## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERKELOMPOK DENGAN MENERAPKAN METODE AHP, ARAS DAN BORDA UNTUK PEMILIHAN PONDOK PESANTREN TINGKAT MADRASAH ALIYAH DI KOTA PADANG
Rafiq Mulia Putra 1 , Deni Satria 2 , Meri Azmi 3
Politeknik Negeri Padang Jl. Kampus, Limau Manis, Kec. Pauh, Kota Padang, Sumatera Barat 1rafiqmp3@gmail.com

## ABSTRACT
This research was created to create a group decision support system used by parties involved in the selection of MA (Madrasah  Aliyah)  based  on  Islamic  boarding  schools  in  the  city  of  Padang.  Each  criterion  considered  by  each decision  maker  will  be  calculated  as  a  group  in  order  to  obtain  a  decision  in  the  form  of  a  sequence  of  IP recommendations which can be considered in making a final decision. This decision support system was created using  the  AHP  method  to  find weighting  values  for  each  criterion  using  the  ARAS  (Additive  Ratio  Assessment) method as a problem solver and finding alternatives from the weight values obtained, and using the Borda method as a group decision support where the reference value is taken based on the weight of the rankings.
Keywords- SPK, AHP, ARAS, Borda

## I. PENDAHULUAN
Dengan  perkembangan  teknologi  informasi  dapat memengaruhi  cara  melihat,  cara  menilai  dan  cara berpikir  manusia  terhadap  suatu  masalah  yang  mereka hadapi.  Salah  satu  dampaknya  yaitu  dalam  dunia pendidikan.  Untuk  memilih  tempat  Pendidikan  yang layak  tersebut  tidak  semerta-merta  hanya  anak  dapat disekolahkan dimana saja. Ada orang tua atau anak yang memiliki  prioritas  untuk  bersekolah  di  sekolah  negeri. Tetapi  bagaimana  jika  anak  tersebut  tidak  diterima  di sekolah negeri apakah karena terkendala nilai rapor anak atau  kendala  aturan  regional  yang  membatasi  kuota untuk  anak-anak  pada  aturan  tertentu  yang  berubah setiap tahunnya?
Pondok  pesantren  merupakan  salah  satu  jawaban  dari permasalah tersebut. Namun timbul pertanyaan, apakah semua pondok pesantren itu sama kualitasnya? Pondok pesantren  yang  mempunyai  fasilitas  atau  infrastruktur yang  layak  untuk  mengembangkan  potensi  santri  jika dibandingkan  dengan  pondok  pesantren  yang  hanya menyediakan kebutuhan dasar santri sebatas ruang kelas tentu  tidak  sama.  Orang  tua  selaku  pendukung  anak secara  finansial  tentu  menyesuaikan  kemampuan keuangannya  untuk  membiayai  sekolah  anak-nya  baik untuk belanja harian, transportasi serta uang pembangunan  dan  uang  per-semesternya.  Sehingga segala variabel tersebut berpengaruh terhadap keputusan orang tua untuk menentukan sekolah yang cocok sesuai kemampuannya.
Sistem  pendukung  keputusan  kelompok  ini  dibuat dengan tujuan sebagai berikut:
1. Melakukan analisis penggunaan metode AHP, ARAS dan  Borda  pada  SPK  dalam  kasus  memilih  pondok pesantren tingkat MA di kota padang.
2. Membangun aplikasi SPK berdasarkan metode yang digunakan  setelah  analisa  penerapan  metode dilakukan.
Dengan  adanya  SPK  ini,  pengambil  keputusan  seperti
orang  tua  dan  siswa  dapat  secara  mudah,  cepat  dan terbantu  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  berupa dimana pondok pesantren tingkat MA yang tepat untuk menyekolahkan anaknya setelah menamatkan pendidikan dari Sekolah Menengah Pertama (SMP) atau pendidikan menengah yang setara dengan SMP.
Selain  itu,  dengan  digunakannya  sistem  pendukung kepututsan ini dapat mempermudah pengambil keputusan  seperti  orang  tua  dan  calon  santri  untuk mendapatkan  informasi  dan  membantunya  dalam pengambilan keputusan berdasarkan hasil dari rekomendasi dari SPK yang dibuat.

