Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN EVALUASI HASIL BELAJAR SISWA DI SMK PGRI 3 SIDOARJO MENGGUNAKAN METODE FUZZY AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)
Ahmad Husain Abiyyu, Lilis Widayanti *
Institut Teknologi dan Bisnis Asia, Malang, Indonesia Email: lilis.widayanti@asia.ac.id
DOI: https://doi.org/10.46880/jmika.Vol7No2.pp158-174

## ABSTRACT
Evaluation of student learning outcomes have an important role for teachers in knowing students’ abilities and in determining how to guide students. However, in its application to vocational high school PGRI 3 Sidoarjo, the teachers have difficulty regarding the assessment system to evaluate students learning outcomes, the difficulty is in the ranking process. Vocational high school 3 Sidoarjo still used the old and manual systems, so the result is that the time needed is inefficient time and made the teachers difficult in processing data. The decision support system of students learning result evaluation at vocational high school 3 Sidoarjo using AHP fuzzy method. The goal is to facilitate the teacher in the student ranking process. The process in this system is the admin inputing students’ data, classes, and scores after that the admin determines the value of each criterion and sub-criterion, then the ranking process is based on class. This decision support system's output is the ranking of students' classes. Using the test results from 20 students, the old system and the new system will be compared. As the result, based on 20 students score data, there were incompatible data, the amount of data were 4 data, with a system accuracy rate of 80%. Unsuitable data due to the old system using 2 criterions while the new system using 5 criterion in ranking.
Keyword: Decision Support System, Fuzzy AHP , Criteria, School.

## ABSTRAK
Evaluasi hasil belajar siswa memiliki peran penting bagi guru dalam mengetahui kemampuan siswa dan dalam menentukan cara membimbing siswa. Namun pada penerapannya pada SMK PGRI 3 Sidoarjo, guru mengalami kesulitan  mengenai  sistem  penilaian  untuk  evaluasi  hasil  belajar,  kesulitan  yang  dihadapi  yaitu  pada  proses perangkingannya. Proses perangkingan menjadi sulit karena beberapa penilaian bersifat deskriptif. Dikarenakan di SMK PGRI 3 Sidoarjo masih menggunakan sistem lama dan manual, akibatnya adalah waktu yang dibutuhkan kurang efisien, membuat para guru kesulitan dalam pengolahan datanya. Sistem pendukung keputusan evaluasi hasil belajar siswa di SMK PGRI 3 Sidoarjo menggunakan metode fuzzy AHP. Tujuannya untuk mempermudah guru dalam proses perangkingan siswanya. Proses dalam sistem ini adalah admin menginput data-data siswa, kelas dan nilai dengan lengkap lalu admin menentukan nilai dari setiap kriteria dan subkriteria, lalu dilakukan proses perangkingan siswa berdasarkan kelas. Keluaran sistem pendukung keputusan ini berupa pemeringkatan kelas siswa. Pengujian yang dilakukan adalah membandingkan sistem lama dan sistem baru memakai 20 data nilai siswa. Hasilnya, dari 20 data nilai siswa terdapat data yang tidak cocok yaitu sejumlah 4 data dengan tingkat keakuratan sistem 80%. Tidak cocoknya data dikarenakan sistem yang lama menggunakan 2 kriteria sedangkan sistem yang baru menggunakan 5 kriteria dalam perangkingannya.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy AHP, Kriteria, Sekolah.

## PENDAHULUAN
Pengembangan  iptek  menjadi  prioritas  utama dalam mencapai prinsip pembangunan berbasis iptek, seiring dengan kemajuan berbagai media teknis di era globalisasi. Penggunaan media teknologi telah menjadi sebuah  penopang  dalam  memanajemen  setiap  bidang yang  memerlukan  sistem  pengoperasian  yang terstruktur.  Seperti  lembaga  pendidikan  yang
diharuskan  mengikuti    perkembangan  era  globalisasi sehingga memerlukan sebuah sistem yang terkomputerisasi  untuk  membantu  dalam  hal aktivitasnya  sebagai  bagian  dari  pemanfaatan  media teknologi.  Aktivitas  lembaga  pendidikan  yang dimaksud disini adalah penilaian hasil belajar siswa.
Evaluasi  hasil  belajar  siswa  memiliki  peran penting bagi guru dalam mengetahui kemampuan siswa
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
dan  dalam  menentukan  cara  membimbing  siswa. Terdapat  masalah  pada  proses  menilai  hasil  belajar siswa, yaitu guru merasa kesulitan untuk menilai hasil belajar  siswa.  Keterampilan,  tema,  konsep,  dan  topik semuanya harus dapat dimasukkan ke dalam penilaian.
SMK PGRI 3 Sidoarjo merupakan sekolah SMK swasta  di  bawah  naungan  PGRI  yang  mempunyai  5 jurusan  yaitu  multimedia,  akuntansi,  perbankan,  tata busana,  dan  administrasi  perkantoran.  SMK  PGRI  3 Sidoarjo  merupakan  sekolah  yang  baru  menerapkan kurikulum  2013.  Dalam  penerapannya  muncul kesulitan yang dihadapi yaitu perangkingan siswanya. Dalam kurikulum 2013 di SMK PGRI 3 Sidoarjo guru mengambil  keputusan  perangkingan  siswa  hanya melihat  dari  sisi  nilai  akademis  saja.  Penilaiannya kurang  adil  mengingat  karakteristik  setiap  siswa berbeda.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  sistem pengambilan  keputusan  yang  membantu  guru  dalam mengevaluasi  hasil  belajar  siswa,  khususnya  pada bagian pemeringkatan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem berbasis komputer interaktif yang mampu mendukung pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data dan  model  untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak terstruktur  (Wibowo  &  Priandika,  2021).  Beberapa metode  yang  termasuk  pada  sistem  pendukung keputusan antara lain SAW, WP, ELECTRE, TOPSIS dan  AHP  (Supiyan,  2019;  Handayani,  2023; Kusumantara  et  al.,  2022).  Ulfada  et  al.  (2022) menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  menunjukkan  merek  tepung  terbaik berdasarkan kriteria pembeli.
Metode  AHP  merupakan  suatu  model pendukung  keputusan  untuk  penyelesaian  masalah multikriteria  yang  dikembangkan  oleh  Thomas L.Saaty.  Kelebihan  dari  metode  AHP  adalah memberikan  kemudahan  dengan  penilaian  kriteria majemuk  dengan  suatu  kerangka  berpikir  yang komprehensif  pertimbangan  proses  hirarki  yang kemudian dilakukan perhitungan bobot untuk masing- masing kriteria dalam menentukan perangkingan siswa. Sulaiman et al. (2022) menggunakan fuzzy AHP untuk membantu  siswa  memilih  sekolah  sesuai  kriteria. Metode  Fuzzy  mampu  menutupi  kelemahan  metode AHP  pada  kriteria  yang  cenderung  subjektif penilaiannya.
Penerapan  AHP  pada  permasalahan Multi Criteria Decision Making sering dikritik karena adanya hubungan  antara  ketidakakuratan  elemen  yang dirasakan  oleh  pengambil  keputusan  pada  tahap penentuan matriks perbandingan berpasangan. Metode AHP memiliki kekurangan yang harus diperbaiki, oleh
karena  itu  diperlukan  pendekatan  baru.  Pendekatan fuzzy adalah salah satu yang dapat digunakan. Fuzzy AHP  menggunakan  skala  fuzzy  rasional  untuk mengidentifikasi  kekuatan  relatif  dari  kriteria  yang relevan  (Abdillah,  Lubis,  &  Rahayu,  2022). Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan diharapkan dapat  membantu  lembaga  pendidikan  SMK  PGRI  3 Sidoarjo dalam hal evaluasi belajar dan perangkingan siswanya.  Metode  yang  digunakan  penulis  dalam penelitian adalah metode AHP yang dilengkapi dengan metode pembobotan fuzzy.

