## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015

## Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pendidikan dan Pengembangan Pegawai Negeri dengan Metode AHP dan SAW
Fadhil Muhammad Supriyanto, Agung Triayudi * , Ira Diana Sholihati
Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 fadhilmuhammadsupriyanto2019@student.unas.ac.id, 2* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 iradiana2803@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.co.id Submitted: 24/01/2023; Accepted: 20/02/2023; Published: 25/02/2023
Abstrak −Pendidikan di Staf Operasi Polri merupakan unsur penting yang bertujuan untuk meningkatkan kualitas personel. Staf Operasi Polri (Sops Polri) adalah kesatuan yang ada di Mabes Polri. Pendidikan dan pengembangan diselenggarakan oleh Staf Sumber Daya Manusia Polri (SSDM Polri) dengan cara mengkompulir data personel dari sekian banyak satuan kerja. Sops Polri terlebih dahulu menyeleksi personelnya agar personel yang dikirimkan merupakan yang terbaik. Namun penyeleksian personel di Sops Polri masih dilakukan secara manual dan peluang terjadinya human error sangat besar.  Maka dicetuskanlah pembangunan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP dan SAW yang  dapat membantu penyeleksian di Sops Polri. Setelah sistem pendukung keputusan dibangun selanjutnya dilakukan pengujian dengan metode System Usability Scale (SUS) dengan hasil nilai 80,25 yang dapat diinterpretasikan diterima.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan;  Seleksi  Pendidikan  Pengembangan;  Analytical  Hierarchy  Process;  Simple Additive Weighting; System Usability Scale
Abstract −Education in Staff Operation of Indonesian National Police is an important element that aims to improve the quality of  personnel.  Staff  Operation  of  Indonesian  National  Police  (Sops  Polri)  is  an  unit  in  the  National  Police  of  Indonesian Headquarters. Education and development is carried out by the Staff Human Resources of Indonesian National Police (SSDM Polri) by gathering personnel data from various units. At first Sops Polri has to select its personnel so that the selected personnel is  the  best.  But  the  process  of  selection  in  Sops  Polri still done  manually  and the  chances  of  errors  are  very large.  So the development of decision support system using AHP and SAW methods can help the process of selection in Sops Polri. After decision support system was developed then it was tested by using the System Usability Scale (SUS) method with a result of 80.25 which can be interpreted as acceptable.
Keywords :  Decision  Support  System;  Analytical  Hierarchy  Process;  Simple  Additive  Weighting;  System  Usability  Scale; Education and Development

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan dan pengembangan diselenggarakan dan dikompulir datanya oleh Staf Sumber Daya Manusia Polri (SSDM Polri) dan Staf Operasi Polri (Sops Polri) melakukan seleksi dahulu sebelum personel tersebut dikirimkan ke SSDM Polri. Namun penyeleksian masih dilakukan secara manual dan peluang terjadinya human error sangat besar.  Maka  dari  itu,  dicetuskanlah  ide  untuk  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  SPK  dipilih karena  sistem  ini  dapat  membantu  decision  maker  dalam  memutuskan  kebijakan  yang  lebih  baik  agar menghasilkan keuntungan dan meminimalisir kesalahan bagi sebuah organisasi [1].
Metode  AHP  dan  SAW  adalah  metode  yang  familiar  untuk  diimplementasikan  pada  sistem  pendukung keputusan dalam berbagai objek yang dijadikan penelitian [2]. AHP merupakan salah satu metode dibuat untuk menghadapi permasalahan dengan faktor, kriteria, dan bobot yang berbeda [3]. Metode AHP adalah metode yang memberikan  pilihan  kepada  individu  atau  kelompok  untuk  menghasilkan  ide  dan  menjelaskan  masalah  sesuai dengan gagasan mereka untuk mencapai solusi masalah yang diharapkan [4]. Sedangkan metode SAW merupakan metode yang dikenal dengan nama lain penjumlahan berbobot karena karena cocok digunakan untuk menentukan rating bobot yang ditentukan pada kriteria tersebut [5], [6].  Tujuan pembobotan adalah untuk melihat peringkat alternatif  yang  ada  untuk  semua  atribut.  Untuk  memeriksa  peringkat  yang  ada,  matriks  keputusan  harus dinormalisasi ke skala tertentu dan dibandingkan dengan alternatif peringkat lainnya [7].
Berdasarkan penelitian yang terkait dengan metode AHP dan SAW yaitu penelitian yang dilakukan oleh Diana dkk, sistem dibangun untuk membantu pengambilan keputusan dalam menentukan vendor Internet Service Provider  (ISP)  secara  obyektif  dan  efektif  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Hasil  akhir  berupa  Vendor  FiberNet dengan nilai 0,914 [8]. Selanjutnya yang dilakukan oleh Aris, sistem dibangun untuk mengefisienkan pekerjaan dalam  menentukan  kata  kunci  yang  sesuai  dengan  kueri  penelusuran  dan  selanjutnya  akan  diterapkan  dengan komputerisasi untuk menghindari pemrosesan manual. Hasil akhir berupa kata kunci “universitas swasta terbaik di yogyakarta” dengan nilai 0,86 [9]. Kemudian yang dilakukan oleh Royan dkk, sistem dibangun membantu pihak restoran untuk memilih produk yang lebih cocok diberikan promo untuk meningkatkan jumlah penjualan. Selain itu,  pembangunan  sistem  pendukung  keputusan  bertujuan  pemilihan  produk  tersebut  menjadi  efisien  dari  segi keuntungan maupun segi  produksi. Hasil akhir dari  penelitian ini adalah Geprek Krispi + Nasi  [10]. Lalu  yang dilakukan oleh Kevin dan Wiyli,  sistem dibangun untuk melakukan pemilihan organisasi kemahasiswaan dengan hasil BEM F menduduki prioritas tertinggi bagi mahasiswa X [2]. Selanjutnya yang dilakukan oleh Rehadian dkk, sistem dibangun  sebagai  alat bantu  bagi instansi  yang menyelenggarakan program bantuan langsung tunai agar tepat sasaran sesuai kriteria. Sistem ini dilakukan pengujian fungsional dengan rata-rata error 0% [11].