## II. KAJIAN PUSTAKA
1. Pondok Pesantren
Pesantren  pada  umumnya  memiliki  satu  kesatuan kesamaan  dengan  pondok  pesantren  yang  lainnya,  baik itu  persamaan  dalam  ideologi  maupun  persamaan  oleh referensi  pada  metode  yang  diajarkannya[1].  Pondok pesantren  biasanya  mempunyai  sekolah  berbasis islamnya  sendiri.  Seperti  untuk  tingkat  sekolah  dasar yaitu  Madrasah  Ibtidaiyah  (MI)  atau  Sekolah  Dasar Islam Terpadu (SDIT), untuk tingkat sekolah menengah pertama  yaitu  Madrasah  Tsanawiyah  (MTS)  dan  untuk tingkat  sekolah  menengah  atas  yaitu  Madrasah  Aliyah (MA).
2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang digunakan  untuk  dapat  mengambil  keputusan  pada situasi  semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur,  dimana seseorang  tidak  mengetahui  secara  pasti  bagaimana seharusnya sebuah keputusan dibuat[2]. Sistem pendukung keputusan bukan digunakan sebagai tumpuan atau  pedoman  utama  untuk  mengambil  sebuah keputusan, melainkan hanya sebagai  pembantu seorang pembuat  keputusan  (Decision  maker)  dengan  berupa informasi  yang  didapat  melalui  data  yang  telah  diolah sebelumnya.
3. Sistem Pendukung Keputusan Kelompok
Sistem  pendukung  keputusan  kelompok  adalah  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  kelompok  di  suatu organisasi. Sistem ini menggabungkan antara komputer, komunikasi  dan  teknologi  keputusan  dan  yang digunakan  untuk  menemukan,  merumuskan,  dan memecahkan masalah dalam pertemuan kelompok[3]. 4. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Pada  dasarnya  AHP  adalah  suatu  teori  umum  tentang pengukuran  yang  digunakan  untuk  menemukan  skala rasio,  baik  dari  perbandingan  berpasangan  yang  diskrit maupun  kontinu.  Perbandingan-perbandingan  ini  dapat diambil  dari  ukuran  aktual  atau  skala  dasar  yang mencerminkan  kekuatan  perasaan  dan  preferensi relatif[4].
5. Metode ARAS (Additive Ratio Assessment)
Metode  ARAS  merupakan  metode  yang  diperkenalkan oleh  Zavadskas  dan  Turksis  pada  tahun  2010  dimana metode  ini  digunakan  untuk  menentukan  kinerja  dan membandingkan  peringkat  dari  beberapa  alternatif dengan  alternatif  ideal.  Hal  ini  didasarkan  bahwa perbandingan  dari  jumlah  nilai  ternormalisasi  terbobot dari suatu alternatif terhadap jumlah nilai ternormalisasi terbobot  dari  alternatif  yang  optimal  pada  semua kriterianya adalah merupakan tingkat paling optimal dari alternatif yang dibandingkan tersebut[5].
Secara konsep penggunaan metode ini digunakan dengan metode lain seperti AHP yang menggunakan nilai bobot sebagai  perangkingan  lalu  diolah  kembali  dengan menggunakan metode ARAS sehingga hasil dari metode AHP saja dibandingkan dengan kombinasi dari AHP dan ARAS mungkin akan mempunyai hasil yang berbeda. 6. Metode Borda
Metode  Borda  merupakan  metode  voting  yang  dapat menyelesaikan  pengambilan  keputusan  kelompok, dimana  dalam  penerapannya  masing-masing  decision maker  memberikan  peringkat  berdasarkan  alternatif pilihan yang ada, proses pemilihan dalam metode Borda, masing-masing voter diberikan alternatif pilihan[6].

