## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER

## Wiwik Suharso
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Jember Jl. Karimata No. 49 Jember Kode Pos 68121 wiwiksuharso@unmuhjember.ac.id

## ABSTRAK
Universitas Muhammadiyah Jember memiliki tradisi tahunan memperingati kelahiran atau milad. Salah satu agenda milad adalah pemilihan dosen berprestasi sebagai penghargaan atas kinerja catur  dharma  Perguruan  Tinggi  Muhammadiyah  (PTM).  Proses  pemilihan  melibatkan  unsur tujuan, kriteria dan alternatif dalam struktur hirarki tiga level. Kriteria terdiri dari 6 aspek yaitu Pendidikan  dan  Pengajaran,  Penelitian,  Pengabdian  pada  Masyarakat,  Al-Islam  dan Kemuhammadiyahan,  Pengembangan  Diri,  Penilaian  Sikap.  Alternatif  terdiri  dari  12  kandidat Dosen  Berprestasi. Model  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dan  multi  alternatif  tersebut sangat  sulit  mengukur  nilai  objektifitasnya  terutama  dalam  menentukan  kriteria  satu  lebih penting dari kriteria yang lain, dan alternatif satu lebih tinggi dari alternatif yang lain. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model matematika Analytical Hierarchical Process (AHP)  berdasarkan  kuesioner  kinerja  kandidat  dari  responden  dalam  menyelesaikan permasalahan  subjektifitas  individu  penilai,  biaya,  waktu  penilaian,  akurasi  keputusan.  Data pengujian menggunakan dataset kuesioner pemilihan dosen berprestasi yang telah dilaksanakan pada  milad  ke-34  tahun  2015  agar  dapat  dibandingkan  tingkat  akurasinya.  Penelitian menghasilkan  perangkingan  alternatif  berdasarkan  total  bobot  masing-masing  kandidat. Alternatif D2 memiliki total bobot tertinggi sebesar 0,117 dengan nilai akurasi 100% sehingga dinyatakan  sebagai  Dosen  Berprestasi.  Nilai  akurasi  bertahan  sampai  dengan  penetapan  tiga kandidat  tertinggi,  akan  tetapi  mulai  penetapan  empat  kandidat  tertinggi  terjadi  penurunan sebesar 25% dengan nilai akurasi 75%. Analisis sensitivitas dalam perbandingan elemen kriteria dan alternatif dinyatakan konsisten karena nilai rasio inkonsistensi data responden lebih kecil dari 0,1. Sehingga model pemilihan ini optimal sampai dengan tiga kandidat tertinggi.
Kata kunci : Pemilihan, Dosen Berprestasi, Kuesioner, AHP, Akurasi, Sensitivitas

## PENDAHULUAN
Universitas  Muhammadiyah  Jember (UM Jember) memiliki tradisi tahunan dalam memperingati  hari  kelahiran  atau  milad. Salah  satu  agenda  dalam  milad  adalah pemilihan  dosen  berprestasi  tingkat universitas  sebagai  penghargaan  terhadap capaian  kinerja  catur  dharma  Perguruan Tinggi  Muhammadiyah  (PTM).  Proses pemilihan melibatkan unsur tujuan, kriteria, dan  alternatif  dalam  struktur  hirarki  tiga level. Level pertama adalah tujuan pemilihan dosen  berprestasi,  Level  kedua  adalah  6 kriteria  terdiri  dari  Pendidikan  dan Pengajaran, Penelitian, Pengabdian Masyarakat, Al-Islam dan Kemuhammadiyahan  (AIK),  Pengembangan Diri,  Sikap  Diri.  Level  ketiga  adalah  12 alternatif  kandidat  dosen  berprestasi  yang diusulkan  oleh  unit  kerjanya  (Juanda  et.  al,
2015).  Menurut  Pachemska  et.  al.  (2014) proses pengambilan keputusan dengan multi kriteria  dan  multi  alternatif  sangat  sulit dilakukan  terutama  dalam  menentukan kriteria satu lebih penting dari kriteria yang lain,  dan  alternatif  satu  lebih  tinggi  dari alternatif  yang lain.  Dalam  prakteknya  nilai subjektifitas  individu  penilai  relatif  tinggi karena  perbedaan  kepentingan,  etika  dan moral,  standar  penilaian,  pengalaman,  dan intervensi  pihak  eksternal.  Oleh  karena  itu, diperlukan  model  pemilihan  menggunakan
metode  komputasi  dalam  pengambilan keputusan  multi  kriteria  ( muti  criteria decision making , disingkat MCDM) terhadap seluruh  kandidat  dosen  berprestasi  di  UM Jember.  MCDM  yang  banyak  digunakan adalah Analytical Hierarchical Process (AHP). Metode  AHP  menguraikan  masalah  multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki dan  mengukur  prioritas relatif  berdasarkan nilai  skala  dari  Saaty.  Menurut  Magdalena (2012)  dan  Pachemska  et.  al.  (2014)  AHP biasanya  bergantung  pada  input  berupa persepsi dari individu pengambil keputusan sehingga  memiliki  masalah  subjektifitas.
