## PEMANFAATAN FUZZY AHP UNTUK SISTEM REKOMENDASI PENEMPATAN SISWA KEJURUAN SIAP KERJA DI PERUSAHAAN
Frhendy Aghata 1 ,Judi Prajetno 2 ,Yosi Kristian 3
Program Studi Pascasarjana Sekolah Tinggi Teknik Surabaya Surabaya, Indonesia frhendya@gmail.com

## Abstrak
Dalam  meranking  ataupun  menyeleksi  siswa  yang  akan  dikirim  di  perusahaan  mitra  SMK, dibutuhkan  penilaian  –  penilaian  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  bersifat  obyektif  maupun  subyektif., karena selama ini sistem rekomendasi hanya bersifat manual dan langsung penunjukan, untuk lowongan perusahaan mitra. Yang memiliki kelemahan yang banyak sekali. Mulai dari data penilaian  siswa yang banyak,    sehingga  dibuatlah  sebuah  aplikasi  rekomendasi  yang  membantu  tim  BKK    menyesuaikan penempatan  siswa  sesuai keterampilan di tiap perusahaan mitra. Dengan adanya sistem rekomendasi ini  diharapkan  agar  lebih  efektif  dan  terukur,  dengan  memanfaatkan  metode Fuzzy AHP.  Dengan memanfaatkan data hampir 500 data siswa dan diharapkan hasil yang didapatkan  siswa yang benar – benar berkualitas, untuk di ikutkan tes seleksi masuk di perusahaan mitra SMK, selanjutnya dilakukan proses perankingan di tiap perusahaan.  Sehingga nantinya di dapatkan siswa dengan ranking terbaik untuk di rekomendasikan BKK untuk siswa bekerja di perusahaan. Dengan hasil kualitas yang sesuai yang dibutuhkan oleh perusahaan mitra. Yang diharapkan mendapatkan akurasi sampai 75%.
Kata kunci: Rangking, Fuzzy, Analytical hirarchi procces (AHP), SMK (sekolah menengah kejuruan), BKK (Bursa Kerja Khusus).

## Abstract
In ranking or selecting students who will be sent to partner companies in SMK, criteria and sub-criteria  assessments  are  needed  that  are  objective  and  subjective,  because  so  far  the recommendation system is only manual and direct appointment, for partner company vacancies. Which has a lot of weaknesses. Starting from many student assessment data, a recommendation application was  made  that  helped  the  BKK  team  adjust  student  placement  according  to  skills  in  each  partner company. The existence of this recommendation system is expected to be more effective and measurable, using the Fuzzy AHP method. By utilizing data on almost 500 student data and expected results obtained by students who are truly qualified, to be included in the selection test in the partner companies of SMK, then  the  ranking  process  is  carried  out  in  each  company.  So  that  later  in  getting  the  best  ranking students to recommend BKK for students working in the company. With the appropriate quality results needed by partner companies. Expected to get accuracy up to 75%.
Keywords: Rank, Fuzzy, Analytical hirarchi procces (AHP), Vocational high school, BKK( Special job fair )

