## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP UNTUK KEBUTUHAN OPERASIONAL DENGAN METODE AHP  (STUDI KASUS: DIREKTORAT PEMBINAAN  KURSUS DAN PELATIHAN KEMDIKBUD)
Gathot Pujo Sanyoto 1 , Rani Irma Handayani 2 , Euis Widanengsih 3
1 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri
gathot.ps1@gmail.com
2 Program Studi Manajemen Informatika
AMIK BSI Jakarta rani.rih@bsi.ac.id
3 Program Studi Manajemen Informatika
AMIK BSI Karawang euis.ewh@bsi.ac.id
Abstrak  Laptop  merupakan  kebutuhan  dasar bagi masyarakat, baik untuk pendidikan maupun untuk  aktifitas  bisnis.  Namun,  memilih  laptop yang  tepat  sesuai  kebutuhan  konsumen, spesifikasi laptop dan harga yang tepat bukanlah hal yang mudah. Salah satu cara untuk membantu para  calon  pembeli  supaya  dapat  menentukan Laptop  mana  yang  akan  dibeli  sesuai  dengan kebutuhannya  adalah  dengan  sistem  pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap pengambilan keputusan mulai dari
mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang relevan  dan  mentukan  pendekatan  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif- alternatif yang ada. Metode yang digunakan dalam sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  AHP (Analytical  Hierarchy  Process)  untuk  membantu pemilihan  Laptop.  Metode  AHP  yaitu  suatu metode  yang  input  utamanya  adalah  persepsi manusia.  Untuk  menyelesaikan  metode  ini, dibantu dengan aplikasi Expert Choice 11. Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Proses Hirarki Analitik, Pilihan Pakar 11
Abstract  Laptop is a basic need for people, either for  education  or  for  business  activities.  However, choosing  the  right  laptop  according  to  customer needs,  specifications  of  the  laptop  and  the  right price  is  not  easy. One  way  to  help  the  prospective buyer  in  order  to  determine  a  laptop  that  will  be purchased in accordance with the requirements is the  decision  support  system.  Decision  support system  designed  to  support  all  stages  of  decision making  ranging  from  identifying  the  problem,
selecting  the  relevant  data  and  determine  the approach  used  in  the  decision  making  process  to evaluate  the  alternatives  that  exist.  The  method used  in  this  decision  support  system  is  AHP (Analytical  Hierarchy  Process)  to  assist  in  the selection  of  laptop.  AHP  is  a  method  which  is  the main input of human perception. To complete this method, aided by application of Expert Choice 11. Keywords:  Decision  Support  Systems,  Analytical Hierarchy Process, Expert Choice 11

