## SELEKSI PENERIMAAN ASISTEN LABORATORIUM MENGGUNAKAN ALGORITMA AHP PADA AMIK-STIKOM TUNAS BANGSA PEMATANGSIANTAR
Anjar Wanto 1) , dan Eko Kurniawan 2
1) Teknik Informatika STIKOM Tunas Bangsa Jln. Sudirman Blok A No. 1, 2, 3 Pematangsiantar, Indonesia
2) Sistem Informasi STMIK Triguna Dharma Jl. Jenderal A.H. Nasution No. 73 Medan, Indonesia e-mail: anjarwanto@amiktunasbangsa.ac.id 1) , ekokurniawann@gmail.com 2

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan yang mempunyai kemampuan menganalisa dalam pemilihan  asisten  laboratorium  menggunakan  Algoritma  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  AMIK-STIKOM  Tunas Bangsa pematangsiantar. Karena selama ini belum adanya sistem yang dapat membantu manajemen dalam menentukan calon asisten laboratorium yang layak  untuk dipekerjakan. Diharapkan dengan adanya sistem ini  dapat membantu  pihak Yayasan dalam melakukan penilaian dan dapat dijadikan masukan (Referensi) oleh pihak Yayasan untuk mengambil keputusan dalam menyeleksi calon asisten laboratorium yang layak diterima. Seleksi penerimaan asisten laboratorium menggunakan Algoritma Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  ini  nantinya  dapat  menghasilkan  alternatif  terbaik,  dengan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan berupa wawancara, ujian tertulis, ujian praktek, dan IPK. Sehingga seleksi penerimaan asisten laboratorium dapat berjalan  secara  tepat  dan  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Sistem  ini  nantinya  akan  dibangun  menggunakan  pemrograman web agar proses seleksi menjadi lebih efektif dan efisien.
Kata Kunci : AHP, Asisten Laboratorium, SPK, Seleksi.

## ABSTRACT
AMIK Tunas Bangsa is a growing university in Pematangsiantar. Therefore, there are  still many university activities  and activities  that  are  constrained  by  problems.  One  of  them  is  the  problem  in  the  selection  of  employees  by  the  foundation  to occupy the position of Laboratory Assistant. Problems that arise in the selection process of acceptance of laboratory assistant at AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar is the absence of tools that can assist management in determining the appropriate candidate laboratory assistant to be the best. By building a system to support the decision of using AHP Algorithm (Analytical Hierarchy Process) is expected to assist the Foundation in conducting the assessment and can be used as input (Reference) by the Foundation to make decisions in selecting the appropriate laboratory assistant candidate accepted. Selection of laboratory assistant acceptance using Analytical Hierarchy Process  (AHP) algorithm can yield the best alternative, with criteria in the form  of  an  interview,  written  test,  practice  test,  and  GPA.  So  the  selection  of  acceptance  of  laboratory  assistants  can  run exactly and in accordance with the expected.
Keywords : AHP, Assistant Laboratory, SPK, Selection.

