## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978

## Analisa Penentuan Saham Terbaik Menggunakan Metode Analytic
Hierarchy Process (AHP)

## Romindo
Prodi Manajemen Informatika, Politeknik Ganesha Medan, Medan, Indonesia Email: romindo4@gmail.com Email Penulis Korespondensi: romindo4@gmail.com
Abstrak− Jumlah investor saham semakin meningkat dari dulu hingga saat ini. Begitu juga dengan jumlah perusahaan yang tercatat  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI).  Yang  dimana  membuat  investor  bingung  untuk  memilih  saham  yang  terbaik  dari ratusan  saham  yang  diperdagangkan  di  BEI.Metode  yang  digunakan  untuk    saham  terbaik  yaitu  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP).  Investor  akan  memasukkan  penilaian  terhadap  perbandingan  antar  kriteria  dan  antar alternatif tiap kriteria. Kriteria – kriteria yang digunakan untuk penentuan saham adalah C1 = PER, C2 = PBV, C3 = DER, C4  =  ROE  dan  C5  =  ROA.  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  memberi  kesimpulan bahwa  alternatif  A1  =  CPIN  merupakan peringkat  pertama  dengan Priority  Vector 0.6536,  alternatif  A2  =  JFPA  menjadi  peringkat  kedua  dengan Priority Vector 0.2013 dan alternatif A3 = MAIN menjadi peringkat ketiga dengan Priority Vector 0.1452.
Kata Kunci: Metode Analytic Hierarchy Process ; PenentuanSaham Terbaik; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− The  number  of  stock  investors  has  increased  from  the  past  to  the  present.  Likewise,  the  number  of  companies listed  on  the  Indonesia  Stock  Exchange  (IDX).  What  makes  investors  confused  about  choosing  the  best  stock  from  the hundreds  of  stocks  that  are  regulated  on  the  IDX.  The  method  used  for  the  best  stock  is  the  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  method.  Investors  will  enter  criteria  that  take  into  account  the  specified  criteria  and  criteria.  The  criteria  used  to determine stocks are C1 = PER, C2 = PBV, C3 = DER, C4 = ROE and C5 = ROA. The results of research conducted in the second rank show that alternative A1 = CPIN is in the first rank with a Priority Vector of 0.6536, alternative A2 = JFPA is in the second rank with a Priority Vector  of 0.2013 and alternative A3 = UTAMA is in the second rank. second rank. second rank. second rank. ranked third with a Priority Vector of 0.1452.
Keywords : Analytical Hierarchy Process Method; Best Stock Selection; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Nabung  saham  mulai  digemari  pada  zaman  digital  ini  khususnya  untuk  investor.  Selain  kemudahan  dan likuiditas  yang  relatif  tinggi,  Investasi  pada  saham  biasanya  memberikan  keuntungan  yang  lebih  tinggi  dari tingkat  inflasi.  Saham  itu  sendiri  merupakan  suatu  surat  beharga  yang  menunjukkan  bagian  kepemilikan  atas suatu  perusahaan.  Di  Indonesia  penjualan  dan  pembelian  saham  dilakukan  di  Bursa  Efek  Indonesia  (BEI) melalui pialang ( broker) yang dipilih sendiri dan diawasi oleh Otoritas Jasa Keuanagan (OJK) [1].
Memilih  saham  terbaik  merupakan  hal  yang  paling  sulit  dikarenakan  perlunya  pengalaman  dan  analisis yang  mendalam[2].  Saham  merupakan  investasi  yang  beresiko  tinggi  karena  fluktuasi  harga  dan  likuidasi  dari saham  itu  sendiri.  Sehingga  hal  ini  perlu  dicermati  oleh  investor  dalam  penentuansaham  terbaik.  Pergerakan harga saham biasanya dipengaruhi oleh beberap faktor seperti laporan keuangan perusahaan, kinerja perusahaan, isu / berita dsb. Maksud dari saham terbaik itu sendiri adalah saham yang memiliki kriteria yang paling sesuai dengan harapan investor.
Dengan  bantuan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  ini  dapat  memudahkan  investor  dalam  memilihan saham  yang  terbaik.  SPK  adalah  sistem  informasi  yang  membantu  suatu  bisnis  ataupun  organisasi  dalam pengambilan suatu keputusan. Dengan menggunakan sistem ini, Investor dapat mempercepat dan memudahkan analisis untuk menentukan altenatif terbaik atau saham terbaik [2]–[4].
Penelitian  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  sudah  dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  yaitu  [5]  yang menggunakan metode AHP untuk memprioritaskan perbaikian jalan dengan menggunakan multi-kriteria dalam perumusan  alternatif.  Pada  penelitian  tersebut  menghasilkan  peringkat  dalam  skala  prioritas  perbaikan  jalan berdasarkan  persepsi  dari  responden.[6]  Menerapkan  metode Fuzzy  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (FTOPSIS)  padapenentuansaham  terbaik  berdasarkan  analisis  rasio  keuangan. Metode  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal [7]–[9].
Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan metode untuk menyelesaikan suatu permasalahan yang memiliki struktur hierarki yang rumit dan membantu pengambilan suatu keputusan  [10]. Metode ini digunakan untuk menentukan saham terbaik karena metode AHP dapat menganalisis permasalahan yang kompleks dengan kriteria seperti Price to Earnings Ratio (PER), Price to Book Value (PBV), Debt to Equity Ratio (DER), Return on Equity (ROE) , Return on Assets (ROA).
Melihat  dari  permasalahan  yang  ditemukan  pada  penelitian  sebelumnya,  maka  penulis  melakukan penelitian  dalam  menentukan  saham  terbaik  dan  mengangkat  judul  “Analisa  Penentuan  Saham  Terbaik

