## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING DENGAN METODE AHP ( ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS )
David Petro Ama Kii, Friden Elefri Neno, Felysistas Ema Ose Sanga Teknik Informatika, STIMIKOM Stella Maris Sumba Jalan Karya Kasih No 5 Tambolaka davidopetroamakii05@gmail.com

## ABSTRAK
Tugas  akhir  merupakan  bagian  dari    matakuliah  akhir  yang  harus  diselesaikan  oleh  mahasiswa  dalam melakukan  bimbingan  dengan  dosen  pembimbing  1  dan  dosen  pembimbing  2,  masiswa  sebelum  melakukan bimbingan tahap pertama yang harus dilakukan adalah menentukan judul penelitian tugas akhir dan judul disetujui oleh ketua prodi teknik informatika komputer STIMIKOM Stella Maris Sumba dan sesudah judul tugas proposal tugas akhir disetujui ketua prodi teknik informatika menentukan dosen pembimbing 1 (Satu) dan 2(Dua) untuk memulai mahasiswa tugas akhir melaksanakan bimbingan. Penentuan dosen pembimbing tugas akhit pada Prodi teknik  informatika  belum  digunakan  sistem  komputerisasi  untuk  menunjnag  dalam  penyimpanan  data  dalam database  sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  dan  sering  juga  terjadi  pendobelan  judul  tugas  akhir  yang sama,  oleh  karena  itu  dalam  penelitian  ini  mengamati  bahwa  sistem  yang  digunakan  tidak  efisien.dalam menentukan  dosen  yang  tidak  sesuai  dengan  konsentrasi  dan  pengalaman  membimbing,  pada  penelitian  ini peneliti  menganalisa  data  dengan  metode  AHP  ( Analitycal  Hierarchy  Process )  untuk  mementukan  dosen pembimbing  berdasarkan  kriteria  dan  dilakukan  perangkingan  untuk  mengurutkan  dari  dosen  yang  layak membimbing  dari  urutan  pertama  ke  urutan  berikutnya.dan  diterapkan  ke    pembangunan  sistem  pendukung keputusan dengan metode    AHP (Analitycal Hierarchy Process ).
Kata kunci: SPK, Tugas Akkhir, Dosen, Pembimbing, AHP

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pengambilan  keputusan  merupakan  satu kebijakan dalam dunia kerja yang dipengaruhi berapa faktor  yang  akan  mempengaruhi  pengambilan keputusan  secata  cepat  dan  efisien.  Potensi  dosen dalam  perguruan  tinggi  sangat  penting  karena  dosen menjadi tumpuan utama dan  merupakan transformasi ilmu  yang  diberikan  oleh  pihat  perguruan  tinggi kepada  para  mahasiswa.  Dalam  perguruan  tinggi setiap  dosen  wajib  melaksanakan  TRIDARMA Perguruan tinggi, yaitu pembelajaran, pengabdian dan penelitian dengan  melaksanakn tugas tambahan  yaitu membimbing mahasiswa tugas akhir.
Skripsi  merupakan  sala  satu  mata  kuliah  tugas akhir  yang  harus  diselesaikan  oleh  setiap  mahasiswa dalam  menyelesaikan  masa  akhir  studi,  dengan mahasiswa  melakukan  bimbingan  ke  kedua  dosen pembimbing  1  dan  dosen  pembimbing  2  dengan memiliki  tugas masing-masing  sesuai  dengan ketentuan  prodi  untuk  memberikan  arahan  dan masukan  disetiap  mahasiswa  yang  melakukan bimbingan tugas akhir.
Penentuan  dosen  pembimbing  Skripsi  pada Perguruan  Tinggi  STIMIKOM  Stella  Maris  Sumba dilakukan  dengan  menunjukan  langsung  tanpa mempertimbangakan  kemampuan  dosen,  jabatan fungsional  dan  gelar  pendidikan  akhir  dari  yang ditentukan  akan  mengakibatkan  kurang  seimbang judul skripsi yang diajukan oleh mahasiswa.
Menunjang penelitian sekarang dengan penelitian  terdahulu,  penulis  melakukan  review beberapa jurnal sebagai bahan acuan dalam membahas penulisan  ini,  yaitu  Sistsem  Pendukung  Keputusan
Penentuan Dosen Pembimbing Dengan  Metode AHP ( Analitycal Hierarchy Process) .
Penelitin  yang  dilakukan  oleh  Uli  Rizki,  dkk, penelitian  dengan  judul  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode naive  bayes Untuk  pemilihan  dosen pembimbing,  hasil  penelitian  adalah  mebuat  sistem informasi  berbasis  web  dengan  bahasa  pemrograman PHP dan MySQL dengan nilai akurasi 77,50% [1]
Penelitian yang dilakukan oleh Triana Elizabeth, dkk,  penelitian  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Asisten  Dosen  Menggunakan Metode  SAW,  hasil  penelitian  adalah  menghasilkan sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  pihak akademik  dalam  menentukan  mahasiwa  yang  layak untuk dipilih [2]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fadila  Shely Amalia, penelitian dengan  judul Application of SAW Method in Decision Support System forDetermination of  Exemplary  Students ,  hasil  peneltian  adalah membuat  sistem  pendukung  keputusan  dalam membantu  guru  untuk  menentukan  siswa  teladan mulai dari peringkat 1 sampai 3. [3]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Temasokhi Ndruru, etc, penelitian dengan judul Decision Support System  Feasibility  Lending  At KSU  Mitra  Karya Cooperative  Customer  Unit XXVIII  with Analytical Hierarchy  Process  Method ,  hasil  penelitian  adalah untuk  menentukan  penerima  kredit  pada  koperasi berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dari  nilai yang tertingi smapai yang rendah. [4]
Berdasrakan permasalahan diatas dan 4 (empat) jurnal  yang  direview,  tujuan  penelitian  yang  dicapai adalah merancang sistem pendukung keputusan untuk
menentukan  dosen  pembimbing  dalam  kelayakan dengan  kriteria  yang  digunakan  dan  akan  dilakukan prose hasil dengan metode AHP ( Analitycal Hierarchy Process ).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  untuk sistem  informasi  yang  interaktif  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  sistuasi  yang  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur  [5]. Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk menentukan  dosen  pembimbing  dengan  memilih metode  AHP  ( Analitycal  Hierachy  Process) untuk membantu prodi dalam menentukan dosen pembimbing.

