## Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manajer Terbaik Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process)
Nurul Aisyah 1 , Arman Syah Putra 2*
1 Fakultas Komputer, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Dewi Sartika Raya, Jakarta, Indonesia nurul.nly@bsi.ac.id
2* Fakultas Komputer, STMIK Insan Pembangunan Jl. Bitung Raya KM 10, Banten, Indonesia armansp892@gmail.com
Intisari — Latar belakang penelitian ini adalah bagaimana memilih  Manajer terbaik di perusahaan menggunakan algoritma AHP. Kemudian dapat ditentukan siapa Manajer terbaik. Berdasarkan sistem yang akan di input dan diproses oleh sistem sehingga akan menghasilkan output yang maksimal dan tidak berpihak pada siapapun. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan metode studi kepustakaan. Dan studi kepustakaan dengan menggunakan 2 metode tersebut akan dapat memberikan sesuatu  yang  baru  khususnya  dalam  bidang  perumusan  masalah  dan  akan  ditemukan  novelty  baru  setelah  itu  metode  tersebut adalah  dengan  melakukan  uji  coba  dengan  menginput  proses  dan  output  sehingga  dapat  diketahui  siapa  yang  terbaik  siswa  di sekolah.  Masalah  yang  diangkat  dalam  penelitian  ini  adalah  bagaimana  menentukan  Manajer  terbaik.  Berdasarkan  sistem  bukan berdasarkan pilihan seseorang dengan sistem akan membantu pihak perusahaan dalam menentukan manajer terbaik sehingga tidak memihak  salah  satu  pihak  dan  salah  memilih  pilihan.  Pada  penelitian  ini  akan  menghasilkan  data  yang  dapat  diketahui  manajer mana yang akan dipilih menjadi manajer terbaik di perusahaan berdasarkan proses algoritma AHP yang telah dimasukkan dalam penelitian ini.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Manajer, Rekomendasi, AHP.
Abstract — The background of this research is how to choose the best manager in the company using the AHP algorithm. Then it can be determined who is the best Manager. Based on the system that will be input and processed by the system so that it will produce maximum output and not in favor of anyone. The method used in this research is to use the literature study method. And literature study using these 2 methods will be able to provide something new, especially in the field of problem formulation and new novelties will be found after that method is to conduct trials by inputting the process and output so that it can be known who the best students in school are. The problem raised in this research is how to determine the best manager. Based on the system not based on someone's choice,  the  system  will  assist  the  company  in  determining  the  best  manager  so  that  it  does  not  side  with  one  party  and  choose  the wrong  choice.  This  research  will  produce  data  that  can  be  known  which  manager  will  be  chosen  to  be  the  best  manager  in  the company based on the AHP algorithm process that has been included in this study.
Keywords : Decision Support System, Manajer, Recommendation, AHP.

## I. P ENDAHULUAN
Pengertian  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP) Analitycal Hierarchy Process (AHP) Adalah metode untuk memecahkan  suatu  situasi  yang  komplek  tidak  terstruktur kedalam  beberapa  komponen  dalam  susunan  yang  hirarki, dengan  memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya  setiap variabel secara relatif, dan menetapkan variabel mana yang memiliki  prioritas  paling  tinggi  guna  mempengaruhi  hasil pada situasi tersebut [1].
Penelitian  ini  membahas  tentang  bagaimana  cara memilih manajer terbaik di sebuah perusahaan, oleh karena itu  bagaimana  dipikirkan  dengan  membuat  sistem  yang bisa  membantu  para  pimpinan  perusahaan  dalam menentukan  siapa  manajer  terbaik  di  perusahaan  tersebut [2].
Metode yang digunakan pada penelitian kali ini adalah dengan  menggunakan  metode  studi  perpustakaan,  dengan
menggunakan  pengujian  terhadap  data  yang  diambil  dari perusahaan  untuk  memilih  manajer  terbaik  di  perusahaan tersebut [3].
Proses  pengambilan  keputusan  pada  dasarnya  adalah memilih  suatu  alternatif  yang  terbaik  [4].  Seperti melakukan  penstrukturan  persoalan,  penentuan  alternatif- alternatif,  penenetapan  nilai  kemungkinan  untuk  variabel aleatori,  penetap  nilai,  persyaratan  preferensi  terhadap waktu,  dan  spesifikasi  atas  resiko.  Betapapun  melebarnya alternatif  yang  dapat  ditetapkan  maupun  terperincinya penjajagan  nilai  kemungkinan,  keterbatasan  yang  tetap melingkupi  adalah  dasar  pembandingan  berbentuk  suatu kriteria  yang  tunggal  [5].  Peralatan  utama  Analitycal Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  memiliki  sebuah  hirarki fungsional  dengan  input  utamanya  persepsi  manusia. Dengan  hirarki,  suatu  masalah  kompleks  dan  tidak
terstruktur  dipecahkan  ke  dalam  kelomok-kelompoknya dan  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki.  Kelebihan Analitycal Hierarchy Process (AHP) [6].