Subjektifitas individu penilai tersebut dapat diminimalisir dengan pemanfaatan kuesioner dari responden yang relevan dan didukung  oleh  data  kinerja  kandidat berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun model  pemilihan  berdasarkan  model matematika  AHP,  kuesioner  responden  dan data  kinerja  kandidat  dosen  berprestasi  di UM  Jember.  Model  yang  dihasilkan  dapat digunakan  sebagai  alat  bantu  dalam menghasilkan  keputusan  kandidat  secara akurat dan objektif.

## TINJAUAN PUSTAKA
1.1 Analytical Hierarchical Process (AHP) Analytical  Hierarchical  Process (AHP) adalah  teknik  multi  kriteria  berdasarkan pada kebutuhan pencabangan permasalahan yang  komplek  dalam  suatu  struktur  hirarki dari  elemen  spesifik  yang  disebut  tujuan ( goal ),  kriteria  ( sub-criteria )  dan  alternatif (Pachemska  et  al,  2014).  Metode  ini  adalah metode sistem pendukung keputusan (SPK) yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty (Saaty, T.L, 1990). AHP dapat menyelesaikan masalah  multi  kriteria  yang  kompleks menjadi  suatu  hirarki.  Masalah  yang kompleks  dapat  di  artikan  bahwa  kriteria dari  suatu  masalah  yang  banyak,  struktur masalah  yang  belum  jelas,  ketidakpastian pendapat  dari  pengambil  keputusan, pengambil  keputusan  lebih  dari  satu  orang, serta  ketidakakuratan  data  yang  tersedia.
Hirarki didefinisikan
sebagai
suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi tingkat dimana tingkat pertama adalah tujuan, yang
diikuti  oleh  tingkat  faktor  kriteria,  sub kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah  hingga tingkat  terakhir  yaitu  alternatif.  Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih  terstruktur  dan  sistematis  (Saaty, T.L, 1990).
Menurut  Pachemska  et.  al.  (2014) penerapan  metode  AHP  memiliki  empat langkah utama yaitu: 1 Mengembangkan suatu model permasalahan  secara  hirarki  untuk pengambilan  keputusan.  Model  stuktur hirarki ini ditunjukkan dalam Gambar 1. 2 Pada  setiap  level  hirarki  dilakukan perbandingan  pasangan  elemen-elemen struktur. Perbandingan tersebut dinyatakan  dengan  pemberian  nilai  level kepentingan  relatif dari  skala  Saaty.  Skala
Saaty memiliki 5 level dan 4 sub-level yang diwakili  oleh  kisaran  nilai  1  sampai  9 ditunjukkan dalam Tabel 1.
3 Penilaian dari kepentingan relatif terhadap elemen-elemen  dari  masing-masing  level struktur hirarki, menerapkan perhitungan dari  lokal  kriteria,  sub-kriteria  dan alternatif. Selanjutnya keseluruhan prioritas  dari  alternatif  di  sintesis.  Total prioritas  dari  setiap  alternatif  dihitung dengan menjumlahkan prioritas lokal yang diboboti  oleh  bobot  elemen-elemen  dari level yang lebih tinggi.
