perhitungan  rinci  dari kriteria sampai sub-kriteria serta  memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi.  Perpaduan keduanya menjadikan hasil akhir pembobotan yang mampu diandalkan dan dipertanggungjawabkan  karena melalui  proses perhitungan  yang komprehensif.
Tujuan dari penelitian  ini  adalah untuk menggambarkan  penggunaan metode pengambilan keputusan BWM dan pengembangan  AHP serta perpaduan kedua metode dalam menyelesaikan permasalahan  pemilihan smartphone khususnya  untuk  menunjang  kegiatan  akademis.  Adapun program  aplikasi  yang dipakai  pada penelitian  kali  ini  adalah menggunakan  program Microsoft Excel dan BWM Solver yakni fitur tambahan pada Microsoft Excel .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Teknologi Informasi dan Komunikasi
TIK  mencakup  dua  aspek,  yaitu  teknologi  informasi  dan  teknologi  komunikasi.  Teknologi informasi,  mencakup  berbagai  hal  yang  berkaitan  dengan  proses, penggunaan  sebagai  alat  bantu, penanganan, dan manajemen informasi. Sementara itu, teknologi  komunikasi mencakup segala sesuatu yang  berkaitan  dengan  penggunaan  alat  bantu  untuk  memproses dan  menyampaikan  data  dari  satu perangkat ke perangkat yang lain.  Menurut Munir  (2009), TIK secara umum merangkum keseluruhan aspek yang berkaitan dengan mesin (komputer dan telekomunikasi) dan metode yang diterapkan untuk mengumpulkan, menyimpan, dan menyampaikan suatu informasi.
Pemanfaatan  TIK  membuka  peluang  kepada  aspek  pembelajaran  untuk  mengakses  materi pembelajaran  berupa media  interaktif (Munir, 2009). Dunia  pendidikan  memanfaatkan kemajuan  TIK sebagai  sarana  menyediakan  seluruh  informasi  yang  terkait  dengan  pendidikan.  Sebab,  kemajuan teknologi  memberikan  kemudahan  dalam  mengoperasikan  kegiatan  pembelajaran,  serta  dapat menaikkan kredibilitas  dan produktivitas pengelolaan pendidikan.
2.2. Smartphone
Eriksson  (2017)  mendefinisikan smartphone sebagai telepon  genggam  dengan  tampilan layar sentuh  yang memungkinkan  akses ke layanan  berbasis  internet  tingkat  lanut  dan mampu melakukan  banyak fungsi  dari komputer,  yakni  memiliki  sistem operasi yang dapat mengunduh serta  menjalankan  beragam  aplikasi  termasuk  aplikasi  yang  dibuat  oleh  pengembang  pihak ketiga.
2.3. Multi Criteria Decision Making
Menurut  Artana  (2009), Multi  Criteria Decision Making (MCDM)  merupakan  suatu metode  pengambilan  keputusan  yang  didasarkan  atas teori,  proses  dan  metode  analitik  yang melibatkan  ketidakpastian,  dinamika  dan aspek kriteria  jamak.  Tujuan  akhir yang ingin  dicapai menggunakan  metode  pengambilan  keputusan  MCDM  adalah  terpilihnya  alternatif  terbaik diantara alternatif  lain  berdasarkan pertimbangan  kecenderungan bobot  kriteria.
2.4. Best Worst Method
Best-Worst Method (BWM) adalah  metode  MCDM  baru  yang  dikembangkan  oleh  Dr. Jafar  Rezaei  pada  tahun  2015. BWM  menggunakan  dua  vektor  perbandingan  berpasangan dalam  menentukan  bobot  ktiteria,  pertama  adalah  yang  terbaik  seperti  paling  diinginkan  atau paling  penting  dari  kriteria  lainnya  dan yang  kedua  adalah  yang  terburuk  seperti  paling  tidak diinginkan  atau paling  tidak  penting  dari kriteria  lainnya  (Razaei,  2015,  2016).
Bobot optimal  untuk  tiap kriteria yakni  untuk setiap pasangan perbandingan  bobot kriteria terbaik  terhadap kriteria  lain  yakni  dilambangkan  dengan w B / w j adalah sama dengan preferensi yang  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  dari  kriteria  terbaik  terhadap  kriteria-kriteria  lain yang  dilambangkan  dengan a Bj dan  preferensi  kriteria  lain  terhadap  kriteria  terburuk dilambangkan  dengan a jw . Formulasi  untuk  mencari bobot optimal  dimodelkan  menjadi  sebagai berikut.