Kelebihan AHP dibandingkan dengan lainnya adalah 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekwensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam 2. Memperhitungkan  validitas  sampai  dengan  batas  toleransi inkosistensi  berbagai  kriteria  dan  alternatif  yang  dipilih oleh  para  pengambil  keputusan  3.  Memperhitungkan  daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan [7].
II. BACKGROUNG/L A TAR BELAKANG
Tujuan  Aplikasi  ini  membantu  dalam  menentukan alternatif  penerima  raskin  atau  keluarga  penerima  manfaat [8],  membantu  pengelolaan  data  calon  penerima  dan pengelolaan  data  penerima  yang  dipilih  dari  hasil rekomendasi [9].
Kesimpulan  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk program  BPNT  se-kota  Palangka  Raya  ini  dibuat  sebagai sarana  pengambilan  keputusan  penentuan  masyarakat miskin  yang  berhak  mendapatkan  beras  untuk  rumah tangga miskin  atau keluarga penerima manfaat atau BPNT di kota Palangka Raya, dimana sistem ini tidak menangani persediaan  dan  pendistribusian  beras  [10].  Aplikasi  ini membantu dalam menentukan alternatif penerima manfaat, membantu  pengelolaan  data  calon  penerima  manfaat  dan pengelolaan  data  penerima  yang  dipilih  dari  hasil rekomendasi [11].
Banyaknya  operator  yang  menawarkan  paket  internet hal  ini  akan  mempersulit  para  konsumen  dalam menentukan  pilihan  tepat,  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkanya  [12].  Sistem  pendukung  keputusan  dengan metode  AHP    merupakan  metode  yang  tepat  untuk mengatasi masalah pemilihan paket internet dengan banyak keteria  yang  ditawarkan  oleh  masing-  masing  operator. Berbagai  operator  di  Indonesia  memberikan  layanan  dan kemudahan  akses  internet  dengan  kecepatan  tinggi  [13], dengan  adanya  persaingan  operator  ini  konsumen  dituntut untuk jeli dalam memilih paket internet yang sesuai dengan kebutuhan dan daya belinya [14].
Hal  ini  tentunya  akan  mempersulit  para  konsumen dalam  menentukan  pilihan  yang  tepat,  sesuai  dengan kreteria  yang  diinginkannya,  untuk  mengatasi  masalah tersebut  maka  akan  dibuat  suatu  aplikasi  pendukung keputusan  menggunakan  metode  AHP  [15],  yang diharapkan  dapat  membantu  pengguna  dalam  menentukan pilihan  paket  sesuai  kebutuhan.  Jenis  data  primer merupakan  data  utama  yang  digunakan  dalam  pembuatan sistem pendukung keputusan pemilihan paket internet [16]. Data  tersebut  meliputi  data  survei  dari  responden,  nama operator, paket internet dari masing- masing operator, data kreteria.  Analisa  data  hasil  pembobotan  kreteria  yang digunakan  dalam  perhitungan  prioritas  kreteria  dan  sub kreteria  dan  sub  kreteria  yaitu  diperoleh  dari  hasil  survei melalui  beberapa  responden  dengan  menggunakan  lembar
kuesioner [18]. Kesimpulan berdasarkan uraian permasalahan  dan  pembahasan  pada  bab  sebelumnya mengenai  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  paket internet operator telekomunikasi dengan metode AHP [19].
Setiap  mahasiswa  memiliki  hak  yang  sama  untuk mengikuti program pemilihan mahasiswa berprestasi. Oleh karena  itu,  sebaiknya  pemilihan  mahasiswa  berprestasi dilakukan  secara  terbuka  dan  transparan  pada  tingkat perguruan  tinggi  [20].  Namun  pelaksanaan  ini  dapat menimbulkan banyaknya pendaftar yang dapat menyebabkan  sulitnya  mengelola  data  dan  nilai  dalam menentukan  mahasiswa  berprestasi  [21].  Konsep  sistem pendukung  keputusan  dapat  diterapkan  sebagai  alat  bantu dalam  menentukan  mahasiswa  berprestasi.  Salah  satu metode  yang  relevan  serta  memiliki  penghitungan  nilai konsistensi  dalam  menentukan  tingkat  prioritas  kriteria adalah  metode  Analytical  Hierarchy  Process  [25].  Output dari  penelitian  ini  merupakan  sistem  yang  dapat memberikan  rekomendasi  alternatif  penerima  mahasiswa berprestasi  dengan  nilai  indeks  konsisten  sebesar  0,06, sehingga hierarki yang dibentuk dapat diterima [26].
Pengguna  android  dalam  memenuhi  kebutuhan  nya untuk  keperluan  sosial  media,  chatting,  browsing, streaming  dan  download  pastinya  merasa  tidak  lengkap tanpa  registrasi  paket  internet,  [13]  dikarenakan  selain hemat  dari  segi  keuangan  jika  dibandingkan  dengan menggunakan  pulsa  regular  [14].  Sekarang  ini  sudah banyak  paket  internet  yang  disediakan  oleh  perusahaan telekomunikasi  untuk  membatu  memudahkan  pengguna dalam mengakses internet [15].
