Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Framework Laravel (Studi Kasus : Institut Sains & Teknologi Akprind Yogyakarta)

## Erna Kumalasari Nurnawati
Teknik Informatika Institut Sains Dan Teknologi Akprind
ernakumaladzilhaq@gmail.com

## Abstract
Outstanding  Student  Selection  is  one  of  the  activities  which  is  held  once  every  year  in AKPRIND Institute of Science & Technology Yogyakarta. The first winner will be sent to the  Kopertis  level.  Outstanding  Student  Selection  process  that  has  lasted  still  not  use computerized  system.  One  of  the  systems  that  can  be  applied  is  the  decision  support system  with  a  method  and  a  tool.  The  method  that  implemented  in  this  system  is Analytical Hierarchy Process (AHP) method. This method chosen because it can break a complex  problem  into  sub-sub  problems  and  arrange  it  to  an  hierarchy.  The  tool  that used in this system is Laravel framework.  This Decision Support System in Outstanding Student Selection can help Administration of Student and Alumnus Bureau with the result of  the  calculation  that  applying  AHP  method  and  the  result  of  the  calculation  that applying Mawapres Sarjana 2015 guide. Decision Support System in Outstanding Student Selection  is  a  system  that  could  support  the  decision  making  process.  This  system  is expected to make the decision making process more easy and faster.
Keywords : Decision Support System, Analytical Hierarchy Process (AHP), Outstanding Student Selection, Laravel Framework.

## PENDAHULUAN
Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
(Mawapres)  adalah  kegiatan  yang  dilaksanakan setiap  setahun  sekali  oleh  Institut  Sains  & Teknologi  AKPRIND  Yogyakarta.  Mahasiswa berprestasi  yang  meraih  peringkat  pertama  dalam pemilihan akan mewakili institut di tingkat Kopertis. Menurut  Panduan  Mawapres  Sarjana  2015  yang diterbitkan  oleh  Direktorat  Jenderal  Pembelajaran dan  Kemahasiswaan  Kementerian  Riset,  Teknologi dan Pendidikan Tinggi (2015), pengertian Mawapres adalah mahasiswa yang berhasil mencapai prestasi tinggi, baik kurikuler, kokurikuler,  maupun  ekstrakurikuler  sesuai  dengan kriteria  yang  ditentukan.  Kriteria  atau  komponen yang  dinilai  berdasarkan  Panduan  Mawapres
Sarjana  2015  adalah  IP  Kumulatif,  karya  tulis ilmiah, prestasi, dan bahasa Inggris.
Pemilihan  Mawapres  yang  dilakukan  di Institut  Sains  &  Teknologi  AKPRIND  Yogyakarta telah  berjalan  dengan  baik  setiap  tahunnya,  namun belum  ada  sistem  yang  mendukung  baik  untuk menampung  maupun  mengolah  data  pemilihan Mawapres  yang  ada.  Sistem  terkomputerisasi tentunya  dapat  membantu  kegiatan  pemilihan Mawapres di Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta.  Dengan  adanya  sebuah  sistem  maka data  menjadi  terintegrasi  serta  dapat  diolah  lebih lanjut.  Salah  satu  sistem  terkomputerisasi  yang dapat diterapkan adalah sistem pendukung keputusan (SPK).
Sistem  pendukung  keputusan  tersebut dapat lebih bekerja maksimal jika didukung dengan
sebuah  metode.  Metode  yang  diterapkan  dalam sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Seperti dikatakan Syaifullah, AHP merupakan suatu model pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh Thomas  L.  Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini akan  menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hierarki (Syaifullah, 2010).
Keberadaan hierarki memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak  terstruktur  dalam  sub-sub  masalah,  lalu menyusunnya menjadi
suatu
bentuk
hierarki(Saaty,2012) Penerapan  metode  AHP  pada  sistem pendukung keputusan pemilihan mahasiswa berprestasi tentunya membutuhkan sebuah alat atau tools .  Alat  yang  digunakan  dalam  pembuatan sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah framework Laravel.  Dengan  menggunakan framework Laravel maka  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web dapat dibangun. Sistem pendukung keputusan yang berbasis web ini dipilih karena tidak terbatas ruang dan  waktu  serta  membuat  pekerjaan  lebih  efektif dan  efisien.  Selain  itu,  tersedianya  beragam perangkat  seperti  komputer  dan smartphone dapat dimanfaatkan  untuk  mengakses  sistem  pendukung keputusan  tersebut  sehingga  akses  dan  proses pengumpulan data menjadi lebih mudah.
Permasalahan  yang  telah  diuraikan  di  atas perlu  disiasati  sehingga  pengambilan  keputusan dalam pemilihan mahasiswa berprestasi dapat lebih optimal. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian untuk  membuat  Penerapan  Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  Pada  Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi
Menggunakan Framework Laravel  (Studi  Kasus  : Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta). Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini diharapkan  kualitas  keputusan  meningkat,  serta proses pengambilan keputusan menjadi lebih hemat, mudah dan cepat.

