## APLIKASI REKOMENDASI SISWA TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALITICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
(STUDI KASUS: MAN 2 MATARAM)
Prananda Habib Asiddiqie, Mira Orisa, Deddy Rudhistiar Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Email:1918029@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Orang  tua  siswa  pada  umum pasti  menginginkan  anaknya  berprestasi.  Berbagai  macam  cara  dilakukan untuk  meningkatkan  prestasi  anaknya  seperti  memberikan  pendidikan  tambahan  di  luar  jam  sekolah, memberikan  bimbingan  belajar  di  lembaga  belajar,  dan  melakukan  belajar  tambahan  di  rumah.  Namun  dalam menentukan  siswa  terbaik  seringkali  terdapat  kendala  seperti  penilaian  yang  terpengaruhi  secara  subjektvitas maka sering kali membuat para siswa berfikir bahwa penghargaan siswa terbaik hanya diberikan kepada siswa yang  mempunyai  komunikasi  baik  dengan  guru  sehingga  memiliki  nilai  tambah  bagi  seorang  siswa  selain memperoleh  prestasi,  selain  itu  juga  proses  penentuan  siswa  terbaik  masih  ditentukan  secara  manual  sehingga tidak efisien,. Tujuan penelitian ini yaitu mendigitalisasi pemilihan siswa terbaik pada sekolah MAN 2 Mataram yaitu dengan cara membangun sebuah aplikasi berbasis komputer yang menghasilkan rekomendasi siswa terbaik di MAN 2 Mataram Menerapkan metode analytical Hierarchy Process (AHP).Dengan menggunakan kriteria se perti nilai akademik dan data prestasi.Berdasarkan  pengujian  metode  AHP  dapat  disimpulkan  bahwa  metode yang  diterapkan  pada  aplikasi  memiliki  selisih  nilai  0,0001%  pada  perhitungan  manual,  serta  pada  pengujian pengguna  bahwa  aplikasi rekomendasi  siswa  terbaik  sudah  Dapat  digunakan  pada  tiga  jenis browser berbeda, termasuk Microsoft Edge . versi 114.0.1823.51 , Mozila Firefox dan  Google Chrome versi 114.0.5735.134.Yang dapat Membantu  MAN  2  Mataram  dalam  menentukan  rekomendasi  siswa  terbaik  menggunakan  metode Analitical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  berbasis website menggunakan  nilai  alteranatif  tertinggi  yang  bisa dijadikan rekomendasi siswa terbaik.
Kata kunci: Metode AHP, SPK, Siswa Terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Setiap orang tua siswa umumnya  menginginkan anak-anak  mereka  mencapai  prestasi  yang  baik  di sekolah.  Mereka  menggunakan  berbagai  pendekatan untuk meningkatkan prestasi anak, seperti memberikan tambahan pelajaran di  luar  jam sekolah, mengikuti  bimbingan  belajar  di  lembaga,  dan melakukan  kegiatan  belajar  di  rumah.  Tujuan  dari upaya  ini  adalah  agar  anak-anak  dapat  meraih  nilai akademik  yang  tinggi,  sehingga  dapat  masuk  ke universitas  terkemuka  atau  sekolah  terbaik  pada jenjang  berikutnya.  Tingkat  prestasi  siswa  juga dijadikan indikator  kesuksesan  selama  proses pembelajaran.Keberhasilan  seorang  siswa  memiliki beberapa  faktor  penentu,  termasuk  nilai  akademik, dan  prestasi  dalam  berbagai  kompetisi  yang  diikuti. Proses  pencapaian  prestasi  siswa  juga  melibatkan berbagai  pihak,  seperti  sekolah  yang  memberikan pendidikan, pemerintah yang merumuskan kebijakan, sektor  swasta  sebagai  pendukung,  dan  lingkungan keluarga.Namun, di antara semua faktor yang terlibat, guru  dan  orang  tua  atau  keluarga  dianggap  sebagai elemen  paling  signifikan  dan  krusial  dalam  meraih prestasi siswa.[1].
Namun,  dalam  menilai  siswa  terbaik,  seringkali muncul  berbagai  kendala,  seperti  penilaian  yang dipengaruhi  oleh  unsur  subjektivitas.  Hal  ini  kadang membuat  siswa  berpikir  bahwa  gelar  "siswa  terbaik"
hanya  diberikan  kepada  mereka  yang  memiliki hubungan  baik  dengan  guru,  sehingga  mereka dianggap memiliki keunggulan selain dari pencapaian akademis  mereka. Selain  itu, proses penentuan siswa terbaik  masih  sering  dilakukan  secara  manual,  yang berakibat  tidak  efisien.  Karena  itu,  diperlukan implementasi  Sebuah  sistem  informasi  yang  berbasis komputer  yang  memberikan  dukungan  pada  proses pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  mencapai  tujuan  atau  tindakan  tertentu dengan  lebih  baik.  Tentu  saja,  implementasi  ini  juga harus  didasarkan  pada  parameter  atau  kriteria  yang telah ditetapkan untuk penilaian.
Oleh  karna  itu,  penggunaan  metode Analitical Hierarchy  Process (AHP)  dalam  menentukan  siswa terbaik di MAN 2 Mataram dapat menjadi solusi yang efektif  dalam  menentukan  siswa  terbaik  nantinya, metode Analitical Hierarchy Process (AHP) merupakan  sebuah  metode  pengambilan  keputusan yang  memungkinkan  dilakukannya  pemilihan  opsi terbaik dari  beberapa opsi  yang  ada  nantinya. Dalam proses  ini  setiap  kriteria  yang  ditetapkan  nantinya diharapkan  bisa  membantu  meningkatkan  kualitas dalam  menentukan  siswa  terbaik  pada  sekolah  MAN 2 Mataram
Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  dapat diselesaikan  dengan  membangun  sebuah  aplikasi berbasis  computer  yang  menghasilkan  rekomendasi
siswa  terbaik  di  MAN  2  Mataram  menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP). Dengan menggunakan kriteria seperti nilai akademik dan data prestasi  Sehingga  dapat  memeberikan  penilaian secara objektif dan adil kepada seluruh siswa MAN 2 Mataran tanpa terkecuali.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  sebuah  penelitian  yang  dilakukan  oleh Bimo pada tahun 2022, telah dikaji  mengenai Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  merekomendasikan penggunaan  media  Pembelajaran Online .  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  dengan  tujuan untuk  membantu  dosen  dalam  memilih  media pembelajaran online yang  paling  efektif.  Hasil penelitian  menunjukkan  Berikut  adalah  urutan rekomendasi  penggunaan platform pembelajaran daring  beserta  bobot preferensi : Google  Classroom dengan  bobot  0.33,  Spada  dengan  bobot  0.27, Whatsapp dengan bobot 0.12, Google Meet dan Zoom masing-masing  dengan  bobot  0.08,  Youtube  dengan bobot  0.07,  dan  Discord  dengan  bobot  0.05.Selama proses  pengujian  fungsionalitas  sistem,  peneliti melakukan  uji  coba  pada  tiga  peramban  yang berbeda,  yaitu Mozilla  Firefox versi  86.0, Google Chrome versi 97.0.4692.99, dan Microsoft Edge versi 97.0.1072.69.Hasil pengujian ini menunjukkan bahwa semua  halaman  dan  fungsi  media  pembelajaran berjalan dengan baik pada ketiga browser tersebut.Ketika  membandingkan  hasil  perhitungan sistem dengan perhitungan manual,maka hasil yang didapat bahwa persentase kesalahan adalah sebesar 11%. Hasil keseluruhan menunjukkan tingkat akurasi  sebesar  89%  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). [2].