Sebuah  sistem  yang  akan  mempermudah  pengambilan keputusan  untuk  memilih  paket  layanan  internet,  salah satunya  yaitu  dengan  adanya  decision  support  system untuk  membantu  pengambilan  keputusan  [16].  Dalam kasus  ini  penulis  menggunakan  metode  AHP  yang merupakan metode yang lebih tepat dalam menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambilan keputusan  dengan  memecahkan  persoalan  tersebut  ke dalam bagian-bagiannya [17].
Dengan  metode  AHP  ini  diharapkan  dapat  membantu masyarakat  dalam  menentukan  alternatif-alternatif  mana yang  akan  dipilih  sebagai  suatu  keputusan  akhir  dalam pemilihan paket internet android sesuai dengan kebutuhan. Pemilihan  studi  kasus  untuk  memilih  paket  layanan internet  dimasa  sekarang  ini  dilatarbelakangi  oleh meningkatnya pengguna internet dengan sangat pesat [18].
Terjadi  peningkatan  jumlah  dari  ISP  di  Indonesia  dan banyaknya paket layanan internet yang ditawarkan di pasar Indonesia  dengan  berbagai  jenis  yang  berbeda  dari  segi kuota  maupun  lama  pemakaian  [19].  Misalnya  untuk keperluan  sosial  media,  chatting,  browsing,  streaming  dan download  masyarakat  pastinya  tidak  lepas  tanpa  registrasi paket  internet  [20],  dikarenakan  hemat  dari  segi  keuangan dibandingkan  dengan  menggunakan  pulsa  reguler.  Dan beberapa  provider  kartu  lokal  kebanyakan  menawarkan kuota  dengan  paket  yang  disesuaikan  dengan  durasi
pemakaian sebulan dengan selisih harga yang lumayan jauh [22].
Proses  pemilihan  paket  internet  ini  merupakan permasalahan  yang  melibatkan  banyak  komponen  atau kriteria  yang  dinilai  (multi  kriteria),  sehingga  dalam penyelesaiannya  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung keputusan [23].
Sistem Pendukung keputusan merupakan suatu perangkat  sistem  yang  mampu  memecahkan  masalah secara efisien dan efektif, yang bertujuan untuk membantu pengambilan  keputusan  memilih  berbagai  alternatif keputusan  yang  merupakan  hasil  pengolahan  informasi yang  diperoleh  dengan  menggunakan  model  pengambilan keputusan [24].
Pada  dasarnya  SPK  dirancang  untuk  mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasikan  masalah,  memilih  data  yang  relevan, menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan  keputusan,  sampai  mgevaluasi  pemilihan [25].
Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  konsep keputusan  terprogram  dan  tidak  terprogram  dengan  phase pengambilan  keputusan  yang  merefleksikan  terhadap pemikisan Decision Support Systems (DSS) saat ini [26].
Sistem  tersebut  adalah  suatu  sistemyang  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu  pengambil keputusan  denganmemanfaatkan  data  dan  model  tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidakterstruktur.Permasalahan pengambilan keputusan dapat menjadi kompleks karena adanya pelibatan beberapa tujuan maupun kriteria [27].
Metode  ini  adalah  sebuah  kerangka  untuk  mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagianbagiannya  [28],  menata  bagian  atau  variabel  ini dalam  suatu  susunan  hirarki,  memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan  subjektif  tentang  pentingnya  tiap  variabel dan  mensintesis  berbagai  pertimbangan  ini  untuk menetapkan  variabel  yang  mana  yang  memiliki  prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut [29].
Telah dikembangkan sistem baru yang diimplementasikan  dalam  sebuah  sistem  penunjang keputusan  [30].  Seluruh  pendataan  yang  berhubungan dalam  Menentukan  Kualitas  Gula  Tumbu  meliputi  data warna, data rasa, data kekerasan [31].
Tahapan dalam metode AHP diawali proses pendefinisian  masalah,  pembuatan  struktur  hierarki  yang diawali  dengan  tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan  kriteria- kriteria  dan  alternatif-  alternatif  pilihan  [32],  Membuat matrikperbandingan  berpasangan,  Menormalkan  data, Menghitung nilai  eigen vector dan menguji  konsistensinya [33],  Menghitung  eigen  vector  dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan,  Menguji  konsistensi  hirarki. Jika  tidak  memenuhi  dengan  CR<0,100  maka  penilaian harus diulangi kembali [34].
Kualitas  merupakan  salah  satu  faktor  penentu  harga suatu  barang.  Apabila  kualitas  suatu  barang  baik  maka harga  jual  barang  tersebut  semakin  tinggi.  Harga  suatu barang  khususnya harga bahan pokok sering berubah  [35]. Kualitas gula tumbu yang mempengaruhi harga gula tumbu antara  lain  warna  gula,  rasa  gula,  dan  tingkat  kekerasan gula.  Selain  kualitas,  harga  gula  tumbu  dipengaruhi  oleh hasil produksi dan tingkat permintaan masyarakat terhadap gula  tumbu  [36].  Selain  untuk  konsumsi  di  tingkat  rumah tangga,  gula  tumbu  juga  menjadi  bahan  baku  untuk berbagai  industri  pangan seperti industri  kecap, tauco, dan berbagai  produk  makanan  tradisional.  Gula  tumbu mempunyai  tingkat  kualitas  yang  berbeda-beda  [37].  Hal ini  dikarenakan  setiap  gula  tumbu  mempunyai  tingkat warna, rasa dan kekerasan gula berbeda [38].