## I. P ENDAHULUAN
MIK Tunas Bangsa merupakan Perguruan Tinggi di  Pematangsiantar yang sedang berkembang. Dalam proses  belajar  mengajar,  banyaknya    jumlah  mahasiswa  dalam  1  kelas  terkadang  membuat  Dosen kesulitan menangani dan melayani mahasiswa satu persatu, khususnya pada saat praktikum. Oleh karena itu  sangat  dibutuhkan  seorang  asisten  laboratorium  pada  masing-masing  laboratorium  komputer  [1].  Asisten laboratorium  atau  sering  disebut  laboran    adalah  orang  yang  membantu  dosen  pada  saat  mengajar  praktikum. Seorang  laboran  dapat  mendukung  peningkatan  kinerja  mahasiswa  pada  saat  praktikum  di  Laboratorium.  Oleh karena  itu  kinerja  laboran  harus  selalu  optimal  [2].  Dalam  praktikum,  asisten    bertugas  untuk  memandu  dan melayani mahasiswa secara  langsung sesuai dengan kurikulum yang  diterapkan [3]. Begitu pentingnya seorang asisten laboratorium dalam membantu pelaksanaan praktikum komputer di  laboratorium komputer [4], sehingga pihak  yayasan  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar  dituntut  agar  lebih  selektif  dalam  menerima  Asisten Laboratorium yang akan bekerja pada laboratorium komputer. Salah satu cara yang efektif untuk proses seleksi dan  penilaian  adalah  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat dimanfaatkan  untuk  membantu    manusia  mengambil    keputusan  dengan  cepat,  tepat  dan  konsisten.  Sistem Pendukung Keputusan sangat tepat jika diterapkan pada permasalahan  yang  cukup  kompleks [5], seperti pada seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  ini.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  ini,  akan  mampu  mengurangi permasalahan  yang  ada.  Sistem  ini  akan  melakukan    perhitungan  terhadap  seluruh  kriteria  subjektif  bagi  calon
A
asisten  laboratorium  hingga  diharapkan  laboran  dengan    kemampuan    terbaiklah    yang  akan  terpilih  [6]. Algoritma Sistem Pendukung Keputusan yang akan diterapkan dalam penelitian ini adalah algoritma  Analytical Hierarchy  Process (AHP) [7]. Dasar peneliti menggunakan algoritma ini karena pada penelitian ini melibatkan beberapa  kriteria  dan  banyak  alternatif.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  metode  penelitian  yang  mampu mempertimbangkan aspek kualitatif dan kuantitatif, alasan lain adalah karena algoritma AHP mampu melakukan pendekatan  matematis  secara  kompleks  dan  cerdas  namun  tetap  melakukan  pendekatan    secara  kualitatif  [8]. Pada  penelitian  sebelumnya,  [9]  melakukan  penelitian  untuk  memilih  asisten  laboratorium  pada  STMIK Palangkaraya menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini memiliki kelemahan yang terletak  pada  perhitungan  nya.  Perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW  ini  menghasilkan  alternatif terbaik yang terpilih berdasarkan nilai terbesar. Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila kriteria yang telah  ditentukan  dipenuhi  oleh  alternatif  yang  terpilih.  Sedangkan  pada  penelitian  [10],  membahas  tentang pemilihan  asisten  terbaik  dengan  metode  Topsis  dan  WP.  Kekurangan  metode  ini  adalah  terlebih  dahulu  harus adanya  bobot  yang  ditetapkan  dan  dihitung,  selain  itu  konsep  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif- alternatif keputusan masih dalam  bentuk  matematis  sederhana [11].

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  salah  satu  cara  yang  digunakan  untuk  membuat  keputusan  dengan mengorganisir informasi [12]. Pendapat lain mengatakan bahwa SPK merupakan pemodelan dan  pemanipulasian data  pada  sistem  informasi  interaktif    [13].  SPK  digunakan  untuk  membantu  dalam  pengampilan  keputusan untuk  situasi  yang  semi  terstruktur maupun  yang  tidak terstruktur, karena tidak seorang  pun  tahu  secara pasti    bagaimana  seharusnya  keputusan  dibuat  [14].  Pengambilan  keputusan  merupakan    tindakan  untuk mencapai  tujuan  atau  sasaran  tertentu  dalam  proses  pemilihan  alternatif.  Proses  pengambilan  keputusan  harus melalui mekanaisme tertentu dengan harapan akan menghasilkan suatu keputusan yang terbaik [15].
Ada  beberapa  komponen-komponen  dari  sistem  pendukung  keputusan.  Antara  lain  :  Subsistem  Manajemen Data,  Subsistem  Manajemen  Model,  Subsistem  Antarmuka  Pengguna  dan  Subsistem  Manajemen  Berbasis Pengetahuan. Seperti ditunjukkan pada Gambar 1 .
Gambar. 1 Arsitektur DSS (Decisions Support System)

## B. Seleksi
Seleksi  merupakan  tahap  akhir  proses  rekrutmen  dimana  keputusan  mengenai  siapa  kandidat  yang  berhasil akan diambil [16].