Dalam  sebuah  penelitian  yang  di  lakukan  oleh Iqram  pada  tahun  2019 dalam  penelitiannya  yang berjudul  "Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan sekolah  menengah  kejuruan  kecamatan  sukun  kota malang  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)",  tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  memilih  SMK  yang  terdapat  di  Kecamatan Sukun  dengan  menerapkan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Penelitian  ini  difokuskan pada  pemilihan  SMK  yang  paling  sesuai.  Kriteria yang dianalisis dalam penelitian mencakup akreditasi, kualitas  guru,  variasi  jurusan,  dan  fasilitas  sekolah. Hasil  dari  penelitian  ini  mengindikasikan  bahwa Penerapan  metode  ke  dalam  sistem  dan  uji  coba manual  menghasilkan  kestabilan  dalam  perhitungan. Ini  menyimpulkan  bahwa  pengujian  fungsional sistem  ini  berlangsung  lancar  dan  memberikan dampak  positif  yang  signifikan  bagi  calon  siswa
dalam proses pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) di Kecamatan Sukun, Kota Malang. [3]
Menurut Saputra dan rekan-rekan (2020), dalam penelitian  yang  berjudul  "Decision  System  for  Pre- Owned  Cars  using  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) (A Case Study at Gemilang Car Showroom)," tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  memberikan rekomendasi informasi tentang mobil bekas berdasarkan  kriteria  data  kelengkapan  dokumen, kondisi  mesin,  kondisi  fisik,  dan  tahun  keluaran  dari setiap  mobil  yang  telah  diproses  oleh  sistem  yang diimplementasikan  dalam  bentuk  sebuah  situs web . Informasi  ini  berfungsi  sebagai  panduan  bagi konsumen  dalam  memilih  mobil  bekas  yang  cocok. Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  di antara pilihan mobil yang ada di showroom Gemilang Mobil,  Mobilio  mendapatkan  skor  tertinggi  sebesar 0,465819 sebagai alternatif yang direkomendasikan.
Sistem  yang  telah  dikembangkan  ini  telah  diuji melalui metode blackbox untuk memeriksa fungsionalitas  tombol  pada  setiap  menu  aplikasi, dengan  rata-rata  persentase  64,6%  dalam  pengujian tersebut.  Pengujian  pengguna  dilakukan  dengan memberikan  kuesioner  kepada  pengguna  untuk mengevaluasi  kelayakan sistem,  dan hasilnya menunjukkan persentase sebesar 77,60%..[4]
2.2. Metode Analytical Hierarchy Process AHP merupakan suatu kerangka kerja pendukung  pengambilan  keputusan  yang  dirancang oleh Thomas L. Saaty. Model pengambilan keputusan ini  digunakan  untuk  menggambarkan  situasi  yang melibatkan  berbagai  faktor  yang  saling  terkait  atau diorganisasikan dalam struktur hierarki[5]. Kelebihan dari  metode  AHP  adalah  kemampuannya  dalam menghasilkan  hasil  yang  lebih  konsisten  daripada pendekatan  lain,  serta  mampu  menyederhanakan pemahaman dan penggunaan system [6].Pada peneliti an  terdahulu  oleh[7].Sebuah kerangka  pendukung pengambilan  keputusan  yang  merinci  situasi  rumit yang melibatkan berbagai factor atau kriteria menjadi struktur hierarki[8]. Pada pendalaman[9]  Berdasarkan hasil  berbagai  penelitian  yang  telah  dilakukan,  AHP telah  terbukti  sebagai  metode  yang  sangat  efektif dalam  mendukung  proses  pengambilan  keputusan. Karena  alasan  ini,  AHP  dipilih  sebagai  metode  yang digunakan dalam penelitian ini. Uji coba model AHP dilakukan dengan menghitung nilai Indeks Konsistensi (CI) dan nilai Rasio Konsistensi (CR).
Berikut  adalah  tahapan-tahapan  dalam  metode Analytical Hierarchy Process (AHP):
1. Langkah awal melibatkan pendefinisian permas alahan yang ada serta penentuan solusi yang diin ginkan.Setelah itu, langkah berikutnya adalah m erancang  struktur  hirarki  dari  permasalahan yang sedang dihadapi.
2. Langkah  kedua  melibatkan  penentuan  prioritas elemen.  Dalam  langkah  ini,  langkah  pertama adalah  membuat  perbandingan  pasangan  antara elemen-elemen.  Ini  melibatkan  perbandingan elemen  satu  dengan  yang  lain  sesuai  dengan kriteria yang telah ditetapkan. Matriks perbandi ngan pasangan digunakan untuk mengisi perban dingan relatif kepentingan antara elemen elemen dengan menggunakan bilangan.
3. Langkah  ketiga  adalah  menyusun  sintesis  dari pertimbangan terhadap perbandingan berpasang anlangkah sintesis ini bertujuan untuk menghasil kan prioritas keseluruhan .
4. Langkah keempat melibatkan pengaturan konsis tensi  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Penting  untuk  mengukur  sejauh  mana  tingkat konsistensi  yang  ada,  karena  tujuan  adalah menghindari  pengambilan  keputusan  yang didasarkan  pada  pertimbangan  yang  tidak konsisten. Kegiatan yang dilakukan dalam tahap ini meliputi:
a. Melakukan  pengalihan  antara  tiap  nilai  di dalam  kolom  awal  dengan  prioritas  relatif elemen  pertama,  nilai  dalam  kolom  kedua dengan  prioritas  relatif  elemen  kedua,  dan seterusnya.
b. Melakukan  operasi  penjumlahan  untuk  setiap baris.
c. Membagi  hasil  penjumlahan  pada  setiap  baris dengan  memperoleh  hasil  bagi  dari  nilai prioritas relatif yang sesuai.
d. Menghitung  jumlah  dari  hasil  pembagian sebelumnya  dengan  total  jumlah  elemen  yang ada,  dan  angka  hasilnya  disebut  sebagai  nilai maksimal λ.
e. Melakukan  perhitungan  guna  mendapatkan indeks  konsistensi (CI)  dengan  mengikuti tahapan sebagai berikut:
n = banyaknya elemen
f. Hitung Rasio Konsistensi (CR) dengan rumus :
dimana:
CR = Consistensi Ratio CI = Consistensi Index IR = Indeks Random
Menilai  konsistensi  dalam  struktur  hirarki.  Jika angka  melebihi  10%,  maka  penilaian  pada  data penilaian  perlu  di-adjust.  Namun,  apabila  rasio konsistensi (CI/IR))[10] .