Menurut  yang  membahas  tentang  sistem  penunjang keputusan  dengan  menggunakan  metode  AHP  pada  kasus pemenang  tender  proyek  dimana  masing-masing  kriteria faktor-faktor  penilaian  dan  alternatif  dibandingkan  satu dengan  yang  lainnya  sehingga  menghasilkan  sistem  yang memberikan  penilaian  terhadap  setiap  peserta  tender proyek  [39].  Penentuan  kualitas  berdasarkan  warna,  kadar gula, dan kadar air. Pada penelitian lain sistem pendukung keputusan perencanaan strategis kinerja instansi pemerintah menggunakan metode AHP [40].
Sistem  Penunjang  Keputusan  adalah  sistem  yang membantu  pengambil  keputusan  dengan  melengkapi informasi  dari  data  yang  telah  diolah  dengan  relevan  dan diperlukan  untuk  membuat  keputusan  tentang  suatu masalah  dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Melibatkan  model finansial [41], statistikal, manajemen science, atau berbagai model  kuantitatif  lainnya,  sehingga  dapat  memberikan sistem    kemampuan  analistis,  dan  manajemen  software yang diperlukan [42].
Hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi  dari sebuah  permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu  struktur multi  level  dimana  level  pertama  adalah  tujuan,  yang diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria  [43],  dan seterusnya  ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif. Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga permasalahan akan  tampak lebih terstruktur dan sistematis [44].

## III. BACKGROUNG/L A TAR BELAKANG
Bagian  ini  membahas  tentang  metode  yang  digunakan pada  penelitian  ini,  agar  penelitian  ini  bisa  terarah  dangan baik dan tidak bias [45].
Tahapan  pertama  pada  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  studi  ke  perpusatakaan  dengan  membaca literatur  sebanyak  mungkin  yang  penelitian  nya  mirip dengan penelitian ini [46].
Tahap kedua pada penelitian adalah dengan menemukan  masalah  penelitian  setelah  membaca  banyak literature.
Tahapan ketiga penelitian ini adalah dengan melakukan penelitian dengan mengembangkan masalah penelitian dan membandingkan dengan literature sebelumnya.
Tahapan  terakhir  penelitian  ini  dengan  menemukan hasil penelitian dan bisa menjawab masalah penelitian yang diangkat pada penelitian ini.
Gambar 1. Metode Penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  bagaimana penelitian  ini  diolah  data  nya  dan  menghasilkan  hasil penelitian yang di cari untuk menjawab masalah penelitian yang diangkat.

## Gambar 2. Konsep AHP
Berdasarkan  Gambar  2  diatas  akan  dijelaskan  sebagai berikut : Gambaran metode AHP diatas menjelaskan bahwa keputusan akhir diambil berdasarkan keputusan sebelumnya dan keputusan sebelumnya diambil berdasarkan  5  pengambil  keputusan  yaitu  GM,  Manajer, Wakil  Manajer  ,  Supervisor  dan  Kepala  Divisi,  sehingga setiap  orang  dapat  mengambil  keputusan  dan  diproses melalui  sistem  untuk  menghasilkan  keputusan  akhir  yang tidak dapat diganggu gugat oleh siapapun.
Table I Decision Making Table No Penguji Parameter Kode Parameter 1 GM Kepemimpinan A1 2 Manager Tanggung Jawab A2 3 Vice Manager Etika A3 4 Supervisor Kesetiaan A4 5 Head Division Kejujuran A5
Berdasarkan  tabel  1  di  atas  akan  diberikan  penjelasan sebagai  berikut.  Tabel  1  adalah  tabel  pengambilan keputusan  yang  terdiri  dari  5  GM,  Manajer,  Wakil Manajer,  Supervisor  dan  Kepala  Divisi  yang  masing- masing  memberikan  parameter  Kepemimpinan,  Tanggung Jawab,  Etika,  Kesetiaan,  Kejujuran  dan  berkode  A1,  A2, A3, A4 , dan A5.
Tabel II Tabel Parameter No Parameter Kode Nilai 1 Kepemimpinan A1 10 - 100 2 Tanggung Jawab A2 10 - 100 3 Etika A3 10 - 100 4 Kesetiaan A4 10 - 100 5 Kejujuran A5 10 - 100 Berdasarkan tabel 2 di atas, berikan parameter Kepemimpinan,  Tanggung  Jawab,  Etika,  Kesetiaan, Kejujuran  dan  berkode  A1,  A2,  A3,  A4,  dan  A5,  serta memberikan skala 10-100.
