## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jenis Lampu untuk Pencahayaan Ruangan Menggunakan Metode AHP
Zulkifli 1 , Suwarti 2 , Iwan Purnama 3 , Nurhayati 4 , Haris Tri Saputra 5
1 Fakultas ekonomi dan bisnis, Bisnis Digital,Institut Administrasi dan Kesehatan Setih Setio, Indonesia
2,5 Teknik Kompjuter, AMIK Tridharma Pekanbaru, Riau, Indonesia
3 Fakultas Sains Dan Teknologi, Teknologi Informasi, Universitas Labuhanbatu, Labuhanbatu, Indonesia
4 Prodi Komunikasi dan Penyiaran Islam,Sekolah Tinggi Agama Islam Negeri (STAIN) Bengkalis, Indonesia Email: 1 z.skom@yahoo.com, 2 suwarti@amiktridharmapku.ac.id, 3 iwanpurnama2014@gmail.com, 4 inoureinur89@gmail.com,
5 hariezalena@gmail.com Email Penulis Korespondensi : z.skom@yahoo.com
Abstrak − Masalah yang disebabkan oleh karena kurangnya atau berlebihan pencahayaan dalam ruangan mengakibatkan aktivitas menjadi  terganggu  misalnya  ketika  salah  memilih  lampu.  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dapat  digunakan  untuk pemilihan jenis lampu untuk pencahayaan ruangan, dimana kriteria dapat ditentukan oleh pembeli atau melihat spesifikasi jenis atau merek lampu. Kriteria yang digunakan yaitu Ketahanan, Hemat Energi, Harga, Jenis Lampu dan Warna sedangkan produk alternatif  yang  digunakan  yaitu  Kawachi,  Hori,  Panasonic  dan  Philips.  Hasil  yang  akan  dicapai  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan jenis lampu berbasis web untuk menentukan merek lampu yang akan akan digunakan sesuai keinginan konsumen dengan menggunakan metode Waterfall sebagai metodologi perancangan system
Kata Kunci : AHP; Lampu; Pencahayaan; SPK; Waterfall.
Abstract- Abstract is a brief summary  of the paper to  help readers quickly  determine the  main research problem, solutions to solving problems encountered, research objectives and temporary research results which can be in the form of numbers/percentages according to research needs. Abstract should be clear and informative, providing a statement for the problem under study and its solution. Abstract length between 90 to 230 words. Avoid unusual abbreviations and define all symbols used in the abstract. Using keywords related to the research topic is recommended
Keywords : AHP; Lampu; Pencahayaan; SPK; Waterfall