## Tabel 1. Skala penilaian[10]
Intensitas Keterangan 1 Kedua Elemen sama penting. 3 Elemen yg sedikit penting daripada lainnya 5 Elemen yg lebih penting daripada lainnya
Intensitas Keterangan 7 Elemen yg lebih mutlak penting daripada lainnya 9 Elemen yg sangat mutlak penting daripada lainnya
2, 4, 6, 8
Nilai antar dua nilai jadi pertimbangan saling ber-dekatan
a. Menentukan  prioritas  dilihat  dari  nilai  yang relatif dari keseluruhan kriteria
b. Konsistensi logis yang ada pada kriteria tertentu

## 2.3. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung  Keputusan (SPK), atau yang dikenal  sebagai Decision  Support  System (DSS), merujuk  pada  sistem  informasi  yang  bersifat interaktif yang menyediakan akses terhadap informasi , pemodelan, serta pengolahan data .Sistem Penunjan g Keputusan ini tidak berfokus pada optimasi pengam bilan keputusan,  melainkan  menekankan penggunaan alat  interaktif  yang  membantu  pengambil  keputusan untuk  memanipulasi  data  dan  menerapkan  model yang relevan. Lebih jauh, Sistem Penunjang Keputusa n adalah suatu bentuk sistem informasi yang mengha dirkan  kemampuan  dalam  memberikan  penjelasan, pemodelan, serta manipulasi data”[11]