## C. Asisten Laboratorium
Asisten laboratorium adalah orang yang membantu dosen dalam memonitoring terhadap praktikan dengan cara mengontrol  dan  memperhatikan  aktivitas  praktikan  dengan  langsung  mendatangi  PC  atau  komputer  tempat praktikan melakukan aktivitasnya [17].

## D. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process merupakan suatu pendekatan praktis untuk memecahkan masalah keputusan yang kompleks.  Pengambilan  keputusan  dengan  algoritma  AHP  memungkinkan  sistem  untuk  menyajikan  hubungan hierarki  antara  faktor,  atribut,  karakteristik  atau  alternative  dalam    pengambilan  keputusan  [18].  Algoritma Analytical  Hierarcy    Process    (AHP)  bersifat    multi    kriteria    karena    menggunakan    banyak  kriteria  dalam penyusunan  suatu  prioritas  sistem  pendukung  keputusan.  Disamping  itu,  metode  AHP  juga    didasarkan  pada
proses logis dan terstruktur [19]. Ada beberapa prinsip permasalahan yang diselesaikan dengan AHP, diantaranya adalah :
1) Membuat  hierarki  yakni  memahami  sebuah  sistem  yang  kompleks,  dilakukan  dengan  memecah  sistem tersebut menjadi elemen  -  elemen pendukung,  menyusun elemen secara hierarki dan menggabungkannya atau mensintesiskan sistem tersebut.
2) Penilaian    kriteria  dan    alternatif    yakni    kriteria  dan    alternatif  dapat  ditentukan  dengan  perbandingan berpasangan [20].
Ada beberapa langkah dalam perhitungan AHP antara lain:
1) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2) Membuat  struktur  hierarki  dimulai  dari  tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan  kriteria-kriteria  dan  alternatif pilihan.
3) Membuat  matrik  perbandingan  berpasangan  yang    menggambarkan  kontribusi    relatif    atau    pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di atasnya..
4) Menormalkan  data  yaitu  dengan  membagi  nilai  dari  setiap  elemen    di  dalam  matrik  yang  berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom
5) Menghitung    nilai    bobot    setiap    elemen  (eigen  vector)dengan  rumus  :  Hitung Consistency  Index (CI) dengan rumus :
CI = (  maks-n) / n dimana : n = banyaknya elemen
6) Mengulangi  langkah  3,  4  dan  5  untuk seluruh tingkat hirarki.
7) Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan.
8) Menguji konsistensi hirarki.
Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan Rumus : CR = CI/IR dimana :  CR  = Consistency Ratio CI  = Consistensy Index IR  = Index Random Consistency RI di dapat dari tabel nilai, Nilai RI dapat kita lihat pada tabel 1 berikut :
T ABEL 1
I NDEKS R ANDOM (IR) Ukuran Matrix Nilai IR 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59
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  perhitungannya  bisa  dinyatakan benar [21].

## II. M ETODE
Dalam  seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  yang  baik  memerlukan  alat  bantu  yang  tepat,  yang menggunakan  komputer  sebagai  suatu  sarana  yang  dapat  membantu  sumber  daya  manusia  untuk  mendapatkan banyak  informasi  secara  tepat  dan  akurat  dengan  suatu  metode  dan  perhitungan  sistematis  yaitu  metode  AHP, metode ini dapat memberikan alternatif pilihan. Pada dasarnya AHP merupakan suatu metode untuk memecahkan suatu permasalahan yang kompleks dan tidak tersetruktur ke dalam  kelompoknya, mengatur kelompok tersebut ke dalam suatu hierarki.