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan zaman yang semakin maju seperti sekarang ini membuat kebutuhan masyarakat semakin meningkat pula.  Terlebih  lagi  dengan  adanya  faktor  pecahayaan  ruangan.  Pencahayaan  merupakan  salah  satu  faktor  penting dalam  perancangan  ruang  untuk  menunjang  kenyamanan  pengguna.  Ruang  dengan  sistem  pencahayaan  yang  baik dapat mendukung aktivitas yang dilakukan di dalamnya. Sistem pencahayaan yang baik harus memenuhi tiga kriteria utama  kualitas,  kuantitas,  dan  aturan  pencahayaan.  Kurangnya  dukungan  pencahayaan  dalam  suatu  ruang mengakibatkan aktivitas dalam ruangan tersebut manjadi terganggu misalnya ketika pencahayaan terlalu berlebihan akan  berakibat  mengganggu  penglihatan.  Dengan  demikian  intensitas  cahaya  perlu  diatur  untuk  menghasilkan kesesuaian kebutuhan penglihatan di dalam ruang berdasarkan jenis aktivitas. Sebagai contoh dengan adanya lampu segala kegiatan yang terjadi dalam ruangan dapat dilakukan dengan baik dan juga cepat.
Sekarang  ini  lampu  merupakan  suatu  kebutuhan  dasar  bagi  masyarakat  lebih  khusus  yang  beraktivitas  di  dalam ruangan.  Namun  untuk  memilih  lampu  yang  tepat  dan  sesuai  kebutuhan  dan  anggaran  bukanlah  hal  yang  mudah karena  perbandingan  harga  setiap  merek  lampu  sangant  bersaing  serta  setia  merek  lampu  memiliki  spesifikasi berbeda-beda. Setiap orang dalam menentukan pilihan sering mendapati suatu keadaan dimana orang harus memilih satu dari beberapa pilihan yang ada.
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  inormasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan manipulasi data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semistruktural dan situasi yang tidak terstruktur dimana tak seorang pun tau secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Riyani, Awang  Harsa  Kiradalaksana  dan  Ahmad  Rofiq  Hakim,  2010).  Sistem  pengambilan  keputusan  biasanya  dibangun untuk mendukung solusi atau suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. Sistem pengambilan keputusan yang  seperti  ini  disebut  aplikasi  sistem  pengambilan  keputusan  digunakan  dalam  mengambil  suatu  keputusan. Aplikasi menggunakan CBIS (Computer Based Information System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Aplikasi  Sistem pengambilan  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antar  muka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan pikiran pengambilan keputusan. Sistem pengambilan keputusan lebih ditunjukan untuk mendukung manajemen  dalam  melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam  situasi  yang  kurang  terstruktur  dan  dengan kriteria yang kurang jelas. [1].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Dengan hirarki, suatu masalah dapat kompleks dan tidak terstruktur di pecahkan kedalam kelompok-kelompoknya. Kemudian kelompok-kelompok tersebut  di  atur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki.  Suatu tujuan  yang  bersifat  umum  dan  dapat  di ruangan.  Namun  untuk  memilih  lampu  yang  tepat  dan  sesuai  kebutuhan  dan  anggaran  bukanlah  hal  yang  mudah karena  perbandingan  harga  setiap  merek  lampu  sangant  bersaing  serta  setia  merek  lampu  memiliki  spesifikasi berbeda-beda. Setiap orang dalam menentukan pilihan sering mendapati suatu keadaan dimana orang harus memilih satu dari beberapa pilihan yang ada jabarkan dalam beberapa subtujuan yang lebih terperinci yang akan menjalankan apa  yang  akan  dimaksudkan  dalam  bentuk  pertama.  Penjabaran  ini  dilakukan  tersusun  hingga  akhirnya  diperoleh tujuan  yang  bersifat operasional. Dan pada  hirarki terendah  inilah dilakukan proses-proses evaluasi  atas alternatif- alternatif, yang merupakan ukuran dari pencapaian tujuan utama, dan pada hirarki terendah ini dapat ditetapkan dalam satuan apa kriteria diukur. Dalam penjabaran hirarki tujuan, tidak ada pedoman yang pasti seberapa jauh pengambilan keputusan menjabarkan tujuan menjadi tujuan yang lebih rendah(Kadarsah Suryadi, 1998). [2]
Adapun tahap proses perhitungan Analytic Hierarchy Process (AHP) yaitu sebagai berikut:
1. Menyusun hirarki dari permasalahan
2. Membuat matriks pebandingan berpasangan
3. Menentukan  nilai  keseluruhan  prioritas  atau Total  Priority  Value (TPV)  dengan  menjumlahkan  nilai  tiap kolom dan membagi dengan jumlah kolom.
4. Memeriksa konsistensi Consistency Ratio (CR) dengan langkah-langkah sebagai berikut :
a. Menentukan nilai rata-rata (λ maks) dengan rumus : λ maks = (λ maks K1 +... + λ maks Kn)/ n      (1) Keterangan : λ maks = Nilai Rata-Rata Kriteria K = Kriteria n = Jumlah Kriteria
b. Mencari nilai Consistency Index (CI) dengan rumus : CI = (λ maks-n/(n-1)) (2)
Keterangan : CI = Consistency Index λ maks = Nilai Rata-Rata Kriteria n  = Jumlah Kriteria
c. Menghitung nilai Consistency Ratio (CR) dengan rumus :
R = CI/RI ..................................................... (3)
Dimana : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index RI = Random Index