## METODE PENELITIAN
Thomas  L.  Saaty  menciptakan  model pendukung  keputusan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  pada  tahun  1960.  AHP  mengkategorikan masalah  multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang  rumit menjadi suatu hierarki. Menurut Saaty, hirarki adalah representasi dari suatu masalah yang kompleks dalam struktur  multi  level,  dimana  tujuannya  berada  pada level tertinggi dan diikuti oleh kriteria, subkriteria, dan seterusnya  hingga  ke  level  alternatif  pada  level terendah (Abdillah et al., 2022).

## Langkah-Langkah AHP
A. Menyusun hierarki dari permasalahan yang ada.
B. Penilaian kriteria dan alternatif .
C. Menentukan prioritas.
D. Mengatur konsistensi 1. Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.
2. Jumlahkan hasil perkalian setiap baris.
3. Hasil  penjumlahan  dari  baris  dibagi  dengan elemen yang bersangkutan.
4. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada dan hasil perhitungan tersebut adalah λ Maks.
5. Hitung  indeks  konsistensi  /  Consistency  Index (CI) dengan rumus: CI = ((λmaks-n)/n-1)
6. Hitung  rasio  konsistensi  /  Consistency  Ratio (CR) dengan rumus: CR = CI / IR
7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika CR <= 0.1 maka Konsisten || CR > 0.1 Tidak Konsisten
Tabel 1. Nilai Index Random (IR)
n RI n RI n RI 1 0 6  1,24  11  1,51 2 0 7  1,32  12  1,48 3 0,58  8  1,41  13  1,56 4 0,9 9  1,45  14  1,57 5 1,12  10  1,49  15  1,59
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023) ISSN: 2620-4339 (media online)
Fuzzy Analytical Hierarchy Process (AHP) Metode  AHP  dikombinasikan  dengan  teori fuzzy  untuk  membentuk  FAHP.  F-AHP  membantu mengatasi  kelemahan  pada  AHP,  yaitu  pada  masalah yang mengandung kriteria subjektif yang lebih banyak. Dengan  menggunakan  pendekatan  fuzzy  maka permasalahan  terhadap  kriteria  yang  subjektif dipandang secara objektif dan akurat. Dalam teknik F- AHP,  bilangan  fuzzy  segitiga  atau Tringular  Fuzzy Number (TFN)  yang diurutkan berdasarkan himpunan linguistik  digunakan  sebagai  aturan  fungsi  untuk memperkirakan tingkat probabilitas (Prakoso, 2022).
Langkah – Langkah Fuzzy AHP
a. Membuat struktur hierarki dari masalah yang akan dipecahkan dan menentukan perbandingan matriks kriteria pasangan pada skala TFN.
b. Tentukan nilai prioritas sintesis fuzzy (Si) dengan menggunakan rumus,
𝑆𝑖 = $ M 𝑖 𝑗 x ! "#$ 1 ∑ ∑ 𝑀𝑗 𝑖 % "#$ ! &#$ M = Vektor l, m, u. Dimana ! 𝑀 𝑖𝑗 ! "#$ = ! lj ! %#$ ! 𝑚𝑗 ! %#$ ! 𝑢𝑗 ! %#$ Sedangkan 1
∑ ∑ 𝑀𝑗 𝑖 & "#$ ' "#$ = 1 ∑ ∑ 𝑚𝑖, ' %#$ ' %#$ ∑ 𝑙𝑖 ' %#$
c. Cari nilai ordinat defuzzifikasi (d') dan nilai vektor (V).
d. Jika pada semua matriks fuzzy dihasilkan, M 2 ≥ M 1 ( M 2 = ( l 2 , m 2 , u 2 ) dan M 2 = ( l 1 , m 1 , u 1 ) maka perumusan nilai vector sebagai berikut :
𝑉(𝑀2  ≥ 𝑀1) = sup [min; 𝜇𝑀1(𝑥), 𝑚𝑖𝑛; 𝜇𝑀2(𝑦)@@]

## Atau bisa juga persamaan berikut
𝑉(𝑀2 ≥ 𝑀1) = 1, 0, 𝑙1 − 𝑢2 (𝑚2 − 𝑢2) − (𝑚1 − 𝑙1) , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚2 ≥ 𝑚1
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙2 ≥ 𝑢1 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑜𝑛𝑑𝑖𝑠𝑖 𝑙𝑎𝑖𝑛
Jika  hasil  nilai  fuzzy  lebih  besar  dari  k, (Mi(i=1,2,,k) maka nilai vector dapat didefinisikan sebagai berikut:
𝑉( 𝑀 >= 𝑀1, 𝑀2, … , 𝑀𝑘 )   =  𝑉[( 𝑀 >= 𝑀1) 𝑑𝑎𝑛 ( 𝑀 > = 𝑀2 ) 𝑑𝑎𝑛 , … , 𝑑𝑎𝑛 ( 𝑀 >= 𝑀𝑘 )] =  𝑚𝑖𝑛𝑉( 𝑀 >= 𝑀1 ).
Asumsikan bahwa, 𝑑 ( (𝐴𝑖) = min 𝑉 (𝑆𝑖  ≥ 𝑆𝑘)
𝑈𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘 = 1,2, … , 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖, 𝑚𝑎𝑘𝑎 𝑑𝑖𝑝𝑒𝑟𝑜𝑙𝑒ℎ 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑊 ( = (𝑑 ( (𝐴1), 𝑑 ( (𝐴2), 𝑑′(𝐴𝑛))𝑇
Dimana Ai = 1,2,…., n adalah n element keputusan. e. Normalisasi nilai bobot vector fuzzy (W).
f. Setelah  normalisasi  persamaan,  nilai  bobot 𝑊  = (𝑑(𝐴1), 𝑑(𝐴2), 𝑑(𝐴𝑛))𝑇 .  Dimana  W  adalah  bilangan non fuzzy.
Tabel 2. Tabel Triangular Fuzzy Number AHP Himpunan Linguistik Triangular Fuzzy Number (TFN) Reciprocal (Kebalikan) 1 Perbandingan elemen yang sama (1, 1, 1) (1, 1, 1) 2 Pertengahan (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) 3 Satu elemen cukup penting dari yang lain (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3, 1) 4 Pertengahan (3/2, 2, 5/2) (2/5, 1/2, 2/3) 5 Satu elemen kuat pentingnya dari yang lain (2, 5/2, 3) (1/3, 2/5, 1/2) 6 Pertengahan (5/2, 3, 7/2) (2/7, 1/3, 2/5) 7 Satu elemen lebih kuat pentingnya dari yang lain (3, 7/2, 4) (1/4, 2/7, 1/3) 8 Pertengahan (7/2, 4, 9/2) (2/9, 1/4, 2/7) 9 Satu elemen mutlak lebih penting dari yang lainnya (4, 9/2, 9/2) (2/9, 2/9, 1/4)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  metode  fuzzy  AHP  memerlukan berbagai  kriteria.  Adapun  kriteria-kriteria  yang digunakan yaitu ditunjukkan oleh Tabel 3 berikut ini
Tabel 3. Tabel Kriteria No.  Kriteria  Nama Kriteria  Keterangan
1. K1 Sikap Sosial Sub 2. K2 Sikap Spiritual Sub 3. K3 Keterampilan No 4. K4 Pengetahuan No 5. K5 Ketidakhadiran  Sub Tabel 4. Tabel Sub Kriteria Sikap Sosial Kriteria Skala Sangat Baik (A) 91 - 100 Baik (B) 83 - 90 Cukup (C) 75 - 82 Kurang (D) < 75 Tabel 5. Tabel Sub Kriteria Sikap Spiritual Kriteria Skala Sangat Baik (A) 91 - 100 Baik (B) 83 - 90 Cukup (C) 75 - 82 Kurang (D) < 75
Tabel 6. Tabel Sub Kriteria Ketidakhadiran Kriteria Skala Sangat Baik (A) 0 Baik (B) 1 - 2 Cukup (C) 3 - 4 Kurang (D) 5 Sangat Kurang (E) > 5
Sehingga sesuai dengan kriteria tersebut diatas, maka dapat disusun hirarki proses yang nantinya akan digunakan  dalam  proses  perhitungan  menggunakan metode  fuzzy  AHP.  Hirarki  proses  ini  merupakan tahapan  awal  dalam  proses  perhitungan  fuzzy  AHP, sehingga dapat diketahui dengan jelas tujuan yang akan dicapai ( goal ). Adapun hirarki pada sistem pendukung keputusan ini adalah sebagai berikut.
Gambar 1. Hirarki Proses Perangkingan Evaluasi Hasil Belajar Siswa
Analisis sistem adalah penguraian sistem secara keseluruhan menjadi komponen-komponennya dengan tujuan  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi  masalah, peluang,  hambatan  yang  ada  dan  kebutuhan  yang diantisipasi  untuk  mengusulkan  perbaikan.  Langkah analisis  sistem  ini  sangat  penting  karena  jika  terjadi kesalahan  pada  langkah  ini  akan  menyebabkan kesalahan  pada  langkah  selanjutnya.  Oleh  karena  itu, diperlukan tingkat ketelitian yang tinggi pada tahap ini untuk  mendapatkan  sistem  dengan  tingkat kerja  yang berkualitas.  Berikut  ini  merupakan  flowchart  analisa sistem.
Gambar 2. Flowchart Fuzzy AHP
Gambar 3. Flowchart Sistem