## A. Flowchart Program
FlowchartbProgram adalah suatu simbol yang menerangkan bagaimana suatu program berjalan dari awal pro- gram  ditampilkan  sampai  program  selesai  digunakan.  Berikut  ini  adalah  flowchart  program  yang  dirancang, gambar. 3 merupakan Flowchart AHP, sedangkan Gambar. 4 adalah Flowchart Sistem :
Gambar. 3. Flowchart AHP

## B. Flowchart Sistem
Bagian  ini  memperlihatkan  alur  kerja  atau  apa  yang  sedang  dikerjakan  dalam  sistem  secara  keseluruhan  dan menjelaskan mengenai urutan dari prosedur yang terdapat pada sistem. Flowchart ini termasuk gambaran secara grafik dari urutan prosedur-prosedur yang tergabung membentuk suatu sistem. Flowchart sistem terdiri atas data yang mengalir lewat sistem dan proses yang mentransformasikan data tersebut.
Dari  gambar  4  dapat  dijelaskan  bahwa  pertama  sekali  yang  dilakukan  adalah  membuat  database  berdasarkan sistem  yang  akan  dibangun,  kemudian  memasukkan  4  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  yakni  wawancara,  ujian tertulis ujian praktek dan IPK. Kemudian keempat kriteria tersebut di bandingkan satu per satu. Setelah itu akan dimasukkan  data  calon  asisten  laboratorium  beserta  nilai  yang  diperoleh.  Selanjutnya  akan  dilakukan  proses perhitungan  total  nilai  dari  masing-masing  calon  asisten  laboratorium  yang  kemudian  akan  menghasilkan perhitungan secara keseluruhan sehingga akhirnya akan diperoleh siapa saja calon terbaik yang terpilih.

## III. HASIL
Untuk memperoleh hasil penelitian dengan menggunakan metode AHP ini adalah dengan melakukan langkah- langkah perhitungan sebagai berikut :
1) Menentukan  jenis-jenis  kriteria  yang  akan  dipertimbangkan.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  seleksi penerimaan asisten laboratorium pada AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar, instansi tersebut menetapkan kriteria-kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan yaitu Wawancara, Ujian Ter- tulis,  Ujian  Praktek,  IPK.  Kemudian  keempat  kriteria  tersebut  di  bandingkan  satu  per  satu,  yang  dalam istilah AHP disebut dengan pair-wise comparation . 2) Menyusun hierarki dimana diawali dengan tujuan dan kemudian kriteria pada tingkat bawah. Urutan hier- arki tersebut dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar. 2. Urutan Hierarki Sistem
3) Setelah disusun hierarki diatas langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan konsistensi perbandingan tiap-tiap  kriteria  berdasarkan  tingkat  kebutuhan  ataupun  tingkat  kepentingan  antara  kriteria  yang  satu denga kriteria yang lainnya dengan menggunakan metode AHP. Nilai diagonal matriks untuk perbandingan suatu elemen-elemen dengan elemen itu sendiri diisi dengan nilai (1) sedangkan isi nilai perbandingan an- tar  1  sampai  dengan  9  kebalikannya.  Perbandingan  antara  kriteria  yang  satu  dengan  yang  lainnya  dapat dilihat pada tabel 2 berikut  ini :
TABEL 2

## MATRIKS PERBANDINGAN KRITERIA
Kriteria Wawancara Ujian Tertulis Ujian Praktek IPK Wawancara 1 1 0.5 0.5 Ujian Tertulis 1 1 0.5 0.33 Ujian Praktek 2 2 1 0.5 IPK 2 3 2 1 Jumlah 6 7 4 2.33
4) Menghitung Matriks Prioritas Kriteria. Pada tahap ini akan dicari prioritas kriteria untuk nantinya menen- tukan apakah nilai dimasukkan dalam matriks yang sesuai. Nilai pada matriks diperoleh dari membagi nilai kolom baris dengan jumlah kolom. Prioritas diperoleh dengan cara membagikan jumlah tiap baris dengan jumlah matriks. Dapat dilihat pada tabel 3 berikut ini :
TABEL 3