## TUJUAN PENELITIAN
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  pembuatan sistem pendukung keputusan ini adalah Menganalisis  kebutuhan  pada  proses  pengambilan keputusan  pemilihan  mahasiswa  berprestasi  di Institut  Sains  &Teknologi  AKPRIND  Yogyakarta dan  menerapkan  metode  AHP  pada  sistem pendukung keputusan berbasis web dengan menggunakan framework Laravel.
KONTRIBUSI PENELITIAN Penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan kontribusi:
1. Memberikan  informasi  yang  dapat  membantu para  pengambil  keputusan  dalam  memilih mahasiswa berprestasi.
2. Meningkatkan  kualitas  pengelolaan  kegiatan pemilihan Mawapres Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta. 3. Pengelola pemilihan Mawapres dapat menghemat  biaya  ( paperless ),  waktu,  dan tenaga.
4. Memberikan  kemudahan  bagi  mahasiswa berprestasi dalam melakukan proses pendaftaran.
5. Memberikan  kemudahan  dalam  pengaksesan karena  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web ini dapat diakses di  mana saja dan kapan saja

## TINJAUAN PUSTAKA
Asfi  dan  Sari(2010)  membuat  sistem penunjang keputusan yang digunakan dalam seleksi mahasiswa berprestasi dengan menggunakan metode  AHP.  Objek  dari  penelitian  ini  adalah mahasiswa  STMIK  CIC  Cirebon.  Kriteria  atau komponen penilaian yang digunakan pada penelitian  ini  adalah  Indeks  Prestasi  Kumulatif, karya tulis ilmiah,  kegiatan  ko dan ekstrakurikuler, kemampuan berbahasa Inggris/Asing, dan kepribadian.  Alat  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  adalah  Microsoft  Visual  Basic.  Pada  penelitian ini  data  mahasiswa  dan  data  penilaian  dimasukkan secara  langsung  ke  sistem  namun  data  dimasukkan oleh admin.
Sari, dkk (2014) membuat sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  dalam pemilihan mahasiswa berprestasi dengan menggunakan  metode  AHP.  Objek  dari  penelitian ini  adalah  mahasiswa  Politeknik  Unggulan  Sragen “YAPENAS”.  Kriteria  atau  komponen  penilaian yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  IPK, karya  tulis,  ekstrakurikuler,  bahasa  Inggris,  dan kepribadian.  Sistem  pendukung  keputusan  yang dibangun  pada  penelitian  ini  adalah  sistem pendukung keputusan berbasis web . Data mahasiswa  yang  digunakan  sebagai  sampel  adalah sepuluh  data  mahasiswa  Politeknik  Unggulan Sragen  “YAPENAS”  dan  data  mahasiswa  tersebut adalah data yang sudah berupa hasil penilaian yang langsung  dimasukkan  ke  dalam database (tanpa melalui  proses  pendaftaran  dan  penilaian online ). Penelitian  ini  juga  tidak  menggunakan  data mahasiswa  dari database akademik  pihak  kampus, belum  multi  user  (yang  dapat  mengakses  sistem hanya  admin  saja),  dan  belum  menyediakan perhitungan konsistensi.
Murti  (2014)  membuat  sistem  pendukung keputusan  yang  digunakan  dalam  pemilihan  siswa atau  siswi  terbaik  di  SMA  Masehi  1  PSAK Semarang  dengan  menggunakan  metode  AHP. Objek dari penelitian ini adalah siswa SMA Masehi 1  PSAK  Semarang.  Kriteria  atau  komponen penilaian yang digunakan pada penelitian ini adalah nilai  siswa,  sikap  siswa,  dan  keaktifan  siswa.  Alat yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Microsoft Visual Basic 2008 dan untuk pengelolaan database penelitian ini menggunakan SQL Server.
Perbedaan sistem pendukung keputusan ini dengan  referensi  yang  telah  disebutkan  adalah objek  yang  digunakan  yakni  mahasiswa  Institut Sains  &  Teknologi  AKPRIND  Yogyakarta,  alat yang  digunakan  untuk  membangun web yakni framework Laravel,  alat  yang  digunakan  untuk mengatur tampilan web yakni Bootstrap, pengelolaan database yakni menggunakan MySQL, kriteria  mahasiswa  berprestasi  yang  digunakan yakni berdasarkan panduan Mawapres Sarjana 2015 (IP  Kumulatif,  karya  tulis  ilmiah,  prestasi,  dan bahasa Inggris), proses pendaftaran peserta pemilihan  Mawapres  dan  proses  penilaian  dapat dilakukan  secara online ,  serta  aktivitas  pemilihan MAWAPRES dapat terekam secara historis.