𝑤 𝐵 /𝑤 𝑗 = 𝑎 𝐵𝑗 𝑑𝑎𝑛 𝑤 𝑗 /𝑤 𝑤 = 𝑎 𝑗𝑤
𝑚𝑖𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑗 {| 𝑤 𝐵 𝑤 𝑗 − 𝑎 𝐵𝑗 | , | 𝑤 𝐵 𝑤 𝑗 − 𝑎 𝐵𝑗 |} (1)
Sedemikian  sehingga  jumlah  seluruh bobot  kriteria  adalah sama dengan satu (∑ 𝑤 𝑗 𝑗 = 1) dan bobot  tiap  kriteria  mempunyai  besaran lebih  dari  atau sama dengan  nol (  𝑤 𝑗 ≥ 0 ) untuk semua j . Model (1) kemudian  dikonversikan  menjadi  model  linier  BWM sebagai berikut. 𝑚𝑖𝑛  𝐿 𝑠𝑒𝑑𝑒𝑚𝑖𝑘𝑖𝑎𝑛 𝑠𝑒ℎ𝑖𝑛𝑔𝑔𝑎 |𝑤 𝐵 − 𝑎 𝐵𝑗 𝑤 𝑗 | ≤  𝐿 , 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗 |𝑤 𝑗 − 𝑎 𝑗𝑤 𝑤 𝑤 | ≤  𝐿 ,𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 𝑗
= 1 𝑤 𝑗 ≥ 0, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑠𝑒𝑚𝑢𝑎 𝑗 (2)
Pemecahan  dari    model  (2)  sebagai  model  linier  memiliki  solusi  ( w 1 * , w 2 * ,… w n * ).  𝐿 dipertimbangkan  sebagai  indikator  yang  baik  dari  tingkat  konsistensi  pada  perbandingan (Rezaei,  2015,  2016).  Penyelesaian  model  (2)  dipermudah  dengan BWM  Solver yang  telah dikembangkan  pada Microsoft Excel . Adapun perhitungan  manual  untuk  menyelesaikan  model (2) dapat dilakukan  dengan pendekatan Simplex Linier Programming . Perhitungan  dari  BWM  sepenuhnya  konsisten  ketika a Bj x a jW = a BW .  Karena kemungkinan  hasil  perhitungan  tidak  memiliki  konsistensi  penuh,  peneliti  dapat  menghitung tingkat  konsistensi  menggunakan  indeks  yang kuat yang disebut  rasio konsistensi
𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 =
 ∗ 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝑘𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (3)
Rasio  konsistensi  (RK) mempunyai    elemen  yakni  antara 0 sampai  dengan  1. Semakin rendah  RK   yakni  mendekati  nilai  0,  semakin  konsisten  perbandingannya  sehingga  semakin dapat diandalkan.  RK ≤ 0,25  dianggap  sebagai tingkat  konsistensi  yang  sangat tinggi.  Dengan tabel Indeks Konsistensi  :
Tabel 1. Indeks Konsistensi
𝑎 𝐵𝑊 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Indeks konsistensi (max  ) 0.00 0.44 1.00 1.63 2.30 3.00 3.73 4.47 5.23

## 2.5. Analytical Hierarchy Process

## 2.5.1 Pengertian Analytical Hierarchy Process
AHP  didefinisikan  sebagai  metode  yang  digunakan  untuk  memecahkan  permasalahan  yang kompleks  dan  tidak  terstruktur kemudian  mengelompokkan  elemen-elemen  permasalahan  ke  dalam suatu susunan hierarki. Hierarki yang telah dirumuskan kemudian dilakukan penilaian numerik sebagai bentuk kecondongan perseorangan dalam melakukan perbandingan antar alternatif sehingga hasil akhir yang didapat adalah nilai  prioritas tertinggi sebagai alternatif terbaik (Saaty, 1990).