Table III Tabel Keputusan No Nilai Rating Keputusan 1 1 - 100 E Tidak Baik 2 101 -200 D Tidak Baik 3 201 - 300 C Tidak Baik 4 301 - 400 B Baik 5 401 -500 A Baik
Berdasarkan  tabel  3  di  atas,  dapat  disimpulkan  bahwa nilai  keputusan  memiliki  skor  1  sampai  100  memiliki penilaian E dengan keputusan buruk, skor 101 sampai 200 memiliki  penilaian  pada  dengan  nilai  buruk,  201-300 memiliki penilaian buruk. peringkat buruk, keputusan tidak bernilai  baik,  301-400  memiliki  peringkat  B.  dengan keputusan yang baik 401-500 memiliki peringkat A dengan keputusan  yang  baik  oleh  karena  itu  jika  ingin  menjadi Manajer terbaik Anda harus memiliki peringkat minimal A atau peringkat B.
Tabel IV
Tabel Calon Manajer Terbaik
No Nama Calon Manajer 1 Ari Sialalahi 2 Dimas Tanjung 3 Dian Tanjung 4 Deri Masisa Studi Perpustakaan Masalah Penelitian Penelitian Hasil Penelitian
Keputusan Akhir Keputusan 1 Keputusan 3 Keputusan 2 GM
Manajer Wakil Manajer Supervisor Kepala Divisi
5 Frans Simanjuntak 6 Andi Pakpahan 7 Arfan Syah 8 Tommy Adi Sapitra 9 Bambang JB 10 Fitra Syah Putra
Berdasarkan tabel  4 di  atas, nama-nama calon  Manajer terbaik akan dicalonkan menjadi karyawan terbaik, dengan hasil  yang  akan menunjukkan  siapa  yang  terbaik di  antara mereka sebelum diuji oleh penguji.
Tabel V Tabel Hasil Point No Nama Calon Manajer A1 A2 A3 A4 A5 Total 1 Ari Sialalahi 81 86 90 81 88 426 2 Dimas Tanjung 92 89 86 87 83 437 3 Dian Tanjung 87 88 87 86 87 434 4 Deri Masisa 85 89 80 85 89 428 5 Frans Simanjuntak 80 89 86 80 89 424 6 Andi Pakpahan 88 88 87 86 87 435 7 Arfan Syah 85 80 85 85 86 421 8 Tommy Adi Sapitra 89 86 80 89 85 429 9 Bambang JB 89 85 88 89 89 440 10 Fitra Syah Putra 86 89 85 80 87 427
Berdasarkan  tabel  5  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  nilai  untuk  setiap  nilai  berkode  A1,  A2,  A3,  A4, dan  A5,  maka  kelima  nilai  tersebut  akan  dijumlahkan sehingga  menghasilkan  nilai  yang  maksimal  dari  kelima penilai.  Jika  dijumlahkan,  maka  dapat  diketahui  pegawai mana  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yang  dapat  dijadikan Manajer terbaik.
Tabel VI Tabel Hasil Keputusan No Nama Calon Manajer Total Rating Keputusan 1 Ari Sialalahi 426 A Baik 2 Dimas Tanjung 437 A Baik 3 Dian Tanjung 434 A Baik 4 Deri Masisa 428 A Baik 5 Frans Simanjuntak 424 A Baik 6 Andi Pakpahan 435 A Baik 7 Arfan Syah 421 A Baik 8 Tommy Adi Sapitra 429 A Baik 9 Bambang JB 440 A Baik 10 Fitra Syah Putra 427 A Baik
Berdasarkan  tabel  6  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa terdapat  total  skor  yang  telah  diberikan  oleh  penguji  yaitu skor  tertinggi  adalah  nilai  Bambang  JB  dengan  angka  9, nilainya 440, dengan nilai A dengan nilai baik. keputusan, oleh  karena  itu  manusia  dipilih  sebagai  karyawan  yang terbaik.
Tabel VIII Tabel Pengujian No Parameters Tested Test result 1 Input OK 2 Data Verification OK 3 Processing OK 4 Value Verification OK 5 Output OK
Berdasarkan tabel 7 diatas maka hasil pengujian parameter adalah  input,  OK,  verifikasi  data,  OK,  proses,  OK, verifikasi nilai, OK, dan output, OK, kesimpulannya semua proses input dan output sudah berjalan lancar dan bagus.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  dapat  disimpulkan bahwa  hasil  proses  seleksi  siswa  terbaik  menggunakan AHP  abote  dapat  dilakukan  secara  maksimal  karena  dapat menghasilkan  data  hasil  yang  sesuai  dengan  yang diharapkan, oleh karena itu dengan metode algoritma AHP diterapkan  pada  seleksi  tersebut.  M  terbaik  diberikan kepada Bambang JB dengan total nilai 440 dengan rating A dengan  keputusan  yang  baik,  oleh  karena  itu  berdasarkan pemilihan  berdasarkan  pemilih  hasilnya  maksimal  dan dapat dipertanggungjawabkan.