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Lampu
Lampu merupakan salah satu komponen penting dalam penerangan, baik di dalam ruangan maupun luar ruangan. Lampu  memberikan  manfaat  yang  sangat  besar  khususnya  pada  malam  hari.  Teknologi  lampu  dalam  memberikan pencahayaan saat ini telah banyak  membantu aktivitas  masyarakat dalam  melakukan pekerjaan sehari-hari. Karena peranan lampu sangat penting maka banyak industri-industri penciptakan berbagai produk dan merek lampu dari yang murah  sampai  mahal.  Lampu-lampu  yang  sering  digunakan  saat  ini  adalah  lampu  neon,  lampu  pijar  dan  lampu LED.[3]

## 2.2 Pencahayaan
Pencahayaan diambil dari kata dasar cahaya yang merupakan salah satu bagian jenis gelombang elektromagnetis yang terbang ke angkasa. Gelombang tersebut memiliki panjang dan frekuensi tertentu, yang nilainya dapat dibedakan dari  energi  cahaya  lainnya.Fungsi  pencahayaan  adalah  sebagai  penerang  ruang  untuk  mendukung  kegiatan  yang berlangsung  dalam  ruang  tersebut.  Selain  itu,  pencahayaan  juga  dapat  memberikan  nilai  lebih  dalam  suatu  ruang, antara  lain,  dapat  membangun  suasana  ruang,  efek  fisik  dan  psikologis  adalah  satu  kesatuan  yang  saling mempengaruhi pencahayaan.Pencahayaan yang terang akan membuat pengguna ruang merasa terbangun dan sangat aktif. Sedangkan pencahayaan yang redup menciptakan rasa rileks bahkan mungkin mengantuk.[3]

## 2.3 Ruangan
Ruangan  diambil  dari  kata  ruang  yang  artinya  wujud  fisik  wilayah  dalam  dimensi  geografis  geometris  yang merupakan wadah bagi manusia dalam melaksanakan kegiatan kehidupannya dalam suatu kualitas kehidupan yang layak. (D.A. Tisnaadmidjaja, 1997) [3]

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 2.4 Metode Pengembangan Sistem
Dalam penelitian ini untuk metode pengembangan sistem pengambilan keputusan adalah metode Waterfall. Dalam metode  pengembangan  sistem  ini  terdapat  langkah-langkah  yang  harus  dilakukan  yaitu  Komunikasi,  Perencanaan, Pemodelan, Konstruksi dan Pengujian. Aktivitas yang dilakukan pada tahap komunikasi yaitu mendapatkan informasi yang  dibutuhkan  dalam  membangun  sisem.  Aktivitas  yang  dilakukan  pada  tahap  perencanaan  adalah  menyusun rencana  kerja  dalam  membangun  sistem.  Aktivitas  yang  dilakukan  pada  tahap  pemodelan  yaitu  menganalisa perancangan proyek. Okleh karena itu sistem yang dibangun berorientasi objek maka sistem menggunakan diagram UML  yaitu  use  case  diagram  dan    use  case  description.  Aktivitas  yang  dilakukan  pada  tahap  konstruksi  adalah melakukan penulisan kode-kode program. Aktivitas yang dilakukan pada tahap pengujian adalah menguji alur bisnis apakah perhitungan AHP  yang dilakukan sistem sudah benar atau tidak.

## 2.5 Pemodelan Sistem
Gambar 1 . Use Case Dagram
Gambar diatas menunjukan fungsi dan tanggung jawab user untuk mengakses setiap halaman yang ada dalam sistem dengan  melihat  halaman  utama,  melakukan  penambahan  dan  pengeditan  kriteria  dan  alternatif  serta  melakukan pembobotan dan melihat hasil akhir melalui proses AHP.