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Perbedaan  dengan  penelitian  sebelumnya  adalah  pada  kriteria  yang  digunakan  berdasarkan  Peraturan Kapolri Nomor 99 Tahun 2020 yaitu dengan 7 kriteria yakni Nilai Sistem Manajemen Kinerja Polri (Nilai SMK), Nilai  Pencatatan  Personel,  Nilai  Pemeriksaaan  Kesehatan  (Rikkes),  Nilai  Psikologi,  Nilai  Rohani,  Nilai Kesamaptaan Jasmani (Kesjas) dan Nilai Akademik yang sesuai dengan data pada Sops Polri [12].
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  maka  dicetuskanlah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode AHP dan SAW untuk membantu Sops Polri menyeleksi personelnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Tahapan Penelitian
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Studi Literatur
Menelaah  permasalahan  yang  ada  di  Sops  Polri  sampai  mendapatkan  solusi  yang  akan  diajukan  untuk permasalahan  tersebut.  Solusi  dapat  ditemukan  dengan  membaca  buku  atau  jurnal  yang  terakreditasi  yang dapat dijadikan acuan sebagai dasar penelitian.
b. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data adalah langkah yang menentukan penelitian dalam membuat sistem, data-data ini diperlukan  yang  sesuai  dengan  output  yang  dihasilkan  dari  sistem  pendukung  keputusan.  Adapun  teknik pengumpulan data yang digunakan:
1. Wawancara
Salah  satu  teknik  pengumpulan  data  yang  terstruktur  yakni  dengan  permulaan  peneliti  memberikan pertanyaan  kepada  narasumber  secara  langsung.  Di  dalam  penelitian  ini,  peneliti  menggali  informasi tentang pendidikan dan pengembangan di Sops Polri serta persyaratan dan kriteria yang dibutuhkan untuk mengikuti seleksi pendidikan dan pengembangan.
2. Observasi
Teknik yang dilakukan dengan cara melakukan pengamatan langsung yakni dengan cara mengamati seleksi dengan data yang ada pada Sops Polri untuk mempertegas data pada wawancara.
3. Dokumentasi
Dokumentasi digunakan untuk bukti dukung dalam memperkuat data primer dan sekunder yang dilakukan oleh peneliti. Dokumentasi ini dapat berupa foto, video, tulisan dan rekaman wawancara.
c. Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan
1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam pemakaian metode AHP harus sesuai dengan prosedur sebagai berikut [13]:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Gambar 2. Alur Metode AHP
Membuat Hierarki
Hierarki adalah perwakilan dari suatu permasalahan dengan kompleksitas tinggi dalam sebuah struktur bertingkat dimana tingkat awal adalah tujuan yang akan dicapai tingkat faktor, kriteria, subkriteria, dan seterusnya ke bawah hingga tingkat terakhir dari alternatif [14].
Pairwise comparison
Membuat pairwise comparison antara elemen-elemennya sehingga dapat diperoleh nilai untuk masing- masing  kriteria.  Nilai  pada  pairwise  comparison  dapat  diukur  berupa  nilai  1  sampai  dengan  9 menggunakan tabel skala [15].
Tabel 1. Nilai Pairwise Comparison Nilai Keterangan 2, 4, 6 dan 8 Nilai pada dua pairwise comparison yang berdekatan 1 Nilai pada dua pairwise comparison sama pentingnya 3 Nilai pada salah satu pairwise comparison sedikit lebih penting 5 Nilai pada salah satu pairwise comparison lebih penting 7 Nilai pada salah satu pairwise comparison sangat lebih penting 9 Nilai pada salah satu pairwise comparison mutlak lebih penting Menormalisasi pairwise comparison
Normalisasi pairwise comparison dengan cara membagi nilai pada kriteria dengan jumlah keseluruhan masing-masing kolom pada matriks pairwise comparison [16].
Nilai Kriteria ΣKolom Kriteria (1) Menentukan Eigenvektor