## PENDAHULUAN

## Latar Belakang Masalah
Sekarang  ini  laptop  merupakan  kebutuhan dasar  bagi  masyarakat,  baik  untuk  pendidikan maupun  untuk  aktifitas  bisnis.  Namun,  memilih laptop  yang  tepat  sesuai  kebutuhan  konsumen, spesifikasi laptop dan harga yang tepat bukanlah hal  yang  mudah  (Prasetyo,  2015).  Banyaknya pilihan yang tersedia di pasaran dapat membuat bingung  (Perdhana,  Saptomo,  &  Siswanti,  2013; Syafitri,  Sutardi  &  Dewi,  2016).  Konsumen dihadapkan  untuk  memilih  pilihan  yang  sulit (Saragih, 2013).
Oleh karena itu penelitian ini akan membahas sistem  pendukung  keputusan  yang  diharapkan dapat  membantu  karyawan  di  Direktorat Pembinaan  Kursus  dan  Pelatihan  Kemdikbud dalam  memilih  laptop  yang  sesuai  dengan kebutuhan  mereka.  Hasil  yang  diberikan  oleh sistem  sebagai  pendukung  keputusan  dapat memberikan suatu alternatif pemecahan masalah yang  ada,  sehingga  keputusan  yang  dibuat menjadi lebih baik.
Metode  yang  dipakai  dalam  pengambilan keputusan  pemilihan  laptop  ini  adalah  Analitical
Hierarchy  Process  (AHP).  Hal  ini  di  karenakan metode    AHP  mampu  memecah-mecah  suatu situasi  yang  kompleks,  tak  terstruktur  ke  dalam bagian-bagian komponennya, menata bagian atau variabel  dalam  suatu  susunan  hirarki,  memberi nilai  numerik  pada  pertimbangan  subyektif tentang  relatif    pentingnya  setiap  variabel,  dan mensintesiskan berbagai pertimbangan ini untuk menentapkan  variabel  mana  yang  memiliki prioritas  paling  tinggi  dan  bertindak  untuk mempengaruhi pada suatu situasi.
Alasan lain penulis menggunakan metode AHP (Analitical  Hierarchy  Process)  karena  pada dasarnya  peralatan  AHP  merupakan  salah  satu metode  dengan  input  utamanya  adalah  persepsi manusia.  Keberadaan  hierarki  memungkinkan dipecahnya  masalah  kompleks  atau  tidak terstruktur  dalam  sub-sub  masalah,  lalu menyusunnya  menjadi  suatu  bentuk  hierarki. AHP  memiliki  banyak  keunggulan  dalam menjelaskan  proses  pengambilan  Keputusan (Arifin,  2016).  Salah  satunya  adalah  dapat digambarkan  secara  grafis  sehingga  mudah dipahami  oleh  semua  pihak  yang  terlibat  dalam pengambilan  keputusan.  Maka  dari  itu  saya mengambil  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Laptop  untuk  Kebutuhan  Operasional dengan  Metode  AHP  (Studi  Kasus:  Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan Kemdikbud)”
Berdasarkan latar belakang masalah diatas, maka  identifikasi  masalah  yang  akan  dibahas adalah :
1. Bagaimana  memilih  Laptop  yang  sesuai dengan kebutuhan pada Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan.
2. Bagaimana  mengolah  data  dari  kriteria pemilihan Laptopdenganmetode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan menggunakan  Software  Expert  Choice  dalam menentukan Laptop yang sesuai kebutuhan.
Maksud dari penelitian skripsi ini adalah :
1. Membantu  Direktorat  Pembinaan  Kursus  dan Pelatihan  Kemdikbud    memilih  Laptop  yang sesuai dengan kebutuhan operasional.
2. Mempermudah Direktorat Pembinaan Kursus dan  Pelatihan  Kemdikbud      dalammengambil keputusan  dan  mengolah  data  dari  kriteria pemilihan  Laptop  dengan  metode  AHP (Analytical Hierarchy Process) dan menggunakan  software  Expert  Choice, sehingga  Direktorat  Pembinaan  Kursus  dan
Pelatihan  Kemdikbud  dapat  memperoleh Laptop yang sesuai kebutuhan operasional.

