## IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS UNTUK PENERIMAAN SISWA BARU PADA ANAK BERKEBUTUHAN KHUSUS (ABK)
Ari Setiawan Priyatanto 1) , Arief Saputro 2)
1) Teknik Komputerdan Jaringan, SMK Negeri 3 Buduran Sidoarjo
2) Sistem Informasi, Universitas Nahdlatul Ulama Sidoarjo Email : arsetpri@gmail.com 1) , ariefsaputro.si@unusida.ac.id 2)

## ABSTRAK
Anak kebutuhan khusus merupakan anak yang dimana mengalami kesulitan kognitif atau hambatan akademis, perilaku tertentu dan sosial. Juga mempunyai perbedaan dalam pengalaman hidup pribadi secara umum, kepribadian, bakat, minat dan lain-lain. Melakukan komunikasi dengar pendapat orang tua dari siswa berkebutuhan  khusus,  pengisian  angket  dan  identifikasi  anak  berkebutuhan  khusus  merupakan  proses  awal dari penelitian ini. Metode penelitian ini menggabungkan antara teknik Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Penggabungan dua teknik tersebut dapat menghasilkan keputusan yang lebih akurat daripada menggunakan salah satu dari metode yang dipilih. Hasil  penelitian  dapat  menunjukkan  Siswa  Berkebutuhan  Khusus  yang  dapat  diterima  di  sekolah  inklusi, sehingga orang tua yang anaknya tidak diterima di sekolah inklusi dapat mendaftarkan ke instansi pendidikan yang lebih tepat agar memperoleh pendidikan yang sesuai kebutuhan dan minat bakat.
Kata  Kunci  : Analytic  Hierarchy  Process (AHP),  Anak  Berkebutuhan  Khusus, Technique  For  Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) .

## ABSTRACT
Special needs children are children who experience cognitive difficulties or certain academic, social and behavioral barriers. They also have differences in general life experiences, personalities, talents, interests, etc.  Communicating  with  parents  of  students  with  special  needs,  filling  out  questionnaires  and  identifying children with special needs is the initial process of this research. This research method combines the Analytic Hierarchy Process (AHP) method and the Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). Combining the two methods can produce more accurate decisions than using one of the selected methods. The results of the research can show that students with special needs can be accepted into inclusive schools,  so  that  parents  whose  children  are  not  accepted  into  inclusive  schools  can  register  with  more appropriate educational institutions in order to receive education that suits their needs and talent interests.
Keywords: the Analytic Hierarchy Process (AHP), Children with special needs, Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS)

## 1. PENDAHULUAN
Prinsip Siswa kebutuhan khusus mempunyai  pengertian  lebih  luas  yang dibandingkan  dengan  pemahaman  anak  luar biasa.  Siswa  kebutuhan  khusus  yaitu  dimana anak  dalam  menempuh  dunia  pendidikan masih  memerlukan  pelayanan  lebih  spesifik, disebabkan mengalami permasalahan hambatan/kekurangan dalam memahami pembelajaran  dan  juga  perkembangannya. Sebab itu mereka perlu pelayanan pendidikan yang menyesuaikan kebutuhan dalam belajarnya  masing-masing.  Pada  umumnya rentangan  anak  kebutuhan  khusus  terdapat  2 kategori:  anak  kebutuhan  khusus  secara permanen, yaitu  akibat  memiliki  kelainan hal tertentu,  dan  juga  anak  kebutuhan  khusus secara temporer, yaitu mereka yang mengalami  kesulitan/hambatan  dalam  belajar dan  perkembangannya  yang  diakibatkan  oleh kondisi dan keadaan lingkungan sekitar(Chaturvedi, 2009).