## III. METODOLOGI
Pada  pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan  hasil berupa  rekomendasi  pondok  pesantren  tingkat  MA membutuhkan kriteria yang dijadikan sebagai parameter atau  landasan  bagi  decision  maker,  sehingga  parameter tersebut  dijadikan  dasar  pertimbangan  untuk  menilai setiap alternatif yang ada. Setiap kriteria yang dijadikan sebagai  parameter  tersebut  dicari  bobot  untuk  setiap kriteria  dengan  cara  perbandingan  berpasangan  pada metode  AHP.  Setelah  nilai  bobot  berhasil  didapatkan, selanjutnya  dilakukan  proses  perangkingan  setiap alternatif menggunakan metode ARAS. Hasil perangkingan dapat berbeda-beda tergantung pada input tiap-tiap  decision  maker.  Setelah  didapatkan  ranking setiap  alternatif  beserta  skor  yang  didapatkan  masing- masing  alternatif,  maka  hasil  skor  tersebut  dikalikan dengan  bobot  setiap  decision  maker.  Setiap  decision maker  dapat  mempunyai  bobot  yang  sama  maupun berbeda. Setelah didapatkan hasil perangkingan dan skor dari metode ARAS, selanjutnya setiap hasil dari metode ARAS pada setiap decision maker akan dikelompokkan
dan  dikalkulasi  kembali  menggunakan  metode  Borda agar didapatkan hasil keputusan bersama atau kelompok. Untuk lebih lanjut dapat dijelaskan secara visual melalui Gambar 1 berikut ini:
Gambar 1 Kerangka Perhitungan Pengambilan Keputusan
1. Mencari nilai bobot kriteria menggunakan metode AHP.
a. M embuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan  relatif  dari  suatu  elemen  terhadap elemen lainnya. Untuk nilai skala prioritas dapat merujuk pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1 Skala Prioritas[7]
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
d. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
e. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.
f. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai pada  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif elemen kedua, dan seterusnya.
g. Jumlahkan setiap baris.
h. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
i. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut maks.
j. Hitung Consistency  Index (CI) dengan rumus (1) berikut:
𝐶𝐼 = (λ maks−n) 𝑛−1 (1) Keterangan:
n = banyak elemen
k. Hitung Rasio Konsistensi / Consistency Ratio (CR) dengan rumus (2) berikut:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (2) Keterangan: CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
l. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1  maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar
Indeks Random Konsistensi (IR) terdapat pada Tabel 2 berikut:
Tabel 2 Daftar Indeks Random Konsistensi (IR)[8]
2. Mencari  perankingan  pribadi  menggunakan  metode ARAS.
Secara  konsep  penggunaan  metode  ini  digunakan dengan metode lain seperti AHP yang menggunakan nilai bobot sebagai perangkingan lalu diolah kembali dengan menggunakan metode ARAS sehingga hasil dari  metode  AHP  saja  dibandingkan  dengan kombinasi  dari  AHP  dan  ARAS  mungkin  akan mempunyai hasil yang berbeda.
a. Pembentukan Decision Making Matrik
X = [ 𝑋01 𝑋𝑂𝑗 ⋯ 𝑋0𝑛 𝑋11 𝑋𝑖𝑗 ⋯ 𝑋𝑖𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋𝑛1 𝑋𝑚𝑗 ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] (i=0, m; … j = 1, n) (3) Keterangan: m = Jumlah alternatif n = Jumlah kriteria Xij = Nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j xoj= nilai optimum dari kriteria j
Jika nilai optimal kriteria j (X0j) tidak diketahui, maka:
X0j = 𝑚𝑎𝑥 1 . Xij if 𝑚𝑎𝑥 1 . Xij is Benefit (4)
X0j = 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij if 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij is Cost (5)
b. Pernormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria.
Xij * = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (6)
Dimana Xij * adalah nilai normalisasi. Jika kriteria non-Beneficial maka dilakukan normalisasi
Xij * = 1 𝑋𝑖𝑗 (7)
R = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (8)
c. Menentukan bobot matriks yang sudah dilakukan normalisasi
D = [𝑑𝑖𝑗] mXn = 𝑟𝑖𝑗. 𝑤𝑗 (9)
Dimana
Wj = Bobot yang didapat dari metode AHP d. Menentukan nilai fungsi optimalisasi (Si)
(10) e. Menentukan  tingkatan  peringkat  tertinggi  dari alternatif Ki = 𝑆𝑖 𝑆0 (11)
3. Mencari  perankingan  kelompok  menggunakan metode Borda
Metode  Borda  adalah  metode  yang  dipakai  untuk menetapkan peringkat pada pemungutan suara secara preferensial.  Alternatif  pilihan  dengan  posisi peringkat  atas  diberi  nilai  lebih  tinggi  dengan kandidat  pada  posisi  peringkat  berikutnya  dalam suatu perbandingan berpasangan. Tahap penyelesaian  kasus  dengan  Metode  Borda  dapat dijelaskan sebagai berikut[9]:
a. Penentuan  nilai  peringkat  pada  suatu  urutan
alternatif pilihan dengan urutan teratas diberi poin m  dimana  m  adalah  jumlah  total  pilihan  atau alternatif.