Langkah-langkah  pengolahan  data  menggunakan  metode  pengambilan  keputusan  AHP adalah sebagai berikut  :
1. Menyusun  struktur hirarki
2. Membuat matriks  perbandingan  berpasangan
3. Menghitung  bobot  kriteria
4. Menguji  nilai  konsistensi  matriks  berpasangan
5. Mengurutkan  alternatif berdasarkan bobot  yang didapat Uji  konsistensi  dirumuskan  sebagai berikut  :
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑖𝑚𝑏𝑎𝑛𝑔 (𝑁𝐽𝑇) 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 (𝐵𝐾)
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (𝐼𝐾) = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 (𝑅𝐾) = 𝐼𝐾 𝑅𝐼
𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑔𝑢𝑛𝑎𝑘𝑎𝑛 (4)
Dengan Nilai  Random  Index :
Tabel 2. Nilai  Random Index Orde matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 Orde Matriks 9 10 11 12 13 14 15 RI 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59

## 2.5.2 Pengembangan AHP
Perbandingan berpasangan yang dilakukan  terhadap kriteria maupun  alternatif tidak selalu hal-hal  yang bersifat subjektif,  ada kalanya nilai  tiap kriteria  sudah diketahui  sebelumnya.  Oleh karena  itu,  peneliti  melakukan  pengembangan  terhadap  metode  AHP khususnya  pada  kasus perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  maupun  alternatif  yang  nilai  kriterianya  sudah diketahui  untuk menghindari  bias dalam proses pembobotan.
Tabel 3. Rentang Nilai  dan Tingkatan  Bobot
Kriteria T ingkatan Bobot Rentang nilai tertinggi 5 Rentang nilai kedua tertinggi 4 Rentang nilai pertengahan 3 Rentang nilai kedua  terendah 2 Rentang nilai terendah 1
Tabel  rentang  nilai  dan  tingkatan  bobot  digunakan  untuk  menentukan  tingkatan  bobot perbandingan  berpasangan  suatu  kriteria.  Tingkatan  bobot  dibagi  menjadi  lima  tingkatan merujuk  kepada Skala  Matriks  Perbandingan  dengan lima  tingkatan  bobot  tanpa memasukkan grey  area .  Tingkatan  bobot  yang  didapat  kemudian  dikonversikan  menjadi  bobot  dengan terlebih  dahulu  dilakukan  perhitungan  selisis  tingkatan  bobot  dengan tabel sebagai berikut  :
Tabel 4 . Selisih  Tingkatan  Bobot
Selisih  T ingkatan Bobot keterangan perbandingan selisih  tingkatan bobot Bobot 4 elemen yang satu mutlak lebih penting 9 3 elemen yang satu sangat jelas  lebih penting 7 2 elemen yang satu jelas lebih  penting 5 1 elemen yang satu sedikit lebih penting 3 0 elemen yang satu sama pentingnya dibandingkan elemen yang lain 1 -1 elemen yang satu sedikit tidak lebih penting 1/3 -2 elemen yang satu jelas tidak lebih penting 1/5 -3 elemen yang satu sangat jelas  tidak lebih  penting 1/7 -4 elemen yang satu mutlak tidak lebih  penting 1/9
Hasil perhitungan  Selisih  Tingkatan  Bobot selanjutnya  dikonversikan  menjadi  nilai  bobot yang  akan  digunakan  dalam  perhitungan  perbandingan  berpasangan  sebagaimana  proses perhitungan  bobot  dari metode AHP.

## 2.6. Metode Delphi
Metode  delphi  adalah  proses  yang  dilakukan  dalam  kelompok  untuk  mensurvei  dan mengumpulkan  pendapat dari  para ahli  terkait .. topik  tertentu atau biasa disebut  sebagai pakar. Adapun para pakar tersebut tidak  dipertemukan  secara langsung (tatap muka),  dan identitas  dari masing-masing  pakar  disembunyikan  sehingga  setiap  pakar tidak  mengetahui  identitas  pakar yang  lain.  Ha l ini  bertujuan  untuk  menghindari  adanya  dominasi  pakar  lain  dan  dapat meminimalkan .. pendapat  yang  bias.  Dalkey  dan  Helmer  (1962)  membuktikan  bahwa  secara statistik,  metode  Delphi  ternyata  cenderung,  tidak  hanya  tercapai  konvergen,  tapi  juga konvergen  kearah yang benar.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Sumber Data
Berbagai sumber data yang akan dimanfaatkan  dalam penelitian  ini  sebagai berikut  :
1. Data Primer
Sumber data primer yang digunakan  dalam penelitian  ini  adalah hasil angket terhadap beberapa responden yang dianggap  sebagai pakar diantaranya  :
a. Pihak merek smartphone yang digunakan  sebagai objek  penelitian  yakni  Samsung,  Oppo, Xiaomi  Apple dan Realme
b. Pihak Akademisi
c. Pihak peserta didik  dan tenaga kependidikan
2. Data Sekunder
Sumber  data  sekunder  yang  digunakan  adalah  sumber  tertulis  berupa  buku  dan  jurnal  serta laman internet  terkait tipe dan spesifikasi smartphone .