## PENDAHULUAN
Pemberdayaan  Bursa  Kerja  Khusus ( BKK)  SMKN  2  SUKOREJO merupakan  salah satu  fungsi  dalam  manajemen  sekolah  yaitu sebagai  bagian  pembinaan  terhadap  proses pelaksanaan manajemen dalam bidang rekrutmen, merencanakan  dalam  upaya  mencapai  tujuan pendidikan  SMK. BKK merupakan  salah  satu komponen pelaksanaan pendidikan sistem ganda, karena  tidak  mungkin  bisa  dilaksanakan  proses pembelajaran yang mengarah kepada kompetensi, jika  tidak  ada  pasangan  industri/usaha  kerja, sebagai  lingkungan  kerja,  dimana  siswa  belajar keahlian  dan  profesional  serta  etos  kerja  sesuai dengan  tuntutan  dunia  kerja.  Oleh  karena  itu  di butuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yang baik, dalam pemilihan serta penilaian siswa siap kerja di lingkungan SMK khusus nya untuk tim BKK .  Dengan  menggunakan  kriteria  – kriteria, yang di berikan baik dari sekolah maupun dari  perusahaan  rekrutmen.  Sehingga  nantinya dapat  memiliki  hasil  yang  baik  serta  siswa tersebut  memiliki  kemampuan softskill dan hardskill yang berkualitas.
Bursa  Kerja  Khusus  (BKK)  adalah sebuah[1]    lembaga  yang  dibentuk  di  Sekolah Menengah Kejuruan Negeri dan Swasta, sebagai unit  pelaksana  yang  memberikan  pelayanan  dan informasi lowongan  kerja, pelaksana  pemasaran, penyaluran  dan  penempatan  tenaga  kerja, merupakan  mitra  Dinas  Tenaga  Kerja  dan Transmigrasi.
AHP analytical  hierarchy  process [2] merupakan  sebuah  hirarki  fungsional  dengan input utamanya persepsi manusia. Dengan hirarki, suatu  masalah  kompleks  dan  tidak  tersruktur dipecahkan  kedalam  kelompok-kelompoknya, kemudian  kelompok-kelompok  tersebut  diatur menjadi  suatu  bentuk  hirarki.  Tetapi  AHP  sulit untuk di analisa jika alternatif yang muncul terlalu banyak.
Beberapa  penelitian  yang  menggunakan integrasi  antara  metode  Fuzzy-AHP  dan  sebagai rujukan penulis yaitu paper Chia-Chi Sun dengan
judul A [3] performance  evaluation  model  by integrating fuzzy AHP and   fuzzy Topsis . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membangun AHP fuzzy dan fuzzy Model TOPSIS untuk mengevaluasi  produksi  4  merk computer notebook di  sebuah  perusahaan  bernama ODM. Perusahaan ODM menggunakan beberapa indicator  untuk  mencapai  keputusan,  yaitu berdasarkan  kemampuan  manufaktur,  finansial, kemampuan  berinovasi,  kemampuan supply chain ,  Kemampuan  sumber  daya  manusia,  dan kemampuan kualitas pelayanan. Faktor-faktor ini bertujuan untuk menghasilkan peringkat evaluasi akhir
Paper  P.  Sirisawat*,  N.  Hasachoo,  P.  Kalaya [4]  dengan  judul Fuzzy  AHP  Method  for Prioritizing Logistics Barriers of Exporting  Eggs. mengunakan metode AHP fuzzy dapat menyelesaikan  dan  mencari  hambatan  tertinggi dalam kegiatan export yang nantinya dapat di cari solusi efisien dalam mengirim barang.
Paper Jihane Lakhrouit dan Karim Baina [5]  dengan  judul Evaluating  Enterprise Architecture  Complexity  Using  Fuzzy  AHP Approach : Application to University Information System Penelitian ini membahas pemilihan arsitektur  teknologi  informasi  pada  sebuah perusahaan  atau  Enterprise  Architecture (EA) , sehingga di butuhkan pendekatan untuk mengelola  dan  mengavaluasi  serta  memutuskan dalam  kaitan  kompleksitas  organisasi  struktur teknologi  informasi (TI) ,  berkaitan  fasilitas integrasi antar departemen atau cabang, berkaitan Personil  IT,  serta  bisnis  dengan  tujuan  bersama, dalam  mengembangkan  arsitektur  manajemen teknologi informasi sebuah perusahaan
Definisi AHP
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [6] merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan yang  dikembangkan  oleh Thomas  L.  Saaty .Pada hakikatnya AHP memperhitungkan hal- hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Konsepnya yaitu merubah  nilai  -  nilai  kualitatif  menjadi  nilai kuantitatif, sehingga keputusan yang diambil bisa
lebih  objektif  .  Proses  pengambilan  keputusan pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu  alternatif. Peralatan  utama AHP adalah  sebuah  hirarki fungsional dengan input utama persepsi manusia. Dengan  hirarki,  suatu  masalah  kompleks  tidak testruktur dipecahkan kedalam kelompok kelompoknya.  Kemudian  kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi sebuah hirarki. .
Definisi fuzzy-AHP F-AHP menutupi kelemahan yang terdapat [7] pada AHP, yaitu permasalahan terhadap kriteria yang  memiliki  sifat  subjektif  lebih  banyak. Ketidakpastian bilangan direpresentasikan dengan  urutan  skala.  Untuk  menentukan  derajat keanggotaan  pada F-AHP ,  digunakan  aturan  [8] fungsi dalam bentuk bilangan fuzzy segitiga atau Triangular  Fuzzy  Number  (TFN) yang  disusun berdasarkan  himpunan  linguistik.  Bilangan  pada tingkat  intensitas  kepentingan  pada AHP ditransformasikan ke dalam himpunan skala TFN. Jadi  intinya  ,bilangan  pada  tingkat  intensitas kepentingan  dikonversikan  ke  dalam  himpunan skala TFN .