## Gambar 2. Activity Diagram
Gambar  di  atas  menunjukan  aktivitas-aktivitas  yang  dilakukan  oleh  user  kemudian  sistem  akan  memproses  setiap permintaan yang diminta user

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 3.1.1 Perhitungan AHP untuk Kriteria
Langkah pertama menentukan matriks perbandingan berpasangan dengan membandingkan setiap elemen, dengan cara  membeikan  nilai  1-9  adalah  skala  untuk  membandingkan  setiap  elemen.  Contoh  nilai  perbandingan  adalah kriteria  Ketahanan  dibandingkan  dengan  kriteria  Harga  bernilai  5  maksudnyakriteria  Ketahanan  sangat  penting dibandingkan dengan kriteria Harga.
Tabel 1. Matriks Pebandingan Berpasangan
Setelah menentukan matriks berpasangan kemudian menjumlahkan nilai setiap kolom.
Tabel 2. Penjumlahan Kolom
Kemudian  membagi  nilai kolom dengan  jumlah kolom untuk memperoleh normalisasi  matriks dan menjumlahkan nilai tiap baris kemudian membagi jumlah elemen untuk mendapatkan nilai prioritas (TPV).
Tabel 3. Normalisasi Matriks dan Nilai Prioritas (TPV)
Setelah  itu  memeiksa  konsistensi  ( Consistency  Ratio  atau  CR )  matriks  perbandingan  kriteria.  Matriks perbandingan dapat dikatakan konsisten jika nilai CR<0.1, tetapi apabila nilai CR>0.1 maka pembobotan dibuat kembali.
Langkah pertama mencari nilai Principle Eigen Value (λ max) λ max = (1.819 x 0.503)+(4.733 x 0.257)+(9.666 x 0.126)+(16.5 x 0.065)+(18 x 0.048) = 0.915 + 1.216 + 1.218 + 1.072 + 0.864
= 5.285 Kreteria Ketahanan Hemat Energi Harga Jenis Lampu Warna Ketahanan 1 3 5 7 7 Hemat Energi 0.333 1 3 5 5 Harga 0.2 0.333 1 3 3 Jenis Lampu 0.143 0.2 0.333 1 2 Warna 0.143 0.2 0.333 0.5 1 Kreteria Ketahanan Hemat Energi Harga Jenis Lampu Warna Ketahanan 1 3 5 7 7 Hemat Energi 0.333 1 3 5 5 Harga 0.2 0.333 1 3 3 Jenis Lampu 0.143 0.2 0.333 1 2 Warna 0.143 0.2 0.333 0.5 1 Jumlah 1.819 4.733 9.666 16.5 18 Kreteria Ketahanan Hemat Energi Harga Jenis Lampu Warna TPV Ketahanan 0.55 0.634 0.517 0.424 0.389 0.503 Hemat Energi 0.183 0.211 0.310 0.303 0.278 0.257 Harga 0.11 0.070 0.103 0.182 0.167 0.126 Jenis Lampu 0.079 0.042 0.034 0.061 0.111 0.065 Warna 0.079 0.042 0.034 0.030 0.056 0.048

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Kemudian mencari nilai Consistency Index (CI) CI = λ max – n / n – 1 = 5.285 – 5 / 5 – 1 = 0.285 / 4 = 0.071 Setelah itu mencari nilai Consistency Ratio (CR) CR = CI / RI = 0.071 / 1.12 = 0.064

## 3.1.2. Perhitungan AHP untuk Alternatif
Berikut ini merupakan pembobotan untuk alternatif pada kriteria.
1. Alternatif untuk Kriteria Ketahanan
Nilai perbandingan dan penjumlahan kolom pada alternatif untuk kriteria ketahanan.
Tabel 4 . Matriks Perbandingan Alternatif untuk Kriteria Ketahanan
Kemudian menghitung normalisasi matriks dan prioritas vektor (TPV).
Tabel 5. Normalisasi matriks dan Prioritas Vektor Alternatif untuk Kriteria Ketahanan
Λ max = (4.833 x 0238) + (12 x 0.078) + (6.333 x
0.172) + (1.866 x 0.512)
= 1.150 + 0.936 + 1.096 + 0.955
= 4.137
CI = 4.137 – 4 / 4 – 1 = 0.137 / 3 = 0.046
CR
= 0.046 / 0.9 = 0.051 Oleh karena CR < 0.1 maka pembobotan tersebut konsisten.
2. Alternatif untuk Kriteria Hemat Energi
Nilai perbandingan dan penjumlahan kolom pada alternatif untuk kriteria hemat energi.
Tabel 6 . Matriks Perbandingan Alternatif untuk Kriteria Hemat Energi Ketahanan Kawachi Panasonic Hori Philips Kawachi 1 3 2 0.333 Panasonic 0.333 1 0.333 0.2 Hori 0.5 3 1 0.333 Philips 3 5 3 1 Jumlah 4.833 12 6.333 1.866 Ketahanan Kawachi Panasonic Hori Philips TPV Kawachi 0.207 0.250 0.316 0.178 0.238 Panasonic 0.069 0.083 0.052 0.107 0.078 Hori 0.103 0.250 0.158 0.178 0.172 Philips 3 0.417 0.474 0.536 0.512
Hemat Energi Kawachi Panasonic Hori Philips Kawachi 1 3 5 2 Panasonic 0.333 1 3 0.333 Hori 0.2 0.333 1 0.2 Philips 0.5 3 5 1 Jumlah 2.033 7.333 14 3.533