## 3.2. Metode Analisis
Software yang  digunakan  pada  penelitian  kali  ini  adalah  Ms.  Excel  2019  dan  BWM Solvers dengan tahapan analisis  sebagai berikut  :
1. Identifikasi  kriteria smartphone
2. Validasi  pakar menggunakan  metode delphi
3. Penentuan alternatif smartphone
4. Penentuan bobot  kriteria  dan  alternatif
5. Perhitungan  bobot  optimal  kriteria  menggunakan  metode BWM
6. Perhitungan  bobot  optimal  alternatif  berdasarkan  kriteria  menggunakan  pengembangan metode AHP
7. Analisis  pengurutan  prioritas  alternatif  menggunakan  perpaduan  metode  BWM  dan Pengembangan AHP

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Penenentuan kriteria
Penentuan  kriteria  yang  dimaksud  dalam  penelitian  kali  ini  adalah  kriteria  berupa spesifikasi  umum  yang  terdapat  pada smartphone dan  bukan  merupakan  fitur  spesifik  yang dimiliki  oleh smartphone .
Tabel 5. Kriteria Smartphone KRIT ERIA Deskripsi Sumber Harga Biaya yang dikeluarkan untuk memiliki barang Medcom.id Kamera Fitur yang digunakan  untuk menangkap gambar Medcom.id Baterai Komponen yang berfungsi  pada daya tahan Medcom.id Chipset Komponen yang berpengaruh pada kinerja perangkat Gesindo.sindonews.com Ukuran Layar Ukuran Panjang x Lebar Perangkat Medcom.id RAM Komponen ruang penyimpanan aplikasi yang sedang  aktif Medcom.id ROM/Internal Komponen ruang penyimpanan data Medcom.id Resolusi  Layar T ingkat Kejernihan Layar Medcom.id

## 4.2. Validasi Kriteria
Proses  validasi  kriteria  dilakukan  menggunakan  metode  delphi  untuk  menentukan, menambah  ataupun  mengurangi  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  penelitian  kali  ini. Pemvalidasian  kuesioner  ini  dilakukan  oleh    lima  orang  pakar  dari  pihak  brand  yang  paham akan  spesifikasi smartphone , satu  orang  pakar  dari  pihak  akademisi,  satu  orang  dari  pihak mahasiswa dan satu orang dari pihak  tenaga kependidikan.
Hasil validasi  yang telah dilakukan  oleh  para pakar dan pihak  terkait adalah para pakar dan pihak  terkait menyetujui  semua kriteria  yang  diajukan  untuk  dilakukan   penelitian  lebih  lanjut sehingga  tidak  ada penambahan maupun  pengurangan  pada kriteria  yang diajukan.