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem  pendukung  berbasis  komputer  bagi  para pengambil  keputusan  manajemen  yang  menangani masalah-masalah tidak terstruktur. Decision Support System (DSS) dimaksudkan untuk menjadi alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan  penilaian  mereka.  (Turban,  dkk, 2005)

## Metode AHP
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hierarki. (Syaifullah, 2010)
Menurut  Saaty(2012),  langkah  dalam pengambilan  keputusan  dengan  metode  AHP adalah sebagai berikut:
1. Membuat hierarki
Sistem  yang  kompleks  bisa  dipahami  dengan memecahnya menjadi
elemen-elemen pendukung,  menyusun  elemen  secara  hierarki dan menggabungkannya atau mensintesisnya.
2. Penilaian kriteria dan alternatif Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan  berpasangan.  Menurut  Saaty, untuk  berbagai  persoalan,  skala  1  sampai  9 adalah  skala  terbaik  untuk  mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari  skala  perbandingan  Saaty  bisa  diukur menggunakan Tabel 1.sebagai berikut.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Pasangan
Sumber : Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (Saaty, 2012) Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang
lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka i memiliki nilai kebalikannya dibandingkan
dengan i
3. Synthesis of priority (menentukan prioritas) Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu dilakukan perbandingan berpasangan ( pairwise Comparisons ). Nilai-nilai
perbandingan  relatif  dari  seluruh  alternatif kriteria  bisa  disesuaikan  dengan  judgement yang  telah  ditentukan  untuk  menghasilkan bobot  dan  prioritas.  Bobot  dan  prioritas dihitung  dengan  memanipulasi  matriks  atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Logical Consistency (Konsistensi Logis)
Konsistensi  memiliki  dua  makna.  Pertama, objek-objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan sesuai  dengan  keseragaman  dan  relevansi. Kedua,  menyangkut  tingkat  hubungan  antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
Prosedur  atau  langkah-langkahdalammetode  AHP meliputi (Saaty,2012) :
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hierarki  adalah  dengan  menetapkan  tujuan yang  merupakan  sasaran  sistem  secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menetukan prioritas elemen Langkah  pertama  dalam  menentukan  prioritas elemen adalah membuat perbandingan pasangan,  yaitu  membandingkan  elemen secara  berpasangan  sesuai  kriteria  yang diberikan.Matriks  perbandingan  berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen lainnya.
3. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan
terhadap perbandingan  berpasangan  di  sintesis  untuk memperoleh keseluruhan prioritas.
4. Mengukur konsistensi Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi yang rendah.
5.   Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus :
CI = ( maks - n) / n
di mana n = banyaknya elemen 6.   Hitung Rasio Konsistensi  / Consistency Ratio (CR) dengan rumus :
dimana CR = Consistency Ratio CI  = Consistency Index IR  = Indeks Random Consistency
7. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data judgement harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio konsistensi  (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan 0,1  maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan benar. Berikut daftar Indeks Random Konsistensi (IR) Tabel 2. Daftar Indeks Random
Konsistensi (IR) Sumber : Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (Saaty,2012) Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59