4 Analisis sensitivitas dilakukan.
Gambar 1. Struktur Hirarki AHP
Tabel 1. Penilaian Skala Saaty
Penelitian  ini  mengadopsi  model matematika  AHP  yang  diuraikan  oleh Pachemska et. al. (2014) sebagai berikut.
1 Jika  ada  n  elemen  yang  dibandingkan, maka hasil perbandingan dibuat dalam bentuk matrik A dengan dimensi xnm.
----  (1) 2 Elemen-elemen  matrik,  atau  rasio antara  kriteria  yang  dibandingkan dinyatakan  dengan  Persamaan  2 berikut. ------------------------------- (2) 3 Mengingat  aksioma  pertama  untuk resiprokal  (timbal  balik)  dinyatakan dengan Persamaan 3 berikut ini.
--------------------------------(3) 4 Langkah berikutnya adalah mendapatkan  matrik  normalisasi  yaitu B = [bij]. Elemen-elemen dari matrik B dihitung  dengan  Persamaan  4  berikut ini. ------------------------(4) 5 Perhitungan  bobot,  sebagai  contoh eigen  vector  w  =  [wi]  membentuk matrik  B  ternormalisasi  dilakukan dengan menghitung rata-rata aritmatik untuk  setiap  baris  dari  matrik berdasarkan Persamaan 5 berikut ini. -------------------------(5) 6 Konsistensi matrik perbandingan mengisyaratkan  keputusan  yang  jelas dari  pihak  pengambil  keputusan mengenai  perbandingan  berpasangan. Matrik  perbandingan  A  disebut konsisten jika aij ajk = ajk untuk semua i,j,k.  Tidak  bisa  semua  matrik  menjadi konsisten  karena  penilaian  manusia adalah dasar dari pembangunan matrik tersebut. Untuk  menentukan  level  konsistensi wajar,  dikembangkan  pengukuran kuantitatif  untuk  matrik  perbandingan A.  Apakah  matrik  A  konsisten  dan menghasilkan suatu matric C ternormalisasi  dalam  semua  kolom yang diidentifikasi. Untuk kebutuhan ini digunakan Persamaan 6 berikut ini. -------(6)
7 Matrik  perbandingan  orisinal  A  dapat ditentukan  dari  C  dengan  membagi elemen-elemen  kolom  I  dengan  wi menggunakan Persamaan 7 berikut ini.
----------  (7) 8 Dihasilkan  perbandingan  rasio  yang digambarkan  dalam  Persamaan  8
berikut ini.
(8) 9 Untuk memperoleh matrik n x w adalah mengalikan  dengan  w  pada  sebelah kanan. Dimana  w  adalah  vektor  kolom dari bobot relatif wi,i=1,2,., n. A disebut konsisten jika memenuhi Persamaan 9.
------------------------ (9) 10 Untuk kasus dimana A tidak konsisten, maka  bobot  relatif  wi  adalah  didekati dengan  rata-rata  dari  n  elemen  dari baris  I  dalam  matrik  normalisasi  C. Melepaskan  w  menjadi  perhitungan vektor  rata-rata,  ditunjukkan  dalam Persamaan 10 berikut ini.
--------- (10)
11 untuk n, lebih konsisten  adalah matrik perbandingan  A.  Maka  AHP  dihitung konsistensi rasionya dengan Persamaan 11 berikut ini.
------------------------------- (11)
Dimana  CI  adalah  indek  konsistensi (consistency index) dari A dan dihitung dengan Persamaan 11 berikut ini.
------------------------ (12)
Dimana  RI  adalah  indek  konsistensi acak (random consistency index) dari A, dan  nilainya  diambil  dari  Tabel  2. Dimana baris pertama (n) menunjukkan
jumlah  dari  baris,  dan  baris  kedua menunjukkan indek konsistensi acak.