## BAHAN DAN METODE
Menurut  Alter  dalam  Kusrini  (2007:15) mengemukakan  bahwa  “sistem  pendukung
keputusan  atau  Decision  Support  System  (DSS) merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data”. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Kusrini  (2007:133)  mengemukaan  bahwa dalam  menyelesaikan  permaslahan  dengan  AHP ada  beberapa  prinsip  yang  harus  dipahami, diantaranya adalah :
1. Membuat hierarki
Sistem  yang  kompleks  bisa  dipahami  dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hierarki, dan menggabungkannya atau mensintesisnya.
2. Penilaian kriteria dan alternatif Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan  berpasangan.  Menurut  Saaty (1988),  untuk  berbagai  persoalan,  skala  1 sampai  9  adalah  skala  terbaik  untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dam definisi pendapat  kualitatif  dari  skala  perbandingan Saaty bisa diukur menggunakan tabel analisis seperti ditunjukkan pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan
Pasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting 5 Elemen yang satu lebih penting daripada elemen lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i
Sumber: Kusrini (2007:134)
3. Synthesis of priority (menentukan prioritas)
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu dilakukan perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisons). Nilai-nilai
perbandingan  relatif  dari  seluruh  alternatif kriteria  bisa  disesuaikan  dengan  judgement yang  telah  ditentukan  untuk  menghasilkan bobot  dan  prioritas.  Bobot  dan  prioritas dihitung  dengan  memanipulasi  matriks  atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Logical Consistency (Konsistensi Logis) Konsistensi  memiliki  dua  makna.  Pertama objek-objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan sesuai  dengan  keseragaman  dan  relevansi.
Kedua,  menyangkut  tingkat  hubungan  antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Struktur Analytical Hierarchy Process
Dalam hirarki keputusan terdapat objek yang akan  dibahas  atau  goal,  kriteria  dan  alternatif. Berikut  ini  adalah  gambar  dari  struktur  hirarki keputusan yang digunakan dalam skripsi ini.
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar  1.  Struktur  Hirarki  Alternatif Pemilihan Laptop
Perbandingan  Berpasangan  Kriteria  dan Alternatif
1. Data Perbandingan Antar Kriteria Setelah  menentukan  kriteria,  dilakukan pemberian  bobot  pada  hubungan  antara  kriteria dengan  kriteria.  Penilaian  dilakukan  oleh  5 responden dari Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan  Kemdikbud  dengan  cara  pengisian kuesioner  sehingga  menghasilkan  data  mentah yang  dapat  dilihat  pada  lampiran.  Berikut  ini adalah  hasil  kuesioner  data  mentah  yang  sudah diterjemahkan  dalam  bentuk  tabel  pairwise comparison matrix dengan menggunakan aplikasi Expert Choice.

## Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 2.Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 1)

## Sumber: Sanyoto, dkk (2017)
Gambar 3.Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 2)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017) Gambar 4.Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 3)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017) Gambar 5.Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 4)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)

## Gambar 6.Pairwise Comparison Antar Kriteria
(Responden 5)
Setiap perbandingan kriteria yang sama pada hasil  kesepuluh  Pairwise  Comparison  antara kriteria  di  gambar  2-6  akan  dihitung  rata-rata geometriknya menggunakan rumus:
G= √ x 1 x 2 …x n n ……………………………………..………. (1)
Keterangan: x = hasil perbandingan berpasangan kriteria n = jumlah total responden
Perhitungan  ini  membuktikan  hasil  pairwise comparison  (combined)  dari  kelima  responden sebagai berikut.
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017) Gambar 7. Pairwise comparison antar kriteria (combined)
Didalam  pengecekan  konsistensi  data  ini, digunakan  derajat  kesalahannya  adalah  10% dimana  berarti  CR  harus  kurang  dari  0,1. Berdasarkan gambar IV.2-IV.6 dapat dilihat Incon / Consistency Ratio pada gambar IV.2  adalah 0.1, gambar IV.3 adalah 0.09, pada gambar IV.4 adalah 0.09,  pada gambar IV.5 adalah 0.08, pada gambar IV.6  adalah  0.07.  Maka  dari  itu  preferensi pembobotan adalah konsistensi.
Setelah  hasil  Pairwise  Comparison  antar kriteria  pada  gambar  IV.7,  selanjutnya  akan dimasukan kedalam Tabel IV.1 untuk mendapatkan  jumlah  penilaian  setiap  kriteria yang  berguna  untuk  menentukan  bobot persentase setiap kriteria.
Tabel 2. Pairwise comparison matriks antar