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Kemudian menghitung normalisasi matriks dan prioritas vektor (TPV).
Tabel 7. Normalisasi matriks dan Prioritas Vektor Alternatif untuk Kriteria Hemat Energi
Λ max = (2.033 x 0.456) + (7.333 x 0.153) + (14 x
0.068) + (3.533 x 0.324)
= 0.927 + 1.121 + 0.952 + 1.145
= 4.145
CI = 4.145 – 4 / 4 – 1
= 0.145 / 3
= 0.048
CR = 0.048 / 0.9
= 0.053
Oleh karena CR < 0.1 maka pembobotan tersebut konsisten.
3. Alternatif untuk Kriteria Harga
Nilai perbandingan dan penjumlahan kolom pada alternatif untuk kriteria harga.
Tabel 8 . Matriks Perbandingan Alternatif untuk Kriteria Harga
Kemudian menghitung normalisasi matriks dan prioritas vektor (TPV).
Tabel 9. Normalisasi matriks dan Prioritas Vektor Alternatif untuk Kriteria Harga
Λ max = (14 x 0.068) + (7.333 x 0.152) + (2.033 x
0.456) + (3.533 x 0.324)
= 0.952 + 1.115 + 0.927 + 1.145
= 4.139
CI = 4.139 – 4 / 4 – 1
Harga Kawachi Panasonic Hori Philips TPV Kawachi 0.071 0.045 0.098 0.057 0.068 Panasonic 0.214 0.136 0.164 0.094 0.152 Hori 0.357 0.409 0.492 0.566 0.456 Philips 0.357 0.409 0.246 0.283 0.324
Harga Kawachi Panasonic Hori Philips Kawachi 1 0.333 0.2 0.2 Panasonic 3 1 0.333 0.333 Hori 5 3 1 2 Philips 5 3 0.5 1 Jumlah 14 7.333 2.033 3.533 Hemat Energi Kawachi Panasonic Hori Philips TPV Kawachi 0.492 0.409 0.357 0.566 0.456 Panasonic 0.164 0.136 0.214 0.094 0.153 Hori 0.098 0.045 0.071 0.057 0.068 Philips 0.246 0.409 0.357 0.283 0.324

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 0.139 / 3 = 0.046 CR = 0.046 / 0.9
= 0.051
Oleh karena CR < 0.1 maka pembobotan tersebut konsisten.
1. Alternatif untuk Jenis Lampu
Nilai perbandingan dan penjumlahan kolom pada alternatif untuk kriteria jenis lampu.
Tabel 10 . Matriks Perbandingan Alternatif untuk Kriteria Jenis Lampu
Kemudian menghitung normalisasi matriks dan prioritas vektor (TPV).
Tabel 11. Normalisasi matriks dan Prioritas Vektor Alternatif untuk Kriteria Jenis Lampu
Λ max = (7.5 x 0.15) + (2.166 x 0.435) + (9 x 0.106)
+ (3.666 x 0.309)
= 1.125 + 0.942 + 0.954 + 1.133 = 4.157
CI = 4.157 – 4 / 4 – 1 = 0.157 / 3
= 0.052
CR = 0.052 / 0.9 = 0.058
Oleh karena CR < 0.1 maka pembobotan tersebut konsisten.
2. Alternatif untuk Warna
Nilai perbandingan dan penjumlahan kolom pada alternatif untuk kriteria warna.
Tabel 12. Matriks Perbandingan Alternatif untuk Kriteria Warna
Kemudian menghitung normalisasi matriks dan prioritas vektor (TPV).
Harga Kawachi Panasonic Hori Philips Kawachi 1 0.333 2 0.333 Panasonic 3 1 3 2 Hori 0.5 0.333 1 0.333 Philips 3 0.5 3 1 Jumlah 7.5 2.166 9 3.666 Jenis Lampu Kawachi Panasonic Hori Philips TPV Kawachi 0.133 0.154 0.222 0.091 0.15 Panasonic 0.4 0.462 0.333 0.545 0.435 Hori 0.067 0.154 0.111 0.091 0.106 Philips 0.4 0.231 0.333 0.273 0.309
Harga Kawachi Panasonic Hori Philips Kawachi 1 3 3 3 Panasonic 0.333 1 2 2 Hori 0.333 0.5 1 2 Philips 0.333 0.5 0.5 1 Jumlah 2 5 6.5 8