## Fuzzifikasi
Proses  pengubahan  data  keanggotaan  dari  [8] himpunan  suatu  bobot  skor  biasa  (konvesional) kedalam keanggotaan himpunan fuzzy ,baik untuk perbandingan nilai kepentingan antar kriteria dan perankingan terhadap alternative atau pengurutan siswa siap kerja. Proses fuzzifikasi membutuhkan [9]  sebuah  fungsi  keanggotaan (membership function) untuk  mendapat  derajat  keanggotaan ([x]) . Nilai fuzifikasi di jabarkan dalam nilai LMU ( Low, Medium, Upper )

## Inferensi
Penalaran fuzzy merupakan  aturan  yang [10]  digunakan  dalam fuzzy, yaitu  “jika-maka” (implikasi fuzzy atau pernyataan kondisi fuzzy). Misalnya  jika  x  adalah  A, maka y  adalah B.  Dengan  A  dan  B  merupakan  nilai  linguistic adalah himpunan fuzzy pada semesta pembicaraan x  dan  y.  Pernyataan  x  adalah  A  sering  disebut antecedent atau  premis,  sedangkan  y  adalah  B disebut  kesimpulan.  Bisa  di  jabarkan  dengan rumus  persamaan:    “  V  (M..  ≥  M..)  =  sup
[min(µ M .. (x),  min  (µ M .. (y)]  “    M  adalah  nilai medium.

## Defuzzifikasi
Proses pengubahan besaran fuzzy yang [2] disajikan dalam bentuk himpunan-himpunan fuzzy keluaran  dengan  fungsi  keanggotaannya  untuk mendapatkan  kembali  bentuk  tegasnya  ( crisp ).
Hal  ini  diperlukan  sebab  dalam  aplikasi  nyata yang dibutuhkan adalah nilai tegas ( crisp ). Proses ini  menerapkan  pendekatan fuzzy yaitu  fungsi implikasi minimum (min) fuzzy . Setelah dilakukan  perbandingan  nilai  sintesis fuzzy atau inferensi , akan  di  peroleh  nilai  ordinat defuzzifikasi (d’) yaitu nilai d’ minimum.

## METODE PENELITIAN Rancangan Sistem
Dalam  perancangan  sistem  BKK  ini memiliki 2 user yang pertama adalah akses admin BKK dan yang kedua akses siswa.
Berikut penjelasan dari use case :
1. Admin sebagai operator aplikasi bertugas menginput  data  siswa    dan  data perusahaan mitra
2. Selain itu admin bertugas menginput data kriteria dan subkriteria yang digunakan
3. nantinya  untuk  menentukan  siswa  siap kerja
4. Admin juga bertugas memanajemen nilai tiap  siswa  untuk  dijadikan  acuan perbandingan  matriks  dengan  kriteria yang ada
5. Admin menganalisa matriks perbandingan kriteria terpenting.
6. View laporan  nilai  siswa  da  hasil keputusan rekomendasi berupa rangking
Flow chart Sistem
Analisa  model  F-AHP  menjelaskan proses-proses yang terjadi untuk mencapai tujuan secara  optimal.  Adapun    tahap  analisa  model dapat digambarkan ke dalam flowchart di bawah
ini
Gambar 2. Flowchart  system
Dalam  memperoleh  berbagai  data  untuk diproses  menjadi  informasi,  yang  lebih  akurat sesuai  permasalahan  yang  akan  diteliti  sekaligus pedoman dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari  tujuan
Gambar 3 . Hirarki proses