## R EFERENSI
[1]   A. R. Aditya Nalendra, S. H. Winarno, A. Priadi, E. Hermawan, M. W.  Purnomo  and  A.  S.  Putra,  "The  Effect  of  Goods  Prices  And Buyer  Trust  on  The  E-Commerce  Sales  System  For  Purchasing Goods  Online," International  Journal  of  Science,  Technology  & Management, vol. 2, no. 3, pp. 561-567, 2021.
[2]   A.  .  F.  Lamaya,  R.  Vikaliana,  A.  S.  Putra  and  N.  Aisyah,  "The Influence of Price, Quality and Model on Clothing Sales Levels with E-Commerce Media," International Journal of Educational Research & Social Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 464-470, 2021.
[3]   D. N. M. A. A. P. J. I. D. H. S. Y. C. Arman Syah Putra, "“Examine Relationship of Soft Skills, Hard Skills, Innovation and Performance: the Mediation Effect of Organizational Le," IJSMS, pp. 27-43, 2020.
[4]   M.  Ayamga,  B.  Tekinerdogan  and  A.  Kassahun,  "Exploring  the Challenges  Posed  by  Regulations  for  the  Use  ofDrones  in Agriculture in the African Context," Land 2021, vol. 164, no. 10, pp. 1-13, 2021.
[5]   C.  Bhuvaneshwari,  G.  Saranyadevi,  R.  Vani  and  A.  Manjunathan, "Development  of  High  Yield  Farming  using  IoT  based  UAV," IVC RAISE 2020, vol. 1, no. 2, pp. 1-5, 2020.
[6]   A.  Damuri,  N.  Isnain,  R.  A.  Priyatama,  Y.  I.  Chandra  and  A.  S. Putra,  "E-Learning  Proposal  System  in  Public  Secondary  School Learning," International  Journal  of  Educational  Research  &  Social Sciences (IJERSC), vol. 2, p. 270–275, 2021.
[7]   N.  K.  Dewi  and  A.  S.  Putra,  "Perkembangan  Gamification  dan Dampak  Game  Online  terhadap  Jiwa  Manusia  di  Kota  Pintar  DKI Jakarta," Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 5, no. 3, pp.
315-320, 2020.
[8]   N. K. Dewi and A. S. Putra, "SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN  KARYAWAN  BARU  DENGAN  ALGORITMA GREEDY," Jurnal Visualika, vol. 6, no. 2, pp. 154-160, 2020.
[9]   V.  Valentino,  H.  S.  Setiawan,  .  A.  Saputra,  Y.  Haryanto  and  A.  S. Putra,  "Decision  Support  System  for  Thesis  Session  Pass Recommendation  Using  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)
Method," Journal  International Journal  of  Educational  Research  & Social Sciences, pp. 215-221, 2021.
[10]  .  V.  H.  Valentino,  H.  S.  Setiawan,  M.  T.  Habibie,  R.  Ningsih,  D. Katarina  and  A.  S.  Putra,  "Online  And  Offline  Learning ComparisonIn  The  New  Normal  Era," International  Journal  of Educational  Research  &  Social  Sciences  (IJERSC), vol.  2,  no.  2,  p. 449–455, 2021.
[11]  B.  V.  HANRAHAN,  C.  MAITLAND,  T.  BROWN,  A.  CHEN,  F. KAGAME  and  B.  BIRIR,  "Agency  and  Extraction  in  Emerging Industrial  DroneApplications:  Imaginaries  of  Rwandan  Farm Workers  andCommunity  Members," Proc.  ACM  Hum.-Comput.
Interact.,, vol. 4, no. 3, p. 233, December 2020..
[12]  .  R.  Suryadithia,  M.  Faisal,  A.  S.  Putra  and  N.  Aisyah, "Technological  Developments  in  the  Intelligent  Transportation System  (ITS)," International  Journal  of  Science,  Technology  & Management, vol. 2, no. 3, pp. 837-843, 2021.
[13]  W.  C.  Sundara,  R.  A.  Haryati,  S.  A.  Rachmat,  .  A.  S.  Putra  and  N. Aisyah,  "EFFECT  OF  HUMAN  RESOURCES  AND  BUDGET  IN PROJECT RISK MANAGEMENT FOR ENTERPRISE
RESOURCE  PLANNING  SYSTEMS," Journal  of  Innovation Research and Knowledge, vol. 1, no. 3, pp. 125-130, 2021.
[14]  W.  Sundara,  R.  A.  Haryati,  S.  A.  Rachmat,  A.  S.  Putra  and  N. Aisyah,  "EFFECT  OF  HUMAN  RESOURCES  AND  BUDGET  IN PROJECT RISK MANAGEMENT FOR ENTERPRISE
RESOURCE  PLANNING  SYSTEMS," Journal  of  Innovation Research and Knowledge, vol. 1, no. 2, pp. 125-130, 2021.
[15]  I.  Ramadhan,  A.  Kurniawan  and  A.  S.  Putra,  "Penentuan  Pola Penindakan  Pelanggaran  Lalu  Lintas  di  DKI  Jakarta  Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP)," IKRA-ITH
INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 5, no. 1, pp.
51-57, 2020.