## 2.2. Dosen
Berdasarkan Undang-Undang Republik
Indonesia  No.14 tahun  2005,  Dosen  adalah  memiliki tugas  dan  peranan  penting  dalam  perguruan  tinggi melalui TRIDARMA perguruan tinggi, yaitu pengajaran,  penelitian  dan  pengabdian.  Proses pendidikan  kepada  mahasiswa  melalui  buku  ajar, diktat  dan handoutI [6].  Tugas  utama  dosen  adalah melakukan  bimbingan  dan  mengarakan  mahasiswa menyelesaikan  tugas  akhir  sesuai  dengan  judul  yang ditentukan.
2.3. Metode AHP ( Analitycal Hierarchy Process )
AHP  ( Analitycal  Hierarchy  Process )  adalah sebuah metode memecah permasalahan yang komplek/  rumit  dalam  situasi  yang  tidak  terstruktur menjadi  bagian-bagian  komponen.  Mengatur  bagian atau  variabel  ini  menjadi  suatu  bentuk  susunan hierarki,  kemudian  memberikan  nilai  numeric  untuk penilaian  subjektif  terhadap  kepentingan  relatif  dari setiap  variabel  dan  mensintesis  penilaian  untuk variabel  mana  yang  memiliki  prioritas  tertinggi  yang akan mempengaruhi penyelesaian dari situasi tersebut. [7]
Tahapan-Tahapan yang digunakan untuk menentukan dosen pembimbing dengan metode  AHP ( Analitycal Hierachy Process ) seperti gambar 1.
Start
Menyusun Hierarki Menghitung Prioritas IF CR <0,1 Tid ak K on sis ten K on sis ten Menjumlahkan nilai dari masing-masing kriteria Menentukan hasil seleksi