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
MenggunakanMetode Analytic Hierarchy Process (AHP)”. Dengan sistem yang akan dikembangkan diharapkan dapat membantu investor untuk memilih saham terbaik dengan metode AHP.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Dikembangkan oleh seorang guru besar matermatika dari University of Pittsburgh pada tahun 1970 yaitu Prof. Thomas L. Saaty. Metode ini adalah suatu metode yang membantu SPK  untuk menyelesaikan suatu keputusan yang  memiliki  kriteria  yang  banyak.  Caranya  yaitu  dengan  menggabungkan  nilai  perbandingan  berpasangan pada  setiap  tingkat  pada  hierarki  dengan  lainnya.  Setelah  itu  tetapkan  bobot  priortias  pada  setiap  elemen  [5], [11]–[13].
AHP merupakan suatu alat / metode yang menguraikan suatu masalah yang rumit pada struktur hierarki yang  berisi  alternatif,  kriteria  dan  tujuan.  Hierarki  ini  menggambarkan  perkara  yang  rumit  pada  struktur  yang banyak  tingkatan  dimana  pada  tingkatan  pertama  merupakan  tujuan,  selanjutnya  kriteria  atau  subkriteria  dan sampai pada tingkatan terakhir yaitu alternatif [14]–[17]. Menurut Saaty, metode AHP memiliki beberapa prinsip yaitu:
a. Decompocition
Yaitu  membongkar  masalah  yang  lengkap  menjadi  elemen  –  elemen  yang  tidak  mungkin  di  bedah  lagi sehingga menghasilkan beberapa tingkatan dari permasalahan itu.
b. Comparative judgement
Merupakan  inti  pada  metode  ini,  dimana  kita  membuat  penilaian  kepentingan  relatif  antara  dua  komponen pada  suatu  tingkat  tertentu  yang  berkaitan  dengan  tingkatan  yang  ada  di  atasnya.  Penilaian  ini  ditampilkan dalam bentuk matrik ( pairwise comparison) yang mempengaruhi nilai prioritas pada komponen – komponen. Biasanya untuk membuat skala prioritas dengan pertanyaan seperti apakah unsur A terhadap unsur B adalah sangat penting/penting/biasa/tidak penting/dst.
c. Synthesis of priority
Setiap  matrik  akan  dihitung  nilai eigen  vector yang  menghasilkan local  priority. Untuk  mendapatkan  nilai global priority, maka local priority pada setiap tingkat akan disintesa menurut tingkatannya. Priority setting merupakan pengurutan elemen – elemen menurut kepentinan relatif dengan prosedur sintesa.
d. Logical consistency
Mempunyai  dua  maksud  yaitu  berdasarkan  relevan  dan  keragamannya  elemen  –  elemen  dapat dikelompokkan  menjadi  elemen  yang  sejenis.  Maksud  lainnya  adalah  tingkat  interaksi  antara  elemen berdasarkan  kriteria  tertentu.  Sesudah  permasalahan  diuraikan,  maka  terdapat  dua  tahapan  penilaian  antara elemen yaitu perbandingan antara kriteria dan perbandingan antara alternatif untuk setiap criteria [5].
Tahapan Metode AHP
a. Menetapkan solusi dan permasalahan yang diinginkan.
b. Buatlah sistem hierarki yang dimulai dari tujuan hingga alternatif seprti gambar dibawah.
Gambar 1. Struktur Hieararki Model AHP[11]
c. Buatlah matrik perbandingan berpasangan terhadap tujuan dan kriteria yang setingkat di atasnya pada setiap elemen yang berada dibawahnya.
Tabel 1 . Matrik Perbandigan Berpasangan Bobot Elemen Kriteria-1 Kriteria-2 … Kriteria-j Kriteria-1 C 11 C 12 … C 1j Kriteria-2 C 21 C 22 … C 2j … … … … … Kriteria-i C i1 C i2 … C ij