## Studi Kasus
Penilaian  evaluasi  hasil  belajar  siswa  (Studi Kasus  Evaluasi  Hasil  Belajar  Siswa  di  SMK  PGRI  3 Sidoarjo).

## Perhitungan AHP Semua Kriteria
A. Menentukan matriks berpasangan antar kriteria.
Tabel 7. Matriks Berpasangan Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K1 1,00 2,00 3,00 5,00 7,00 K2 0,50 1,00 3,00 5,00 7,00 K3 0,33 0,33 1,00 2,00 3,00 K4 0,20 0,20 0,50 1,00 3,00 K5 0,14 0,14 0,33 0,33 1,00 Jumlah 2,176 3,676 7,833 13,333 21,000

## B. Menentukan prioritas bobot
Tabel 8. Matriks Ternormalisasi
K1 K2 K3 K4 K5 Priority Vector K1 0,460  0,544  0,383  0,375  0,333 0,419 K2 0,230  0,272  0,383  0,375  0,333 0,319 K3 0,153  0,091  0,128  0,150  0,143 0,133 K4 0,092  0,054  0,064  0,075  0,143 0,086 K5 0,066  0,039  0,043  0,025  0,048 0,044 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

## C. Menghitung konsistensi rasio. Tabel 9. Matriks Konsistensi
K1 K2 K3 K4 K5 Priority Vector Ratio K1 1,00  2,00  3,00  5,00  7,00 0,419 2,190 K2 0,50  1,00  3,00  5,00  7,00 0,319 1,662 K3 0,33  0,33  1,00  2,00  3,00 0,133 0,682 K4 0,20  0,20  0,50  1,00  3,00 0,086 0,431 K5 0,14  0,14  0,33  0,33  1,00 0,044 0,222 Jumlah  5,188
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
1. Menghitung λmaks.
λmaks = ABC%D E%C&B FGHD%I JK&CLK&% λmaks = M,$NN M λmaks = 1,038 2. Menghitung CI ( Consistency Index )
CI = OPQRS T U ! T $
CI = $,VWN TM M T$ CI = −0,0991
3. Menghitung CR ( Consistency Ratio ) CR = XY ZE CR = TV,V[[$ $,$\
CR = −0,884
Setelah dilakukan perhitungan tersebut diatas maka dapat dipastikan matriks yang diinputkan sudah sesuai atau konsisten. Dibuktikan dengan nilai CR <= 0,1.
Perhitungan Fuzzy AHP Semua Kriteria A. Menentukan matriks perbandingan berpasangan TFN. Tabel 10. Tabel TFN Kriteria B. Menghitung Nilai Sintesis Fuzzy (Si)
SiK1 = ( 7,500; 9,500; 11,500 ) ×
9: $
W[,]]^ ; , : $
W$,VWN ; , : $ \_,MVV ;<
= ( 0,189;  0,306;  0,469 )
SiK2 = ( 7,667; 9,500; 12,000 ) ×
9: $ W[,]]^ ; , : $ W$,VWN ; , : $ \_,MVV ;<
= ( 0,193;  0,306;  0,490 ) SiK3 = ( 3,500; 4,833; 6,500 ) ×
9: $
W[,]]^ ; , : $ W$,VWN ; , : $ \_,MVV ;<
= ( 0,088;  0,156;  0,265 ) SiK4 = ( 3,333; 4,300; 6,000 ) ×
9: $ W[,]]^ ; , : $ W$,VWN ; , : $ \_,MVV ;< = ( 0,084;  0,139;  0,245 )
SiK5 = ( 2,500; 2,905; 3,667 ) × 9: $ W[,]]^ ; , : $ W$,VWN ; , : $ \_,MVV ;< = ( 0,063;  0,094;  0,150 )
Tabel 11. Tabel Sintesis Kriteria (Si) L M U K1 0,189 0,306 0,469 K2 0,193 0,306 0,490 K3 0,088 0,156 0,265 K4 0,084 0,139 0,245 K5 0,063 0,094 0,150 C. Menghitung nilai vektor (V) dan nilai ordinat fuzzy dari nilai sintesis fuzzy / Defuzzifikasi (d’).
1. Kriteria 1 (Sikap Sosial)
VSiK1 ≥ VSiK2  = 1 VSiK1 ≥ VSiK3  = 1
VSiK1 ≥ VSiK4  = 1
VSiK1 ≥ VSiK5  = 1
d’ = min (1; 1; 1; 1) = 1
2. Kriteria 2 (Sikap Spiritual) VSiK2 ≥ VSiK1  = 1 VSiK2 ≥ VSiK3  = 1 VSiK2 ≥ VSiK4  = 1 VSiK2 ≥ VSiK5  = 1 d’ = min (1; 1; 1; 1) = 1 3. Kriteria 2 (Keterampilan) VSiK3 ≥ VSiK1  = 0,336 VSiK3 ≥ VSiK2  = 0,324 VSiK3 ≥ VSiK4  = 1 VSiK3 ≥ VSiK5  = 1 d’ = min (0,336; 0,324; 1; 1) = 0,324 4. Kriteria 4 (Pengetahuan)
VSiK4 ≥ VSiK1  = 0,250 VSiK4 ≥ VSiK2  = 0,236
VSiK4 ≥ VSiK3  = 0,901
VSiK4 ≥ VSiK5  = 1
d’ = min (0,250; 0,236; 0,901; 1) = 0,236 5. Kriteria 5 (Ketidakhadiran) VSiK5 ≥ VSiK1  = 0 VSiK5 ≥ VSiK2  = 0 VSiK5 ≥ VSiK3  = 0,497
VSiK5 ≥ VSiK4  = 0,593
d’ = min (0; 0; 0,497; 0,593)
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
= 0,236
D. Menghitung Nilai Bobot W’
W’  = (1; 1; 0,324; 0;236; 0)