Tabel 2. Nilai Random Indeks (RI)
Analisis Sensitivity dan Accuracy
Menurut  Alanbay  (2005) sensitivity adalah  memeriksa  pengaruh  variabel- variabel  input  terhadap  variabel-variabel output.  Analisis sensitivity dapat  digunakan untuk  melihat  apakah  variasi-variasi  kecil dalam bobot dapat merubah keputusan. Jika tidak,  maka  akan  memberikan  keyakinan tentang keputusan yang dihasilkan. Penelitian ini mengadopsi analisis sensitivity Magdalena  (2012)  dilakukan  dengan  cara memeriksa rasio inkonsistensi ( inconsistency ratio , CR )  data  responden  apakah perbandingan  berpasangan  telah  dilakukan secara  konsekuen  atau  tidak.  Jika  nilai CR lebih  kecil  dari  0,1  maka  hasil  perhitungan geometrik  gabungan  data  responden dinyatakan konsisten.
Menurut  Junker  et  al  (1999) pengukuran  yang  efektif  dihitung  dengan persamaan accuracy .  Metrik Accuracy merupakan  rasio  perbandingan  dari  jumlah item-item  yang  diklasifikasi  secara  benar terhadap total jumlah item.
Persamaan  13  digunakan  untuk  mengitung akurasi,  dimana  elemen-elemennya  terdiri dari True  Positive (TP), False  Positive (FP), False Negative (FN), True Negative (TN).
-- (13)

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian mengikuti alur kerja pada  Gambar  2.  Tahap  pertama  adalah identifikasi  permasalahan  yang  timbul  dari proses  pemilihan  dosen  berprestasi  di tingkat universitas yang melibatkan kriteria dan sub-kriteria secara hirarki. Tahap kedua adalah studi literatur berkaitan dengan surat tugas  Rektor  No.173/TGS/II.3.AU/D/2015 tentang pemberian penghargaan pada milad UM  Jember  Ke-34  Tahun  2015,  penelaahan
pustaka  dan  penelitian  terkait  dengan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Tahap ketiga adalah pengumpulan data dan informasi  tentang  dokumen  laporan  tim penghargaan  tahun  2015,  data  capaian kinerja  kandidat  dosen  berprestasi  melalui wawancara dan penyebaran formulir usulan, formulir biodata, kuesioner penilaian. Tahap keempat  adalah  menganalisis  metode  SPK yang sesuai dengan permasalahan pengambilan keputusan multi kriteria. Model matematika AHP digunakan untuk menyelesaikan  kasus  pemilihan  dosen berprestasi. Tahap kelima adalah pengolahan data pendukung usulan kandidat, menentukan kriteria utama dan sub-kriteria yang  terlibat  dalam  proses  pemilihan alternatif,  serta  perangkat  lunak  metode AHP.  Tahap  keenam  dan  ketujuh  adalah tahap  komputasi  AHP,  dimana  data kuesioner  responden  dimasukkan  dalam bentuk  matrik  perbandingan  berpasangan untuk menentukan bobot kriteria, pengujian kriteria penilaian dan prioritas alternatif dari masing-masing kriteria untuk menghasilkan daftar peringkat kandidat berdasarkan total bobotnya.  Langkah  terakhir  adalah  analisis sensitivity dan accuracy untuk  mengetahui kinerja sistem dan penarikan kesimpulan.
Gambar 2.Tahapan Penelitian
HASIL DAN PEMBAHASAN Pengujian Kriteria dan Prioritas Alternatif Pemilihan dosen berprestasi merupakan  permasalahan  keputusan  multi kriteria  yang  memiliki  potensi  konflik kepentingan  atau  ketidakpuasan.  Kandidat yang  dipilih  harus  memenuhi  kriteria- kriteria  yang  ditetapkan  dan  memiliki  nilai rata-rata  bobot  tertinggi  dari  kriteria. Metode  AHP  dapat  menghasilkan  satu  atau lebih keputusan terbaik.
Diberikan  singkatan  kriteria  sebagai berikut ini.
K 1 Pendidikan dan Pengajaran K 2 Penelitian
K 3 Pengabdian K 4 Al-Islam dan Kemuhammadiyahan (AIK)
K 5 Pengembangan Diri K 6 Persepsional Sikap Diri
Diberikan  singkatan  alternatif  sebagai berikut ini.