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Sumber: [11]
d. Tentukan penilaian pada perbadingan berpasangan dengan skala penilaian pada tabel dibawah. Dimana untuk mendapatkan jumlah penilai keseluruhan dengan rumus 𝑛  ×   [(𝑛 −  1) ÷  2] , dengan n merupakan jumlah elemen yang dibandingkan.
Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Nilai Kepentingan Definisi Penjelasan 1 Equal importance Kedua elemen memiliki kepentingan yang sama. 3 Moderate more importance Satu elemen memiliki kepentingan sedikit lebih penting dari lainnya. 5 Essential, strong more importance Satu elemen lebih penting dari elemen lainnya. 7 Demonstrated importance Dimana suatu elemen sangat penting dibandingkan elemen yang lain. 9 Absolutely more importance Elemen dipastikan mutlak penting dari elemen lainnya dan tidak bisa disangkal. 2,4,6,8 grey area Jika adanya bimbangan diantara penilaian.
Sumber: [5]
e. Tentukan bobot pada setiap elemen dari tingkat paling bawah hingga paling atas dengan menghitung eigen vector pada setiap matrik perbandingan berpasangan. Perhitungan eigen  vector yaitu  dengan  membagikan  nilai  setiap  elemen  dengan  jumlah  nilai  pada  setiap kolom  yang  berkaitan  untuk  memperoleh  normalisasi  dalam  matrik,  Selanjutnya  bagikan  jumlahkan  nilai pada  setiap  baris  yang  bersangkutan  dengan  jumlah  elemen.  Apabila  matrik  perbandingan  berpasangan adalah A, maka bobot yang dibentuk:
(𝐴)(𝑊 𝑇 ) = (𝑛)(𝑊 𝑇 ) (1)
dengan pendekatan:
1. Normalisasi matrik A pada setiap kolom j dengan persamaan:
∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖 (2)
2. Hitung nilai rata – rata pada setiap baris i, dengan 𝑤 𝑖 merupakan nilai bobot pada baris 𝑖 dan 𝑛 adalah jumlah elemen dengan persamaan:
𝑤 𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) 𝑖 (3)
f. Mengecek konsistensi pada perhitungan
𝐴 merupakan matrik perbandingan berpasangan. 𝑊 merupakan bobot, maka konsistensi dari bobot 𝑊 dapat dihitung dengan cara:
1. Hitung (A)(w T )
𝑡 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑘𝑒−𝑖𝑝𝑎𝑑𝑎(𝐴)(𝑊𝑇)
𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑘𝑒−𝑖𝑝𝑎𝑑𝑎𝑊𝑇 ) 𝑛 𝑖=1
(4) 2. Hitung Consistency Index (CI):
𝐶𝐼 = 𝑡−𝑛 𝑛−1 (5)
3. Tentukan nilai RI n dimana nilai RI sesuai dengan jumlah elemen yang dibandingkan
Tabel 2 .Random Indeks n 2 3 4 5 6 7 …. RI n 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 ….
4. Hitunglah nilai Consistency Ratio (CR), jika nilai CR lebih besar dari 0,1 maka perhitungan dianggap tidak  konsisten  dan  harus  mengulangi  dari  tahap  4.  Jika  CR  =  0  atau  lebih  kecil  dari  0,1  maka perhitungan cukup konsisten. Perhitungan nilai CR dengan rumus [10]:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼
𝑅𝐼𝑛
(6)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Submitted: 15/04/2021 ; Accepted: 01/06/2021 ; Published: 31/07/2021