## E. Menghitung Nilai Bobot W
W  = (0,391; 0,391; 0,127; 0,092; 0)

## Perhitungan AHP Sikap Sosial
A. Menentukan  matriks  berpasangan  antar  kriteria sikap sosial.
Tabel 12. Matriks Berpasangan Kriteria A B C D A 1,00 3,00 5,00 7,00 B 0,33 1,00 3,00 5,00 C 0,20 0,33 1,00 3,00 D 0,14 0,20 0,33 1,00
Jumlah  1,676  4,533  9,333  16,000

## B. Menentukan prioritas bobot
Tabel 13. Matriks Ternormalisasi A B C D Priority Vector A 0,60 0,66 0,54 0,44 0,558 B 0,20 0,22 0,32 0,31 0,263 C 0,12 0,07 0,11 0,19 0,122 D 0,09 0,04 0,04 0,06 0,057 Jumlah 1,000  1,000  1,000  1,000 1,000

## C. Menghitung konsistensi rasio.
Tabel 14. Matriks Konsistensi A B C D Priority Vector Ratio A 1,00  3,00  5,00  7,00 0,558 2,356 B 0,33  1,00  3,00  5,00 0,263 1,099 C 0,20  0,33  1,00  3,00 0,122 0,492 D 0,14  0,20  0,33  1,00 0,057 0,230 Jumlah  4,177 1. Menghitung λmaks.
λmaks = ABC%D E%C&B
FGHD%I JK&CLK&%
λmaks = _,$^^ _ λmaks = 1,044
2. Menghitung CI ( Consistency Index )
CI = OPQRS T U
! T $ CI = $,V__ T_
_ T$
CI = −0,0985
3. Menghitung CR ( Consistency Ratio )
CR = XY ZE CR = TV,V[NM V,[ CR = −1,095
Setelah dilakukan perhitungan tersebut diatas maka dapat dipastikan matriks yang diinputkan sudah sesuai atau konsisten. Dibuktikan dengan nilai CR <= 0,1.
Perhitungan Fuzzy AHP Sikap Sosial A. Menentukan matriks perbandingan berpasangan TFN.
B.
Tabel 15. Tabel TFN Kriteria
C. Menghitung Nilai Sintesis Fuzzy (Si)
SiA = ( 7,000;  8,500; 10,000 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,288;  0,423;  0,609 ) SiB = ( 4,500;  5,667; 7,000 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,185;  0,282;  0,426 ) SiC = ( 2,116;  3,567;  4,500 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,116;  0,178;  0,274 )
SiD = ( 2,083;  2,352;  2,833 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,086;  0,117;  0,173 )
Tabel 16. Tabel Sintesis Fuzzy Kriteria (Si) L M U A 0,288  0,423  0,609 B 0,185  0,282  0,426 C 0,116  0,178  0,274 D 0,086  0,117  0,173
D. Menghitung nilai vektor (V) dan nilai ordinat fuzzy dari nilai sintesis fuzzy / Defuzzifikasi (d’).
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
1. Kriteria 1 (A) VSiA ≥ VSiB = 1 VSiA ≥ VSiC = 1 VSiA ≥ VSiD = 1 d’ = min (1; 1; 1)
= 1 2. Kriteria 2 (B) VSiB ≥ VSiA = 0,496 VSiB ≥ VSiC = 1 VSiB ≥ VSiD = 1 d’ = min (0,496; 1; 1) = 0,496 3. Kriteria 3 (C) VSiC ≥ VSiA = 0 VSiC ≥ VSiB = 0,460 VSiC ≥ VSiD = 1 d’
= min (0; 0,460; 1)
= 0 4. Kriteria 4 (D) VSiD ≥ VSiA = 0
VSiD ≥ VSiB = 0 VSiD ≥ VSiC = 0,482 d’ = min (0; 0,460; 1)
= 0

## E. Menghitung Nilai Bobot W’
W’  = (1; 0,496; 0; 0)
F. Menghitung Nilai Bobot W’ W’  = (0,669; 0,331; 0; 0)
Perhitungan AHP Sikap Spiritual A. Menentukan  matriks  berpasangan  antar  kriteria sikap spiritual.
Tabel 17. Matriks Berpasangan Kriteria A B C D A 1,00 3,00 5,00 7,00 B 0,33 1,00 3,00 5,00 C 0,20 0,33 1,00 3,00 D 0,14 0,20 0,33 1,00
Jumlah  1,676  4,533  9,333  16,000

## B. Menentukan prioritas bobot
Tabel 18. Matriks Ternormalisasi A B C D Priority Vector A 0,60 0,66 0,54 0,44 0,558
B 0,20 0,22 0,32 0,31 0,263 C 0,12 0,07 0,11 0,19 0,122 D 0,09 0,04 0,04 0,06 0,057 Jumlah 1,000  1,000  1,000  1,000 1,000

## C. Menghitung konsistensi rasio.
Tabel 19. Matriks Konsistensi A B C D Priority Vector Ratio A 1,00  3,00  5,00  7,00 0,558 2,356 B 0,33  1,00  3,00  5,00 0,263 1,099 C 0,20  0,33  1,00  3,00 0,122 0,492 D 0,14  0,20  0,33  1,00 0,057 0,230 Jumlah  4,177
1. Menghitung λmaks.
λmaks = ABC%D E%C&B FGHD%I JK&CLK&% λmaks = _,$^^ _ λmaks = 1,044
2. Menghitung CI ( Consistency Index )
CI = OPQRS T U
! T $ CI = $,V__ T_ _ T$
CI = −0,0985
3. Menghitung CR ( Consistency Ratio )
CR = XY ZE CR = TV,V[NM V,[ CR = −1,095
Setelah dilakukan perhitungan tersebut diatas maka dapat dipastikan matriks yang diinputkan sudah sesuai atau konsisten. Dibuktikan dengan nilai CR <= 0,1.
Perhitungan Fuzzy AHP Sikap Spiritual A. Menentukan matriks perbandingan berpasangan TFN.
Tabel 20. Tabel TFN Kriteria
B. Menghitung Nilai Sintesis Fuzzy (Si)
SiA = ( 7,000;  8,500; 10,000 ) ×
9: $ \_,WWW ; , :
$ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;< = ( 0,288;  0,423;  0,609 )
SiB = ( 4,500;  5,667; 7,000 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,185;  0,282;  0,426 )
SiC = ( 2,116;  3,567;  4,500 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;<
= ( 0,116;  0,178;  0,274 ) SiD = ( 2,083;  2,352;  2,833 ) ×
9: $ \_,WWW ; , : $ \V,VN] ; , : $ $],_$^ ;< = ( 0,086;  0,117;  0,173 )
Tabel 21. Tabel Sintesis Fuzzy Kriteria (Si) L M U A 0,288  0,423  0,609 B 0,185  0,282  0,426 C 0,116  0,178  0,274 D 0,086  0,117  0,173
C. Menghitung nilai vektor (V) dan nilai ordinat fuzzy dari nilai sintesis fuzzy / Defuzzifikasi (d’). 1. Kriteria 1 (A)
VSiA ≥ VSiB = 1 VSiA ≥ VSiC = 1 VSiA ≥ VSiD = 1 d’ = min (1; 1; 1)
= 1
2. Kriteria 2 (B) VSiB ≥ VSiA = 0,496 VSiB ≥ VSiC = 1 VSiB ≥ VSiD = 1 d’ = min (0,496; 1; 1) = 0,496 3. Kriteria 3 (C) VSiC ≥ VSiA = 0 VSiC ≥ VSiB = 0,460 VSiC ≥ VSiD = 1
d’ = min (0; 0,460; 1)
= 0
4. Kriteria 4 (D) VSiD ≥ VSiA = 0 VSiD ≥ VSiB = 0 VSiD ≥ VSiC = 0,482 d’ = min (0; 0,460; 1)
= 0 D. Menghitung Nilai Bobot W’ W’  = (1; 0,496; 0; 0)
E. Menghitung Nilai Bobot W’ W’  = (0,669; 0,331; 0; 0)