D 1 Kandidat Dosen 1 D 2 Kandidat Dosen 2 D 3 Kandidat Dosen 3 D 4 Kandidat Dosen 4 D 5 Kandidat Dosen 5 D
6 Kandidat Dosen 6 D 7 Kandidat Dosen 7 D 8 Kandidat Dosen 8 D 9 Kandidat Dosen 9 D 10 Kandidat Dosen 10 D 11 Kandidat Dosen 11
D 12 Kandidat Dosen 12
Pengujian  kriteria  penilaian  untuk mengetahui  tingkat  kepentingan  dari  suatu kriteria  terhadap  kriteria  yang  lain.
Pengujian  kriteria  berdasarkan  data kuesioner  responden  mengikuti  persamaan dalam  model  matematika  AHP.  Hasilnya ditunjukkan dalam tabulasi hasil perbandingan  kriteria  pada  Tabel  3  dan diagram pada Gambar 3.
Tabel 3. Tabulasi Hasil Perbandingan Kriteria Penilaian Nilai
sebesar 6,05, CI sebesar 0,01 dan
RI sebesar 1,24 sehingga menghasilkan nilai
CR  sebesar  0,01.  Nilai  CR  di  bawah  0,1 sehingga level inkonsistensi dapat diterima.
Gambar 3. Diagram Kepentingan Kriteria Dalam Model
Pengujian  priorotas  alternatif  untuk mengetahui  tingkat  kepentingan  dari  suatu alternatif  terhadap  alternatif  yang  lain. Hasilnya  ditunjukkan  dalam  tabulasi  hasil penilaian  prioritas  alternatif  pada  kriteria dalam Tabel berikut ini.
Tabel  4.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada
Kriteria K 1 Nilai = 12,12, CI = 0,01 dan nilai CR =
0,01.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level inkonsistensi dapat diterima.
Tabel  5.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada
Kriteria K 2 Nilai = 12,78, CI = 0,07 dan nilai CR = 0,05.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level inkonsistensi dapat diterima. Tabel  6.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada Kriteria K 3 Nilai = 12,92, CI = 0,08 dan nilai CR =
0,06.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level inkonsistensi dapat diterima.
Tabel  7.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada Kriteria K 4
Nilai
= 12,12, CI = 0,01 dan nilai CR = 0,01.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level inkonsistensi dapat diterima.
Tabel  8.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada Kriteria K 5
0,06.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level inkonsistensi dapat diterima.
Tabel  9.  Tabulasi  Penilaian  Prioritas  pada Kriteria K 6 Nilai = 12,14, CI = 0,01 dan nilai CR = 0,01.  Nilai  CR  di  bawah  0,1  sehingga  level
inkonsistensi dapat diterima.
Langkah  terakhir  dari  pengujian prioritas  alternatif  adalah  melakukan perkalian antara bobot kriteria (K) dan bobot alternatif  (D).  Tabulasi  hasil  perhitungan ditunjukkan  dalam  Tabel  dan  Gambar berikut ini.
Tabel 10. Tabulasi Bobot Prioritas Alternatif
Lanjutan Tabel 10.
Berdasarkan informasi pada Tabel 10 diatas, dihasilkan  daftar  perangkingan  alternatif berdasarkan total bobotnya.
Tabel  11.  Perangkingan  Dosen  Berprestasi UM Jember
Gambar 4. Diagram Rangking Dosen Berprestasi
Analisis sensitivity , Accuracy
Berdasarkan  nilai  rasio  inkonsistensi (CR) pada Tabel 12 dapat disimpulkan bahwa perbandingan  berpasangan  yang  diberikan responden  dapat  diterima  karena  nilai  CR lebih  kecil  dari  0,1  sebagai  batas  toleransi maksimum.  Sehingga  hasil  perhitungan geometrik  gabungan  data  responden dinyatakan konsisten.
Tabel 12. Perbandingan Elemen dan Nilai CR
Berdasarkan  informasi  pada  Tabel  13 dan Gambar 5 dapat disimpulkan bahwa nilai accuracy sebesar  1  (100%)  sampai  dengan jumlah penetapan  maksimum  tiga  tertinggi, dan terjadi penurunan nilai accuracy sebesar 0,25  (25%)  mulai  jumlah  penetapan  empat tertinggi  menjadi  sebesar  0,75  (75%). Kecenderungan  penurunan  nilai accuracy tersebut  berlanjut  sebesar  0,4  (40%)  pada jumlah  penetapan  lima  tertinggi  menjadi sebesar 0,6 (60%) dan seterusnya. Sehingga model  pemilihan  berbasis  metode  AHP  ini memiliki  kinerja  optimal  sampai  dengan maksimum tiga kandidat dosen berprestasi.