Terdapat  9  bentuk  klasifikasi  anak  yang berkebutuhan khusus yang akan diteliti, antara lain:  (1)  Tuna  netra,  yaitu  anak  yang memiliki/mengalami  kekurangan  dalam  daya penglihataan sedemikian rupa. (2) Tuna rungu, yaitu  anak  yang  mengalami  kehilangan sebagian ataupun seluruh indra pendengarannya,  oleh  karena  itu  mengalami hambatan dalam berinteraksi secara verbal. (3) Tuna grahita, yaitu anak yang memiliki secara nyata mendapatkan hambatan dan keterbelakangan dalam perkembangan mental serta  intelektual  di  bawah  rata-rata.  (4)  Tuna daksa,  yaitu  anak  yang  mempunyai  kelainan atau cacat secara menetap pada anggota badan bagian  gerak  [tulang,  sendi,  otot].  (5)  Tuna laras,  yaitu  anak  yang  mempunyai  perilaku yang  menyimpang,    tingkat  sedang,  tingkat berat  dan  tingkat  sangat  berat,  yang  terjadi pada saat masa anak dan masa remaja, sebagai penyebab  terganggunya  pada    perkembangan secara  emosional  dan  sosial  ataupun  kedua- duanya, sehingga yang dapat merugikan pada dirinya  sendiri  ataupun  lingkungan.  (6) Kecerdas dan Bakat yang istimewa ( gifted dan talented ), yaitu anak yang mempunyai potensi tingkat  kecerdasan  (intelegensi),  kemampuan kreativitas,  dan  rasa  tanggungjawab  terhadap
pengerjaan  tugas-tugasnya ( task  commitment ) diatas  kemampuan  anak  seusianya  (anak ukuran  normal).  (7)  Lamban  dalam  belajar ( slow  learner ),  yaitu  anak  yang  mempunyai potensi  secara  intelektual  dibawah  rata-rata anak usia normal, akan tetapi bukan termasuk dalam  kategori  anak  tuna  grahita  (dimana biasanya  mempunyai  IQ  antara  80-85).  (8) Berkesulitan belajar spesifik, yaitu anak yang mempunyai hambatan dan gangguan di dalam proses  melaksanakan  uji  psikologis  dasar, tidak  berfungsinya  pada  struktur  syaraf  pusat atau hambatan seta gangguan hal pemahaman, melakukan mendengarkan, interaksi berbicara, proses  membaca,  dalam  mengeja,  pola  pikir, teknik  menulis,  kemampuan  berhitung,  atau beradaptasi sosial. (9) Autis, yaitu anak dalam kecenderungan hidup dengan keadaan kenyamanan dunianya sendiri, dimana cenderung mengalami gangguan dalam berinteraksi,  berkomunikasi  dan  berperilaku sosial.
Dalam  hal  penerimaan  siswa  didik  baru untuk  anak kebutuhan khusus,  dalam  sekolah inklusif memerlukan beberapa langkah khusus.  Langkah  awalnya  adalah  wawancara dengan  orang  tua  anak  berkebutuhan  khusus, kemudian memberikan angket dan melakukan identifikasi anak tersebut oleh guru pendamping  khusus  dibantu  guru  bimbingan konseling.  Dari  hasil  wawancara,  pengisian angket  dan  identifikasi  ABK  akan  diketahui berbagai macam kriteria yang dapat dijadikan data  masukan  untuk  masing-masing  metode yang akan digunakan. Kriteria yang diperoleh akan  diberi  bobot  nilai  dan  diproses  dengan prosedur  AHP,  lalu  menggunakan  prosedur TOPSIS dan dilanjutkan dengan penggabungan  dua  teknik  AHP  dan  TOPSIS. Langkah  penggabungan  dua  teknik  tersebut diharapkan agar mendapatkan keputusan yang lebih  akurat  daripada  hanya  menggunakan salah satu metode saja.
Metode Analitical  Hierarchy  Proses (AHP)  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini adalah  teknik  yang  mempunyai  beberapa kelebihan(Brunelli, 2015), antara lain: terdapatnya  permasalahan  yang  sangat  luas serta  tidak  terstruktur  akan  menjadi  sebuah model  lebih  fleksibel  serta  dapat  dipahami.