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 13. Normalisasi matriks dan Prioritas Vektor Alternatif untuk Kriteria Warna
Λ max = (2 x 0.484) + (5 x 0.231) + (6.5 x 0.168) + (8
x 0.117)
= 0.962 + 1.115 + 1.092 + 0.936
= 4.145 CI = 4.145 – 4 / 4 – 1 = 0.145 / 3 = 0.048 CR = 0.048 / 0.9
= 0.054
Oleh karena CR < 0.1 maka pembobotan tersebut konsisten.

## 3.1.3. Perangkingan untuk Pemilihan Jenis Lampu
Berdasarkan hasil prioritas vektor dari setiap kriteria dan alternatif maka hasilnya akan dijumlahkan dan diperoleh total nilai hasil perhitungan yang dijadikan sebagai rangking untuk menentukan jenis lampu yang sesuai.
Tabel 14 . Hitung Composite Weight
Kawachi = (0.503 x 0.238) + (0.267 x 0.456) + (0.126
x  0.068)   +  (0.065  x  0.15)   +   (0.048  x 0.484) = 0.119 + 0.122+ 0.008 + 0.01 + 0.023
= 0.282 Panasonic = (0.503 x 0.078) + (0.267 x 0.153) + (0.126 x  0.152)  +  (0.065  x  0.435)  +  (0.048   x
0.231) = 0.039 + 0.041 + 0.019 + 0.028 + 0.011 = 0.138 Hori
=  (0.503  x  0.172)  +  (0.267  x  0.068)   +
(0.126   x  0.456)   +   (0.065 x   0.106) + (0.048 x 0.168) = 0.086 + 0.018 + 0.057 + 0.007 + 0.008 = 0.176 Phlips = (0.503 x 0.512) + (0.267 x 0.324) + (0.126 x  0.324)  +  (0.065  x  0.309)  +  (0.048   x 0.117)
= 0.257 + 0.086 + 0.041 + 0.02 + 0.006
= 0.41
Jenis Lampu Kawachi Panasonic Hori Philips TPV Kawachi 0.5 0.6 0.461 0.375 0.480 Panasonic 0.167 0.2 0.308 0.25 0.231 Hori 0.167 0.1 0.154 0.25 0.168 Philips 0.167 0.1 0.077 0.125 0.117
Nilai Priority Kreteria Kawachi Panasonic  Philips TPV Ketahanan 0.502 0.238 0.078 0.172 0.512 Hemat Energi 0.267 0.456 0.153 0.068 0.324 Harga 0.126 0.068 0.152 0.456 0.324 Jenis Lampu 0.065 0.15 0.435 0.106 0.309 Warna 0.048 0.484 0.231 0.168 0.117