b. Poin  m  digunakan  sebagai  pengali  dari  suara diperoleh  pada  posisi  yang  bersangkutan berdasarkan  perhitungan  nilai  fungsi  Borda  dari alternatif  pilihan  tersebut,  maka  pilihan  dengan nilai  tertinggi  merupakan  pilihan  yang  paling disukai oleh pengambil keputusan.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  merupakan  contoh  pengambilan  keputusan kelompok berdasarkan kerangka model pada Gambar  1 dengan  kasus  terdapat  beberapa  decision  maker  yaitu Andi,  Budi  sebagai  ayah  Andi  dan  Yanti  sebagai  ibu Andi. Pemberian bobot decision maker dapat ditentukan melalui preferensi dari decision maker yang berada pada sesi atau kelompok ini atau melalui diskusi dari decision maker yang ada pada sesi ini.
Tabel 3. Tabel Decision Maker
Mereka  akan  melakukan  pengambilan  keputusan terhadap 4 alternatif sekolah, yaitu:
Tabel 4. Tabel Alternatif Pilihan Sekolah
Kriteria  yang  dijadikan  landasan  pertimbangan  yaitu jarak, biaya pembangunan, biaya perbulan dan fasilitas.
Tabel 5. Kriteria Pertimbangan
1. Prosedur Perhitungan Metode AHP
Pada  tahap  ini,  masing-masing  decision  maker memberikan  nilai  bobot  dengan  cara  perbandingan berpasangan antara satu kriteria dengan kriteria lainnya. Berikut  merupakan  perhitungan  yang  dilakukan  oleh Andi:
Setelah dilakukan pembobotan kriteria, maka perbandingan  berpasangan  yang  dihasilkan  adalah sebagai berikut:
Tabel 7. Tabel Perbandingan Berpasangan Kriteria oleh Andi
Selanjutnya  setiap  nilai  perbandingan  berpasangan dinormalisasi  dengan  membagi  antara  nilai  kolom kriteria  dengan  total  nilai  kolom  kriteria.  Contohnya pada  kolom  (1,1)  bernilai  1  dan  total  nilai  kolom-nya 2,08. Maka: 𝑛(1,1) = 1 8,06 (12) 𝑛(1,1) = 0,1240 (13)
Untuk  semua  nilai  yang  dinormalisasi  dapat  disajikan pada tabel berikut ini:
Tabel 8.Tabel Nilai Kriteria Ternormalisasi
Untuk mendapatkan nilai bobot masing-masing kriteria, dapat dilakukan dengan menjumlahkan baris kriteria dan membagi-nya dengan jumlah kriteria. Contohnya untuk mencari nilai bobot kriteria jarak dapat dilakukan dengan rumus berikut:
∑ 𝑤 (1,4) (1,1) = (1,1)+(1,2)+(1,3)+(1,4) 4 (14) ∑ 𝑤 (1,4) (1,1) = 0,12+0,13+0,13+0,08 4 (15) ∑ 𝑤 (1,4) (1,1) = 0,12 (16)
Setelah didapatkan nilai bobot kriteria jarak dengan cara
diatas,  maka  dapat  dilakukan  penghitungan  yang  sama pada  kriteria  lainnya.  Untuk  hasil  nilai  bobot  semua kriteria dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 9. Nilai Bobot Kriteria
Nilai  bobot  sudah  berhasil  didapatkan,  namun  nilai tersebut tidak dapat begitu saja digunakan sebagai nilai bobot  dari  masing-masing  kriteria  karena  perlu  dicek lebih lanjut mengenai konsistensi dari nilai perbandingan tersebut. Hal yang dapat dilakukan adalah mencari nilai Consistency  Ratio.  Namun  harus  dilakukan  perkalian nilai  perbandingan berpasangan  yang  ada pada Tabel  7 dengan nilai bobot yang ada pada Tabel 9.