Tabel 6. Kriteria Terpilih  Seteleh Validasi
NO KRIT ERIA Simbol 1 Harga C1 2 Kamera C2 3 Baterai C3 4 Chipset C4 5 Ukuran Layar C5 6 RAM C6 7 ROM/Internal C7 8 Resolusi  Layar C8

## 4.3. Penentuan Alternatif Smartphone
Penentuan alternatif smartphone yang akan digunakan  dalam  penelitian  ini  dilakukan  oleh penulis.  Alternatif smartphone yang digunakan  berasal dari 5 brand smartphone yang dijadikan bahan penelitian  dan dari  masing-masing  tingkatan  kelas. Berikut  adalah  tabel daftar alternatif smartphone :
Tabel 7. Daftar Alternatif Smartphone
No Nama Produk Brand Simbol 1 Xiaomi Redmi 5A Xiaomi A1 2 Redmi Note 9 Xiaomi A2 3 Mi 10 Ultra Xiaomi A3 4 C1 Realme A4 5 Q2 Realme A5 6 V5 Realme A6 7 A5 Oppo A7 8 Find X Oppo A8 9 Find X2 Oppo A9 10 Galaxy M21 Samsung A10 11 Galaxy M51 Samsung A11 12 Galaxy Note 20 Ultra Samsung A12 13 Iphone 7 Apple A13 14 Iphone 8 Apple A14 15 Iphone 12 Apple A15

## 4.4. Pembobotan Kriteria dan Alternatif
Pembobotan  kriteria  mengikuti  kaidah  metode  pengambilan  keputusan  BWM  yakni menentukan  kriteria  terbaik  dan  terburuk  dari  daftar kriteria  yang  ada. Selanjutnya  dilakukan penilaian  preferensi  kriteria  terbaik  terhadap  kriteria  lain  ( Best  to  Others )  dan  penilaian preferensi  kriteria-kriteria  lain  terhadap  kriteria  terburuk  ( Others to Worst ). Hasil  penentuan kriteria  terbaik dan kriteria  terburuk oleh  partisipan  adalah sebagai berikut:
Tabel 8. Kriteria Terbaik  dan Terburuk
Krite ria Partisipan P1 P2 P3 P4 P5 P6 P7 P8 Best C6 C6 C6 C6 C3 C6 C6 C6 Worst C8 C5 C5 C5 C2 C5 C5 C2
Rata-rata  partisipan  pengisian  angket  menganggap  kriteria  C6  (kriteria  RAM)  sebagai kriteria  terbaik,  sementara  itu  kriteria  C8  (Resolusi  Layar)  maupun  C5  (Ukuran  Layar) bergantian  dipilih  menjadi  kriteria  terburuk  dalam  menjadi  pertimbangan  yakni  membeli smartphone terbaik penunjang  kegiatan  akademik.
Selanjutnya,  pembobotan  alternatif  berdasarkan kriteria  dilakukan  menggunakan  kaidah metode  pengambilan  keputusan  AHP yang  sudah  dilakukan  pengembangan.  Berikut  adalah tabel tingkatan  bobot  kriteria  dan tabel selisih  tingkatan  bobot  untuk  pembobotan  alternatif  :
Tabel 9. Tingkatan  Bobot  Tiap Kriteria Range harga T ingkatan Bobot Ukuran Layar T ingkatan Bobot ≤ Rp 2 Juta 5 > 6 inch 5 Rp 2 Juta s.d. ≤ Rp 4 Juta 4 5 inch s.d. ≤ 6 inch 4 Rp 4 Juta s.d. ≤ Rp 6 Juta 3 4 inch s.d. ≤ 5 inch 3 Rp 6 Juta s.d. Rp 8 Juta 2 3 inch s.d. ≤ 4 inch 2 > Rp 8 Juta 1 ≤ 3 inch 1
Pixel Kamera T ingkatan Bobot Ukuran RAM T ingkatan Bobot > 48 MP 5 > 8 GB 5 13 MP s.d. ≤ 48 MP 4 6 GB  s.d. ≤ 8 GB 4 8 MP s.d. ≤ 13 MP 3 4 GB  s.d. ≤ 6 GB 3 5 MP s.d. ≤ 8 MP 2 2 GB  s.d. ≤ 4 GB 2 ≤ 5 MP 1 ≤ 2GB 1 Ukuran Baterai T ingkatan Bobot Besar ROM T ingkatan Bobot > 5000 mAh 5 256 GB 5 4000 mAh s.d. ≤ 5000 mAh 4 128 GB 4 3000 mAh s.d. ≤ 4000 mAh 3 64 GB 3 2000 mAh s.d. ≤ 3000 mAh 2 32 GB 2 ≤ 2000 mAh 1 16 GB 1 Daftar Chipset (atau yang setara denganya) T ingkatan Bobot Resolusi  Layar T ingkatan Bobot Snapdragon  800 series 5 2K UHD 5 Snapdragon  700 series 4 FHD+  / QHD 4 Snapdragon  600 series 3 1080p FHD 3 Snapdragon  400 series 2 720p HD 2 Snapdragon  200 series 1 qHD 1 4.5. Perhitungan Bobot Optimal Kriteria