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Tabel 15. Perangkingan Merek Lampu Hasil Rangking Philips 0.41 1 Kawachi 0.282 2 Hori 0.176 3 Panasonic 0.138 4
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  hasil  akhir  atau  kesimpulan  dari  perhitungan  manual  didapatkan  merek  atau produk alternatif terbaik yang mendapatkan rangking 1 adalah Philips.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  ini,  telah  dihasilkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jenis  Lampu  untuk Pencahayaan Ruangan dengan menggunakan metode AHP sebagai sarana untuk mengambil keputusan dalam memilih jenis atau merek lampu yang akan digunakan dalam ruangan. Berdasarkan hasildari contoh perhitungan AHP dengan melakukan pembobotan terhadap kriteria dan alternatif untuk memilih jenis atau merek lampu yang digunakan maka terpilih  merek  lampu  yang terbaik  yaitu Philips. Dengan adanya sistem pendukung keputusan  ini  dapat membantu masyarakat  untuk  membeli  jenis  lampu  yang  akan  digunakan  dengan  lebih  cepat  dan  mudah  dalam  menentukan pilihan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terimakasih  peneliti  ucapkan  kepada  semua  pihak  yang  telah  mendukung  dalam  penelitian  ini,  harapannya  hasil penelitian ini bisa menjadi bahan dasar dan acuan pembelajaran serta penelitian selanjutnya.

## REFERENCES
[1]  Jaka  P,  Muhammad.  2014.  Aplikasi  Bimbingan  Skripsi  Online  Mahasiswa  Jurusan  Pendidikan  Matematika Fakultas  Matematika  dan  Ilmu  Pengetahuan  Alam  Universitas  Negeri  Yokyakarta.  Skripsi  Program  S1 Pendidikan Universitas Negeri Yokyakarta.
[2] Jacobs,  Albert  Andri   Philip. 2014. Analisa  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Admisi Siswa Baru menggunakan Analytical Hierarchy Process di SMA Negeri 2 Manado. http://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/informatika/arti cle/view/4048/3564 tanggal akses 20 Mei 2016
[3] Darmasetiawan, Christian, Lestari Puspakesuma. (1991). Teknik Pencahayaan dan Tata Letak Lampu Jilid 1 Pengetahuan Dasar. PT. Gramedia Widiasarana Indonesia. Jakarta.
[4] Nuh,  Muchamad.  2012.  Pengembangan  Sistem  Informasi  Presensi  Siswa  Pada  Sekolah  Menengah  Atas (SMA)  Negeri  Rembang  Berbasis  Finger  Print.  http://ijns.org/journal/index.php/speed/article/view/1  098 tanggal akses 11 Mei 2016
[5]  Lemantara, Julianto. 2013. Rancang Bangun Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP dan Prmothee. Fakultas Teknik Universitas Gadjah Mada Yokyakarta.
[6] Roger, S. Pressman, 2010. Rekayasa Perangkat Lunak Edisi 7, Andi. Yogyakarta
[7]  M.  Bobbi,  K.  Nasution,  A.  Karim,  and  S.  Esabella,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,” vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1619.
[8]  [2] C. Rizal, S. R. Siregar, S. Armasari, and A. Karim,  “Penerapan Metode Weighted Product  ( WP ) Dalam Keputusan  Rekomendasi  Pemilihan  Manager  Penjualan,”  vol.  3,  no.  3,  pp.  312–316,  2021,  doi: 10.47065/bits.v3i3.1094.
[9]  [3] M. V. Siagian and A. Karim, “OTOMATRIKS : Pengembangan Model Pembangkitan Bilangan Acak Dalam Pembuatan Soal Matriks Secara Otomatis,” vol. 4, no. 1, pp. 127–131, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2280.
[10]  [4] N. Oktari, D. P. Utomo, S. Aripin, and A. Karim, “Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu ( PKWT ),” vol. 3, no. 3, pp. 218–226, 2022, doi: 10.47065/josh.v3i3.1471.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 4, Desember 2022, Hal 389 - 398 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 428 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[11]  [5] A. Karim, S. Esabella, T. Andriani, and M. Hidayatullah, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Simple Ratio Analysis ( MOOSRA ) dalam Penentuan Lulusan Mahasiswa Terbaik,” vol. 4, no. 1, pp. 162–168, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i1.1630.
[12]  [6] A. H. Nasyuha, I. Purnama, A. Sidabutar, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kerani Timbang Lapangan Terbaik Menerapkan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis ( OCRA ),” vol. 6, pp. 355–361, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3475.