Tabel 10. Hasil Perkalian Nilai Perbandingan Berpasangan dengan Nilai bobot
Selanjutnya dibutuhkan nilai lambda max (lmax) untuk masing-masing  kriteria  dengan  membagi  antara  nilai total yang ada pada Tabel 10 dengan nilai bobot kriteria yang ada pada Tabel 9. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Tabel 11. Nilai Lambda Max (Lmax)
Setelah  didapatnya  nilai  lmax,  maka  dapat  dicari  nilai Consistency  Index  (CI)  dengan  cara  mengurangi  nilai lmax  dengan  jumlah  kriteria  (n)  terlebih  dahulu,  lalu dibagi dengan jumlah kriteria dikurang satu.
𝐶𝐼 = lmax−n n−1 (17)
𝐶𝐼 = 𝟒,𝟎𝟑−4 4−1 (18) 𝐶𝐼 =  0,01 (19)
Nilai CI sudah berhasil didapatkan, lalu dapat dicari nilai CI  dengan  cara  membagi  nilai  CI  dengan  Index  Ratio (IR). Nilai IR untuk kriteria yang berjumlah 4 yaitu 0,90. Maka:
𝐶𝑅 = 0,01 0,90 (20)
𝐶𝑅 =  0,01 (21)
Setelah mendapatkan nilai CR lebih kecil dari 0,1, maka bobot  masing-masing  kriteria  sudah  dapat  dikatakan konsisten  dan  telah  memenuhi  syarat,  sehingga  nilai bobot  kriteria  Andi  yang  ada  pada  Tabel  9  dapat digunakan  sebagai  bobot  perhitungan  pada  metode ARAS.
Perhitungan  pembobotan  kriteria  dilakukan  pada  setiap masing-masing  decision  maker  agar  mendapatkan  nilai bobot untuk masing-masing kriteria. Berikut merupakan hasil  perhitungan  bobot  kriteria  untuk  Budi  dan  Yanti yang telah memenuhi syarat CR < 0,1:
Tabel 12. Nilai Bobot Kriteria oleh Budi
Tabel 13. Nilai Bobot Kriteria oleh Yanti
2. Prosedur Perhitungan Metode ARAS
Pada  tahapan  ini  dilakukan  penilaian  oleh  masing- masing decision  maker terhadap kriteria untuk  masing- masing  alternatif.  Berikut  penilaian  Andi  terhadap alternatif pilihan:
Tabel 14. Penilaian Kriteria setiap Alternatif oleh Andi
Setelah  melakukan  penilaian,  maka  dibuatlah  sebuah tabel matriks keputusan berdasarkan nilai-nilai yang ada pada tiap alternatif.
Tabel 15. Tabel Matriks Keputusan
Pada  baris  alternatif  “-“  berisikan  nilai  optimum  dari
setiap kolom kriteria dimana untuk kriteria yang bertipe cost  diambil  nilai  yang  terkecil.  Untuk  kriteria  yang bertipe benefit diambil nilai yang terbesar. Berdasarkan tabel  diatas,  untuk  “fasilitas”  yang  merupakan  kriteria yang bertipe benefit, maka nilai yang terbesar dari kolom fasilitas  adalah  9.  Lalu  selanjutnya  “jarak”  yang merupakan tipe kriteria cost diambil nilai terkecil  yaitu 4.