Untuk mencari nilai eigenvektor dengan cara menjumlahkan tiap baris kriteria, kemudian dibagi dengan banyaknya kriteria [17].
Eigenvektor = ΣBaris Kriteria Banyaknya Elemen Kriteria (2) Consistency Measure (CM)
Consistency  Measure  adalah  nilai  yang  didapatkan  dari  perkalian  matriks  antara  baris  pairwise comparison dengan kolom eigenvektor [18].
Menentukan Lambda maksimal
Pada Consistency Measure dilakukan penjumlahan kemudian dicari nilai rata-rata. Maka hasil rata-rata tersebut adalah Lambda maksimal [19].
Menguji Konsistensi
Dapat dikatakan konsisten jika CR < 10% atau 0,1 namun jika kriteria dikatakan tidak konsisten maka penilaian  kriteria  harus  diulang  [20].  Pertama-tama  melakukan  perhitungan  Consistency  Index  (CI) kemudian dilanjutkan Consistency Ratio (CR) dengan menggunakan Random Index (RI).
Consistency Index (CI) = λ maks −n n−1 (3)
Consistency Ratio (CR) = CI RI (4) Tabel 2. Nilai Konsistensi Banyaknya elemen (n)  1 atau 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0 0,58  0,9  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,49 2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Gambar 3. Alur Metode SAW
Penggunaan  metode SAW  untuk  menentukan  perangkingan  dari  tiap  alternatif  menggunakan  nilai akhir yang  paling  tinggi  dengan  cara  melakukan  perhitungan  pada  bobot  kriteria  dengan  matriks  yang  telah dinormalisasi  [21].  Tahapan-tahapan  yang  harus  ditempuh  agar  metode  SAW  dapat  digunakan  secara maksimal, sebagai berikut [22]:
a) Menentukan  C i yaitu  subkriteria  atau  tingkat  kepentingan  yang menjadi  dasar  decision  maker  dalam mengambil keputusan pada tahap akhir penelitian.
b) Menentukan matriks rating kecocokan tiap-tiap alternatif dengan bentuk matriks keputusan ( x ).
x =   [ x 11 ⋯ x 1…n ⋮ ⋱ ⋮ x 3…n ⋯ x 3…n ] (5)
c) Tahap ini merupakan tahap yang membutuhkan normalisasi matriks keputusan (x) ke skala yang dapat dibandingkan dengan semua peringkat alternatif [23].
R ij { X ij max i X ij jika j adalah atribut benefit
min j X ij X ij jika j adakah atribut cost
(6)
d) Tahap  akhir  dari  metode  SAW  adalah  keputusan  yang  didapatkan  dari  proses  perangkingan.  Untuk mendapatkan ranking, dilakukan perhitungan dengan perhitungan:
V i ∑ w j r ij n j=1 (7)
d. Testing Sistem
Testing  menggunakan  metode  System  Usability  Scale  (SUS)  yang  diawali  dengan  menentukan  pertanyaan yang  akan  disebar  melalui  kuisioner  kepada  responden  atau  pengguna  sistem.  Kemudian  nilai  tersebut dikonversi dengan ketentuan sebagai berikut:
1. Pernyataan dengan urutan ganjil (Pertanyaan ke-1, ke-3, ke-5, dst.) nilai pada kuisioner harus dikurangi 1.
2. Pertanyaan  dengan  urutan  genap  (Pertanyaan  ke-2,  ke-4,  ke-6,  dst.)  nilai  pada  kuisioner  dikurangi menggunakan nilai 5.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Sistem Usulan
a. Personel Sops Polri melapor diri ke Bagrenmin Sops Polri kemudian akan diberikan arahan terkait data yang harus disiapkan untuk mengikuti pendidikan dan pengembangan.
b. Personel Sops Polri yang sudah melengkapi data akan melaksanakan interview di Bagrenmin Sops Polri.
c. Bagrenmin Sops Polri menginput nilai para personel Sops Polri ke SPK.
d. Bagrenmin  Sops  Polri  memberikan  hasil  perhitungan  di  SPK  kepada  Kepala  Bagrenmin  Sops  Polri  selaku pengambil keputusan.
e. Jika Kepala Bagrenmin Sops Polri sudah setuju, maka Bagrenmin Sops Polri akan mengirimkan data personel tersebut ke SSDM Polri untuk mengikuti pendidikan dan pengembangan.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015