## Use Case Diagram
Use  case  diagram adalah  diagram  yang menggambarkan  fungsionalitas  yang  diharapkan dari sebuah sistem. Sebuah use case merepresentasikan  sebuah  interaksi  antara actor dengan sistem. Use case diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi (SPKPMB)  adalah  diagram  yang  menggambarkan interaksi actor yakni admin, juri bahasa inggris, juri karya  tulis  ilmiah,  dan  mahasiswa  dengan  sistem. Use  case  diagram SPKPMB  ditunjukkan  pada gambar 1.
Gambar 1 : Use Case Diagram

## Class Diagram
Class  Diagram adalah  diagram  yang menggambarkan  struktur  dari  sebuah  sistem. Class Diagram terdiri  dari  beberapa class yang  di dalamnya terdapat attribute dan operation . Attribute adalah  sesuatu  yang  dimiliki  oleh class tersebut,  sedangkan operation adalah  sesuatu  yang dapat  dilakukan  oleh class tersebut. Class  diagram SPKPMB ditunjukkan pada gambar 2.

## Gambar 2 : Class Diagram

## PEMBAHASAN

## Proses Perhitungan Kriteria
Proses  perhitungan  kriteria  ini  mulai  dari perbandingan  berpasangan,  matriks  perbandingan berpasangan,  matriks  normalisasi,  sampai  dengan prioritas  dan  konsistensi.  Kriteria  pada  sistem  ini terdiri  dari  karya  tulis  ilmiah,  bahasa  Inggris, prestasi dan IPK. Tampilan prioritas dan konsistensi  kriteria  ditunjukkan  pada  gambar  3 berikut ini.

## CR = CI / RC

## Gambar 3 : Prioritas dan Konsistensi Kriteria

## Proses  Perhitungan  Sub  Kriteria  Karya  Tulis Ilmiah
Proses  perhitungan  sub  kriteria  karya  tulis ilmiah  ini  mulai  dari  perbandingan  berpasangan, matriks perbandingan berpasangan, matriks normalisasi, sampai dengan prioritas dan konsistensi. Sub kriteria karya tulis pada sistem ini terdiri  dari  baik,  cukup,  kurang.  Tampilan  prioritas dan  konsistensi  sub  kriteria  karya  tulis  ilmiah ditunjukkan pada gambar 4 berikut ini.
Gambar 4 : Prioritas dan Konsistensi Sub Kriteria

## Karya Tulis Ilmiah

## Proses Perhitungan Sub Kriteria Bahasa Inggris
Proses  perhitungan  sub  kriteria  bahasa Inggris  ini  mulai  dari  perbandingan  berpasangan, matriks perbandingan berpasangan, matriks normalisasi, sampai dengan prioritas dan konsistensi.  Sub  kriteria  bahasa  Inggrris  pada sistem  ini  terdiri  dari  baik,  cukup,  kurang,  sangat kurang.  Tampilan  prioritas  dan  konsistensi  sub kriteria  bahasa  Inggris  ditunjukkan  pada  gambar  5 berikut ini.
Gambar 5 : Prioritas dan Konsistensi Sub Kriteria