Selanjutnya  melakukan  normalisasi  terhadap  matriks keputusan.  Contohnya  untuk  kolom  r(1,4)  yang merupakan  kriteria  yang  bersifat  benefit  dengan  cara membagi data yang ada pada kolom (1,4) dengan jumlah nilai pada kolom fasilitas. Berikut perhitungannya:
𝑟(1,4) = 9 9+9+4+8+5 (22) r(1,4) = 0,2571 (23)
Untuk data dengan kriteria cost dapat dicontohkan pada kolom r(2,2) dengan cara sebagai berikut:
𝑟(2,2) = 1 6 1 3 + 1 7 + 1 6 + 1 3 + 1 8 (24) 𝑟(2,2) =  0,1297 (25)
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan  seperti diatas  untuk  semua  kolom  yang  ada,  maka  matriks keputusan  yang  telah  dinormalisasi  dapat  disajikan seperti berikut ini:
Tabel 16. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Langkah  selanjutnya  yaitu  mengalikan  data  matriks normalisasi  yang  ada  pada  Tabel  16  dengan  bobot kriteria yang ada pada Tabel 9. Berikut merupakan data matriks normalisasi terbobot oleh Andi:
Tabel 17. Matriks Normalisasi Terbobot
Setelah mendapatkan data matriks normalisasi terbobot, maka selanjutnya adalah mencari nilai optimum masing- masing  alternatif  dengan  menjumlahkan  data  nilai kriteria  normalisasi  terbobot  yang  ada  pada  masing- masing baris alternatif. Nilai optimum tiap-tiap alternatif dapat dilihat pada tabel berikut:
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perankingan dengan  cara  membagi  nilai  optimum  setiap  alternatif dengan nilai optimum alternatif optimum, lalu dikalikan dengan  bobot  dari  decision  maker  yang  bersangkutan sehingga  didapat  perankingan  beserta  nilainya  sebagai berikut:
Tabel 19. Hasil Perankingan Metode ARAS oleh Andi
Berdasarkan Tabel 19 dapat disimpulkan bahwa pilihan pertama  Andi  dengan  keseimbangan  optimal  sebesar 0,77  atau  77%  mengarah  kepada  MA  PGAI  Sumatera Barat sebagai pilihan untuk melanjutkan pendidikannya berdasarkan hasil dari pembobotan kriteria dan penilaian setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif  sekolah.  Diikuti dengan  MA  Sabbihisma  dengan  keseimbangan  optimal sebesar 0,65 atau 65%. Lalu MA Ar-risalah menempati urutan ketiga dengan utilitas sebesar 0,39 atau 39%  dan diurutan  terakhir  terdapat  MA  Dar  El  Iman  dengan utilitas sebesar 0,34 atau 34%.
Perhitungan metode ARAS  dilakukan kepada penilaian kriteria masing-masing alternatif kepada setiap decision maker.  Setiap  decision  maker  dapat  menginput penilaiannya  masing-masing  untuk  mendapatkan  hasil perankingan pribadi. Hasil perankingan Budi dan Yanti adalah sebagai berikut:
Tabel 20. Hasil Perankingan Metode ARAS oleh Budi
Tabel 21. Hasil Perankingan Metode ARAS oleh Yanti
3. Prosedur Perhitungan Metode Borda Pada tahap perhitungan metode Borda, hasil perangkingan  dengan  utilitas  masing-masing  decision maker  dihitung  satu  per-satu  untuk  setiap  alternatif. Alternatif dengan utilitas tertinggi dari hasil perhitungan metode ARAS yang ada pada Tabel 19, Tabel 20, Tabel 21 akan diberi nilai dengan jumlah alternatif (n). Untuk peringkat kedua, maka poin-nya sama dengan n-1. Lalu
untuk  peringkat  ketiga  poin-nya  sama  dengan  n-2  dan peringkat keempat poin-nya sama dengan n-3[6]. Setelah diberi poin borda, maka poin tersebut dikalikan dengan bobot  decision  maker  seperti  yang  ada  pada  Tabel  3. Hasil yang didapat adalah sebagai berikut:
Tabel 22. Hasil Poin Borda
Pada Tabel  III.20 diatas  dapat  dilihat poin  borda  untuk masing-masing  alternatif  oleh  taip  decision  maker. Untuk peringkat pertama, diberi poin 4 karena alternatif berjumlah  4.  Untuk  peringkat  kedua  diberi  nilai  3,  lalu peringkat  ketiga  diberi  poin  2  dan  untuk  peringkat keempat diberi nilai 1.
Tabel 23. Hasil Perhitungan Borda
Tabel 24. Hasil Perankingan Metode Borda
Setelah  melihat  Tabel  23  dapat  dilihat  dari  total penghitungan  voting  setiap  alternatif.  Alternatif  yang mendapat  skor  tertinggi  dapat  dianggap  sebagai rekomendasi  teratas  dari  alternatif  lainnya.  Pada  Tabel 24  dapat  dilihat  urutan  perangkingan  alternatif  dari keputusan  bersama  dimana  rekomendasi  teratas ditempati  oleh  MA  Sabbihisma  dengan  skor  3,4.  Lalu diikuti MA PGAI dengan skor 2,8. Di urutan ketiga yaitu MA Dar El  Iman dengan skor 2,6 dan urutan terbawah ditempati oleh MA Ar-risalah dengan skor 1,2. Berikut  merupakan  hasil  perhitungan  berdasarkan skenario  Andi,  Budi,  dan  Yanti  pada  perhitungan menggunakan Sistem Pendukung Keputusan Kelompok yang telah dibangun.