Perhitungan  bobot  optimal  kriteria  menggunakan  metode BWM sebagai berikut  : Tabel 10 . Bobot  Kriteria dan Nilai  Ksi
Rekapitulasi Hasil Pembobotan Harga Kamera Baterai  Chipset Ukuran Layar RAM ROM/Internal Resolusi Layar Jumlah Ksi P1 0,063 0,148 0,148 0,089 0,063 0,367 0,089 0,032 1 0,077263 P2 0,075 0,126 0,094 0,126 0,027 0,310 0,189 0,054 1 0,067325 P3 0,146 0,052 0,122 0,122 0,024 0,292 0,122 0,122 1 0,072917 P4 0,106 0,084 0,141 0,106 0,028 0,335 0,141 0,060 1 0,087205 P5 0,099 0,038 0,401 0,082 0,099 0,099 0,082 0,099 1 0,093407 P6 0,127 0,127 0,076 0,127 0,028 0,314 0,127 0,076 1 0,066079 P7 0,170 0,068 0,113 0,113 0,027 0,291 0,170 0,048 1 0,048491 P8 0,077 0,028 0,128 0,128 0,077 0,317 0,192 0,055 1 0,066683
Dari hasil  di atas di  dapat nilai  Rasio Konsistensi  (Ksi) untuk  semua perhitungan  < 0,1  , hal ini menunjukkan  pembobotan  kriteria  konsisten.  Bobot  optimal  yang telah didapatkan  selanjutnya akan  dilakukan  perhitungan  rata-rata  untuk  mendapatkan  hasil  akhir  berupa vector bobot tunggal.
Tabel 11 . Pengurutan Kriteria Urutan Bobot Optimal Kriteria Simbol Bobot Rata-Rata 1 RAM C6 0,290 2 Baterai C3 0,153 3 ROM/Internal C7 0,139 4 Chipset C4 0,111 5 Harga C1 0,108 6 Kamera C2 0,084 7 Resolusi  Layar C8 0,068 8 Ukuran Layar C5 0,047
Berdasarkan Tabel 11 didapat  kriteria  RAM memiliki  bobot  paling  besar dibandingkan  dengan kriteria  lainnya  dan  kriteria  Ukuran  Layar memiliki  bobot  paling  kecil  dibandingkan  kriteria lainnya.  Hal ini  menunjukkan  bahwa dalam  membeli smartphone khususnya  untuk  keperluan
penunjang  kegiatan  akademik,  kriteria  RAM  menjadi  prioritas  yang  dijadikan  pertimbangan sedangkan kriteria  Ukuran Layar kurang menjadi  prioritas  pertimbangan  dibandingkan  kriteria lain.

## 4.6. Perhitungan Bobot Optimal Alternatif Berdasarkan Kriteria
Perhitungan  bobot  optimal  alternatif  berdasarkan kriteria  menggunakan  Pengembangan metode AHP.
Tabel 2 . Bobot Alternatif  dan Rasio Konsistensi  Tiap  Kriteria Bobot Alternatif Harga Kamera Baterai Chipset Ukuran Layar RAM ROM/Internal Resolusi Layar A1 0,148 0,026 0,017 0,013 0,016 0,014 0,010 0,015 A2 0,075 0,072 0,155 0,023 0,079 0,031 0,032 0,030 A3 0,012 0,072 0,068 0,125 0,079 0,129 0,072 0,065 A4 0,148 0,026 0,031 0,013 0,079 0,014 0,016 0,065 A5 0,040 0,072 0,068 0,050 0,079 0,031 0,072 0,065 A6 0,012 0,072 0,068 0,050 0,079 0,066 0,072 0,065 A7 0,148 0,026 0,068 0,023 0,079 0,031 0,032 0,015 A8 0,040 0,072 0,031 0,125 0,079 0,129 0,158 0,065 A9 0,012 0,072 0,068 0,125 0,079 0,233 0,158 0,153 A10 0,148 0,072 0,155 0,050 0,079 0,031 0,032 0,065 A11 0,040 0,171 0,155 0,050 0,079 0,066 0,072 0,065 A12 0,012 0,171 0,068 0,125 0,079 0,129 0,158 0,153 A13 0,075 0,026 0,010 0,050 0,016 0,014 0,016 0,015 A14 0,075 0,026 0,010 0,050 0,016 0,014 0,032 0,015 A15 0,012 0,026 0,031 0,125 0,079 0,066 0,072 0,153 CR 0,030 0,006 0,025 0,016 0,000 0,026 0,024 0,015
Dari hasil  di atas, Rasio Konsistensi  (RK) dari tiap alternatif menunjukkan  nilai  kurang dari 0,1. Hal ini  menunjukkan  perhitungan  bobot  optimal  alternatif  berdasarkan kriteria  dapat diterima karena  tingkat  konsistensi  perbandingan  yang    baik  dan  perbandingan  berpasangan  dapat dipertanggunjawabkan.