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Sistem
Dalam Gambar 1 terlihat flowchart yang menjel askan dari  Aplikasi  Rekomendasi  Siswa  Terbaik Menggunakan  Metode  AHP  (Studi  Kasus:  MAN  2 Mataram).  Pertama  yang  dilakukan  adalah register dan login .  Selanjutnya  apakah  pengguna  ingin mengujungi  halaman  Data  Siswa jika  dalam  kondisi yes, pengguna akan diarahkan ke halaman data siswa. Jika  no,  apakah  selanjutnya  pengguna  ingin mengunjungi  halaman  Data  Kriteria,  jika  dalam kondisi  yes,  pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman Data Kriteria. Jika tidak apakah selanjutnya pengguna ingin  mengujungi  halaman  Data  Sub  Kriteria,  jika dalam  kondisi  yes,  pengguna  akan  diarahkan  ke halaman  Sub  Kriteria.  Jika  tidak  apakah  selanjutnya pengguna ingin mengujungi halaman Penilaian, , jika dalam  kondisi  yes,  pengguna  akan  diarahkan  ke halaman  Penilaian.  Jika  tidak,  apakah  selanjutnya pengguna  ingin  mengujungi  halaman  Data  Seleksi,  , jika  dalam  kondisi  yes,  pengguna  akan  diarahkan  ke halaman Data Seleksi.  Jika tidak, apakah selanjutnya pengguna  ingin  mengujungi  halaman Rekomendasi,  , jika  dalam  kondisi  yes,  pengguna  akan  diarahkan  ke halaman  Rekomendasi.  Selanjutnya  di  halaman Rekomendasi,  apakah  pengguna  ingin  mengexport data  rekomendasi  yang  berupa file  PDF oleh admin melalui. Jika tidak, apakah pengguna ingin melakukan logout dari  aplikasi,  jika  ya  maka pengguna  akan logout atau  keluar  dari  aplikasi.  Jika
CI = (λ maks - n)/(n - 1) (1) CR = CI/IR (2)
tidak,  maka  pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman Dashboard .  Secara  umum,  aplikasi  ini    digambarkan pada flowchart sebagai Gambar 1.