## kriteria

## Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
2. Data  Perbandingan  Alternatif  Berdasarkan Kriteria Setelah  data  perbandingan  kriteria  selesai diinput  kedalam  Expert  Choice,  langkah selanjutnya adalah menginput data perbandingan alternatif. Alternatif yang dipilih harus memenuhi kriteria-kriteria sebelumnya yang sudah ditentukan  oleh  para  ahli.  Terdapat  3  alternatif Laptop yang didapat dari hasil wawancara dengan beberapa ahli:
Sumber : Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 8. Pairwise comparisonberdasarkan kriteria merek
Tabel 3. Pairwise comparison matrikspenilaian kinerja berdasarkan kriteria merek
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017) Gambar 9. Pairwise comparison berdasarkan kriteria hardisk
Tabel 4. Pairwise comparison matriks berdasarkan kriteria hardisk
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 10. Pairwise comparison berdasarkan kriteria RAM Tabel 5. Pairwise comparisonmatriks berdasarkan kriteria RAM

## Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 11. Pairwise comparison berdasarkan kriteria processor
Tabel 6. Pairwise comparison matriks berdasarkan kriteria processor
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017) Gambar 12. Pairwise comparison berdasarkan kriteria Display Layar
Tabel 7. Pairwise comparison berdasarkan kriteria Display Layar
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)

## Pembobotan Kriteria dan Alternatif
Setelah  penginputan  data  perbandingan  antar kriteria selesai dimasukan kedalam Expert Choice, akan  menghasilkan  normalisasi  matriks  antar kriteria  yang  akan  menentukan  bobot  setiap kriteria.

## 1. Pembobotan antar kriteria
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 13. Grafik normalisasi matriks antar kriteria
Tabel 8. Normalisasi Matriks Antar Kriteria
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
1. Menentukan nilai Eigen maksimum (λmax) λmax  diperoleh  dan  menjumlahkan  seluruh hasil  perkalian  antara  bobot  kriteria  (Vector
Priority)  dengan  jumlah  matriks  Pairwise Comparison.
λ max =   (2,909 x 0,340) +   (9,617 x 0,102)
+   (5,497 x 0,204)
+   (5,250 x 0,188)
+ ( 5,997x 0,166)
λ max = 0,989 + 0,980 + 1,121 + 0,987 + 0,995 λ max = 5,072 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (𝜆 max −𝑛 ) 𝑛 − 1 n   = jumlah kriteria
CI = (5,072 − 5) (5 − 1) = 0,018
3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR)
CR = CI/RI, nilai RI untuk n=5 adalah 1,12 (lihat pada  tabel  II.2  Daftar  Indeks  Random Konsistensi)
CR = CI RI
CR = 0,018 1,12 CR = 0,0162  → 0,01 (konsisten) 2. Pembobotan alternatif berdasarkan kriteria Merek

## Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
Gambar 14. Grafik normalisasi matriks antar alternatif berdasarkan kriteria Merek
Tabel 9. Normalisasi penilaian kinerja karyawan berdasarkan kriteria merek
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)
1. Menentukan nilai Eigen maksimum (λmax) λ max =   (1,951 x 0,508)  +  (3,394 x 0,303) +  (5,232 x 0,189)
λ max = 0,991 + 1,028 + 0,988 λ max = 3,007

## 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (𝜆 max −𝑛 ) 𝑛 − 1 n   = jumlah kriteria
CI = (3,007 − 3) (3 − 1)
CI = 0,007
2 = 0,0035
3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR)
CR = CI/RI, nilai RI untuk 3 adalah 0,58 (lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi)
CR = CI RI
CR = 0,0035
0,58

## CR = 0,006  → 0,01 (konsisten)
Perhitungan  terhadap  alternatif  lainnya dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dengan perhitungan diatas.
Hasil pengolahan Analytical Hierarchy Process
Setelah  pengolahan  dan  perhitungan  data selesai  dilakukan,  kemudian  diperoleh  hasil seperti gambar IV.19 seperti dibawah ini.
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)