## 3.2 Perhitungan Metode AHP
a. Penentuan Kriteria dan Hierarki
Penjabaran permasalahan dan persoalan secara merinci untuk pemecahan masalah yang kemudian dijadikan kriteria. Setelah menentukan kriteria, selanjutnya membuat hierarki yakni menguraikan permasalahan ke dalam kelompok-kelompok agar permasalahan terlihat lebih terstruktur dan sistematis.
Tabel 2. Kriteria Kode Nama C01 Nilai SMK C02 Nilai Pencatatan Personel C03 Nilai Kesehatan C04 Nilai Psikologi C05 Nilai Rohani C06 Nilai Kesjas C07 Nilai Akademik
Gambar 5. Hierarki
b. Pairwise Comparison
Pairwise  comparison  untuk  menentukan  perbandingan  antarkriteria,  dari  setiap  nilai  kriteria  dimasukkan  ke dalam matriks sesuai dengan kepentingan.

## Tabel 3. Pairwise Comparison
Kriteria  C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07 C01 1 0,5 0,3 0,3 0,3 0,3 0,3 C02 2 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 C03 3 2 1 1 1 0,5 2 C04 3 2 1 1 0,5 1 1 C05 3 2 1 2 1 2 1 C06 3 2 2 1 0,5 1 1 C07 3 2 0,5 1 1 1 1 Jumlah 18 11,5  6,33  6,83  4,83  6,33  6,83
Nilai 1 pada kolom C01 baris C02 mendefinisikan bahwa tingkat yang sama antara kolom C01 dengan baris C02, sedangkan nilai 3 pada kolom C01 baris C03 mendefinisikan bahwa kriteria C01 lebih penting daripada kriteria C03.
c. Normalisasi
Normalisasi dilakukan dengan membagi tiap nilai kriteria dengan jumlah nilai pada kolom matriks.
Tabel 4. Normalisasi Pairwise Comparison
Kriteria  C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C01 0,0556  0,0435  0,0526  0,0488  0,0690  0,0526  0,0488 C02 0,1111  0,0870  0,0789  0,0732  0,1034  0,0789  0,0732 C03 0,1667  0,1739  0,1579  0,1463  0,2069  0,0789  0,2927 C04 0,1667  0,1739  0,1579  0,1463  0,1034  0,1579  0,1463 C05 0,1667  0,1739  0,1579  0,2927  0,2069  0,3158  0,1463 C06 0,1667  0,1739  0,3158  0,1463  0,1034  0,1579  0,1463 C07 0,1667  0,1739  0,0789  0,1463  0,2069  0,1579  0,1463

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Kriteria  C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07
Jumlah  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000
Sebagai  contoh  pada  kolom  C01  dan  baris  C01  menghasilkan  nilai  0,0556  dengan  perhitungan  nilai  1 dibagi dengan jumlah kolom C01 yaitu 18. Digambarkan dengan perhitungan:
𝐍𝐢𝐥𝐚𝐢 𝐊𝐫𝐢𝐭𝐞𝐫𝐢𝐚 𝚺𝐊𝐨𝐥𝐨𝐦 𝐊𝐫𝐢𝐭𝐞𝐫𝐢𝐚 = 𝟏 𝟏𝟖 = 𝟎, 𝟎𝟓𝟓𝟔
d. Eigenvektor
Eigenvektor diperoleh dengan cara menghitung rata-rata dari tiap baris.

## Tabel 5. Eigenvektor
Kriteria  C01  C02  C03  C04  C05  C06  C07  Eigenvektor C01 0,056  0,043  0,053  0,049  0,069  0,053  0,049 0,053 C02 0,111  0,087  0,079  0,073  0,103  0,079  0,073 0,087 C03 0,167  0,174  0,158  0,146  0,207  0,079  0,293 0,175 C04 0,167  0,174  0,158  0,146  0,103  0,158  0,146 0,150 C05 0,167  0,174  0,158  0,293  0,207  0,316  0,146 0,209 C06 0,167  0,174  0,316  0,146  0,103  0,158  0,146 0,173 C07 0,167  0,174  0,079  0,146  0,207  0,158  0,146 0,154 Jumlah  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000 1,000
Sebagai contoh pada nilai penjumlahan eigenvektor pada baris C01 dengan nilai 0,053 diperoleh dengan cara menggunakan perhitungan:
= 𝟎,𝟎𝟓𝟔+𝟎,𝟎𝟒𝟑+𝟎,𝟎𝟓𝟑+𝟎,𝟎𝟒𝟗+𝟎,𝟎𝟔𝟗+𝟎,𝟎𝟓𝟑+𝟎,𝟎𝟒𝟗 𝟕 = 𝟎,𝟑𝟕𝟎𝟖 𝟕 = 𝟎, 𝟎𝟓𝟑
e. Consistency Measure
Consistency Measure diperoleh menggunakan perkalian matriks antara kolom eigenvektor dengan setiap nilai pairwise comparison.
Tabel 6. Consistency Measure Eigenvektor  Consistency Measure  Lambda C01 0,053 7,2312 1,0330 C02 0,087 7,1962 1,0280 C03 0,175 7,2091 1,0299 C04 0,150 7,2373 1,0339 C05 0,209 7,2664 1,0381 C06 0,173 7,3039 1,0434 C07 0,154 7,1827 1,0261 Jumlah 1,0000 50,6269 7,2324
Sebagai contoh pada kolom Consistency Measure baris C01 menghasilkan nilai 7,2312 dari perhitungan:
( 𝟎, 𝟎𝟓𝟑 𝟏 ) + ( 𝟎, 𝟎𝟖𝟕 𝟎, 𝟓 ) + ( 𝟎, 𝟏𝟕𝟓 𝟎, 𝟑 ) + ( 𝟎, 𝟏𝟓𝟎 𝟎, 𝟑 ) + ( 𝟎, 𝟐𝟎𝟗 𝟎, 𝟑 ) + ( 𝟎, 𝟏𝟕𝟑 𝟎, 𝟑 ) + ( 𝟎, 𝟏𝟓𝟒 𝟎, 𝟑 ) 𝟎, 𝟎𝟓𝟑𝟎 = 𝟎, 𝟓𝟗𝟖 𝟎, 𝟎𝟓𝟑𝟎 = 𝟕, 𝟐𝟑𝟏𝟐