## Gambar 1 Flowchart sistem
3.2. Flowchart Metode
Dalam Gambar 2 terlihat flowchart yang   merup akan alur proses perhitungan metode AHP yang akan dilakukan nantinya untuk menghitung data siswa agar memberikan rekomendasi siswa terbaik pada sekolah MAN 2 Mataram.Pada tahapan pertama mendefinisik an  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  diinginkan nantinya,  kemudian  menentukan  prioritas pada  tahap ini  akan  dilakukan  perhitungan  dengan  semua elemen-elemen  penilaian,begitupun  seturusnya  nanti hingga  pada  tahap  akhir  mendapatkan  sebuah rekomendasi  siswa  terbaik  pada  sekolah  MAN  2 Mataram.

## 3.3. Contoh Perhitungan
Di  bawah  ini  terdapat  contoh  perhitungan  yang dijalankan dengan menggunakan metode AHP.

## 1. Menentukan hierarki

## Gambar 3. Hierarki metode AHP
Dalam  Gambar  3,  terlihat  sebuah  struktur hierarki  yang  menggambarkan  hubungan  antara permasalahan,  kriteria,  dan  calon  siswa  terbaik, dengan  tujuan  utamanya  adalah  untuk  mencapai status siswa yang terbaik.
2. Kriteria yang digunakan
Tabel 1 berisi kriteria  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi  calon  siswa  terbaik  di  Sekolah MAN 2 Mataram.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Nilai Nilai rata-rata raport Prestasi Prestasi akademik dan non akademik Tingkat Tingkat prestasi yang diraih