## Perhitungan AHP Ketidakhadiran
A. Menentukan  matriks  berpasangan  antar  kriteria ketidakhadiran.
Tabel 22. Matriks Berpasangan Kriteria A B C D E A 1,00 3,00 5,00 7,00 9,00 B 0,33 1,00 3,00 5,00 7,00 C 0,20 0,33 1,00 3,00 5,00 D 0,14 0,20 0,33 1,00 3,00 E 0,11 0,14 0,20 0,33 1,00
Jumlah  1,787  4,676  9,533  16,333  25,000

## B. Menentukan prioritas bobot
Tabel 23. Matriks Ternormalisasi
A B C D E Priority Vector A 0,560 0,642 0,524 0,429 0,360 0,503 B 0,187 0,214 0,315 0,306 0,280 0,260 C 0,112 0,071 0,105 0,184 0,200 0,134 D 0,080 0,043 0,035 0,061 0,120 0,068 E 0,062 0,031 0,021 0,020 0,040 0,035 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00

## C. Menghitung konsistensi rasio.

## Tabel 24. Matriks Konsistensi
A B C D E Priority Vector Ratio A 1,00  3,00  5,00  7,00  9,00 0,503 2,743 B 0,33  1,00  3,00  5,00  7,00 0,260 1,414 C 0,20  0,33  1,00  3,00  5,00 0,134 0,699 D 0,14  0,20  0,33  1,00  3,00 0,068 0,341 E 0,11  0,14  0,20  0,33  1,00 0,035 0,177 Jumlah 5,374 1. Menghitung λmaks.
λmaks = ABC%D E%C&B FGHD%I JK&CLK&% λmaks = M,W^_ M
λmaks = 1,075
2. Menghitung CI ( Consistency Index )
CI = OPQRS T U ! T $
CI = $,V^M TM M T$
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
CI = −0,0981
3. Menghitung CR ( Consistency Ratio ) CR = XY ZE CR = TV,V[N$ $,$\
CR = −0,876
Setelah dilakukan perhitungan tersebut diatas maka dapat dipastikan matriks yang diinputkan sudah sesuai atau konsisten. Dibuktikan dengan nilai CR <= 0,1.
Perhitungan Fuzzy AHP Ketidakhadiran A. Menentukan matriks perbandingan berpasangan TFN.
Tabel 25. Tabel TFN Kriteria B. Menghitung Nilai Sintesis Fuzzy (Si)
SiA = (11,000; 13,000; 14,500) ×
9: $ _V,[$^ ; , : $
W_,]]V ; , : $ \N,^\\ ;< = ( 0,269;  0,375;  0,505 ) SiB= (7,500; 9,167; 11,000) ×
9: $ _V,[$^ ; , : $
W_,]]V ; , : $ \N,^\\ ;< = ( 0,183;  0,264;  0,383 )
SiC = (4,833; 6,067; 7,500) ×
9: $ _V,[$^ ; , : $ W_,]]V ; , : $ \N,^\\ ;< = (0,118;  0,175;  0,261)
SiD = (3,083; 3,852;  4,833) ×
9: $
_V,[$^ ; , : $
W_,]]V ; , : $ \N,^\\ ;< = ( 0,075;  0,111;  0,168 )
SiE = (2,306;  2,575;  3,083) ×
9: $
_V,[$^ ; , : $
W_,]]V ; , : $ \N,^\\ ;<
= ( 0,056;  0,074;  0,107 )
Tabel 26. Tabel Sintesis Kriteria (Si) L M U A 0,269 0,375 0,505 B 0,183 0,264 0,383 C 0,118 0,175 0,261 D 0,075 0,111 0,168 E 0,056 0,074 0,107
C. Menghitung nilai vektor (V) dan nilai ordinat fuzzy dari nilai sintesis fuzzy / Defuzzifikasi (d’). 1. Kriteria 1 (A) VSiA ≥ VSiB = 1 VSiA ≥ VSiC = 1 VSiA ≥ VSiD = 1 VSiA ≥ VSiE = 1 d’ = min (1; 1; 1; 1)
= 1 2. Kriteria 2 (B) VSiB ≥ VSiA = 0,508 VSiB ≥ VSiC = 1 VSiB ≥ VSiD = 1 VSiB ≥ VSiE = 1 d’ = min (0,508; 1; 1; 1) = 0,508 3. Kriteria 2 (C) VSiC ≥ VSiA = 0 VSiC ≥ VSiB = 0,465 VSiC ≥ VSiD = 1 VSiC ≥ VSiE = 1 d’ = min (0; 0,465; 1; 1)
= 0
4. Kriteria 4 (D) VSiD ≥ VSiA = 0 VSiD ≥ VSiB = 0 VSiD ≥ VSiC = 0,440 VSiD ≥ VSiE = 1
d’ = min (0; 0; 0,440; 1) = 0
5. Kriteria 5 (E) VSiE ≥ VSiA = 0
VSiE ≥ VSiB = 0 VSiE ≥ VSiC = 0 VSiE ≥ VSiD = 0,465
d’
= min (0; 0; 0; 0,465) = 0
D. Menghitung Nilai Bobot W’
W’  = (1; 0,508; 0; 0; 0)
E. Menghitung Nilai Bobot W
W  = (0,663; 0,337; 0; 0; 0)

## Perhitungan Rangking
Dari perhitungan kriteria diatas maka dapat dihasilkan bobot masing-masing kriteria dan sub kriteria sebagai berikut.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
Tabel 27. Bobot Kriteria No.  Kriteria  Nama Kriteria Bobot 1. K1 Sikap Sosial 0,391 2. K2 Sikap Spiritual 0,391 3. K3 Keterampilan 0,127 4. K4 Pengetahuan 0,092 5. K5 Ketidakhadiran 0,000 Tabel 28. Bobot Sub Kriteria Sikap Sosial No. Kriteria Nama Kriteria Bobot 1. A Sangat Baik 0,669 2. B Baik 0,331 3. C Cukup 0,000 4. D Kurang 0,000 Tabel 29. Bobot Sub Kriteria Sikap Spiritual No. Kriteria Nama Kriteria Bobot 1. A Sangat Baik 0,669 2. B Baik 0,331 3. C Cukup 0,000 4. D Kurang 0,000 Tabel 30. Bobot Sub Kriteria Ketidakhadiran No. Kriteria Nama Kriteria Bobot 1. A Sangat Baik 0,663 2. B Baik 0,337 3. C Cukup 0,000 4. D Kurang 0,000 5. E Sangat Kurang 0,000
Setelah  diketahui  bobot  dari  semua  kriteria dan masing-masing kriteria, langkah selanjutnya adalah menghitung  rangking  dari  data  nilai  siswa.  Berikut tabel data nilai siswa.
Tabel 31 Data Nilai Siswa
No Nama K1 K2 K3 K4 K5 1 Agung Permana Putra 76,0  87,0  80,56  80,19 5 2 Ainun Jamilah Martak 84,0  86,0  84,69  84,69 1 3 Anggreini Sukma Fitriani 81,0  86,0  82,50  82,44 2 4 Arridho Tanziila 82,0  86,0  82,06  81,88 5
No Nama K1 K2 K3 K4 K5
Sukma Ananda 5 Ayu Wardani 79,0  81,0  82,56  82,25 3 6 Baruna Eko Prasetyo 77,0  81,0  80,56  80,13 5 7 Bayu Dewa Ramdhani 85,0  87,0  85,75  85,13 0 8 Bima Satria Nugraha 76,0  81,0  79,31  78,81 5 9 Bimo Yudistira Rakasiwi 77,0  81,0  79,50  78,94 5 10 Dicky Abi Rafdi Ramadhan i 81,0  83,0  82,31  81,75 2 11 Fandi Achmad 81,0  87,0  83,56  82,81 1 12 Farikha Risqiyah 85,0  87,0  84,50  83,75 0 13 Fawwas Fauzan 86,0  87,0  84,81  84,44 3 14 Fitra Mellinia 83,0  87,0  83,94  83,56 2 15 Fitrah Ramadhan i 85,0  87,0  83,75  83,19 0 16 Fitria Indriyani Alamsyah 83,0  87,0  83,56  83,38 1 17 Frisca Dian Pratiwi 86,0  87,0  82,75  82,81 2 18 Hanny Rosa Puspita Sari 80,0  83,0  83,31  82,94 1 19 Hilmi Alamsyah Nuryana 79,0  83,0  82,38  82,00 3 20 Intan Dwi Enggarani 79,0  83,0  83,75  83,38 0
Keterangan:
K1 : Sikap sosial K2 : Sikap spiritual K3 : Sikap keterampilan K4 : Pengetahuan K5: Ketidakhadiran
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Lalu  konversikan  nilai  sesuai  dengan  sub kriteria jika ada sub kriteria.