Langkah  pertama  teknik  AHP  adalah  dengan membuat  hirarki  berdasarkan  kriteria  serta alternatif yang telah ditentukan, lalu memberi bobot  penilaian  pada  masing-masing  standar. Setelah  itu  bobot  nilai  standar  dinormalisasi untuk  mendapatkan  nilai  prioritas  standar. Masing-masing  alternatif  selanjutnya  juga diberi bobot nilai dan dinormalisasi berdasarkan nilai prioritas satu-persatu standar. Dalam pengujian konsistensi, apabila nilai rasio dari konsistensi lebih kecil daripada 0.1, maka bisa dilanjutkan untuk mencari nilai lambda dari masing-masing kriteria. Hasil dari nilai  lambda  bisa  menunjukkan  nilai  lambda yang  tertinggi  adalah  ABK  yang  diterima  di sekolah inklusi.
Penelitian ini juga menggunakan TOPSIS ( Technique For Order Preference By
Similarity  To  Ideal  Solution ) yaitu  teknik dalam  pengambilan  keputusan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) dimana teknik ini pertama kalinya diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang(Zheng, Yoon and Lam, 2014) dimana teknik  pengambilan  sebuah  keputusan  dari beberapa  alternatif  yang  tersedia,  terutama MADM (Multi  Attibute  Decisioan  Making) (Nuri Guntur Perdana and Tri Widodo, 2013) dalam menghitung penyelesaian ideal bernilai positif serta penyelesaian ideal bernilai negatif. Langkah  pertama  teknik  TOPSIS  adalah mengkonversi  data  ABK  dengan  memberi nilai bobot masing-masing alternatif.
Kemudian menghitung matriks yang ternormalisasi  R  dan  dilanjutkan  dengan menghitung yang ternormalisasi pada bobot Y. Setelah  itu  menentukan  penyelesaian  ideal bernilai positif dan penyelesaian ideal bernilai negatif agar dapat menghitung jarak penyelesaian  ideal  bernilai  positif  dan  jarak penyelesaian bernilai negatif. Nilai preferensi untuk  alternatif  yang  tertinggi  merupakan ABK yang diterima di sekolah inklusi.
Penggabungan dua metode diatas diharapkan  dapat  memberikan  suatu  hasil keputusan yang akurat. Langkah penggabungan dua teknik itu dimulai dari nilai prioritas  standar  dari  teknik  AHP  dihitung dengan  nilai  ternormalisasi  yang  terbobot  Y dari  teknik  TOPSIS  dan  dilanjutkan  sampai dengan  menghitung  nilai  preferensi  tertinggi
sebagai hasil keputusannya. Untuk mendapatkan  akurasi  data  yang  tepat  pada pendukung keputusannya, maka pada penelitian  ini  digunakan  penggabungan  AHP (teknik Analitical  Hierarchy  Proses) dan TOPSIS  ( Tecnique  For  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution) .(Büyüközkan and Çifçi, 2012).
Penggabungan metode AHP dan TOPSIS juga pernah dilakukan dalam memilih pewarna batik  tulis,  digunakan  pembobotan  nilai  dari masing-masing kreteria serta dianalisis menggunakan  metode  TOPSIS  yang  mampu menangani  perbedaan  alternatif  yang  cukup kecil  dengan  kaidah  Cost  and  Benefit  yang dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung keputusan(Chamid and Murti, 2017).
Metode AHP dan VIKOR juga diterapkan pada rekomendasi restoran dimana pembobotan nilai kreteria dihitung menggunakan  metode  AHP  dan  metode VIKOR  ( Vlsektriterijumsko  Kompromisno Rangiranje merupakan  bahasa  serbia  dengan arti Multicriteria  Compromise  Rangking ) digunakan untuk menghitung nilai index untuk melakukan perangkingan namun dalam pemberian pembobotan kreteria masih kurang(Martliong and Iswari, 2018). Selain itu juga  metode  AHP-TOPSIS  penah  diterapkan dalam  pemilihan  restoran  terbaik  dengan acuan nilai preferensi sebagai perangkingan(Devi, 2022). Metode AHP-SAW juga
diimplementasikan dalam pemilihan E- Commerce terbaik  dengan  membuat  skala rasio  perbandingan  secara  kontinu  maupun diskrit  berdasarkat  kreteria  untuk  memilih alternatif  terbaik  menggunakan  metode  AHP, selanjutnya  dilakukan  penjumlahan  terbobot dari  rating  kerja  pada  setiap  alternatif digunakan untuk perangkingan(Mahendra and Nugraha, 2020).
Kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS memiliki  kelebihan  dasar  pada  matriks perbandingan pasangan dan konsistensi analisis,  praktis,  efisiensi  serta  memmiliki pengukur kinerja relatif dari setiap alternatif(Chamid and Murti, 2017).
2. METODE
Penelitian  ABK  ini  metode  yang  akan digunakan  merupakan  teknik  eksperimental yang  dapat  memberi  kemungkinan  peneliti untuk  memanipulasi  serta  mengrubah-rubah variabel  dan  juga  meneliti  akibat-akibat  yang timbul(Aziz,  Sugiman  and  Prabowo,  2016). Pada  teknik  eksperimental  ini,  nilai  variabel- variabel akan diatur sedemikian rupa, sehingga apabila  terdapat  variabel  di  luar  yang memungkinkan dapat berpengaruh bisa dihilangkan.
Teknik  eksperimental  mempunyai  tujuan mencari  serta  mendapatkan  kolerasi  sebab akibat bila merubah ataupun memanipulasikan data satu  ataupun lebih sebuah variabel, pada data  satu  ataupun  lebih  sebuah  kelompok eksperimental  yang  kemudian  dibandingkan perolehanya dengan sebuah kelompok kontrol data yang tidak dimanipulasikan.
Penelitian ini dilakukan melalui Langkah- langkah  serta  tahapan-tahapan  yang  telah disajikan dalan gambar sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian Teknik  penelitian  yang  digunakan  adalah teknik  eksperimen,  yaitu  :  (1)  pengumpulan data,  dimana  mencari  dan  mendapatkan  data dari wawancara, angket dan identifikasi ABK; (2) pengelolaan data awal atau preprocessing , yaitu  mengoreksi  data  yang  tidak  konsisten; (3)  pengujian  dengan  metode  AHP,  yaitu membuat  hirarki  dan  menentukan  prioritas sampai  dengan  memeriksa  rasio  konsistensi; (4)  pengujian  dengan  metode  TOPSIS,  yaitu menghitung  matriks  ternormalisasi  sampai
menghitung  kedekatan  relatif  solusi  ideal positif  serta  membuat  rangking  berdasarkan kriteria; (5) pengujian dengan penggabungan 2 teknik  AHP  dan  TOPSIS,  yaitu  dengan menghitung  prioritas  dan  rasio  konsistensi pada  metode  AHP  dan  selanjutnya  langsung diuji  dengan  metode  TOPSIS;  (6)  evaluasi hasil,  yaitu  menampilkan  sebuah  hasil  mulai dari teknik AHP, TOPSIS dan penggabungan 2 teknik tersebut.
Pengumpulan data melalui beberapa kegiatan,  antara  lain  :  wawancara,  pengisian angket,  pengisian  instrument  alat  identifikasi ABK.  Fitur/variabel  yang  menjadi  acuan utama  antara  lain:  usia  dapat  bicara  lancar, perkembangan  social,  jenis  hambatan,  usia masuk TK, usia masuk SD, usia masuk SMP, kesulitan di SMP, umur, putra/putri ke, jumlah saudara  kandung,  pernah  tinggal  kelas,  asal sekolah, Alamat, hobi, masa kehamilan, umur kandungan, proses melahirkan, tanda kelainan bayi,  keadaan  balita,  usia  dapat  berdiri,  usia dapat  berjalan,  menerima  pelayanan  khusus, Pelajaran  yang  sulit,  Pelajaran  yang  gemari, tanggungan  orang  tua,  tinggal  dengan, Pendidikan  terakhir  orang  tua,  pendapatan orang  tua,  umur  orang  tua.  maka  didapatkan data seperti tabel berikut ini :
Tabel 1. Dataset