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  metode  AHP  secara  manual  yaitu  dengan  menghitung  bobot  prioritas  kriteria  dan  alternatif  [18]. Kriteria  merupakan  komponen  utama  untuk  menenetukan  hasil  perhitungan.  Sedangkan  alternatif  adalah komponen yang akan dibandingkan. Berikut merupakan perhitungan metode AHP secara manual: a. Kriteria yang akan digunakan yaitu:
1. C1 = PER
2. C2 = PBV
3. C3 = DER
4. C4 = ROE 5. C5 = ROA
b. Alternatif yang akan digunakan yaitu:
1. A1 = CPIN
2. A2 = JFPA
3. A3 = MAIN
c. Masukkan nilai pada matrik perbandingan berpasangan pada kriteria seperti pada tabel dibawah dengan cara: 1. Memasukkan nilai 1 jika kriteria yang dibandingkan sama atau memiliki kepentingan yang sama.
2. Masukkan nilai antar 2 sampai 9 (sesuai dengan bobot kepentingan) pada tabel dengan membandingkan baris  terhadap  kolom.  Sebaliknya  jika  kriteria  yang  dibandingkan  sama  namun  berbeda  posisinya  maka nilainya yaitu 1/ (nilai bobot sebelumnya). Contohnya jika C1 terhadap C2 yaitu 5, maka C2 terhadap C1 yaitu 1/5.
Tabel 4. Matrik Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 1 1/3 = 0.3333 1/5 =0.2 1/2 =0.5 C2 1 1 1/3 = 0.3333 1/5 =0.2 1/2 =0.5 C3 3 3 1 1/5 =0.2 3 C4 5 5 5 1 3 C5 2 2 1/3 = 0.3333 1/3 = 0.3333 1 d. Jumlahkan nilai pada setiap kolom pada tabel 4 seperti dibawah ini:
C1: 1+1+3+5+2 = 12 C2: 1+1+3+5+2 = 12 C3: 0.3333+0.3333+1+5+0.3333 = 7 C4: 0.2+.02+0.2+1+0.3333 = 1.9333 C5: 0.5+0.5+3+3+1
= 8
e. Normalisasi  setiap  elemen  pada  tabel  5  dengan  cara  membagikan  setiap  elemen  dengan  jumlah  nilai  total pada setiap kolom (bagian 4) yaitu sebagai berikut: Normalisasi kolom C1:
𝐶1 = 1 12 = 0.0833 𝐶2 = 1 12 = 0.0833 𝐶3 = 3 12 = 0.25 𝐶4 = 5 12 = 0.4167 𝐶5 = 2 12 = 0.1667
Normalisasi kolom C2:
𝐶1 = 1 12 = 0.0833 𝐶2 = 1 12 = 0.0833 𝐶3 = 3 12 = 0.25 𝐶4 = 5 12 = 0.4167 𝐶5 = 2 12 = 0.1667

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Tabel 5 . Hasil Matrik Normalisasi Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0.0833 0.0833 0.0476 0.1034 0.0625 C2 0.0833 0.0833 0.0476 0.1034 0.0625 C3 0.25 0.25 0.1429 0.1034 0.375 C4 0.4167 0.4167 0.7143 0.5172 0.375 C5 0.1667 0.1667 0.0476 0.1724 0.125
f. Setelah  normalisasi,  hitunglah priority  vector dengan  cara  membagi  jumlah  semua  elemen  pada  tiap  baris dengan jumlah kriteria.
PV C1: (0.0833 + 0.0833 + 0.0476  +  0.1034 +  0.0625)
5 = 0.0760 PV C2: (0.0833 + 0.0833 + 0.0476  +  0.1034 +  0.0625) 5 = 0.0760 PV C3: (0.25 + 0.25 + 0.1429  +  0.1034  +  0.375) 5 = 0.2243 PV C4: (0.4167 + 0.4167 + 0.7143  +  0.5172  +  0.375) 5 = 0.4880 PV C5: (0.1667 + 0.1667 + 0.0476  +  0.1724  +  0.125) 5 = 0.1357
g. Dari  hasil  perhitungan priority  vector ,  C4  merupakan  bobot  tertinggi  dalam  menentukan  saham  terbaik, selanjutnya C3, C5, C1 dan C2.
Tabel 6 . Priority Vector Kriteria Kriteria Priority Vector Persentase Peringkat C4 0.4880 48.8% 1 C3 0.2243 22.43% 2 C5 0.1357 13.57% 3 C1 0.0760 7.6% 4 C2 0.0760 7.6% 5
h. Setelah mendapatkan priority vector pada setiap kriteria, perlu dicek apakah bobot yang dihitung konsisten atau tidak. Dengan cara yaitu:
1. Hitung lamda maksimun dengan persamaan dibawah ini: 𝜆 max = (𝐴)(𝑊 𝑇 )
=
[ 1 1 0.3333 0.2 0.5 1 1 0.3333 0.2 0.5 3 3 1 0.2 3 5 5 5 1 3 2 2 0.3333 0.3333 1 ] ∗ [ 0.076 0.076 0.2243 0.4880 0.1357] =  5.4237
2. Hitung consistency index (CI), dimana n adalah jumlah kriteria.
𝐶𝐼  = 𝜆𝑚𝑎𝑥  −  𝑛 𝑛  −  1 = 5.4237  −  5 5  − 1 = 0.1059
3. Tetapkan nilai RI yang diambil dari tabel 2.3 dengan n = 5, maka:RI = 1.12
4. Hitung rasio konsistensi (CR) dengan persamaan:

## 𝐶𝑅  = 𝐶𝐼
𝑅𝐼 = 0.1059
1.12 =  0.0946
Karena nilai dari CR < 0.1, maka ketidak konsistenan masih diterima dan jika lebih besar dari 0.1 maka ulangi lagi dari langkah 3.
i. Selanjutnya  menghitung priority  vector dari  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Dengan  langkah  yang  sama  pada perhitungan priority vector pada kriteria yaitu:
1. Perbandingan antar alternatif pada kriteria C1
Tabel 7. Matrik Perbandingan Berpasangan Alternatif pada Kriteria C1
A1 A2 A3 A1 1 1/5 = 0.2 1/2 = 0.5 A2 5 1 4 A3 2 1/4 = 0.25 1 Jumlah 8 1.45 5.5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Tabel 8 . Hasil Matrik Normalisasi Alternatif pada Kriteria C1 A1 A2 A3 A1 0.125 0.1379 0.0909 A2 0.625 0.6897 0.7273 A3 0.25 0.1724 0.1818 Tabel 9 . Priority Vector Alternatif pada Kriteria C1 Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.1179 11.79% 3 A2 0.6806 68.06% 1 A3 0.2014 20.14% 2 𝜆𝑚𝑎𝑥 = [ 1 0.2 0.5 5
1 4 2 0.25 1 ]   ∗ [ 0.1179 0.6806 0.2014 ]   =  3.0383 𝐶𝐼  = 3.0383  −  3
3  − 1 = 0.0191
𝐶𝑅  = 0.0191 0.58 =  0.0330

## 2. Perbandingan antar alternatif pada kriteria C2
Tabel 10 . Matrik Perbandingan Berpasangan Alternatif pada Kriteria C2
A1 A2 A3 A1 1 1/5 =0.2 1/9 =0.1111 A2 5 1 1/3 = 0.3333 A3 9 3 1 Jumlah 15 4.2 1.4444 Tabel 11 . Hasil Matrik Normalisasi Alternatif pada Kriteria C2 A1 A2 A3 A1 0.0667 0.0476 0.0769 A2 0.3333 0.2381 0.2308 A3 0.6 0.7143 0.6923 Tabel 12 . Priority Vector Alternatif pada Kriteria C2 Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.0637 6.37% 3 A2 0.2674 26.74% 2 A3 0.6689 66.86% 1 𝜆𝑚𝑎𝑥 = [ 1 0.2 0.1111 5 1 0.3333
9 3 1 ]   ∗ [ 0.0637
0.2674
0.6689 ]   =  3.0453
𝐶𝐼  = 3.0453 −  3
3  − 1 = 0.0226 𝐶𝑅  = 0.0226 0.58 =  0.0390