Gambar 2. Hasil Perhitungan Metode AHP dan ARAS
oleh Andi
Gambar 3. Hasil Perhitungan Metode AHP dan ARAS oleh Yanti
Gambar 4. Hasil Perhitungan Metode AHP dan ARAS oleh Budi
Gambar 5. Hasil Perhitungan Metode Borda
V. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
1. Decision  maker  pada  sebuah  sesi  melakukan
perhitungan  dengan  kriteria  yang  sama  dengan decision  maker  lainnya  pada  sesi  tersebut  sehingga terdapat  parameter  yang  jelas  dalam  melakukan perhitungan untuk mendapat rekomendasi keputusan.
2. Pada  tahap  pembobotan  kriteria  menggunakan metode AHP, nilai bobot dapat dinyatakan tidak valid karena  angka  consistency  ratio  (CR)  lebih  dari  0,1. Jika nilai CR lebih dari 0,1 maka input pembobotan kriteria  diulang  hingga  dapat  dianggap  konsisten (nilai CR kurang dari 0,1).
3. Penggunaan  metode  AHP,  ARAS  dan  Borda  dapat diterapkan  pada  kasus  sistem  pendukung  keputusan berkelompok  dalam  pemilihan  pondok  pesantren tingkat  MA  di  Kota  Padang  dengan  jumlah  kriteria dan  decision  maker  dan  alternatif  yang  berjumlah dinamis.
B. Saran
Dalam  sistem  pendukung  keputusan  berkelompok  ini masih terdapat beberapa kekurangan, oleh sebab itu ada beberapa  hal  yang  perlu  dikembangkan  lebih  luas  dan lebih baik lagi, antara lain:
1. Sistem dapat digunakan secara online sehingga user tidak  harus  menggunakan  perangkat  keras  (device) yang sama saat perhitungan.
2. Penggunaan  metode  AHP,  ARAS  dan  Borda  pada sistem  pendukung  keputusan  berkelompok  dapat dikembangkan pada kasus lain yang lebih luas.

## VI. REFERENSI
[1] I.  Syafe’,  U.  Islam,  N.  Raden,  and  I.  Lampung,
“PONDOK PESANTREN: LEMBAGA PENDIDIKAN  PEMBENTUKAN  KARAKTER,”
Jurnal Pendidikan Islam , vol. 8, 2017.
[2] E.  Turban  and  Jay  E.  Aronson, Decision  Support Systems and Intelligent Systems , 6th ed. Prentice Hall,
2001.
[3] N.  Heri  Cahyana  and  A.  Sasmito  Aribowo,  “Group
Decision…(Nur Heri) GROUP DECISION SUPPORT SYSTEM (GDSS) UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PROYEK,” pp. 147– 152, 2014.
[4] D.  Pawestri  and  S.  Widya  Sihwi,  “Perbandingan Penggunaan  Metode  AHP  dan  SAW  untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Paket  Layanan Internet,” JURNAL ITSMART , vol. 1, pp. 74–81, 2012.
[5] E. K. Zavadskas and Z. Turskis, “A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision- making,” Technological  and  Economic  Development of  Economy ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  159–172,  2010,  doi: 10.3846/tede.2010.10.
[6] D.  Nur  Ilham,  S.  Mulyana,  and  A.  Penempatan Praktek  Kerja  Lapangan,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelompok  Pemilihan  Tempat  PKL Mahasiswa  dengan  Menggunakan  Metode  AHP  dan Borda,” IJCCS , vol. 11, no. 1, pp. 55–66, 2017.
[7] S.  Rismanto  and  M.  Akbar,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Sekolah  Menengah  Pertama Swasta  Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting  (Studi  Kasus  Kota  Yogyakarta),”  vol.  9, no. 1, pp. 36–45, 2021, doi: 10.12928/jstie.v8i3.xxx.
[8] P. Kurnia Putri and I. Mahendra, “IMPLEMENTASI
METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBELIAN  RUMAH  DI  KOTA
TANGERANG,” Jurnal TEKNOINFO , vol. 13, no. 1, pp. 36–40, 2019.
[9] I. M. Arya Budhi Saputra and R. Wardoyo,  “Sistem
Pendukung Keputusan Kelompok Penentuan
Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Topsis dan
Borda,” IJCCS , vol. 11, no. 2, pp. 165–176, 2017.