## f. Lambda Maksimal
Lambda didapatkan dengan membagi nilai Consistency Measure dengan jumlah elemen, sedangkan Lambda Maksimal diperoleh dengan menjumlahkan nilai Lambda.
Tabel 7. Lambda Maksimal Consistency Measure  Lambda C01 7,2312 1,0330 C02 7,1962 1,0280 C03 7,2091 1,0299 C04 7,2373 1,0339 C05 7,2664 1,0381 C06 7,3039 1,0434 C07 7,1827 1,0261 Jumlah 50,6269 7,2324
Sebagai contoh pada baris C01 mendapat nilai 1,0330 diperoleh dengan cara menggunakan perhitungan:
= 𝟕,𝟐𝟑𝟏𝟐 𝟕 = 𝟏, 𝟎𝟑𝟑𝟎

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Setelah kolom Lambda diperoleh nilainya, jumlahkan kolom Lambda sehingga menghasilkan nilai 7,2324 yang merupakan Lambda Maksimal.
g. Uji Konsistensi
Uji Konsistensi dilakukan dengan menentukan nilai Concistency Index (CI) lalu dibandingkan dengan Random Index (RI) untuk menentukan Consistency Ratio (CR). RI didapatkan dengan mencari nilai yang sesuai dengan banyak  elemen  yang  diambil  pada  kriteria.  Pada  penelitian  ini  digunakan  7  elemen,  untuk  nilai  RI  yang didapatkan adalah 1,32. Kemudian hitung CI dan CR dengan perhitungan:
𝐂𝐈 = 𝛌𝐦𝐚𝐤𝐬−𝐍 𝐍−𝟏 = 𝟕,𝟐𝟑𝟐𝟒−𝟕 𝟕−𝟏 = 𝟎,𝟐𝟑𝟐𝟒
𝟔 = 𝟎, 𝟎𝟑𝟖𝟕 𝐂𝐑 = 𝐂𝐈 𝐈𝐑 = 𝟎,𝟎𝟑𝟖𝟕 𝟏,𝟑𝟐 = 𝟎, 𝟎𝟐𝟗𝟑  ≤ 𝟎, 𝟏/𝟏𝟎%  (𝐊𝐨𝐧𝐬𝐢𝐬𝐭𝐞𝐧)
CR ≤ 0,1 (10%) maka dapat disimpulkan bahwa kriteria adalah konsisten dan dapat dijadikan acuan dalam SPK.
3.3 Perhitungan Metode SAW
a. Penentuan Alternatif dan Subkriteria
Menentukan alternatif dan subkriteria yang didapat dari permasalahan.
Tabel 9. Alternatif Kode Nama A01 Muhammad Fahrul A02 Handika Reno Yuliansyah A03 Pujo Darsono Saputro A04 Iyaji Kolbinur, S.A.N A05 Aditya Yuliansyah A06 Dio Resha Putranto A07 Muhammad Risno A08 Glenn Marcelino A09 Alifan Prakoso A10 Muhammad Abdurrahman Albana Tabel 10. Subkriteria Nama Kriteria Atribut Keterangan Nilai Nilai SMK Benefit Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup 60 Kurang 40 Nilai Pencatatan Personel Cost Tidak Melanggar 30 Dalam Pemeriksaan 60 Melakukan Pelanggaran  100 Nilai Rikkes Benefit Stakes 1 100 Stakes 2 80 Stakes 3 60 Stakes 3p 40 Nilai Psikologi Benefit Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup 60 Kurang 40 Nilai Rohani Benefit Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup 60 Kurang 40 Nilai Kesjas Benefit Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup 60 Kurang 40 Kurang Sekali 20 Nilai Akademik Benefit Sangat Baik 100 Baik 80

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Nama Kriteria Atribut Keterangan Nilai Cukup 60 Kurang 40

## b. Matriks Rating Kecocokan
Memasukkan  nilai  sehingga  menghasilkan  sebuah  matriks  rating  kecocokan  sekaligus  menentukan  nilai maksimum dan minimum dari nilai yang dimasukkan.
Tabel 11. Matriks Rating Kecocokan
Normalisasi C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 benefit  cost  benefit  benefit  benefit  benefit  benefit A1 80 30 75 80 80 80 80
A2 80 60 100 100 100 100 100 A3 100 30 100 80 60 100 100 A4 100 30 75 100 100 100 100 A5 100 30 100 100 100 60 60
A6 80 60 100 100 100 100 80 A7 100 30 100 100 60 40 60
A8 70 30 100 40 60 100 80 A9 80 30 100 80 100 100 60 A10
100 30 100 60 100 100 100 Max 100 60 100 100 100 100 100 Min 70 30 75 40 60 40 60
c. Normalisasi
Tabel 1. Matriks setelah dinormalisasi Normalisasi C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 benefit  cost  benefit  benefit  benefit  benefit  benefit A1 0,8 1 0,75 0,8 0,8 0,8 0,8 A2 0,8 0,5 1 1 1 1 1
A3 1 1 1 0,8 0,6 1 1 A4 1 1 0,75 1 1 1 1 A5 1 1 1 1
1 0,6 0,6 A6 0,8 0,5 1 1 1
1 0,8 A7 1 1 1 1 0,6 0,4 0,6 A8 0,7 1 1 0,4 0,6 1 0,8 A9 0,8 1 1 0,8 1 1 0,6 A10 1 1 1 0,6 1 1 1
Sebagai contoh pada atribut benefit, pada baris A1 dan  kolom C01 mendapatkan nilai 0,8 dan atribut cost, pada alternatif A1 dan kriteria C01 mendapatkan nilai 1 dari perhitungan:
𝐑 𝐢𝐣
{ 𝐀𝐭𝐫𝐢𝐛𝐮𝐭 𝐁𝐞𝐧𝐞𝐟𝐢𝐭 = 𝐗 𝐢𝐣 𝐦𝐚𝐱 𝐢 𝐗 𝐢𝐣 = 𝟖𝟎 𝟏𝟎𝟎 = 𝟎, 𝟖
𝐀𝐭𝐫𝐢𝐛𝐮𝐭 𝐂𝐨𝐬𝐭 = 𝐗 𝐢𝐣 𝐦𝐢𝐧 𝐢 𝐗 𝐢𝐣 = 𝟑𝟎 𝟑𝟎 = 𝟏