Tabel 13. Metrik Accuracy Model Pemilihan
Gambar  5.  Diagram  Metrik Accuracy Model

## Pemilihan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Dalam  penelitian  ini  telah  dihasilkan model  pemilihan  dosen  berprestasi  tingkat Universitas  Muhammadiyah  Jember.  Model tersebut  menggunakan  metode Analytical Hierarchical Process (AHP) untuk menghitung total bobot dari masing-masing
kandidat dalam bentuk perangkingan. Untuk mengurangi  subjektifitas  penilai  maka digunakan  kuesioner  responden  dan  data capaian kinerja kandidat. Hasilnya menunjukkan  bahwa  alternatif D2  memiliki total  bobot  tertinggi  sebesar  0,117,  diikuti alternatif  D7  dengan  total  bobot  0,109  dan alternatif  D5  dengan  total  bobot  0,097. Penetapan satu sampai dengan tiga kandidat tertinggi memiliki nilai akurasi 100%. Akan tetapi  nilai  akurasi  mulai  mengalami penurunan  sebesar  25%  untuk  penetapan jumlah empat kandidat tertinggi dengan nilai akurasi  sebesar  75%.  Kecenderungan penurunan  nilai accuracy ini  berlanjut sebesar  40%  pada  jumlah  penetapan  lima kandidat  tertinggi  dengan  niali  akurasi sebesar  60%,  dan  seterusnya.  Sedangkan nilai sensitivitas dalam perbandingan elemen kriteria  dan  alternatif  dinyatakan  konsisten karena  nilai  rasio  inkonsistensi  data responden  lebih  kecil  dari  0,1.  Sehingga dapat disimpulkan bahwa penerapan metode AHP  untuk  pemilihan  Dosen  Berprestasi optimal  sampai  dengan  maksimum  tiga kandidat.
Penelitian dapat dikembangkan dengan meningkatkan jumlah dan ragam responden yang  terlibat  dalam  pengisian  kuesioner penilaian  kriteria  dan  alternatif  sehingga lebih objektif. Untuk jumlah penetapan lebih dari tiga kandidat tertinggi dapat dilakukan penelitian eksperimental dengan perbandingan metode pembobotan pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dan multi  alternatif  yang  lain  seperti  metode
Promethee dan Simple  Additive  Weighting . Aspek hukum dan regulasi dapat dimasukkan sebagai  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alanbay,  O.,  (2005), ERP  Selection  Using Expert  Choice  Sosftware ,  ISAHP,  Honolulu Hawai
[2] Bunruamkaew,  K.,  (2012), How  to  do  AHP analysis in Excel , Graduate School of Life and Environmental  Sciences,  University  of Tsukuba [3] Juanda,  Suharso,  Maheni,  (2015), Laporan Akhir  Tim  Pemberian  Penghargaan  Pegawai
dan Unit Berprestasi , Universitas Muhammadiyah Jember [4] Magdalena,  H.,  (2012), Model  Pengambilan
Keputusan  Untuk  Memilih  Software  Berbasis
Open  Source  Untuk  Aplikasi  Digital  Library
Berbasis  Web ,  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  (SENTIKA), Yogyakarta [5] PDPT Kemenristekdikti, http://forlap.dikti.go.id/ (Diakses  tanggal  1 Februari 2016) [6] Pachemska,  Lapevski,  Timovski,  (2014), Analytical Hierarchical Process (AHP) Method Application  In  The  Process  of  Selection  And Evaluation , International Scientific Conference, Gabrovo [7] Saaty, T.L (1990), How to make a decision: The Analytical  Hierarchy  Process .  In  European Journal of Operational Reasearch. [8] Surat Tugas Rektor Universitas Muhammadiyah Jember No. 173/TGS/II.3.AU/D/2015 Tentang Penugasan  Tim  Pemberian  Penghargaan Dosen Berprestasi. [9] Statuta  Universitas  Muhammadiyah  Jember Tahun 2012