## Tabel 32 Data Nilai Konversi
No. Nama K1 K2 K3 K4 K5 1 Agung
Permana Putra C B 80,56 80,19 D
2
Ainun Jamilah Martak B B 84,69 84,69 B 3 Anggreini Sukma Fitriani C B 82,50 82,44 B 4 Arridho Tanziila Sukma Ananda C B 82,06 81,88 D 5 Ayu Wardani C C 82,56 82,25 C 6 Baruna Eko Prasetyo C C 80,56 80,13 D
7 Bayu Dewa Ramdhani B B 85,75 85,13 A 8 Bima Satria Nugraha C C 79,31 78,81 D 9 Bimo Yudistira Rakasiwi C C 79,50 78,94 D
10
Dicky Abi Rafdi Ramadhani C B 82,31 81,75 B 11 Fandi Achmad C B 83,56 82,81 B 12 Farikha Risqiyah B B 84,50 83,75 A 13 Fawwas Fauzan B B 84,81 84,44 C 14 Fitra Mellinia B B 83,94 83,56 B 15 Fitrah Ramadhani B B 83,75 83,19 A 16 Fitria Indriyani Alamsyah C B 83,56 83,38 B 17 Frisca Dian Pratiwi B B 82,75 82,81 B 18 Hanny Rosa Puspita Sari C B 83,31 82,94 B 19 Hilmi Alamsyah Nuryana C B 82,38 82,00 C 20 Intan Dwi Enggarani C B 83,75 83,38 A
Lakukan proses konversi nilai siswa kedalam nilai fuzzy sesuai masing-masing kriteria. Seperti pada tabel berikut ini
Tabel 33 Konversi No . Nama K1 K2 K3 K4 K5 1 Agung Permana Putra 0,000 0,331 80,56 80,19 0,000 2 Ainun Jamilah Martak 0,331 0,331 84,69 84,69 0,337 3 Anggreini Sukma Fitriani 0,000 0,331 82,50 82,44 0,337 4 Arridho Tanziila Sukma Ananda 0,000 0,331 82,06 81,88 0,000 5 Ayu Wardani 0,000 0,000 82,56 82,25 0,000 6 Baruna Eko Prasetyo 0,000 0,000 80,56 80,13 0,000 7 Bayu Dewa Ramdhani 0,331 0,331 85,75 85,13 0,663 8 Bima Satria Nugraha 0,000 0,000 79,31 78,81 0,000 9 Bimo Yudistira Rakasiwi 0,000 0,000 79,50 78,94 0,000 10 Dicky Abi Rafdi Ramadhan i 0,000 0,331 82,31 81,75 0,337 11 Fandi Achmad 0,000 0,331 83,56 82,81 0,337 12 Farikha Risqiyah 0,331 0,331 84,50 83,75 0,663 13 Fawwas Fauzan 0,331 0,331 84,81 84,44 0,000 14 Fitra Mellinia 0,331 0,331 83,94 83,56 0,337 15 Fitrah Ramadhan i 0,331 0,331 83,75 83,19 0,663 16 Fitria Indriyani Alamsyah 0,331 0,331 83,56 83,38 0,337 17 Frisca Dian Pratiwi 0,331 0,331 82,75 82,81 0,337 18 Hanny Rosa Puspita Sari 0,000 0,331 83,31 82,94 0,337 19 Hilmi Alamsyah Nuryana 0,000 0,331 82,38 82,00 0,000 20 Intan Dwi Enggarani 0,000 0,331 83,75 83,38 0,663 Jumlah 2,648 5,296 1656, 110 1648, 470 5,348
Setelah itu lakukan proses normalisasi, dengan cara  membagi  nilai  setiap  kolom  dengan  total  nilai jumlah dari setiap kolom lalu pada setiap baris di rata- rata,  hasil  dari  rata-rata  diurutkan  dari  nilai  yang terbesar.  Maka  diperoleh  hasil  seperti  pada  table dibawah ini.
Tabel 34 Normalisasi No Nama K1 K2 K3 K4 K5 Rata- Rata
1 Agung Permana Putra 0 0,06 3 0,04 9 0,04 9 0 0,031958 2 Ainun Jamilah Martak 0,12 5 0,06 3 0,05 1 0,05 1 0,06 3 0,070605 3 Anggreini Sukma Fitriani 0 0,06 3 0,05  0,05 0,06 3 0,045068 4 Arridho Tanziila Sukma Ananda 0 0,06 3 0,05  0,05  0 0,032344 5 Ayu Wardani 0 0 0,05  0,05  0 0,019949 6 Baruna Eko Prasetyo 0 0 0,04 9 0,04 9 0 0,019451 7 Bayu Dewa Ramdhani 0,12 5 0,06 3 0,05 2 0,05 2 0,12 4 0,082978 8 Bima Satria Nugraha 0 0 0,04 8 0,04 8 0 0,019139 9 Bimo Yudistira Rakasiwi 0 0 0,04 8 0,04 8 0 0,019178
10 Dicky Abi Rafdi Ramadhani 0 0,06 3 0,05  0,05 0,06 3 0,044961 11 Fandi Achmad  0 0,06 3 0,05  0,05 0,06 3 0,045241 12 Farikha Risqiyah 0,12 5 0,06 3 0,05 1 0,05 1 0,12 4 0,08266 13 Fawwas Fauzan 0,12 5 0,06 3 0,05 1 0,05 1 0 0,057987 14 Fitra Mellinia 0,12 5 0,06 3 0,05 1 0,05 1 0,06 3 0,070378 15 Fitrah Ramadhani 0,12 5 0,06 3 0,05 1 0,05  0,12 4 0,082501 16 Fitria Indriyani Alamsyah 0,12 5 0,06 3 0,05  0,05 1 0,06 3 0,07031 17 Frisca Dian Pratiwi 0,12 5 0,06 3 0,05  0,05 0,06 3 0,070143 18 Hanny Rosa Puspita Sari 0 0,06 3 0,05  0,05 0,06 3 0,045226 19 Hilmi Alamsyah Nuryana 0 0,06 3 0,05  0,05  0 0,032397 20 Intan Dwi Enggarani 0 0,06 3 0,05 1 0,05 1 0,12 4 0,057524
Tabel 35 Data Rangking No Nama Nilai Ranking 7 Bayu Dewa Ramdhani 0,084639 1 2 Ainun Jamilah Martak 0,084534 2 13 Fawwas Fauzan 0,084529 3 12 Farikha Risqiyah 0,084466 4 14 Fitra Mellinia 0,084413 5 15 Fitrah Ramadhani 0,084378 6 16 Fitria Indriyani Alamsyah 0,084374 7 17 Frisca Dian Pratiwi 0,084280 8 20 Intan Dwi Enggarani 0,035513 9 11 Fandi Achmad 0,035467 10 18 Hanny Rosa Puspita Sari 0,035455 11 3 Anggreini Sukma Fitriani 0,035365 12 19 Hilmi Alamsyah Nuryana 0,035331 13 10 Dicky Abi Rafdi Ramadhani 0,035312 14 4 Arridho Tanziila Sukma Ananda 0,035300 15 1 Agung Permana Putra 0,035091 16 5 Ayu Wardani 0,010921 17 6 Baruna Eko Prasetyo 0,010650 18 9 Bimo Yudistira Rakasiwi 0,010502 19 8 Bima Satria Nugraha 0,010480 20
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode  fuzzy  AHP,  dapat  dilihat  bahwa  siswa  atas nama Bayu Dewa Ramdhani menempati rangking 1 di kelasnya.  Hasil  dari  perhitungan  ini  dapat  digunakan oleh guru sebagai bahan evaluasi hasil belajar siswa.