Dataset ABK SMK di Sidoarjo Metode AHP Metode TOPSIS Evaluation Preprocessing Penggabungan metode AHP dan TOPSIS
Usia Dapa
t Bicar a Lanc ar (bula n) Perke mbang an Sosial Jenis Hamba tan …. Penghas ilan Orang Tua (juta) Tanggun gan Orang Tua 30 Baik Slow Leaner ringan …. > 5 2 24 Baik Slow Leaner sedang …. > 5 2 24 Baik Disleks ia ringan …. 3.5 2 12 Cukup Slow Leaner ringan …. 5 4 18 Baik Tunagr ahita ringan …. 3 1 24 Baik Slow Leaner ringan …. 2 2 20 Baik Tunagr ahita sedang …. 3 3 24 Baik Slow Leaner ringan …. 4 4
…. …. …. …. …. …. 30 Baik Disleks ia Ringan …. > 5 6
Pendukung  dalam  keputusan  perihal penerimaan  siswa  didik  baru  untuk  ABK menggunakan  teknik  AHP  dilakukan  dengan membandingkan  masing-masing  kriteria  dan alternatif (Pangeran Manurung, 2010). Kriteria yang  digunakan  dapat  langsung  memasukkan nilai  untuk  pembobotan  dari  setiap  alternatif yang  ada.  Sebelum    memulai  metode  AHP, maka terlebih dahulu dibuat struktur hirarki(Jadiaman Parhusip, 2019) yang terlihat seperti gambar di bawah ini:

## Gambar 2. Hirarki AHP

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penentuan macam-macam  standar yang  akan  digunakan  sebagai  pertimbangan sekolah  inklusi  untuk  menerima  siswa  ABK dalam  bentuk  matriks  berpasangan  dan menjumlahkan  matriks  pada  masing-masing kolom, bisa ditunjukkan pada tabel berikut ini:
Tabel 2. Matrik Kreteria
Satndar K1 K2 …. K12 K13 K1 1.000 0.333 …. 0.143 0.143 K2 3.000 1.000 …. 0.143 0.143 K3 3.000 0.200 …. 0.143 0.143
…. …. …. …. …. …. K11 3.000 5.000 …. 0.143 0.143 K12 7.000 7.000 …. 1.000 7.000 K13 7.000 7.000 …. 0.143 1.000 Jumlah 53.000 49.933 …. 16.429 23.286
Menghitung  nilai  prioritas  dari  matrik kriteria  dengan  membagi  sel  pada  kolom jumlah baris dengan banyaknya standar seperti yang terpampang pada tabel berikut ini:

## Tabel 3. Prioritas Standar
Standar Prioritas Standar Proses Kelahiran 0.0125 Masa Balita 0.0400 Pendukung Keputusan PPDB untuk ABK Riwayat Kelahiran ABK Ke-1 Perk. Masa Balita Perk. Fisik Penghsl. Orang Tua Tangg. Orang Tua ABK Ke- 2 ABK Ke-3 ABK
Ke-6
Usia Dapat Berjalan 0.0350 Usia Dapat Berbicara Lancar 0.0475 Perkembangan Sosial 0.0270 Jenis Hambatan 0.2486 Usia Masuk TK 0.0373 Usia Masuk SD 0.0475 Usia Masuk SMP 0.0475 Pendidikan  Terakhir  Orang Tua 0.1761 Umur Orang Tua 0.0227 Pendapatan Orang Tua 0.1411 Tanggungan Orang Tua 0.1173 Jumlah 1.0000
Pada  teknik  TOPSIS  yang  digunakan adalah  dataset  awal  yang  sama  dengan pengujian  teknik  AHP,  tetapi  pada  teknik TOPSIS akan  diberi pembobotan  lain disesuaikan dengan data yang sudah ditentukan  pada  teknik  TOPSIS  yaitu  dengan dikonversikan dalam bentuk kuantitatif(Palasara and Baidawi, 2018), hasil dari  pembototan  ini  dapat  diamati  di  tabel berikut ini:
Tabel 4. Konversi Teknik TOPSIS
Alternatif Standar K1 K2 ….. K12 K13
1 0.5 0.75 ….. 0.75 1 2 0 0.5 ….. 0.75 1 3 0 0.75 ….. 0.75 1 4 0.5 0.75 ….. 1 0.75
5 0.5 0.75 ….. 0.75 1 6 0.5 0.5 ….. 0.75 0.75
Dari tabel konversi selanjutnya dilakukan perhitungan matrik normalisasi menggunakan rumus :