[16]  S.  Rachmawati,  U.  Djaniar,  A.  S.  Putra  and  N.  Aisyah,  "THE EFFECT  OF  THE  COVID  19  VIRUS  AND  ONLINE  LEARNING ON  ENGLISH  SUBJECTS  IN  SENIOR  HIGH  SCHOOL," Journal of  Innovation  Research  and  Knowledge, vol.  1,  no.  3,  pp.  435-440, 2021.
[17]  S. Rachmawati, A. S. Putra, A. Priyatama, D. Parulian, D. Katarina, M.  T.  Habibie,  M.  Siahaan,  E.  P.  Ningrum,  A.  Medikano  and  V. Valentino,  "Application  of  Drone  Technology  for  Mapping  and Monitoring of Corn Agricultural Land," IEEE, vol. 1, no. 1, pp. 1-5, 2021 .
[18]  A. S. Putra, D. C. Dewi , H. Kariyanto , M. and R. , "The Effect of
Ease of Application and Ease of Payment in Online Sales to Increase Sales," International Journal of Science,
Technology &
Management, pp. 1841-1847, 2021.
[19]  A.  S.  Putra  and  N.  Aisyah,  "SISTEM  PEMBELAJARAN  ONLINE MENGGUNAKAN  VIRTUAL  REALITY," Prosiding  Seminar Nasional Pendidikan, pp. 295-303, 2021.
[20]  A.  S.  Putra  and  N.  K.  Dewi,  "Perkembangan  Gamification  dan Dampak  Game  Online  terhadap  Jiwa  Manusia  di  Kota  Pintar  DKI Jakarta," Jurnal Informatika Universitas Pamulang, vol. 5, no. 3, pp. 315-320, 2020.
[21]  A.  S.  Putra,  "PERBANDINGAN  EFEKTIVITAS  SISTEM PEMBELAJARAN  ONLINE  DAN  OFFLINE  DI  ERA  NEW NORMAL," Prosiding  Seminar  Nasional  Pendidikan, pp.  304-311, 2021.
[22]  A. S. Putra, H. Waruwu, M. Asbari, D. Novitasari and A. Purwanto, "Leadership in the Innovation Era: Transactional or Transformational Style?," INTERNATIONAL JOURNAL OF SOCIAL AND
MANAGEMENT STUDIES (IJOSMAS), vol. 1, no. 1, pp. 8-17, 2021.
[23]  A.  S.  Putra,  D.  P.  M.  Akhirianto  and  N.  Aisyah,  "Designing  A Virtual  Jakarta  Tourism  Application  On  Android  Os  And  Virtual Reality  Tools," International  Journal  of  Science,  Technology  & Management, pp. 1460-1467, 2021.
[24]  A.  S.  Putra,  "Analisa  Dan  Perancangan  Sistem  Tata  Kelola  Parkir Cerdas  Di  Kota  Pintar  Jakarta," IKRA-ITH  INFORMATIKA:  Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 4, no. 3, pp. 13-21, 2020.
[25]  A.  S.  Putra  and  .  R.  R.  Fatrilia,  "Paradigma  Belajar  Mengaji Secara Online Pada Masa Pandemic Coronavirus Disease 2019 (Covid-19)," MATAAZIR:  Jurnal  Administrasi  dan  Manajemen  Pendidikan, pp. 49-61, 2020.
[26]  A.  S.  Putra  and  L.  H.  S.  W.  Harco  ,  "Intelligent  Traffic  Monitoring System  (ITMS)  for  Smart  City  Based  on  IoT  Monitoring," Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition  International Conference (INAPR) IEEE, pp. 161-165, 2018.
[27]  A. S. Putra, H. Ludiya, N. Aisyah and B. S. Prasetyo, "INFLUENCE OF PRICES OF GOODS ANDA PROMOTIONAL MEDIA FOR E- COMMERCE  SALES  PLANNING  SYSTEMS," Journal  of Innovation  Research  and  Knowledge, vol.  1,  no.  3,  pp.  249-254, 2021.
[28]  A.  S.  Putra,  L.  H.  S.  W.  Harco  ,  S.  A.  Bahtiar  ,  T.  Agung  ,  .  S. Wayan and H. K. Chu-, "Gamification in the e-Learning Process for children  with  Attention  Deficit  Hyperactivity  Disorder  (ADHD)," Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition  International Conference (INAPR) IEEE, pp. 182-185, 2018.
[29]  A. S. Putra, L. H. S. W. Harco , L. G. Ford , . S. Benfano and A. Edi ,  "A  Proposed  surveillance  model  in  an  Intelligent  Transportation System  (ITS)," Indonesian  Association  for  Pattern  Recognition International Conference (INAPR) IEEE, pp. 156-160, 2018.
[30]  T. Kuncara, A. S. Putra, N. Aisyah and V. Valentino, "Effectiveness of  the  E-Ticket  System  Using  QR  Codes  For  Smart  Transportation Systems," International  Journal  of  Science,  Technology  & Management, vol. 2, no. 3, pp. 900-907, 2021.