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset yang digunakan adalah data siswa SMKN  2  Sukorejo.  Dimana  data  input  pada sistem ini dibagi menjadi 2 data yaitu Data input latih  merupakan  data  siswa  pada  tahun  ajaran mulai    2012-2013,  2013-2014,  2014-2015  yang digunakan  pada  proses  pelatihan  sistem  untuk mendapatkan pengetahuan dari pola data yang di dapat. Data pada penelitian ini terdiri dari sekitar 500 data.

## Data Input Uji
Data input yang digunakan adalah dataset
Siswa dimana berisi informasi penilaian siswa.Pada  penelitian  ini  penilaian  siswa  siap kerja  menggunakan  acuan  kriteria  yang  ada, sesuai data yang diberikan oleh pihak SMK . Data yang  diolah  adalah  nilai  dari  kriteria  dan  sub kriteria berikut:
 Sikap  Pengetahuan (Pengamatan dan Penugasan)
 Keterampilan  Praktek kerja lapangan  Uji Kompetensi  Raport
Yang  memiliki  beberapa  sub  kriteria, Analisa data yang dibutuhkan untuk perancangan dan  implementasi  sistem,  baik  berupa  data subyektif  dan  obyektif  sebagai  berikut:    Data Kriteria  Ada  6  kriteria  penilaian,  terdiri  dari  : (Tabel  1  )  Kemudian  dari  dataset  siswa  kita menentukan  kriteria  dan  atribut  yang  akan dibutuhkan dalam pengambilan keputusan. Dalam Penelitian  ini  juga  akan  meneliti  tentang terjadinya relasi antar kriteria yang memiliki sifat fuzzy yang  difungsikan  untuk  mengambil keputusan dalam rekomendasi siswa siap kerja.
Tabel 1 . Kriteria dan sub  kriteria
Tabel 2 : Nilai Membership function atau TFN
Langkah Perhitungan Untuk mempermudah
memahami Keterangan flow  chart diagram  pada  gambar diatas dalam arti secara konsep, kriteria yang ada akan  dilakukan  perbandingan  matrisk  antar kriteria  bertujuan  untuk  mencari  kriteria  terbaik, menggunakan fuzzy  ahp ,  setelah  bobot  nilai kriteria local sudah ditentukan.
langkah  selanjutnya  penggunaan  metode fuzzy AHP yang digunakan untuk merokemendasi siswa atau meranking siswa siap kerja.
a. Dimulai  dari  memasukan  dataset  atau alternative siswa (Tabel)
b. Menentukan  kriteria  kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan.  (bobot  nilai  kriteria  bisa diperoleh  dari  tim  ahli BKK  SMKN  2
Sukorejo .
c. Mendefinisikan perbandingan berpasangan  kriteria  sehingga  diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak n x [(n-1)/2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan
d. Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.
e. Yang  diukur  dalam  AHP  adalah  rasio konsistensi(CI).  Konsistensi  (CI)  yang diharapkan  adalah  yang mendekati sempurna  agar  menghasilkan  keputusan yang  mendekati  valid.,  rasio  konsistensi (CR)  diharapkan  kurang  dari  atau  sama dengan 10 %/ 0.1
f. Menghitung vektor  eigen dari  setiap matriks perbandingan berpasangan
g. Memeriksa konsistensi hirarki.
Fuzzy AHP perhitungan
a. Matriks  berpasangan  kriteria  dan  siswa yang  nilainya  konsisten  di  konversi kedalam  skala  TFN (Tringular  fuzzy number)
b. Menentukan  nilai  sintesis fuzzy ( Si) prioritas dengan rumus,
Si = ∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 x 1 [∑ ∑ 𝑚 𝑔𝑖 𝑗 ] 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 (1) Dimana: Si = nilai sintesis fuzzy
c. Jika  hasil  yang  diperoleh  pada  setiap matrik fuzzy, M2  =  (l2,  m2,u2)  ≥  M1=  (l1, m1,  u1) dapat  didefinisikan  sebagai  nilai
vector. V (M2 ≥ M1) = sup [min( µ 𝑀 1 (x) , min (µ 𝑀 2 (y )] (2) (M2 ≥ M1) = { 1 0 𝑙1−𝑢2 (𝑚2−𝑢2)−(𝑚1−𝑙1) } , if m2 ≥ m1
𝑖𝑓 𝑙1 ≥ 𝑢2
, 𝑠𝑒𝑙𝑎𝑖𝑛 𝑑𝑖 𝑎𝑡𝑎𝑠
d. Jika  hasil  nilai fuzzy lebih  besar  dari k fuzzy , Mi (i=,  1,  2,  …,  k) yang  dapat didefinisikan  sebagai V  (M ≥ M1,  M2,…, Mk) = V [ (M ≥ M1) dan (M ≥ M2) dan … (M ≥ 𝑀𝑖)] = min V (M ≥ Mi) ,
(3)
Dimana : V = nilai vector , M = matriks nilai sintesis fuzzy, l = lower ,m = median u =upper Sehingga diperoleh nilai ordinat ( d’) defuzifikasi d’, (Ai) = min V  (Si ≥ Sk) Dimana : Si = nilai sintesis fuzzy satu, Sk = nilai sintesis fuzzy yang lainnya Untuk k = 1, 2, …, n; k ≠ i . maka nilai vector
W’ =  ( d’  (A1  ),  d’  (A2  ),  …,  d’  (An  ) ) 𝑇 ) (4) e. Normalisasi  bobot vector atau  nilai prioritas criteria yang telah diperoleh, W = ( d (A1 ), d (A2 ), …, d (An ) ) 𝑇 (5)