## Implementasi Program
Implementasi  merupakan  tahap  penerjemahan perancangan berdasarkan hasil analisis kedalam bahasa pemrograman  yang  dapat  dimengerti  oleh  computer. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  dalam  system pendukung  keputusan  ini  menggunakan  bahasa pemrograman PHP.

## Halaman Login
Halaman Login merupakan tampilan awal pada saat sistem dijalankan. Admin harus mengisi username dan password melalui halaman ini untuk dapat masuk kedalam  sistem.  Gambar  halaman  login  dapat  dilihat pada gambar berikut.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 4. Halaman Login

## Halaman Home
Halaman home merupakan tampilan awal pada saat  admin  berhasil  login  kedalam  sistem.  Pada halaman  home  terdapat  beberapa  menu  yaitu  home, data master (Data siswa, data kelas, data kriteria, data sub kriteria dan data nilai), perhitungan AHP (Analisa kriteria  dan  Analisa  sub  kriteria),  perhitungan  fuzzy AHP  (Analisa  kriteria  dan  Analisa  sub  kriteria), rangking  dan  logout.  Gambar  halaman  home  dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 5. Halaman Home

## Halaman Data Siswa
Halaman data siswa merupakan bagian dari data master yang berisi data-data siswa, tambah data siswa, hapus data siswa dan edit data siswa. Gambar halaman data siswa dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 6. Halaman Data Siswa

## Halaman Data Kelas
Halaman data siswa merupakan bagian dari data master yang berisi data-data kelas, tambah data kelas, hapus data kelas dan edit data kelas. Gambar halaman data kelas dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 7. Halaman Data Kelas

## Halaman Data Kriteria
Halaman  data  kriteria  merupakan  bagian  dari data master yang berisi data-data kriteria, tambah data kriteria,  hapus  data  kriteria  dan  edit  data  kriteria. Gambar  halaman  data  kriteria  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 8. Halaman Data Kriteria

## Halaman Data Sub Kriteria
Halaman  data  sub  kriteria  merupakan  bagian dari  data  master  yang  berisi  data-data  sub  kriteria, tambah  data  sub  kriteria,  hapus  data  sub  kriteria  dan edit data sub kriteria. Gambar halaman data sub kriteria dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 9. Halaman Data Sub Kriteria

## Halaman Data Nilai
Halaman data nilai merupakan bagian dari data master  yang  berisi  data-data  nilai  siswa  per  kelas. Gambar halaman data nilai dapat dilihat pada gambar berikut.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023) ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 10. Halaman Data Nilai

## Halaman Input Data Nilai
Halaman input data nilai merupakan bagian dari data  nilai  berfungsi  untuk  menginput  data  nilai. Gambar  halaman  input  data  nilai  dapat  dilihat  pada gambar berikut.
Gambar 11. Halaman Input Data Nilai

## Halaman Analisa AHP Kriteria
Halaman  Analisa  AHP  Kriteria  merupakan halaman pada menu perhitungan AHP yang berfungsi sebagai input nilai kepentingan AHP sekaligus analisa perhitungan  AHP  kriteria,  pada  halaman  ini  terdapat tabel matriks berpasangan antar kriteria, tabel matriks normalisasi,  tabel  matriks  uji  konsistensi  serta perhitungan  untuk  menentukan  konsistensi  ratio  pada matriks  berpasangan  antar  kriterianya.  Gambar halaman analisa ahp kriteria dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 12. Halaman Analisa AHP Kriteria

## Halaman Input Kriteria AHP SubKriteria
Halaman  Input  Kriteria  AHP  Sub  Kriteria merupakan halaman pada menu perhitungan AHP yang berfungsi sebagai input sub kriteria berdasarkan kriteria yang dipilih, user akan memilih kriteria yang ada sesuai dengan kriteria yang mempunyai sub, jika kriteria tidak mempunyai  sub  maka  tidak  akan  dimunculkan  pada halaman  input  kriteria  AHP.  Gambar  halaman  input kriteria  ahp  sub  kriteria  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.
Gambar 13. Halaman Input Kriteria

## Halaman Analisa AHP SubKriteria
Halaman Analisa AHP Sub Kriteria merupakan halaman pada menu perhitungan AHP yang berfungsi sebagai  input  nilai  kepentingan  ahp  sekaligus  analisa perhitungan ahp sub kriteria. pada halaman ini terdapat tabel yang sama dengan halaman analisa ahp kriteria. Gambar halaman analisa ahp sub kriteria dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 14. Analisa AHP SubKriteria

## Halaman Analisa FAHP Kriteria
Halaman  Analisa  FAHP  Kriteria  merupakan halaman  pada  menu  perhitungan  FAHP  yaitu  analisa perhitungan fahp kriteria. Halaman ini berisi tabel TFN (Triangular  Fuzzy  Number),  tabel  total  lmu  (lower,
middle,  upper),  tabel  sintesis  fuzzy  (Si),  tabel derajat keanggotaan  (d’),  tabel  W’  dan  tabel  W.  Gambar halaman analisa fahp kriteria dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 15. Halaman Analisa FAHP Kriteria

## Halaman Input Kriteria FAHP SubKriteria
Halaman  Input  Kriteria  FAHP  Sub  Kriteria merupakan  halaman  pada  menu  perhitungan  FAHP yang berfungsi sebagai input sub kriteria berdasarkan kriteria.  User  akan  memilih  kriteria  yang  ada  sesuai dengan kriteria yang mempunyai sub, jika kriteria tidak mempunyai  sub  maka  tidak  akan  dimunculkan  pada halaman input sub kriteria fahp  Gambar  halaman input kriteria  ahp  sub  kriteria  dapat  dilihat  pada  gambar berikut.