## MATRIKS PRIORITAS PERBANDINGAN KRITERIA
Kriteria Wawancara  Ujian Tertulis  Ujian Praktek IPK Jumlah Prioritas Wawancara 0.17 0.14 0.13 0.21 0.65 0.16 Ujian Tertulis 0.17 0.14 0.13 0.14 0.58 0.15 Ujian Praktek 0.33 0.29 0.21 0.21 1.08 0.27 IPK 0.33 0.43 0.43 0.43 1.69 0.42
5) Menghitung matriks penjumlahan kriteria. Nilai pada matriks diperoleh dengan cara mengalikan nilai ko- lom baris pada tabel matriks perbandingan kriteria dengan prioritas masing-masing kriteria. Dapat dilihat pada tabel 4 .
TABEL 4 MATRIKS PENJUMLAHAN TIAP BARIS Kriteria Wawancara  Ujian Tertulis  Ujian Praktek IPK Jumlah Wawancara 0.16 0.16 0.08 0.08 0.48
Goal IPK Ujian Praktek Wawancara  Ujian Ter- tulis
Kriteria Wawancara  Ujian Tertulis  Ujian Praktek IPK Jumlah Ujian Tertulis 0.15 0.15 0.08 0.05 0.43 Ujian Praktek 0.54 0.54 0.27 0.14 1.49 IPK 0.84 1.26 0.84 0.42 3.36
6) Menghitung matriks rasio konsistensi.
TABEL 5 MATRIKS RASIO KONSISTENSI Jumlah Baris  Prioritas Hasil Wawancara 0.48 0.16 0.64 Ujian Tertulis 0.43 0.15 0.58 Ujian Praktek 1.49 0.27 1.76 IPK 3.36 0.42 3.78 Jumlah rasio = 6.76
Jumlah Kriteria (n) = 4  maks = Jumlah Rasio / n = 6.76 / 4 = 1.69 CI = (  maks-n) / (n-1) = (1.69 – 4) / (4 – 1) = -0.77 CR= CI / RI = -0.77/0.90 = - 0.86 Oleh karena nilai CR ( Consistency Ratio ) dari kriteria < 0.1, maka rasio konsistensi dari perhitungan terse- but dapat Diterima.
7) Setelah mendapatkan nilai bobot prioritas maka dapat mencari total nilai dengan cara nilai setiap kriteria calon  asisten laboratorium  dikalikan  dengan  nilai  bobot  prioritas  yang  bersesuaian.  Misal  data nilai  pada tabel dibawah ini :
TABEL 6

## NILAI CALON ASISTEN LABORATORIUM
NIM Nama Wawancara  Ujian Tertulis  Ujian Praktek IPK 201201030237 Budiman 78 80 83 3,40 201301030024 Marzan 60 65 70 2,99
Total Nilai (201201030237) = (78 x 0.16) + (80 x 0.15) + (83 x 0.27) + (3.40 x 0.42) = 48,32 Total Nilai (201201030024) = (60 x 0.16) + (65 x 0.15) + (70 x 0.27) + (2.99 x 0.42) = 39,51
TABEL 7 TOTAL NILAI CALON ASISTEN LABORATORIUM NIM Nama IPK Wawancara Ujian Tertulis Ujian Praktek Total Nilai 201201030237 Budiman 3.40 78 80 83 48,32 201301030024 Marzan 2.99 60 65 70 39,51

## IV. PEMBAHASAN
Pembahasan  dan  implementasi  dari  Seleksi  penerimaan  asisten  laboratorium  pada  AMIK-STIKOM  Tunas bangsa Pematangsiantar dibangun menggunakan pemrograman Web. Secara umum dapat dilihat pada gambar 5, gambar 6, gambar 7 berikut ini :
Halaman  login  berfungsi  sebagai  tahap  awal  agar  bisa  masuk  kedalam  sistem. Halaman login merupakan halaman  untuk menginput username dan password agar dapat masuk ke halaman utama
Gambar. 6. Halaman Utama
Halaman Utama akan tampil apabila pengguna sistem berhasil login .