## 3. Prioritas kriteria
Di  Tabel  2  ini  terdapat  nilai  penting  atau  bobot yang telah ditetapkan untuk setiap kriteria. Penetapan bobot  ini  didasarkan  pada  skala  nilai  penting  yang dihasilkan oleh Saaty.
Tabel 2. Penilaian Kriteria Inisial Kriteria Bobot K1 Nilai 7 K2 Prestasi 4 K3 Tingkat 1

## 4. Prioritas Sub Kriteria
Tabel  3  memuat  nilai  penting  atau  bobot  yang telah ditentukan untuk setiap sub-kriteria. Setiap sub- kriteria  ditampilkan  dalam  kolom  data  awal. Penetapan bobot ini dilakukan berdasarkan skala nilai penting yang dikembangkan oleh Saaty.
Tabel 5. Prioritas sub kriteria Kriteria Data Awal Inisial Bobot Nilai Nilai A Nilai B Nilai C C1 C2 C3 5 3 1 Prestasi Juara 1 Akademik Juara 2 Akademik Juara 3 Akademik Juara 1 Non Akademik Juara 2 Non Akademik Juara 3 Non Akademik C4 C5 C6 C7 C8 C9
6 5 4 3
2 1 Tingkat Kota Provinsi Nasional Internasional C10 C11 C12 C13 1 2 4 5
5. Hasil akhir
Hasil  perhitungan  prioritas  telah  disertakan dalam Tabel 6 di bawah ini.
Table 6 Hasil Akhir Perhitungan
Hasil  perhitungan  prioritas  telah  disertakan dalam Tabel 6 di bawah ini.
KK : Kode Kriteria KS : Kode Subkriteria NSP : Nilai Sub Prioritas NPK : Nilai Prioritas Kriteria

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Halaman Login
Pada  gambar  4,  terdapat  tampilan  awal  saat program  dijalankan.  Pada  tampilan  ini,  pengguna diharapkan  memasukkan  nama  pengguna  dan  kata sandi sebagai langkah masuk ke dalam sistem.
Gambar 4. Tampilan halaman login

## 4.2. Tampilan Halaman Dashboard
Pada  gambar  5  merupakan  Halaman  Beranda merupakan  halaman  awal  ketika  pengguna  (admin dan  user)  sudah  berhasil login halaman  ini  dapat bebrapa  menu  seperti    Data  Siswa,  Data  Kriteria, Data Sub  Kriteria, Data Penelian, Data Seleksi,  Data Rekomendasi.
Gambar 5. Implementasi halaman Dashboard

## 4.3. Tampilan Halaman Kriteria
Pada  gambar  6  merupakan  Halaman  Kriteria merupakan  halaman  yang  akan  menampilkan  data dari  kriteria  serta  dilengkapi  dengan  bobot  tiap masing-masing kriteria.
Gambar 6. Tampilan halaman data kriteria . 4.4. Tampilan Data Siswa
Gambar 7. Tampilan halaman data siswa
Pada  gambar  7  merupakan  Halaman  data  siswa merupakan  halaman  yang  menampilkan  nama  siswa kelas  serta  nilai  dan  prestasi  beserta  tingkat  prestasi tersebut  yang  di  raih,  fungsi create,  read,  update, delete (CRUD) yang dapat di akses oleh admin .