[31]  D. P. Irianto, A. S. Putra, N. Aisyah, V. Valentino and M. Siahaan, "THE  EFFECT  OF  THE  COVID  19  VIRUS  AND  ONLINE LEARNING  ON  ENGLISH  SUBJECTS  IN  JUNIOR  HIGH SCHOOL," Journal  of  Innovation  Research  and  Knowledge, vol.  1,
no. 2, pp. 131-136, 2021.
[32]  M. S. Hartawan, A. S. Putra and A. Muktiono, "Smart City Concept for  Integrated  Citizen  Information  Smart  Card  or  ICISC  in  DKI Jakarta," International  Journal  of  Science,  Technology  & Management, pp. 364-370, 2020.
[33]  B.  Givan,  .  R.  Wirawan,  D.  Andriawan,  N.  Aisyah,  A.  and  A.  S. Putra, "Effect of Ease And Trustworthiness To Use E-Commerce for Purchasing  Goods  Online," International  Journal  of  Educational Research  &  Social  Sciences  (IJERSC), vol.  2,  no.  2,  p.  277–282,
2021.
[34]  N. K. Dewi, I. Mulyana, A. S. Putra and F. R. Radita, "Konsep Robot Penjaga  Toko  Di  Kombinasikan  Dengan  Pengendalian  Virtual Reality  (VR)  Jarak  Jauh," IKRA-ITH  INFORMATIKA:  Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 5, no. 1, pp. 33-38, 2020.
[35]  N. K. Dewi and A. S. Putra, "TEKINFO Vol. 22, No. 1, April 2021|
66Pengembangan  Sistem  Jaringan  Menggunakan  Local  Area Network  Untuk  Meningkatkan  Pelayanan(  Studi  Kasus  di  PT.  ARS Solusi Utama )," TEKINFO, vol. 22, no. 1, pp. 66-80, 2021.
[36]  N. K. Dewi and A. S. Putra, "Prosiding International Conference of Universitas  Pekalongan," Prosiding  International  Conference  on Education of Suryakancana 2021 (ICONNECTS 2021), pp. 321-326, 2021.
[37]  N.  K.  Dewi  and  A.  S.  Putra,  "LAW  ENFORCEMENT  IN  SMART TRANSPORTATION  SYSTEMS  ON  HIGHWAY," Proceedings International  Conference  onEducation  of  Suryakancana  2021, pp. 321-326, 2021.
[38]  N.  K.  Dewi,  .  B.  H.  Irawan,  E.  Fitry  and  A.  S.  Putra,  "Konsep Aplikasi  E-Dakwah  Untuk  Generasi  Milenial  Jakarta," IKRA-ITH INFORMATIKA: Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 5, no. 2, pp.
26-33, 2020.
[39]  N. K. Dewi and A. S. Putra,  "Decision Support System for Head of Warehouse  Selection  Recommendation  Using  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  Method," Prosiding  International  Conference  of Universitas Pekalongan, pp. 1-12, 2021.
[40]  A. S. Putra, D. H. Oktaviani, W. Sari and L. Apriani, "The Influence of the Covid 19 Virus and Online Learning on the Education System
for Islamic Subjects," International Journal of Educational Research & Social Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 476-481, 2021.
[41]  D.  Prasetyo,  .  R.  R.  Prayogi,  I.  Rahmawati  and  A.  S.  Putra,  "The Effect  of  the  Covid  19  Virus  and  Online  Learning  on  English Subjects  in  Elementary  Schools," International  Journal  of Educational Research & Social Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 488-493, 2021.
[42]  N.  M  V,  S.  M  P  and  H.  S  A,  "AUTONOMOUS  QUAD  COPTER FOR  AGRICULTURAL  LAND  SURVEILLANCE," International Journal of Advanced Research in Engineering and Technology , vol. 12, no. 1, pp. 892-901, 2021.
[43]  D. . P. Irianto, A. . S. Putra, N. Aisyah, V. Valentino and M. Siahaan, "THE  EFFECT  OF  THE  COVID  19  VIRUS  AND  ONLINE LEARNING  ON  ENGLISH  SUBJECTS  IN  JUNIOR  HIGH SCHOOL," Journal  of  Innovation  Research  and  Knowledge, vol.  1, no. 2, pp. 131-136, 2021.
[44]  S. P. A. S. Iswiyanti, D. Parulian, A. S.  Putra and N. Aisyah, "New Technology  in  Automated  Vehicles  to  Improve  Passenger  Safety," International  Journal  of  Educational  Research  &  Social  Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 536-541, 2021.
[45]  S.  A.  S.  Putra  and  Y.  Novembrianto,  "TEKINFO  Vol.  22,  No.  1,
April 2021| 100Sistem Manajemen Pelayanan Pelanggan
Menggunakan  PHP  Dan MySQL(  Studi  Kasus  pada Toko  Surya  )," TEKINFO, vol. 22, no. 1, pp. 100-116, 2021.
[46]  A.  F.  Lamaya,  R.  Vikaliana,  A.  S.  Putra  and  N.  Aisyah,  "The Influence  of  Price,  Quality  and  Model  on  Clothing  Sales  Levels with," International  Journal  of  Educational  Research  &  Social Sciences, vol. 2, no. 3, pp. 464-470, 2021.