## Perbandingan Matriks Berpasangan AHP
Membandingkan  data  antar  kriteria  dan sub  kriteria  dalam  bentuk  matriks  berpasangan dengan  menggunakan  skala  kepentingan  AHP. Proses  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  nilai konsistensi  rasio  perbandingan  dimana  syarat kosistensi  harus  kecil  dari  10%  atau  CR  <  0.1. Nilai  perbandingan  intensitas  kepentingan  yang diberikan  Tim  Penilaian  BKK  SMK  ,kriteria berada  pada  rentang  nilai  1  sampai  9.  Rentang nilai  1  sampai  9  berkaitan  dengan  nilai perbandingan  yang  dikembangkan  oleh  Saaty. Berikut  adalah  langkah-  Langkah  metode  AHP untuk  memperoleh  nilai consistency  ratio .  Dari matriks perbandingan diatas, maka dapat dihitung nilai eigen, lamda maksimum, CI dan CR
Tabel3  . Perbandingan  kepentingan  matriks  antar kriteria
Tabel4. normalisasi  kepentingan  matriks  antar kriteria
Tabel 5. Konsistensi rasio kriteria
Setelah  dihasilkan  nilai  eigen,  dicari  nilai perbandingan  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan jumlah  kolomnya.  Kemudian  menghitung  nilai eigen vektor . Pada kasus ini memiliki 6    kriteria dan 2 sub kriteria.Setelah di ketahui kriteria induk konsisten langkah selanjutnya menentukan konsisten rasio sub kriteria (tabel 6,7,8).
Tabel 6 . Perbandingan kepentingan matriks antar sub kriteria
Tabel 7 . normalisasi kepentingan matriks antar sub kriteria
Tabel 8. Konsistensi rasio sub kriteria
Penghitungan Fuzzy- AHP Kriteria dan