## 4.5. Tampilan Data Subkriteria
Pada  gambar  8  merupakan  Halaman  Data  Sub Kriteria merupakan halaman yang akan menampilkan data  dari  Sub  kriteria  dari  masing-masing  kriteria
KK Nilai Data Awal KS  NSP  NPK K1 Nilai Nilai A Nilai B Nilai C C1 C2 C3 0,633 0,260 0,106 0,701 K2  Perestasi Juara 1 Akademik Juara 2 Akademik Juara 3 Akademik Juara 1 Non Akademik Juara 2 Non Akademik Juara 3 Non Akademik C4 C5 C6 C7 C8 C9 0,379 0,248 0,160 0,102 0,065 0,043 0,213 K3  Tingkat Kota Provinsi Nasional Internasional C10 C11 C12 C13 0,072 0,123 0,224 0,579 0,085
yang ada  serta dilengkapi dengan  bobot tiap  masing- masing sub kriteria.
Gambar 8. Tampilan halaman perbandingan sub kriteria

## 4.6. Tampilan Penilaian
Pada  gambar  9  merupakan  Halaman  Data Penilaian  merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk memasukkan nilai kriteria dan sub kriteri yang sesuai dengan data masing-masing siswa yang terdapat pada menu Data siswa.
Gambar 9. Tampilah Penilaian

## 4.7. Tampilan Data Seleksi
Pada  gambar  10  merupakan  Halaman  Data Seleksi merupakan halaman yang menampilkan nilai- nilai yang diperoleh setiap siswa dari data kriteria dan sub kriteria yang sesuai dengan Data Siswa.
Gambar 10. Tampilan halaman Data Seleksi

## 4.8. Tampilan Rekomendasi
Halaman  Cetak  Data  merupakan  halaman  hasil perngkingan  penerima  bantuan  dan  terdapat  button untuk melakukan export file berformat pdf.
Gambar 12. Tampilan halaman rekomendasi

## 4.9. Pengujian Fungsional
Uji coba aplikasi dengan menggunakan berbagai peramban dilaksanakan. Uji coba  ini  bertujuan untuk menilai  sejauh  mana  penggunaan  peramban  dapat berhasil.  Dalam  hasil  uji  coba  aplikasi  dengan  tiga peramban  berbeda,  seluruh  antarmuka  dan  fungsi aplikasi  mampu  beroperasi  sepenuhnya  pada  ketiga peramban, yakni Microsoft Edge versi 114.0.1823.51, Google Chrome , dan Mozilla Firefox versi 114.0.5735.134. Tabel  7  menampilkan  hasil  uji  coba aplikasi dengan ketiga peramban tersebut. Tabel 7. Hasil pengujian fungsional Akses Pengujian Google Chrome Mozilla Firefox Microsoft Edge Admin Dapat melakukan login dan mengarah ke hamalan Dashboard    Dapat melakukan CRUD Data Siswa    Dapat melakukan CRUD Data Kriteria    Dapat Menampilkan Data Sub Kriteria    Dapat Menampilkan  dan Memasukan Data Penilaian    Dapat Menampilkan Data Seleksi dan memproses perhitungan mengunakan metode Analytical Hieararchy Process (AHP)    Dapat Menampilkan Data Rekomedasi hasil dari Data Seleksi dan Dan Export PDF    Keterangan : 
: Berhasil x : Tidak Berhasil
Tabel  7  berisi  hasil  pengujian fungsional yang mencakup  pengujian  fitur  CRUD  dan  fitur Ekspor PDF  yang  telah  berhasil  dilakukan  melalui  berbagai peramban browser . Website yang telah dikembangkan dapat berfungsi secara optimal sesuai dengan harapan
pada browser Google  Chrome,  Mozilla  Firefox ,  dan Microsoft Edge .
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  pengujian browser pada pembuatan    Aplikasi  Rekomendasi  Siswa  Terbaik MAN 2 Mataram Menggunakan Analitycal Hierarchy Process (AHP)  dapat  dijalankan  dengan  baik  pada  3 berbagai  peramban  yang  berlainan,  semua  aspek antarmuka dan fungsi aplikasi dapat beroperasi secara optimal  pada  tiga  peramban,  yakni Microsoft  Edge versi 114.0.1823.51, Mozila  Firefox dan Google Chrome versi  114.0.5735.134.Kemudian  dari  hasil pengujian  pengujian  metode AHP .    tersebut, disimpulkan  bahwa  metode  yang  diterapkan  pada perhitungan  manual  di Microsoft  Excel dan  pada sistem  memiliki  tingkat  eror  (0,0001%).Dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  ini  sudah  berjalan  dan sesuai  yang  diharapkan,dengan  adanya  aplikasi  ini maka  dapat  membantu  MAN  2  Mataram  dalam menentukan  siswa  terbaik  secara  objektif  dan adil.Adapun  saran  yang  dapat  penulis  berikan Disarankan  Aplikasi  Rekomendasi  Siswa  Terbaik  ini dapat dikembangkan kedalam basis mobile agar lebih mudah digunakan dan untuk fitur dapat dikembangkan lagi