## 3. Perbandingan antar alternatif pada kriteria C3
Tabel 13 . Matrik Perbandingan Berpasangan Alternatif pada Kriteria C3
A1 A2 A3 A1 1 9 8 A2 1/9 = 0.1111 1 1/2 =0.5 A3 1/8 = 0.125 2 1 Jumlah 1.2361 12 9.5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Tabel 14 . Hasil Matrik Normalisasi Alternatif pada Kriteria C3 A1 A2 A3 A1 0.8090 0.75 0.8421 A2 0.8090 0.0833 0.0526 A3 0.1011 0.1667 0.1053 Tabel 15 . Priority Vector Alternatif pada Kriteria C3 Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.8004 80.04% 1 A2 0.0753 7.53% 3 A3 0.1244 12.44% 2 𝜆𝑚𝑎𝑥 = [ 1 9 8 0.1111 1 0.5 0.125 2 1 ]   ∗ [ 0.8004 0.0753 0.1244 ]   =  3.0741 𝐶𝐼  = 3.0741  −  3
3  − 1 = 0.037
𝐶𝑅  = 0.037 0.58 =  0.0639

## 4. Perbandingan antar alternatif pada kriteria C4
Tabel 16 . Matrik Perbandingan Berpasangan Alternatif pada Kriteria C4
A1 A2 A3 A1 1 5 7 A2 1/5 = 0.2 1 3 A3 1/7 =0.1429 1/3 =0.3333 1 Jumlah 1.3429 6.3333 11 Tabel 17 . Hasil Matrik Normalisasi Alternatif pada Kriteria C4 A1 A2 A3 A1 0.7447 0.7895 0.6364 A2 0.1489 0.1579 0.2727 A3 0.1064 0.0526 0.0909 Tabel 18 . Priority Vector Alternatif pada Kriteria C4 Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.7235 72.35% 1 A2 0.1932 19.32% 2 A3 0.0833 8.33% 3 𝜆𝑚𝑎𝑥 = [ 1 9 8 0.1111 1 0.5 0.125 2 1 ]   ∗ [ 0.7235 0.1932 0.0833 ]   =  3.1115
𝐶𝐼  = 3.1115  −  3
3  − 1 = 0.0557 𝐶𝑅  = 0.0557 0.58 =  0.0961

## 5. Perbandingan antar alternatif pada kriteria C5
Tabel 19 . Matrik Perbandingan Berpasangan Alternatif pada Kriteria C5
A1 A2 A3 A1 1 7 9 A2 1/7 =0.1429 1 2 A3 1/9 = 0.1111 1/2= 0.5 1 Jumlah 1.2540 8.5 12

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Tabel 20 . Hasil Matrik Normalisasi Alternatif pada Kriteria C5 A1 A2 A3 A1 0.7975 0.8235 0.7500 A2 0.1139 0.1176 0.1667 A3 0.0886 0.0588 0.0833 Tabel 21 . Priority Vector Alternatif pada Kriteria C5 Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.7903 79.03% 1 A2 0.1327 13.27% 2 A3 0.0769 7.69% 3 𝜆𝑚𝑎𝑥 = [ 1 7 9 0.1429 1 2 0.1111 0.5 1 ]   ∗ [ 0.7903 0.1327
0.0769 ]   =  3.0425 𝐶𝐼  = 3.0425  −  3
3  − 1 = 0.0212
𝐶𝑅  = 0.0212 0.58 =  0.0366
j. Setelah  mendapatkan priority  vector setiap  kriteria  dan  alternatif  tiap  kriteria,  Hitunglah priority  vector alternatif  untuk  mendapatkan  alternatif  yang  terbaik  dengan  cara  mengkalikan  PV  alternatif  tiap  kriteria dengan PV kriteria, yaitu:
[
0.1179 0.0637 0.8004 0.7235 0.7903 0.6806 0.2674 0.0753 0.1932 0.1327 0.2014 0.6689 0.1244 0.0833 0.0769 ]   ∗ [ 0.0760 0.0760 0.2243 0.4880 0.1357] = [ 0.6536 0.2013 0.1452 ] Tabel 22 . Priority Vector Alternatif Alternatif Priority Vector Persentase Peringkat A1 0.6536 65.36% 1 A2 0.2013 20.13% 2 A3 0.1452 14.52% 3
Dari hasil perhitungan diatas, A1 memiliki nilai yang tertinggi. Sehingga A1 (CPIN) merupakan saham terbaik dari ketiga alternatif yang dibandingkan.

## 4. KESIMPULAN
Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu alat / metode yang menguraikan suatu masalah yang rumit pada  struktur  hierarki  yang  berisi  alternatif,  kriteria  dan  tujuan.Dengan  diterapkannya  metode Analytic Hierarchy  Process pada  penentuan  saham  terbaik,  makadapat  membantu  dalam  memilih  saham  berdasarkan analisis fundamental dengan lebih mudah.  Hasil perhitungan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process yang  memiliki  5  kriteria,  yaitu:  C1,  C2,  C3,  C4  dan  C5dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  A1 merupakan  peringkat  pertama  dengan Priority  Vector 0.6536,  alternatif  A2  menjadi  peringkat  kedua  dengan Priority Vector 0.2013 dan alternatif A3 menjadi peringkat ketiga dengan Priority Vector 0.1452.