## Gambar. 7. Halaman Pembobotan Kriteria
Halaman Pembobotan Kriteria akan tampil apabila pengguna memilih menu Pembobotan dari Halaman Utama. Halaman ini berisi data pembobotan dan kriteria dari calon asisten laboratorium yang telah diuji.
Halaman  Nilai akan tampil apabila pengguna  memilih menu Data status nilai dari Halaman Utama. Halaman ini  berisi  data  hasil  pengujian  secara  keseluruhan.  Dari  halaman  ini  dapat  diketahui  siapa  calon  asisten laboratorium yang terpilih dengan nilai terbaik.

## V. SIMPULAN DAN SARAN
Dari penjelasan dan penjabaran sebelumnya, maka dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :
1) Metode  AHP  dapat  digunakan  untuk  penyeleksian  penerimaan  asisten  laboratorium  pada  AMIK-STIKOM Tunas  Bangsa  Pematangsiantar.  Dengan  perhitungan  menggunakan  metode  AHP  ini,  akan  diperoleh  calon asisten laboratorium terbaik yang terpilih berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
2) Sistem ini dapat digunakan pimpinan sebagai dasar pengambilan keputusan  dalam menentukan  calon asisten laboratorium yang layak diterima bekerja pada perguruan tinggi .
Adapun saran dari penulis agar penelitan ini lebih baik kedepannya antara lain :
1) Penelitian ini hendaknya  dikembangkan dengan menggunakan metode-metode lain selain AHP.
2) Menambahkan variabel lain dalam pengelompokkan dan penentuan calon asisten laboratorium .