## Subkriteria
Kemudian  matriks  berpasangan  AHP  yang nilainya konsisten dikonversi kedalam skala TFN. Skala TFN memiliki tiga himpunan yaitu m,l dan u berdasarkan tabel nilai Tringular Fuzzy Number . Setelah  memberikan  nilai  perbandingan  matriks berpasangan  dengan  skala  TFN  kemudian
mencari  nilai  sintesis fuzzy .  Pencarian  nilai sintesis  mengarah  pada  perkiraan  keseluruhan nilai masing-masing kriteria.
Tabel 9. Perhitungan sistesis fuzzy kriteria
Tabel 10. Perhitungan sistesis fuzzy sub kriteria
Setelah Perhitungan fuzzy sintesis dilanjutkan  menghitung    pendekatan fuzzy selanjutnya yaitu fungsi implikasi minimum (min) fuzzy .  Setelah  dilakukan  perbandingan  nilai sintesis fuzzy , akan diperoleh dilakukan penghitungan  nilai  vektor  ( V )  dan  nilai  ordinat ( d’ ) yang merupakan nilai ordinat yang minimum. Setelah  itu Menghitung  nilai  bobot  vektor fuzzy (W’) dan global importance Tabel 11. Hasil nilai vektor ( V ) dan nilai ordinat ( d’ ) yang merupakan nilai ordinat yang minimum dari sub kriteria
Tabel 12. Hasil nilai vektor ( V ) dan nilai ordinat ( d’ ) yang  merupakan  nilai  ordinat  yang  minimum  dari kriteria
Tabel 13. Nilai bobot kriteria vektor fuzzy (W’).
Tabel 14. Nilai bobot subkriteria vektor fuzzy  W’).
Tabel 14. Nilai global importance ./nilai prioritas
Penghitungan Fuzzy- AHP alternatif terhadap kriteria dan subkriteria
Setelah itu membandingkan nilai kriteria dan  subkriteria  dengan  alternatif  yang  ada  yaitu siswa  yang  akan  direkomendasikan.  Tiap  siswa akan  dibandingkan  sesuai  nilai  kriteria  dan  sub kriterianya.  Siswa  yang  bersangkutan  dihitung lebih  dahulu  nilai  sintesis fuzzy nya    (tabel  16). Setelah  itu  nilai  vektor  ( V )  (tabel  17)  dan  nilai ordinat  ( d’ )  (tabel  18)  yang  merupakan  nilai ordinat  yang  minimum,  setelah  itu  nilai  bobot kriteria vektor fuzzy. Terlihat hasil bobot nilai tiap siswa sehingga dari data tabel di atas sudah dapat diperoleh rangking jika yang bersangkutan (tabel 19).
Tabel 16. Nilai sintesis fuzzy alternative
Tabel 17. Hasil nilai vektor ( V ) dan nilai ordinat ( d’ ) yang  merupakan  nilai  ordinat  yang  minimum  dari alternative
Tabel 18. Nilai bobot alternatif vektor fuzzy (W’)
Tabel 18. Nilai bobot alternatif  terhadap nilai global importance kriteria dan subkriteria    (W’)
User i nterface/ implementasi sistem  BKK Dalam  penggunaan  sistem  ini user yaitu tim  BKK  melakukan  login  user,  setelah  itu melakukan input data perusahaan, data siswa, data kriteria, data subkriteria, input nilai data kriteria, input  nilai  subkriteria  serta  nilai  siswa  terhadap kriteria dan subkriteria.
Gambar 4 . fom login
Gambar 5 . Tampilan menu utama sistem BKK SMKN 2 Sukorejo