## Gambar 15. Hasil Perhitungan Akhir
Pada  gambar  IV.19  baris  berwarna  kuning merupakan  hasil  penjumlahan  dari  setiap aggregate/prty. Hasil penjumlahan ini merupakan hasil  akhir  dari  pemilihan  Laptop.  LAPTOP  A mendapatkan nilai 39.9%, LAPTOP B mendapatkan  nilai  33.2%,  dan  LAPTOP  C mendapatkan  nilai  26.9%.  Hal  ini  menunjukan bahwa  LAPTOP  A  lebih  unggul  dari  alternatif lainnya.  Selain  itu  LAPTOP  A  lebih  memenuhi kriteria  pemilihan  Laptop  bagi  Direktorat Pembinaan Kursus dan Pelatihan Kemdikbud.
Sumber: Sanyoto, dkk  (2017)

## Gambar 21. Hasil synthesis with respect
Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  Laptop  A  lebih unggul  dari  alternatif  lainnya  dalam  pemilihan Laptopdan Laptop A lebih memenuhi kriteria yang telah ditentukan sebelumnya.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  maksud  dan  tujuan  penelitian, pengolahan data dan analisa yang telah dilakukan oleh  penulis,  maka  penulis  menarik  kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan perhitungan Analytical Hierarchy Process,  diperoleh  prioritas  kriteria  yang paling  penting  dalam  penentuan  laptop dimana  Merek,  Hardisk,  RAM,  Processor  dan Display layar menjadi prioritas bagi Direktorat
Pembinaan  Kursus  dan  Pelatihan  Kemdikbud dalam memilih Laptop potensial.
2. Hasil  analisis  dari  perhitungan  Analytical Hierarchy  Process  menyatakan  bahwa  Laptop alternatif  yang  terpilih  dan  yang  berpotensi untuk  Direktorat  Pembinaan  Kursus  dan Pelatihan Kemdikbud adalah LAPTOP A (ASUS X450JB-WX001D)  dengan  Hardisk1TB  HDD, RAM  4  GB  DDR3 ,  ProcessorIntel®  Core™  i7- 4720HQ Processor (2.6 GHz, 6M Cache) up to
3.60  GHz,  Nvidia  GeForce  GT940M  2GB dan
Display layar 14 Inch (1366 x 768). Data hasil perhitungan  AHP  diperoleh  dari  5  kuesioner yang  diisi  oleh  responden  dan  didapat  hasil akhir  bahwa  LAPTOP  A  (ASUS  X450JB- WX001D)  lebih  unggul  dengan  bobot  0,399 atau  39,9%.  Sedangkan  prioritas  kedua dimiliki  oleh  LAPTOP  B  (HP  Pavilion  14- AB034TX)  dengan  nilai  bobot  0,332  atau 33,2%  dan  prioritas  terakhir  dimiliki  oleh LAPTOP  C  (LENOVO  IdeaPad  G40-80HJID  ) dengan nilai bobot 0,269 atau 26,9%.

## REFERENSI
Arifin,  Z.  (2016).  Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Menentukan Sisa  Hasil  Usaha  Pada  Koperasi  Pegawai Negeri. Jurnal Informatika Mulawarman (JIM),
5(2), 1-12
Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  :  Andy Offset.
Perdhana,  A.  S.,  Saptomo,  W.  L.  Y.,  &  Siswanti,  S. (2013).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN
PEMILIHAN JENIS LAPTOP DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY  PROCESS.  Jurnal  Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIKomSiN), 1(1).
Prasetyo, A. (2017). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Layanan Kesehatan dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) di Kabupaten Sidoarjo. J-INTECH, 3(01), 45- 51.
Sanyoto  ,  Gathot  Pujo  ,  Handayani,  Rani  Irma, Widanengsih,  Euis.  2017.  Laporan  Akhir Penelitian.  Jakarta:  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta
Saragih,  Sylvia  Hartati.  2013.  Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop.  ISSN:  2301-9425.  Medan:  Pelita Informatika Budi Darma, Vol. 4, No. 2, Agustus 2013: 82-88
Syafitri,  N.  A.,  Sutardi,  S.,  &  Dewi,  A.  P.  (2016). Penerapan  Metode  Weighted  Product  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Laptop Berbasis Web. semanTIK, 2(1).