## 4.7. Perhitungan Bobot Optimal Final dari Alternatif
Hasil dari perhitungan  bobot optimal  kriteria akan dikalikan  dengan hasil perhitungan  bobot optimal  alternatif  berdasarkan  kriteria  untuk  mencari  bobot  optimal final tiap  alternatif kemudian  diurutkan.
Tabel . Bobot Optimal  Final  Tiap  Alternatif Urutan Nama Produk Brand Simbol Jumlah Bobot 1 Find X2 Oppo A9 0,1353 2 Galaxy Note 20 Ultra Samsung A12 0,1133 3 Find X Oppo A8 0,0964 4 Mi 10 Ultra Xiaomi A3 0,0870 5 Galaxy M51 Samsung A11 0,0852 6 Galaxy M21 Samsung A10 0,0729 7 Iphone 12 Apple A15 0,0654 8 V5 Realme A6 0,0605 9 Redmi Note 9 Xiaomi A2 0,0596 10 Q2 Realme A5 0,0535
11 A5 Oppo A7 0,0493 12 C1 Realme A4 0,0388 13 Xiaomi Redmi 5A Xiaomi A1 0,0295 14 Iphone 8 Apple A14 0,0278 15 Iphone 7 Apple A13 0,0256
Dari tabel di atas didapatkan bahwa alternatif dengan nilai  bobot tertinggi  adalah A9 yakni Oppo Find  X2  dengan  akumulasi  nilai  bobot  optimal final sebesar  0,1353.  Sementara  itu,  Apple Iphone  7 menjadi  urutan  terakhir  prioritas  alternatif  dengan  nilai  bobot  optimal final sebesar 0,0256.   Hal ini  menunjukkan  bahwa Oppo Find  X2 menjadi  pilihan smartphone terbaik dalam memenuhi  kebutuhan  penunjang  akademik  berdasarkan  bobot  kriteria  dan  spesifikasi  yang tersemat padanya.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  didapat  dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  pada penelitian  ini  adalah sebagai berikut  :
1. Metode  pengambilan  keputusan  BWM  dan  AHP  yang  sudah  dikembangkan memiliki  beberapa  kelebihan  yakni  metode  BWM  membuat  perbandingan  secara terstruktur  dan  metode  AHP menghitung  bobot  dengan  sturktur  hierarki  sehingga proses  perhitungan  rinci  dari  kriteria  sampai  sub-kriteria  serta memperhitungka n validitas  sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi.  Hasil  akhir  yang  didapat memberi  kemudahan  pengguna  dalam  memilih  smartphone  penunjang  kegiatan akademis  serta metode yang  dipakai  dapat menjadi  alternatif  metode pengambilan keputusan  untuk permasalahan  sejenis maupun  permasalahan  lainnya.
2. Hasil perhitungan  bobot optimal  kriteria  yang didapat menggunakan  metode BWM adalah kriteria  RAM (C6) menjadi  kriteria  dengan nilai  bobot  tertinggi  yakni  0,290 dan kriteria  Ukuran Layar (C5) menjadi  kriteria  dengan nilai  bobot  terendah yakni 0,047.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  kriteria  RAM menjadi  prioritas  pertimbangan dan  kriteria  Ukuran  Layar  kurang  menjai  prioritas  pertimbangan  dalam  memilih smartphone  khususnya  sebagai penunjang  akademis.