## Output
Pencapaian  hasil  output  nantinya  yang  pertama menentukan  bobot  lokal  kriteria  dan  sub  kriteria terbaik ( max ),yang dilakukan oleh metode F-AHP setelah  itu  bobot global  importance kriteria  dan subkriteria  tersebut  akan  di  bandingkan  dengan alternative  (nama  siswa),  menghasilkan  ranking terbaik 1.2.3 sampai n…, rangking ini berfungsi sebagai rekomendasi siswa oleh tim BKK sebagai siswa siap kerja dengan rangking 1 sampai ke-n, bisa dilihat di Gambar 6, yang nantinya di ikutkan dalam  tes  masuk  perusahaan  mitra  atau  yang bekerja  sama  dengan.  Sebelumnya  sistem rekomendasi  di  SMKN  2  Sukorejo  tidak  ada, hanya berupa langsung penempatan bekerja tidak ada penyaringan dari tim sekolah.
Gambar  6 .  Contoh  tampilan  rangking  /  rekomendasi siswa
Sehingga  Perhitungan  dapat  dilanjutkan  ke metode fuzzy AHP, nilai siswa rekomendasi kerja, menggunakan  Fuzzy-AHP  didapatkan  akurasi yaitu 0,754
PT.Cs2 Pola sehat Ranking
1 Edi trisilo 2
3 Ani dwi
Bobot Catatan Bayu permana PT.Sumber Bening Lestari 0.871 0.853 0.851 1 2 3 1 2 3 PT.Concert Indonesia Ranking Ranking Ranking Moh.Heri Rudi Bagus Andika Ani dwi Edi trisilo Anis Nurlaela Bayu permana 0.863 0.832 0.829 Bobot Catatan 0.833 0.813 0.800 Bobot TSI II 1 2 3
Khoiriyah Anis Nurlaela Lailatun nikma Catatan Catatan Bobot 0.809 0.796 0.780

## Kesimpulan dan Saran
Sebelum kita menggunakan metode fuzzy ahp sebaiknya  kita  menghitung  terlebih  dahulu setiap  nilai  matriks  perbandingan  antar  kriteria atau  sub  kriteria  dengan  menggunakan ahp , kerena  dengan  menentukan  ini,  kita  dapat mengetahui  nilai  konsistensi  ratio,  konsistensi yaitu  memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data judgement harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio konsistensi (CI/IR) ≤ 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar atau konsisten.

## Daftar pustaka
1. Kementrian  pendidikan  dan  kebudayaan ,Direktorat  pembinaan  SMK,  Manual book BKK. Komplek kemendikbud.
2. Kusumadewi,  Sri, Artificial  Intelegence , Graha Ilmu, Jogjakarta, 2004.
3. Saaty,  T.  L,  The  Analytic  Hierarchy Process, New York : McGraw- Hill, 1980.
4. Chia-Chi Sun. A performance evaluation model by integrating fuzzy AHP and fuzzy TOPSIS  methods. Expert  Systems  with Applications. Hal 7745–7754. elsivier
ltd. 2010.
5. P. Sirisawat*, N. Hasachoo, P. Kalaya. Fuzzy AHP  Method  for  Prioritizing  Logistics
Barriers of Exporting Eggs. IEEE . 2017
6. Jihane Lakhrouit, Karim Ba"ina.. Evaluating enterprise architecture
complexity  using  fuzzy  AHP  approach: application to universityinformation system. IEEE. 2015
7. Supriyono,  Wisnu  A.  W.,  dan  Sudaryo, Sistem  Pemilihan  Pejabat  Struktural dengan  Metode  AHP,  Seminar  Nasional III, Yogyakarta, 2007
8. Yang,  C.-C.,  &  Chen,  B.-S.  (2004). Key quality  performance  evaluation  using fuzzy  AHP.  Journal  of  the  Chinese Institute  of  Industrial  Engineers ,  21(6), 543–550.
9. Suryadi,  Kadarsah,  Dr.  Ir.,  Ir.  Ali Ramdhani,  M.T,  Sistem  Pendukung Keputusan,  PT.  Remaja  Rosdakarya, 2000.
10. Hameed, Ibrahim A., Claus G. Sorensen, Fuzzy  Systems  in  Education:  A  More Reliable  System  for  Student  Evaluation . Edited  by  Ahmad  Taher  Azar,  PhD, Modern  Science  and  Arts  University (MSA), 2010, hal. 1- 16.