Hasil  dari  menghitung  matriks  yang ternormalisasi  dapat  ditampilkan  dan  diamati pada tabel berikut ini:
Tabel 5. Matrik Normalisasi TOPSIS
Alternatif Standar K1 K2 ….. K12 K13 1 0.50 0.45 ….. 0.20 0.20 2 0.00 0.30 ….. 0.20 0.20 3 0.00 0.45 ….. 0.20 0.20 4 0.50 0.45 ….. 0.26 0.15 5 0.50 0.45 ….. 0.20 0.20 6 0.50 0.30 ….. 0.20 0.15
Selanjutnya  menghitung  pada  matriks yang  telah  ternormalisasi  pada  bobotnya  (Y) adalah  perkalian  hasil  matriks  ternormalisasi dengan bobot  nilai  kriteria dari dataset  ABK. Rumus:
Hasil  menghitung  matriks  ternormalisasi terbobot ditampilkan di tabel berikut ini: Tabel 6. Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y)
Alternatif Standar K1 K2 …..  K12 K13 1 0.25 0.34 ….. 0.15 0.20 2 0.00 0.15 ….. 0.15 0.20 3 0.00 0.34 ….. 0.15 0.20 4 0.25 0.34 ….. 0.26 0.11 5 0.25 0.38 ….. 0.15 0.20 6 0.25 0.15 ….. 0.15 0.11
Kemudian  lakukan  perhitungan  Jarak penyelesaian  Ideal  bernilai  Positif  ( D + )  dan penyelesaian  Ideal  bernilai  Negatif  ( D - ), digunakan rumus sebagai berikut:
Maka didapatkan hasil penjabaran perhitungan  jarak  penyelesaian  ideal  bernilai positif  dan  jarak  penyelesaian  ideal  bernilai negative seperti tabel di bawah ini:
Tabel 7. Jarak Penyelesaian Ideal Penyelesaian Ideal D i + D i - D 1 0.8363 0.7561
D 2 0.9573 0.4174 D 3 0.9506 0.6062 D 4 0.7848 0.6875 D 5 0.8965 0.5357 D 6 0.5599 0.8816
Berikutnya  hitung  penilaian  preferensi untuk tiap alternatif digunakan rumus sebagai berikut:
Maka  didapatkan  hasil  dari  perhitungan penilaian preferensi seperti pada tabel berikut:
Tabel 8. Nilai Preferensi Alternatif Nilai Preferensi 1 0.6116 2 0.4748 3 0.4670 4 0.3894 5 0.3741 6 0.3036
Dari  tabel  di  atas  selanjutnya  dengan menggunakan kolaborasi penggabungan teknik  AHP  dan  TOPSIS,  maka  siswa  ABK yang  mendapatkan  nilai  preferensi  tertinggi adalah A dengan total skor 0.6116 . Jadi siswa ABK  tersebut  bisa  diterima  menjadi  siswa  di SMK Negeri yang dipilih.
Dari hasil penelitian tersebut kita lakukan uji model menggunakan Teknik T-Test Paired Two  Sample  Mean  Dimana  Teknik  ini digunakan untuk membuktikan bahwa peneliti bisa menghitung semua metode yang digunakan  dan  hasilnya  bisa  mendukung pengambilan  keputusan  pada  PPDB  untuk siswa  ABK  ditingkat  kejuruan.  Metode  AHP yang  akan  dianalisa  dengan  teknik  T-Test Paired  Two  Sample  Mean  (Nuri  Guntur Perdana  and  Tri  Widodo,  2013)  ditampilkan seperti tabel berikut ini:
Tabel 9. T-Test Teknik AHP
Variable A Variable B Mean/rata-rata 0.166666667 0.166666667 Variance/varian 0.00177092 0.000559802
Observations/pe ngamatan 6 6 Pearson of Correlation/hub ungan saudara 0.557706219 Hypothesized  of Mean Difference/perki raan rata-rata perbedaan 0 df 5 TStat -1.62E-16 P(T<=t) 1-tail 0.5 TCritical 1-tail 2.015048372 P(T<=t) 2-tail 1 TCritical 2-tail 2.570581835
Dari tabel diatas terlihat bahwa nilai tStat lebih  kecil  dari  nilai  tCritical  two-tail (Muzakkir,  2017),  maka  hasilnya  bisa diterima.