## Selesai
Gambar 1. Tahapan-Tahapan Menentukan Dosen Pembimbing
Rumus Consistency Index (CI):
Keterangan: n= Jumlah Banyak Kriteria Consistensi Ratio (CR) dengan rumus: Keterangan: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
Jika  Nilai  CI/CR=  nilai  dibahwa  dari  0,1 konsistensi hierarki diterima atau konsisten sedangkan  CI/CR  nilai  diatas  dari  0,1  maka  nilai diperbaiki.
Pada  metode  (AHP) Analitycal  Hierarchy Process ,  terdapat  nilai  skala  yang  merepresentasikan bobot  perbandingan  suatu  kriteria  atau  alternatif seperti pada tabel berikut :
Tabel 1. Skala perbandingan Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua elemen sama pentingnya 3 Sedikit Lebih Penting Elemen yang satu sedikit lebih penting 5 Lebih penting Elemen yang satu esensial atau sangat penting (lebih penting) ketimang elemen yang lainnya
Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 7 Sangat Penting Satu elemen jelas lebih penting dari elemen yang lainnya 9 Mutlak sangat penting Satu elemen mutlak lebih penting ketimang elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai Tengah Nilai-nilai diantara dua pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas i mendapat suatu angka bila dibandingkan dengan suatu aktivitas j. Maka j mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan aktivitas i.
Dalam  Menyelesaikan  metode  AHP  ( Analitycal Hierarchy  Process )  terdapat  7(Tujuah)  tahapan  yang dilakukan a. Mendefenisikan masalah yang tidak terstruktur
b. Membuat Hierarki AHP (Analitycal Hierarchy Process)
c. Perbandingan Berpasangan
d. Bobot Relatif
e. Mengecek konsistensi
f. Memperoleh nilai nilai peringkat keseluruhan g. Memeriksa konsistensi hierarki
Tabel 2. Tabel  Nilai Random Index Ukuran Matrix Nilai Random 1,2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 11 1,51 12 1,48 13 1,56 14 1,57 15 1,59

## 3. METODE PENELITIAN
Tahap  penelitian  merupakan  cara  ilmiah  yang digunakan untuk memperoleh data yang sesuai dengan tujuan  penelitian  [8][9].  Tahapan  penelitian  dapat dilihat pada gambar 2 .
a. Tahapan  ini  penulis  melakukan  wawancara kepada  ketua  program  studi  terkait  dengan  data pada  penentuan  dosen  pembimbing  yang  akan dijadikan  penulis  sebagai  alternatif  dalam pemilihan dosen pembimbing
b. Tahap ini penulis menelusuri artikel-artikel yang sudah ada sebelumnya dan mempelajarinya serta
membacanya  beberapa  buku  yang  berkaitan dengan  penentuan  dosen  pembimbing  dengan metode AHP( Analitycal Hierarchy Process ) Perencanaan Penelitian Studi Literatur Analisa Data Dengan Metode AHP Menentukan Kriteria dan skala perbandingan Menentukan Random Index Konsistensi Menentukan nilai alternatif setiap
kriteria Perangkingan Deskripsi Hasil

## Gambar 2. Tahapan Penelitian
c. Tahapan  ini  penulis  memilih  sampel  data  yang yang  digunakan  penulis  dalam  melakukan penelitian  ini  dan  kriteria  penentuan  dosen pembimbing  yang  dilakukan  pada  STIMIKOM Stella Maris Sumba. Penulis melakukan pengujian data dengan  metode  AHP  ( Analitycal Hierachy Process ) terhadap alternatif dan kriteria yang  digunakan  untuk  memperoleh  hasil perangkingan  dari  nilai  yang  terbesar  ke  nilai terkecil.
d. Tahapan ini menentukan hasil resume penentuan dosen pembimbing yang akan dijadikan alternatif terbaik
4. HASIL
4.1. Perhitungan  hasil  dengan  Metode  AHP (Analitycal Hierarchy Process)
Penentuan  dosen  pembimbing  Skripsi  kriteria berdasarkan  pendidikan,  Jabatan  Fungsional  dan konsentrasi,  setiap  dosen  memenuhi  persyaratan kriteria yang ditentukan untuk memperoleh nilai yang terbaik.

## 4.1.1. Matriks Perbandingan Kriteria
Tabel 3.Matriks Perbandingan Kriteria Pddkn Pendidikan Jafung Kstrs 1 0,33333 0,3333 Jafung 3 1 0,5 Kstrs 3 2 1 Total 7 3,33333 1,8333

## 4.1.2. Matriks Kriteria Normalisasi
Tabel 4. Matriks Kriteria Normalisasi Pddkn Pendidikan Jafung Kstrs JML Prts Eigen Value 0,143 0,100 0,182 0,425 0,141558 0,9909091 Jafung 0,429 0,300 0,273 1,001 0,333766 1,1125541 Kstrs 0,429 0,600 0,545 1,574 0,524675 0,  0,9619048 Total 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 3,065 CI (Consistensi) 0,033 RI(Random Index) 0,58 CR 0,056 KONSISTEN