## d. Perangkingan
Perangkingan diperoleh dengan cara perkalian antara Nilai eigenvektor dari metode AHP dengan nilai yang sudah dinormalisasi.
Tabel 2. Nilai Eigenvektor Eigenvektor C01 0,053 C02 0,0865 C03 0,1748 C04 0,1504 C05 0,2086 C06 0,1729

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Eigenvektor C07 0,1539 Tabel 3. Hasil Perkalian Eigenvektor AHP dengan Normalisasi SAW Bobot C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 Total 0,0530  0,0865  0,1748  0,1504  0,2086  0,1729  0,1539 A1 0,0424  0,0865  0,1311  0,1203  0,1669  0,1383  0,1231  0,809 A2 0,0424  0,0433  0,1748  0,1504  0,2086  0,1729  0,1539  0,946 A3 0,0530  0,0865  0,1748  0,1203  0,1252  0,1729  0,1539  0,886 A4 0,0530  0,0865  0,1311  0,1504  0,2086  0,1729  0,1539  0,956 A5 0,0530  0,0865  0,1748  0,1504  0,2086  0,1037  0,0923  0,869 A6 0,0424  0,0433  0,1748  0,1504  0,2086  0,1729  0,1231  0,915 A7 0,0530  0,0865  0,1748  0,1504  0,1252  0,0692  0,0923  0,751 A8 0,0371  0,0865  0,1748  0,0601  0,1252  0,1729  0,1231  0,780 A9 0,0424  0,0865  0,1748  0,1203  0,2086  0,1729  0,0923  0,898
A10  0,0530  0,0865  0,1748  0,0902  0,2086  0,1729  0,1539  0,940
Sebagai  contoh  pada  alternatif  A1  dan  kriteria  C01  didapatkan  hasil  0,0424  dari  perkalian  eigenvektor dengan  Matriks  Normalisasi  menggunakan  perhitungan  0,8  x  0,053  =  0,0424.  Kemudian  pada  tiap  baris dijumlahkan ke kolom Total. Kemudian dilakukan proses perangkingan alternatif yaitu dengan mengurutkan nilai tersebut dari yang tertinggi hingga yang terendah.

## Tabel 4. Perangkingan

## Kode  Nilai  Ranking
A1 0,809 8 A2 0,946 2 A3 0,886 6 A4 0,956 1 A5 0,869 7 A6  0,915 4 A7  0,751 10 A8  0,780 9 A9  0,898 5 A10  0,940 3
Setelah diurutkan dari nilai terbesar ke terkecil, maka dapat dihasilkan Alternatif 4 (A4) mendapatkan nilai yang  tertinggi  dengan  nilai  0,956  yang  selanjutnya  A4  akan  dikirimkan  datanya  ke  SSDM  Polri  untuk mengikuti Dikbang.

## 3.4 System Usability Scale
Uji  coba  dilakukan  dengan  cara  menyebarkan  daftar  pertanyaan  kuisioner  kepada  10  responden  yaitu  Kepala Bagrenmin Sops Polri sejumlah 1 orang, Kepala Sub SDM Bagrenmin Sops Polri sejumlah 1 orang dan Staf Sub SDM Bagrenmin Sops Polri sejumlah 8 orang. Daftar pertanyaan kuisioner yang dibagikan ke responden, sebagai berikut:
Tabel 16. Daftar Pertanyaan Kuisioner Kode Keterangan Q1  Saya akan menggunakan sistem ini lagi Q2  Saya kesulitan menggunakan sistem ini Q3  Saya mudah menggunakan sistem ini
Q4  Saya membutuhkan bantuan saat menggunakan sistem ini Q5  Fitur dalam sistem ini sudah berjalan dengan semestinya Q6  Ada banyak hal dalam sistem ini yang tidak konsisten Q7  Saya merasa orang lain akan cepat memahami cara penggunaan sistem ini Q8  Sistem ini membuat saya bingung Q9  Banyak hambatan dalam penggunaan sistem ini Q10  Saya perlu waktu beradaptasi dengan sistem ini sebelum memakainya
Berdasarkan daftar kuisioner dan skala nilai kuisioner, maka didapatkan hasil kuisioner dari 10 responden sebagai berikut:

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Tabel 57. Skala Kuisioner Usability
Nilai Keterangan 5 Sangat Setuju (SS) 4 Setuju (S) 3 Netral (N) 2 Tidak Setuju (TS)
1 Sangat Tidak Setuju (STS)
Tabel 18. Hasil Kuisioner Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1 SS  STS  SS S S  STS  SS  STS  S N 2 SS S S S S S S N SS N
3 SS  STS  SS S SS  STS  S N SS S 4 S N  SS  STS  S  STS  SS S SS  SS 5 S N S S SS  N SS  STS  S  STS
6 S  STS  S N S  STS  SS S S S
7 SS S SS  STS  SS  STS  N S S S 8 S S S S SS S SS  STS  SS S 9 SS  STS  S
S S S SS S S SS
10 S N  SS  STS  SS  STS  SS  STS  SS S
Kemudian  dikonversi  dengan  menggunakan  skala  Kuisioner  Usability,  maka  akan  didapatkan  hasil konversi sebagai berikut:
Tabel 19. Konversi Hasil Kuisioner
Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1 5 1 5 2 4 1 5 1 4 3
2 5 2 4 2 4 2 4 3 5 3
3 5 1 5 2 5 1 4 3 5 4
4 4 3 5 1 4 1 5 2 5 5
5 4 3 4 2 5 3 5 1 4 1
6 4 1 4 3 4 1 5 2 4 4
7 5 2 5 1 5 1 3 2 4 4
8 4 2 4 2 5 2 5 1 5 2
9 5 1 4 2 4 2 5 2 4 5
10 4 3 5 1 5 1 5 1 5 4
Selanjutnya adalah penerapan metode System Usability Scale (SUS)  yang diawali dengan menghitung skor pada tiap nilai kuisioner dengan ketentuan:
a. Pernyataan dengan urutan ganjil (Pertanyaan ke-1, ke-3, ke-5, dst.) pada kuisioner harus dikurangi 1.
b. Pernyataan  dengan urutan genap (Pertanyaan ke-2, ke-4, ke-6, dst.)  pada kuisioner dikurangi menggunakan nilai 5.
c. Setelah nilai pada kuisioner sudah dikalkulasi, maka dilakukan penjumlahan pada semua nilai  kuisioner dan dikali dengan nilai 2,5 kemudian dibagi dengan total responden yaitu 10 orang.
𝐱̅ = ∑ 𝐱 𝐧 (8)
Keterangan: x̅ = Rata-rata ∑x= Jumlah skor dari System Usability Scale (SUS) n= Jumlah responden

## Tabel 6. System Usability Scale
Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10  Jumlah  SUS 1. 4 4 4 3 3 4 4 4 3 2 35 87,5 2. 4 3 3 3 3 3 3 2 4 2 30 75 3. 4 4 4 3 4 4 3 2 4 1 33 82,5 4. 3 2 4 4 3 4 4 3 4 0 31 77,5
5. 3 2 3 3 4 2 4 4 3 4 32 80
6. 3 4 3 2 3 4 4 3 3 1 30 75
7. 4 3 4 4 4 4 2 3 3 1 32 80 8. 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 34 85

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10  Jumlah  SUS
9. 4 4 3 3 3 3 4 3 3 0 30 75
10. 3 2 4 4 4 4 4 4 4 1 34 85 Jumlah dari kalkulasi SUS 802,5 Setelah dibagi dengan jumlah responden 80,25
Nilai 4 diperoleh dari nilai kuisioner yakni 5 dan Q1 adalah ganjil maka nilai kuisioner dikurangi 1, maka 5 – 1 = 4. Kemudian nilai 802,5 didapatkan dari penjumlahan nilai dari kolom tersebut, lalu dibagi dengan jumlah responden yaitu 10. Sehingga menghasilkan nilai 80,25.
Gambar 6. Interpretasi System Usability Scale (SUS)
Jika  dibandingkan  dengan  interpretasi  pada  gambar  dapat  disimpulkan  bahwa  SPK  acceptable  atau diterima.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  SPK  yang  telah  dilakukan  menggunakan  metode  AHP  dan  SAW,  dapat  disimpulkan  bahwa penggunaan  kriteria  dan  subkriteria  pada  SPK  ini  berdasarkan  kebijakan  Kapolri  dan  Asisten  Kapolri  Bidang Sumber  Daya  Manusia  serta  menggunakan  hierarki  dari  metode  AHP  untuk  menentukan  bobot  kemudian menggunakan  metode  SAW  untuk  menentukan  peringkat,  maka  dapat  memberikan  keputusan  akurat  yang membantu penyeleksian personel Sops Polri untuk mengikuti Dikbang.