Sedangkan  metode  TOPSIS  setelah dilakukan  analisa  dan  pengujian  dengan menggunakan  teknik  T-Test  Paired  Two Sample  Mean  ditampilkan  pada  tabel  berikut ini:
Tabel 10. T-Test Metode TOPSIS
Variable 1 Variable 2 Mean/rata-rata 0.496128969 0.436738833 Variance/varian 0.008350776 0.011365782 Observations/pengamatan 6 6 Pearson of Correlation/hubungan saudara 0.627794351 Hypothesized  of  Mean Difference/perkiraan rata- rata perbedaan 0 df 5 TStat 1.681579859 P(T<=t) 1-tail 0.076739262 TCritical 1-tail 2.015048372 P(T<=t) 2-tail 0.153478523 TCritical 2-tail 2.570581835
Dari tabel diatas terlihat bahwa nilai tStat lebih  kecil  dari  nilai  tCritical  two-tail,  maka hasilnya bisa diterima.
Selanjutnya  metode  AHP  dan  TOPSIS yang  telah  analisa  dan  dilakukan  pengujian dengan  menggunakan  teknik  T-Test  Paired Two  Sample  Mean  ditampilkan  pada  tabel berikut ini:
Tabel 11. T-Test Teknik AHP dan TOPSIS
Variable 1 Variable 2 Mean/rata-rata 0.514526625 0.456223835 Variance/varian 0.033136531 0.028995986 Observations/pengamatan 6 6 Pearson of Correlation/hubungan saudara 0.084035543 Hypothesized  of  Mean Difference/perkiraan rata- rata perbedaan 0 df 5 TStat 0.59857959 P(T<=t) 1-tail 0.287768039 TCritical 1-tail 2.015048372 P(T<=t) 2-tail 0.575536078 TCritical 2-tail 2.570581835
Dari tabel diatas terlihat bahwa nilai tStat lebih  kecil  dari  nilai  tCritical  two-tail,  maka hasilnya bisa diterima.
4. PENUTUP
4.1. Kesimpulan
Pemilihan atribut jenis hambatan,
pendapatan  orang  tua,  pendidikan  terakhir orang  tua  dan  tanggungan  orang  tua  diberi bobot nilai tertinggi ternyata bisa mempengaruhi 9 atribut yang lainnya dari 13 atribut yang telah ditentukan.
Penggabungan  teknik  AHP  dan  TOPSIS dapat menghasilkan nilai lebih tinggi dibanding dengan hanya melakukan pengujian dengan masing-masing metode.

## 4.2. Saran
Pada  saat  melakukan  penelitian,  analisis data  yang  baik  sangat  diperlukan  agar keputusan  yang  dihasilkan  juga  merupakan keputusan  yang  terbaik.  Oleh  karena  itu
ketelitian  dalam  mengolah  data  sangat diperlukan  untuk  menghindari  adanya  data yang  kurang.  Selain  itu  pemahaman  terhadap ilmu dasar  analisis data juga diperlukan untuk memudahkan penerapan pada suatu penelitian.
Penelitian  tentang  ABK  bisa  dilakukan menggunakan  teknik  yang  lain,  supaya  bisa mendapatkan  keputusan  yang  lebih  baik  lagi. Untuk  penentuan  kriteria  dan  bobot  nilai sebaiknya  lebih  diperhatikan  lagi  karena  ada banyak faktor lain dapat juga bisa berpengaruh terhadap hasil penelitian

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Aziz,  A.N.,  Sugiman,  S.  and  Prabowo,  A.