## Gambar 16. Halaman Input Kriteria FAHP SubKriteria

## Halaman Analisa FAHP SubKriteria
Halaman  Analisa  FAHP  Sub  Kriteria merupakan  halaman  pada  menu  perhitungan  FAHP yaitu  analisa  perhitungan  fahp  sub  kriteria  sebelum masuk ke halaman analisa sub kriteria terdapat halaman untuk  memilih  kriteria  mana  yang  mau  di  hitung subnya.  Halaman  ini  berisi  tabel  TFN  (Triangular Fuzzy Number), tabel total lmu (lower, middle, upper), tabel sintesis fuzzy (Si), tabel derajat keanggotaan (d’), tabel W’ dan tabel W.
Gambar 17. Halaman Analisa FAHP SubKriteria

## Halaman Input Kelas Rangking
Halaman  Input  Kelas  Rangking  merupakan halaman  input  kelas.  Gambar  halaman  input  kelas rangking dapat dilihat pada gambar berikut.
Vol. 7 No. 2 (Oktober 2023)
ISSN: 2620-4339 (media online)
Gambar 18. Halaman Input Kelas

## Halaman Rangking
Halaman  Rangking  merupakan  halaman  yang terdapat  pada  menu  rangking  berisi  tentang  analisa rangking  siswa  berdasarkan  kelas.  Gambar    halaman input dan halaman rangking dapat dilihat pada gambar 19.
Gambar 19. Halaman Rangking

## Pengujian
Pengujian  pada  sistem  ini  menggunakan  data nilai siswa di SMK PGRI 3 Sidoarjo yang berjumlah 20 siswa.  Tahap  pengujian  untuk  membandingkan  hasil sistem lama yang berdasarkan 2 kriteria (keterampilan dan  pengetahuan)  untuk  menghitung  rangking  siswa per kelasnya dengan hasil dari perhitungan sistem baru yang  menggunakan  5  kriteria  (sikap  sosial,  sikap spiritual,  keterampilan,  pengetahuan,  ketidakhadiran) dengan  menggunakan  SPK  Evaluasi  Hasil  Belajar Siswa  Metode  Fuzzy  AHP.  Hasil  pengujian  dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 36 Hasil Pengujian No Nama Sistem Lama Sistem Baru (Metode Fuzzy AHP) Nilai Rank Nilai Rank 1. Agung Permana Putra 80,38 17 0,035052 16 2. Ainun Jamilah Martak
84,69
2 0,084458 2 3. Anggreini Sukma Fitriani
82,47
12 0,035326 12 4. Arridho Tanziila Sukma Ananda
81,97
16 0,035261 15 5. Ayu Wardani 82,41 13 0,010900 17 6. Baruna Eko Prasetyo 80,34 18 0,010629 18 7. Bayu Dewa Ramdhani 85,44 1 0,084563 1 8. Bima Satria Nugraha 79,06 20 0,010460 20 9. Bimo Yudistira Rakasiwi 79,22 19 0,010482 19 10. Dicky Abi Rafdi Ramadhani 82,03 15 0,035273 14 11. Fandi Achmad 83,19 9 0,035428 10 12. Farikha Risqiyah 84,13 4 0,084391 4 13. Fawwas Fauzan 84,63 3 0,084453 3 14. Fitra Mellinia 83,75 5 0,084337 5 15. Fitrah Ramadhani 83,47 7 0,084302 6 16. Fitria Indriyani Alamsyah
83,47
8 0,084298 7 17. Frisca Dian Pratiwi 82,78 11 0,084205 8 18. Hanny Rosa Puspita Sari 83,13 10 0,035416 11 19. Hilmi Alamsyah Nuryana 82,19 14 0,035292 13 20. Intan Dwi Enggarani 83,56 6 0,035474 9
Dari  hasil  perbandingan  tabel  di  atas,  dapat dikatakan  terdapat  data  yang  tidak  cocok  yaitu sejumlah 4 data, yaitu nomor 5, 15, 16, dan 17. Dapat dihitung sebagai berikut.
𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 𝑌𝑎𝑛𝑔 𝑆𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐷𝑎𝑡𝑎 ∗ 100% Maka, 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 = 16 20 ∗ 100% = 80%
Jadi  hasil  dari  proses  sistem  pendukung keputusan  ini  adalah  80%  sesuai  dengan  sistem  yang lama  dengan  menggunakan  Microsoft  excel,  hal  ini dikarenakan sistem yang baru menggunakan 5 kriteria penilaian  siswa  sedangkan  sistem  lama  hanya menggunakan  2  kriteria  yaitu  nilai  pengetahuan  dan nilai  keterampilan.  Penelitian  Aprillya  &  Chasanah (2022)  tentang  system  pendukung  keputusan menggunakan metode Fuzzy AHP juga menunjukkan akurasi  yang  tinggi.  Nilai  yang  diperoleh  di  system dibandingkan  dengan  nilai  yang  diperoleh  melalui Microsoft excel.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  permasalahan  dan sistem yang telah di uraikan, maka dapat disimpulkan bahwa  proses  implementasi  metode  fuzzy  AHP berbeda dengan metode AHP murni. Letak perbedaan tersebut  pada  proses  fuzzifikasi  nilai  matriks perbandingan berpasangan. SPK evaluasi hasil belajar siswa dengan menggunakan metode fuzzy AHP dapat menentukan  rangking  siswa  sebagai  bahan  evaluasi hasil  belajar.    Masukan  nilai  untuk  perhitungan  dari rangking  dan  kriteria  sangat  berpengaruh  pada  hasil akhir  sistem.  Hasil  dari  perangkingan  siswa  dengan metode  fuzzy  AHP  sesuai  dengan  hasil  perhitungan rangking  dari  sekolah  dengan  presentase  kesesuaian 80%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  telah mendukung  keputusan  dan  dapat  digunakan  sebagai bahan evaluasi hasil belajar siswa.
Adapun saran untuk memudahkan pengembangan  pada  sistem  pendukung  keputusan  ini agar dapat digunakan untuk pemilihan prioritas bantuan bedah  rumah,  yaitu  kedepannya  diharapkan  sistem dapat  diakses  melalui  smartphone.  Memerlukan inovasi,  misalnya  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  yang  memiliki  fitur  sistem  informasi  agar sistem di sekolah lebih terintegrasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah, D., Lubis, I., & Rahayu, E. (2022). Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process Terhadap Penilaian Kinerja Honorer (Studi Kasus Dinas Kependudukan Dan Keluarga Berencana Provinsi Sumatera Utara). Djtechno: Jurnal Teknologi Informasi , 3 (1), 143–148. Aprillya, M. R., & Chasanah, U. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Daerah Rawan Kekeringan dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus: Kabupaten Lamongan). Jurnal CoSciTech (Computer Science and Information Technology) , 3 (2), 159–167.
Handayani, M. (2023). Analisis Perbandingan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution, Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 10 (1), 33–40. Kusumantara, P. M., Mukaromah, S., & Putra, A. B.
(2022). Analisis Perbandingan Deviasi Metode SAW-WP-TOPSIS Pada Sembarang Kasus MADM. Scan: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 17 (1), 8–13.
Prakoso, A. W. (2022). Sistem pendukung keputusan pembelian kamera mirrorless menggunakan metode fuzzy analytics hierarcy process (F- AHP). Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim.
Sulaiman, A., Arief, R., & Rachman, A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan Di Surabaya Menggunakan Metode F-Ahp (Fuzzy Analitycal Hierarcy Process). In Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan . Supiyan, D. (2019). Perbandingan Metode SAW, WP Dan Topsis Dalam Penentuan Pembiayaan. Jurnal Ilmiah Informatika , 4 (2), 88–94.
Ulfada, C. T., Irvan, I., & Lubis, F. R. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kualitas Merek Tepung Terigu Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching. METHOMIKA: Jurnal Manajemen Informatika & Komputerisasi Akuntansi , 6 (1), 20–28. Wibowo, D. O., & Priandika, A. T. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Gedung Pernikahan Pada Wilayah Bandar Lampung Menggunakan Metode Topsis. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak ,
2 (1), 73–84.