## REFERENCES
[1]  A. Alwendi, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus PT. Beyf Bersaudara,” J. Inform. dan Rekayasa Perangkat Lunak, vol. 2, no. 2, p. 69, 2020, doi: 10.36499/jinrpl.v2i2.3308.
[2]  K.  Satria,  M.  Iqbal,  and  W.  Yustanti,  “Implementasi  Metode  AHP  dan  SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Organisasi  Kemahasiswaan,”  J.  Emerg.  Inf.  Syst.  Bus.  Intell.,  vol.  02,  no.  02,  pp.  66–72,  2021,  [Online]. Available:
https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/article/view/39683%0Ahttps://ejournal.unesa.ac.id/index.php/JEISBI/articl e/download/39683/34574
[3]  M. Megawaty and M. Ulfa, “Decision Support System Methods: A Review,” J. Inf. Syst. Informatics, vol. 2, no. 1, pp. 192–201, 2020, doi: 10.33557/journalisi.v2i1.63.
[4]  Herdi Rofaldi, F. Prima Aditiawan, and R. Mumpuni, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode  AHP  Dan  SAW  Pada  Apotek,”  J.  Inform.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  pp.  302–312,  2021,  doi: 10.33005/jifosi.v2i2.352.
[5]  A. Muhharam  Triayudi  Mardiani, Eri, Alfian, “Web-based decision support system determination of recipients of COVID- 19  pandemic  social  assistance  using  the  SAW  and  AHP  methods,”  2021.  [Online].  Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/1395
[6]  N.  N.  A.  P.  Siwa,  I.  M.  Putrama,  and  G.  S.  Santyadiputra,  “Development  of  car  rental  system  based  on  geographic information system and decision support system with AHP (Analytical Heirarchy Process) and SAW (Simple Additive Weighting) method,” J. Phys. Conf. Ser., vol. 1516, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1516/1/012013.
[7]  M. M. Parli and A. Diana, “Supplier Selection Decision Support System On Clothing Convection Using AHP And SAW Methods,” vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[8]  A. Diana, M. Ajie, and P. Kurniawan, “Decision Support System For Selection Of Internet Service Provider (ISP) With Analytical Hierarchy Process (AHP) And Simple Additive Weighting (SAW) Methods,” 2022.
[9]  A. W. Murdiyanto, “Decision Support System of Keyword Selection Web Site Using Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW),” Compiler, vol. 8, no. 1, p. 81, 2019, doi: 10.28989/compiler.v8i1.429.
[10]R. K. Tiony, Promo Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process-Simple Additive Weighting ( Ahp- Saw ) ( Studi Kasus : Geprek Kak Rose ). 2019.
[11]R.  Tejasukmana  Putra,  S.  Adi  Wibowo,  and  Y.  Agus  Pranoto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Blt  Di Kecamatan Sampang Menggunakan Metode Saw Dan Metode Ahp Berbasis Web,” 2021. doi: 10.36040/jati.v5i1.3236.
[12]Kepolisian Negara Republik Indonesia, Peraturan Kepala Kepolisian Negara Republik Indonesia Nomor 99 Tahun 2020, vol. 7, no. 2. 2020, pp. 107–15.

## Journal of Computer System and Informatics (JoSYC)
ISSN 2714-8912 (media online), ISSN 2714-7150 (media cetak) Volume 4, No. 2, Februari 2023, Page 294 − 305 https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josyc DOI 10.47065/josyc.v4i2.3015
[13]P. Poningsih and S. Risna, Sistem Pendukung Keputusan: Penerapan dan 10 Contoh Studi Kasus. Yayasan Kita Menulis, 2020. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=-lvjDwAAQBAJ
[14]Y. Lestari, S. S, and A. Fadlil, “Seleksi Peserta Didik Baru Menggunakan Metode AHP Dan SAW,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, p. 18, 2020, doi: 10.30645/j-sakti.v4i1.183.
[15]A.  Wantoro,  “Kombinasi  Metode  Analitical  Hierarchy  Process  (Ahp)  Dan  Simple  Addtive  Weight  (Saw)  Untuk Menentukan Website E-Commerce Terbaik,” Sistemasi, vol. 9, no. 1, p. 131, 2020, doi: 10.32520/stmsi.v9i1.608.
[16]A.  Alif,  I.  R.  Arlingga,  I.  N.  Suciati,  and  B.  Priambodo,  “Perbandingan  Penggunaan  SAW  dan  AHP  untuk  Penentuan Prioritas Maintenance Rusunawa Depok,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 10–17, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.942.
[17]G. Hanggoro, N. Aji, and R. Saputra, “Aplikasi Pendukung Pemilihan Objek Wisata Kabupaten Kebumen Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Masy. Inform., vol. 10, no. 2, 2020.
[18]T.  Informatika,  F.  Teknik,  and  S.  Fitness,  “Pemilihan  Suplemen  Fitness  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Analythical Hierarchy Process ( F-Ahp ),” 2022.
[19]R.  Zulfikar,  “Selection  of  the  Best  EPL  Players  Using  AHP,  PROMETHEE,  and  TOPSIS  Methods  with  a  Pairwise Comparison Scale,” Inst. Comput. Sci., vol. Vol. 4 No., 2020.
[20]N. K. Y. Suartini, I. M. A. Wirawan, and D. G. H. Divayana, “DSS for ‘E-Private’ Using a Combination of AHP and SAW Methods,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst., vol. 13, no. 3, p. 251, 2019, doi: 10.22146/ijccs.46625.
[21]Y. Maratullatifah, C. E. Widodo, and K. Adi, “Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Analytic Hierarchy Process  Untuk  Pemilihan  Supplier  pada  Restoran,”  J.  Teknol.  Inf.  dan  …,  vol.  9,  no.  1,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202294428.
[22]H.  F.  Puspaningrum  and  A.  D.  Indriyanti,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemenang  Lomba menggunakan Metode Simple Additive Weighting Berbasis Website ( Studi Kasus : ‘ Malam Puisi ’ Cepu Baca Buku ),” 2022.
[23]N.  Sari,  “Implementation  of  the  AHP-SAW  Method  in  the  Decision  Support  System  for  Selecting  the  Best  Tourism Village,”  J.  Tek.  Inform.  CIT  Medicom,  vol.  13,  no.  1,  pp.  23–32,  2021,  [Online].  Available: https://www.medikom.iocspublisher.org/index.php/JTI/article/view/51