(2016)  ‘Analisis  Proses  Pembelajaran Matematika  pada  Anak  Berkebutuhan Khusus  (ABK)  Slow  Learner  di  Kelas Inklusif’, Kreano,  Jurnal  Matematika Kreatif-Inovatif , 6(2), p. 111. Available at:
https://doi.org/10.15294/kreano.v6i2.416 8. Brunelli,  M.  (2015)  ‘Introduction  to  the Analytic Hierarchy Process’, SpringerBriefs  in  Operations  Research , 22  January,  p.  83.  Available  at: https://doi.org/10.1007/978-3-319-12502- 2.
Büyüközkan, G. and Çifçi, G. (2012) ‘Expert Systems  with  Applications  A  combined fuzzy  AHP  and  fuzzy  TOPSIS  based strategic  analysis  of  electronic  service quality  in  healthcare  industry’,  39,  pp. 2341–2354. Available at: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.08.06 1.
Chamid,  A.A.  and  Murti,  A.C.  (2017) ‘Kombinasi  Metode  AHP  Dan  TOPSIS Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan’,
Prosiding SNATIF , pp. 115–119.
Chaturvedi, P. (2009)  ‘PERATURAN MENTERI  PENDIDIKAN  NASIONAL
REPUBLIK  INDONESIA  NOMOR  70 TAHUN 2009’, 1, pp. 1–44.
Devi, C. (2022) ‘Dss Metode Ahp Dan Topsis Dalam  Pemilihan  Restoran  Di  Kota Pontianak’, Jurnal  Aplikasi  Teknologi Informasi dan Manajemen (JATIM) , 3(2), pp. 199–209. Available at: https://doi.org/10.31102/jatim.v3i2.1632.

## Jadiaman Parhusip (2019) ‘Penerapan Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Calon  Penerima  Bantuan Pangan  Non  Tunai  (BPNT)  Di  Kota Palangka  Raya’, Jurnal Teknologi Informasi  Jurnal  Keilmuan  dan  Aplikasi Bidang Teknik Informatika , 13(2), pp. 18– 29. Available at: https://doi.org/10.47111/jti.v13i2.251.
Mahendra, G.S. and Nugraha, P.G.S.C. (2020) ‘Komparasi  Metode  AHP-SAW  dan AHP-WP  Pada  SPK  Penentuan  E- Commerce Terbaik  di  Indonesia’, Jurnal Sistem  dan  Teknologi  Informasi  (Justin) , 8(4), p. 346. Available at: https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.4261 1.
Martliong,  A.U.  and  Iswari,  N.M.S.  (2018) ‘Rancang  Bangun  Sistem  Rekomendasi Restoran Menggunakan Metode AHP dan VIKOR  pada  Platform  LINE’, Jurnal ULTIMA  Computing ,  10(1),  pp.  27–33. Available at: https://doi.org/10.31937/sk.v10i1.847.
Muzakkir, I. (2017) ‘Penerapan Metode Topsis Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa Panca  Karsa  Ii’, ILKOM  Jurnal  Ilmiah , 9(3), pp. 274–281. Available at:
https://doi.org/10.33096/ilkom.v9i3.156. 274-281.
Nuri  Guntur  Perdana  and  Tri  Widodo  (2013)
‘Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa  Kepada  Peserta  Didik  Baru
Menggunakan
Metode TOPSIS’, SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI INFORMASI & KOMUNIKASI TERAPAN [Preprint]. Palasara,  N.D.  and  Baidawi,  T.  (2018) ‘Penerapan Metode Topsis Pada
Peningkatan  Kinerja  Karyawan’, Jurnal Informatika , 5(2), pp. 287–294. Available at: https://doi.org/10.31311/ji.v5i2.4234. Pangeran Manurung (2010) SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI PENERIMA BEASISWA DENGAN METODE  AHP  DAN  TOPSIS  (STUDI KASUS:  FMIPA  USU) .  UNIVERSITAS SUMATERA UTARA.
Zheng, B., Yoon, S.W. and Lam, S.S. (2014) ‘Expert Systems with Applications Breast cancer  diagnosis  based  on  feature extraction using a hybrid of K-means and support  vector  machine  algorithms’, Expert  Systems  With Applications , 41(4), pp. 1476–1482. Available at: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2013.08.04 4.