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  M.  Masnuryatie  and  G.  Triyono,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Smp Terbaik  Menggunakan  Metode  Ahp,” Skanika , vol.  5,  no.  1,  pp.  46–59,  2022,  doi: 10.36080/skanika.v5i1.2921.
[2]  B.  Rizky  Prayudhi,  K.  Auliasari,  and  D. Rudhistiar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi  Penggunaan  Media  Pembelajaran Online Menggunakan Metode Analytical Hierarchy  Process  (Ahp),” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  317–324,  2022, doi: 10.36040/jati.v6i1.4616.
[3]  A.  Iqram,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Sekolah Menengah Kejuruan  Kecamatan Sukun Kota  Malang  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (Ahp),” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  9–16,  2019, [Online]. Available: https://ejournal.itn.ac.id/index.php/jati/article/do wnload/477/455
[4]  A.  R.  Saputra  and  A.  P.  Kusuma,  “Sistem
Penentuan  Mobil  Bekas  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (Ahp),” J. Mnemon. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.36040/mnemonic.v3i2.2794.
[5]  R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y.  Yuminah,  “Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 27–34, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[6]  I.  Mahendra  and  P.  K.  Putri,  “Implementasi Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah  Di  Kota  Tangerang,” J.  Teknoinfo ,  vol.
13, no. 1, p. 36, 2019,
doi:
10.33365/jti.v13i1.238.
[7]  D. Imantika et al. , “Penerapan Metode K-means Clustering  dan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) untuk Pengelompokan Kinerja Guru dan Karyawan pada SMA Brawijaya Smart School,” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput.  J- PTIIK ,  vol.  3,  no.  8,  pp.  7382–7390,  2019,
[Online]. Available: http://j- ptiik.ub.ac.id/index.php/j-ptiik/article/view/5958 [8]  M.  I.  Dzulhaq,  A.  Sidik,  and  D.  A.  Ulhaq,
“Sistem Pendukung Keputusan Untuk
Membandingkan  Marketplace  Terbaik  Dengan Menggunakan  Metode  AHP  Dan  AHP,” Acad. J.  Comput.  Sci.  Res. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  13–22, 2019, doi: 10.38101/ajcsr.v1i1.233.
[9]  E. R. Susanto and A. S. Puspaningrum,  “Model Prioritas  Program  Pemerataan  Ipm  Di  Provinsi Lampung Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” J. Teknoinfo , vol. 14, no. 1, p. 9, 2020, doi: 10.33365/jti.v14i1.543.
[10]  N.-  Narti,  S.  Sriyadi,  N.  Rahmayani,  and  M. Syarif,  “Pengambilan  Keputusan  Memilih Sekolah Dengan Metode AHP,” J. Inform. , vol.
6, no. 1, pp. 143–150, 2019, doi: 10.31311/ji.v6i1.5552.
[11]  A.  T.  Priandika,  “Model  Penunjang  Keputusan Penyeleksian  Pemberian  Beasiswa  Bidikmisi Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process,” J.  Teknoinfo ,  vol.  10,  no.  2,  p.  26,
2016, doi: 10.33365/jti.v10i2.7.