## REFERENSI
[1] A. Wanto, “Analisis Penerapan Fuzzy Inference System (FIS) Dengan Metode Mamdani Pada Sistem Prediksi Mahasiswa Non Aktif (Studi Kasus : AMIK Tunas Bangsa Pematangsiantar),” Seminar Nasional Inovasi Dan Teknologi Informasi (SNITI 3) , no. November, pp. 393–400, 2016.
[2] E.  Lestari,  “Kolaborasi  Metode  Saw  Dan  Ahp  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Asisten  Laboratorium,” Jurnal  Sistem
Informasi (JSI) , vol. 9, no. 1, pp. 1204–1215, 2017.
[3] A. Suryana, E. Yulianto, and K. D. Pratama, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode SAW, AHP, dan TOPSIS,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , vol. III, no. 2, pp. 130–139, 2017.
[4] Rahimullaily and L. Maltaf, “Penerapan Multimetode Berbasis Matriks Pada Seleksi Penerimaan Calon Asisten Labor,” Jurnal Derivat , vol. 4, no. 1, pp. 37–51, 2017.
[5] A. Fachrial, Z. Arifin, and D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Pembuangan Akhir Sampah Kota Samarinda Metode Simple Aditive Weighting Berbasis Desktop,” Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , vol. 2, no. 1, pp. 142–145, 2017.
[6] D.  A.  Kristiyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Karyawan  Untuk  Jabatan  Tertentu  Dengan  Pendekatan  Analisa  Gap  Profile  Matching,”
Jurnal Paradigma , vol. 19, no. 1, pp. 20–29, 2017.
[7] G.  P.  Sanyoto,  R.  I.  Handayani,  and  E.  Widanengsih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Untuk  Kebutuhan  Operasional  Dengan Metode  AHP  (  Studi  Kasus :  Direktorat  Pembinaan  Kursus  Dan  Pelatihan  Kemdikbud),” Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  167–174, 2017.
[8] H. Magdalena and H. Santoso, “Studi Faktor Penilaian Plagiat Menggunakan Analytical Hierarchy Process : Sebuah Studi Kasus Kualitatif,” Jurnal Sisfo , vol. 6, no. 2, pp. 183–198, 2017.
[9] Rosmiati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Laboratorium  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Jurnal Saintekom , vol. 6, no. 1, pp. 16–26, 2016.
[10]  E. G. Wahyuni, N. Khairunnisa, F. Abriyani, N. F. Muchlis, and M. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Terbaik Dengan Metode Topsis dan WP,” Jurnal Teknoin , vol. 22, no. 2, pp. 93–100, 2017.
[11]  H. Purwanto, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Notebook Dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer , vol. 2, no. 2, pp. 55–59, 2017.
[12]  S. Sundari, A. Wanto, Saifullah, and I. Gunawan, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode Electre Dalam Merekomendasikan Dosen  Berprestasi Bidang  Ilmu  Komputer  (  Study  Kasus  di  AMIK  &  STIKOM  Tunas  Bangsa  ),” Seminar  Nasional Multi  Disiplin  Ilmu ,  pp.  1–6,
2017.
[13]  A.  Wanto  and  H.  Damanik,  “Analisis  Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Terhadap  Seleksi  Penerima  Beasiswa  BBM  (  Bantuan  Belajar Mahasiswa  )  Pada  Perguruan  Tinggi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  (  Studi  Kasus :  AMIK  Tunas  Bangsa Pematangsiantar ),” Seminar Nasional Rekayasa (SNTR) II , no. November, pp. 323–333, 2015.
[14]  R. I. Handayani, “Sistem Pendukung kepUtusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Dengan Metode Profile Matching pada PT . Sarana Inti Persada ( SIP ),” Jurnal Pilar Nusa Mandiri Volume , vol. 13, no. 1, pp. 28–34, 2017.
[15]  D.  F.  Shiddieq  and  E.  Septyan,  “Analisis  Perbandingan Metode  AHP  Dan  saw Dalam Penilaian  Kinerja  Karyawan  (Studi  Kasus  Di  PT.  Grafindo Media pratama Bandung),” Jurnal LPKIA , vol. 1, no. 1, 2017.
[16]  H. S. Wijaya and S. Kempa, “Proses Rekrutmen dan Seleksi Pada PT . PACIFIC Jaya Persada,” Jurnal AGORA , vol. 5, no. 1, 2017.
[17]  S.  H.  Mansyur  and  I.  R.  Duwila,  “Perancangan  Aplikasi  Monitoring  Pc  Berbasis  Desktop  Pada  Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas  Ilmu Komputer UMI,” ILKOM Jurnal Ilmiah , vol. 9, no. 2, pp. 196–202, 2017.
[18]  Muhammad,  Anwar,  Syarifuddin,  and  Amrullah,  “Aplikasi  Pendukung  keputusan  Pemilihan  Bakal  Calon  Anggota  legislatif  oleh  Partai  Politik  di Indonesia dengan Metode AHP,” Industrial Engineering Journal , vol. 5, no. 2, pp. 4–10, 2016.
[19]  M. Widyasuti, A. Wanto, D. Hartama, and E. Purwanto, “Rekomendasi Penjualan Aksesoris Handphone Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process ( AHP ),” Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer (KOMIK) , vol. I, no. 1, pp. 27–32, 2017.
[20]  M.  Ade,  I.  Suryani,  Z.  Arifin,  and  H.  R.  Hatta,  “Pemilihan  Paket  Wisata  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (  AHP  ),” Jurnal Informatika Mulawarman , vol. 12, no. 2, pp. 64–68, 2017.
[21]  N. Lestari, R. Handayani, and Y. J. SY, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemberian Bantuan Kepada Masyarakat Desa,” Jurnal Sains dan Informatika , vol. 3, no. 12, pp. 61–71, 2017.