3. Analisis  dan pembahasan didapat  bobot  optimal final alternatif A9 atau Oppo Find X2 menjadi  alternatif  dengan nilai  bobot terbesar yakni  0,1353  sedangkan alternatif A13  atau  Apple  Iphone  7  menjadi  alternatif  dengan  nilai  bobot  terendah  yakni 0,0256.

## DAFTAR PUSTAKA
Artana,  K.B.,  2009. Pengambilan  Keputusan  Kriteria  Jamak  (MCDM)  untuk  Pemilihan  Lokasi Floating  Storage  and  Regasification Unit  (FSRU): Studi  Kasus  Suplai  LNG  dari  Ladang Tangguh ke Bali . Jurnal Teknik Industri, 10(2), pp.97-111.
Barlian,  E., 2016. Metodologi Penelitian Kualitatif & Kuantitatif . Padang: Sukabina Press. Budiman,  H., 2017. Peran  teknologi informasi dan  komunikasi dalam pendidikan .  Al-Tadzkiyyah: Jurnal Pendidikan Islam, 8 (1), pp.31-43. Dalkey,  N. and  Helmer,  O., 1963. An experimental  application of the Delphi  method to the  use  of experts . Management science, 9 (3), pp.458-467.
Dalkey, N.C., 1967. Delphi . California. The Rand Corporation.
Dalkey,  N.C.,  1972. Studies  In  The  Quality  Of  Life;  Delphi  And  Decision-Making .  California: Lexington Books.
Eriksson, F. 2017. Proposal For A Definition Of Smartphone . International Telecommunication Union (ITU), pp. 5-8.
Gunawan, I., 2013. Metodologi Penelitian Kualitatif . Bandung: Remaja Rosdakarya.
Gustina, D. and Mutiara, D., 2017. Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Router Mikrotik Dengan Menggunakan Metode AHP (Analitycal Hierarchy Process) . Jurnal Ilmiah FIFO, 9 (1), pp.68- 73.
Latifah, S., 2005. Prinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process . Jurnal Studi Kasus Fakultas Pertanian, Universitas Sumatera Utara (USU) , Medan . Ma'azer  Al  Fawareh,  H.  and  Jusoh,  S.,  2017. The  use  and  effects  of  smartphones  in  higher education . iJIM , 11 (6), p.103.
Munir,  D.  and  IT,  M.,  2009. Pembelajaran  jarak  jauh  berbasis  teknologi  informasi  dan komunikasi . Bandung: Alfabeta. Pfeiffer, J. (1968). New look at education . Poughkeepsie, NY: Odyssey Press. Pulkkinen,  J.,  2007. Cultural  globalization  and  integration  of  ICT  in  education .  Educational technology: Opportunities and challenges, pp.13-23.
Purwati, D.D., 2017. Pengaruh Penggunaan Smartphone dalam Aktivitas Belajar Terhadap Prestasi Belajar Siswa Kelas VIII Di SMP Negeri 7 Kota Kediri Tahun Pelajaran 2016/2017 (Doctoral dissertation, IAIN Kediri).
Rahardjo,  J., Yustina,  R. and  Stok, R.E., 2000. Penerapan Multi-Criteria Decision Making Dalam Pengambilan Keputusan Sistem Perawatan . Jurnal Teknik Industri, 2 (1), pp.1-12. Saaty,  T.L., 1990. How  to  make a  decision:  the  analytic  hierarchy  process .  European  journal  of operational research, 48(1), pp.9-26.
Triantaphyllou, E., 2000. Multi-criteria decision making methods. In Multi-criteria decision making methods: A comparative study. Springer, pp. 5-21. Triantaphyllou,  E., Shu, B.,  Sanchez, S.N. and Ray,  T., 1998. Multi-criteria decision  making: an operations research approach . Encyclopedia of electrical and electronics engineering, 15 (1998), pp.175-186. Turoff, M.  and  Linstone,  H.A.,  2002. The  Delphi  method-techniques  and  applications .  Boston: Addison-Wesley.
Wirdasari, D., 2009. Metode Simpleks dalam Program Linier . Jurnal Saintikom, 6 (1), pp.276-285.
Yousuf, M.I., 2007. The Delphi technique . Essays in Education, 20 (1), p.8.