## REFERENCES
[1] D.  P.  E.  Brilliand,  R.  R.  Hidayat,  and  A.  Darmawan,  “Analisis  Fundamental  dalam  Penilaian  Harga  Saham  dengan Menggunakan Metode Dividen Discounted Model dan Price Earning Ratio (Studi Pada Perusahaan Multinasional Sub Sektor Semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia Periode 2013-2015),” J. Adm. Bisnis , vol. 37, 2016.
[2] T. Sutojo, E. Mulyanto, and V. Suhartono, Kecerdasan Buatan . Yogyakarta: Andi, 2011.
[3] N.  Septian,  N.  Fhira,  and  A.  Adiwijaya,  “Rainfall Prediction  in  Kemayoran  Jakarta  Using  Hybrid Genetic  Algorithm (GA) and Partially Connected Feedforward Neural Network,” in Second International Conference on Information and Communication Technology (ICoICT) , 2014.
[4] A. Adiwijaya, M. N. Aulia, M. S. Mubarok, U. N. W, and F. Nhita, “A Comparative Study of MFCC-KNN and LPC- KNN  for  Hijaiyyah  Letters  Pronounciation  Classification  System,”  in International  Conference  on  Information  and Communication Technology (ICoICT) , 2017.
[5] D.  Nababan,  “PRIORITAS  PERBAIKAN  JALAN  DI  KOTA  MEDAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP),” Mandiri Bina Prestasi , vol. 3, no. 2, pp. 14–19, 2014.
[6] A.  B.  Paksi,  “Penerapan  F-TOPSIS  Dalam  Analisis  Fundamental  Berdasarkan  Rasio  Keuangan  Untuk  Menunjang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.2978
Keputusan Berinvestasi Saham,” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia , 2016, pp. 127–132.
[7] R. Romindo, “Implementasi Metode ANP Terhadap Sistem Pendukung Keputusan Memilih Toko Daring Terbaik,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, pp. 254–260, 2019.
[8] Indarto, Abdiansah, and Adriana, Penalaran Komputer Berbasis Kasus (Case Based Reasoning) . Yogyakarta: Ardana Media, 2008.
[9] S.  W.  F.  Akmal,  “SISTEM  PPAKAR  UNTUK  MENDIAGNOSA  PENYAKIT  LAMBUNG  DENGAN IMPLEMENTASI  METODE  CBR  (CASE  BASED  REASONING)  BERBASIS  WEB,” J.  Sarj.  Tek.  Inform. ,  vol.  2, no. 1, 2014.
[10]  A.  E.  Muntafa  and  H.  Mubarok,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, 2017.
[11]  K. Kusrini, Sistem Pakar Teori dan Aplikasi , 1st ed. Yogyakarta: ANDI, 2006.
[12]  J. S. D. Raharjo, “Model Artificial Neural Network berbasis Particle Swarm Optimization untuk Prediksi Laju Inflasi,” J. Sist. Komput. , vol. 3, no. 1, pp. 10–21, 2013.
[13]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[14]  M.  Astradant,  I.  M.  A.  Wirawan,  and  I.  K.  R.  Arthana,  “Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Tempat  Kuliner  Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Dan  SAW  Studi  Kasus :  Kecamatan  Buleleng,” Kumpul.  Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 5, no. 2, 2016.
[15]  S.  R.  Abdul  Rojak  and  A.  Rifai,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  dalam  Memilih  Bahan  Bakar Minyak untuk Kendaraan Roda Dua,” J. Kaji. Ilm. , vol. 18, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[16]  K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE  ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[17]  Masitha,  D.  Hartama,  and  A.  Wanto,  “Analisa  Metode  (AHP)  Pada  Pembelian  Sepatu  Sekolah  Berdasarkan Konsumen,” in Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 2018.
[18]  R.  Romindo,  “Implementasi  Metode  SAW  Terhadap  Sistem  Pendukung  Keputusan  Memilih  Dosen  Terbaik  Pada Politeknik Ganesha,” Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 91–95, 2020.