## Bahasa Inggris

## Proses Perhitungan Sub Kriteria Prestasi
Proses perhitungan sub kriteria prestasi ini mulai  dari  perbandingan  berpasangan,  matriks perbandingan  berpasangan,  matriks  normalisasi, sampai  dengan  prioritas  dan  konsistensi.  Sub kriteria  prestasi  pada  sistem  ini  terdiri  dari  baik, cukup,  kurang,  sangat  kurang.  Tampilan  prioritas
dan  konsistensi  sub  kriteria  prestasi  ditunjukkan pada gambar 6 berikut ini.
Gambar 6 : Prioritas dan Konsistensi Sub Kriteria

## Prestasi

## Proses Perhitungan Sub Kriteria IPK
Proses  perhitungan  sub  kriteria  IPK  ini mulai  dari  perbandingan  berpasangan,  matriks perbandingan  berpasangan,  matriks  normalisasi, sampai  dengan  prioritas  dan  konsistensi.  Sub kriteria IPK pada sistem ini terdiri dari baik, cukup, kurang.  Tampilan  prioritas  dan  konsistensi  sub kriteria IPK ditunjukkan pada gambar 7 berikut ini.
Gambar 7 : Prioritas dan Konsistensi Sub Kriteria

## IPK

## Proses Perhitungan AHP
Proses  perhitungan  AHP  ini  merupakan proses  perhitungan  AHP  yakni  dimana  nilai  murni dari  tabel  murni  yang  ada  pada database dihitung dengan menggunakan metode AHP. Tahap pertama adalah  perhitungan  nilai,  tahap  kedua  adalah konversi dari nilai ke dalam sub kriteria, dan tahap yang  terakhir  adalah  proses  perhitungan  ahp  itu sendiri  di  mana  nilai  prioritas  kriteria  dikalikan dengan  nilai  prioritas  sub  kriteria.  Tampilan perhitungan  AHP  ditunjukkan  pada  gambar  8 berikut ini.

## Gambar 8 : Perhitungan AHP

## Proses Perhitungan Dikti
Proses  perhitungan  Dikti  ini  merupakan proses  perhitungan  yakni  dimana  nilai  murni  dari tabel  murni  yang  ada  pada database dihitung dengan menggunakan perhitungan Dikti berdasarkan  panduan  Mawapres  Sarjana  2015. Tampilan  perhitungan  Dikti  ditunjukkan  pada gambar 9 berikut ini.
Gambar 9 : Perhitungan Dikti

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Sistem pendukung keputusan ini telah berhasil menganalisis  dan  menghitung  data  pemilihan Mawapres  di  Institut  Sains  &  Teknologi
AKPRIND  Yogyakarta  dari  tahun  2011  –
2015  dengan  menerapkan  metode  AHP  dan Dikti. Setelah dibandingkan dengan
perhitungan Dikti, prosentase ketepatan perhitungan dengan menerapkan metode AHP pada kasus ini adalah sebesar 60%.
2. Sistem pendukung keputusan berbasis web ini telah  berhasil  dibuat  dengan  menerapkan metode  AHP  dan  menggunakan framework Laravel. 3. Pengembangan  penelitian  ini  masih  dapat dilakukan dalam hal sebagai berikut Pemberian fitur lupa password, pengembangan  sistem  dengan  ditambahnya panduan Mawapres Diploma 3 dan ditambahnya webservice yang  terkoneksi dengan server  database akademik  Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
Direktorat Jenderal Pembelajaran Dan Kemahasiswaan Kementerian Riset, Teknologi Dan Pendidikan Tinggi,8 Mei 2015,  Panduan Mawapres Sarjana 2015, http://mawapres.dikti.go.id/file/pendukun g/2015/PANDUAN%20MAWAPRES% 20SARJANA%202015.pdf Saaty,L.T.,  2012,  Decision  Making  for  Leaders, The  Analytical  Hierarchy  Process  for Decision  in  Complex  World,  RWS Publications Syaifullah, 11 Mei 2015, Pengenalan Metode  AHP (Analytical Hierarchy Process), https://syaifullah08.files.wordpress.com/ 2010/02/pengenalan-analytical-
hierarchy-process.pdf
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  Liang,  T.  P.,  2005,
Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas, ANDI, Yogyakarta