## 4.1.3. Matriks Perbandingan Sub Kriteria
a. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Pendidikan
Tabel 5. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Pendidikan
S2 S2 S3 Prof 1 0,2 0,2 S3 3 1 0,2 Prof 5 0,2 1 Total 9 1,40 1,40 Tabel 6. Normalisasi Sub Kriteria Pendidikan S2 S2 S3 Prof Jumlah Prioritas Eigen Value 0,111 0,143 0,143 0,397 0,10 0,89 S3 0,333 0,714 0,143 1,190 0,30 0,42 Prof 0,556 0,143 0,714 1,413 0,35 0,49 Total 1,000 1,000 1,000 3,000 0,75 1,80 CI 0,598 RI 0,58 CR -1,031 KONSISTEN
b. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Jafung

## Tabel 7. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Jafung
Asisten Ahli Asisten Ahli Lektor Lektor Kepala Guru Besar 1 0,2 0,2 0,20 Lektor 3 1 0,2 5,0 Lektor Kepala 5 0,2 1 0,3 Guru Besar 5 0,5 0,2 1 Total 14 1,90 1,60 6,50 Tabel 8. Normalisasi Sub Kriteria Jafung AA AA LK LKP GB Jml Prioritas Eigen Value 0,071 0,105 0,125 0,031 0,332 0,08 1,16 LK 0,214 0,526 0,125 0,769 1,635 0,41 0,78 LKP 0,357 0,105 0,625 0,046 1,134 0,28 0,45 GB 0,357 0,263 0,125 0,154 0,899 0,22 1,46 1,000 1,000 1,000 1,000 4,000 1,00 3,85 CI -0,048 RI 0,90 CR -0,054 KONSISTEN
c. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Konsentrasi

## Tabel 9. Matriks Perbandingan Sub Kriteria Konsentrasi
Mobile Mobile Jaringan Multimedia RPL 1 0,5 0,3 0,33 Jaringan 2 1 0,7 0,67 Multimedia 3 2 1 0,5 RPL 3 2 2 1 Total 9 5,50 4,00 2,50
Tabel 10. Normalisasi Sub Kriteria Konsentrasi
Mobile Mobile Jaringan Multimedia RPL JML Prioritas Eigen Value 0,111 0,091 0,083 0,133 0,419 0,10 0,94 Jaringan 0,222 0,182 0,167 0,267 0,837 0,21 1,15 Multimedia 0,333 0,364 0,250 0,200 1,147 0,29 1,15 RPL 0,333 0,364 0,500 0,400 1,597 0,40 1,00 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 4,000 1,00 4,24 CI 0,080 RI 0,90 CR 0,088 KONSISTEN

## 4.2. Data Alternatif Dosen Pembimbing
Tabel 9. Data Alternatif Dosen Berdasarkan sub kriteria yang terpilih No Data Alternatif Dosen Pddkn Jf Kst 1 Gregorius Kopong Pati,S.Kom.,MT S2 AA RPL 2 Cecicili Bte Gabriel ,S.KOM.,MT S2 AA RPL 3 Trisno,S.KOM.,MT S2 AA MOBILE 4 Andreas Ariyanto Rangga,S.KOM.,MT S2 AA RPL 5 Friden Elefri Neno,M.Kom S2 AA JARINGAN 6 Yulius Nahak Teti,M.Kom S2 AA RPL 7 Stefanus DI mau ,M.Kom S2 AA RPL 8 Elvira Umar,M.Kom S2 AA RPL 9 Andry A.P .Tanggu Mara,M.Kom S2 AA RPL 10 Adelbertus Umbu Janga,S.Si,MM S2 AA Multimedia Tabel 10 Data Alternatif Nilai Dosen Berdasarkan sub kriteria yang terpilih No Data Alternatif Dosen Pddkn Jf Kst Total Rank 1 Gregorius Kopong Pati,S.Kom.,MT 0,014 0,0594 0,208 0,2814 1 2 Cecicili Bte Gabriel ,S.KOM.,MT 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 3 Trisno,S.KOM.,MT 0,014 0,0594 0,052 0,1254 10 4 Andreas Ariyanto Rangga,S.KOM.,MT 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 5 Friden Elefri Neno,M.Kom 0.014 0,0594 0,1092 0,1686 9 6 Yulius Nahak Teti,M.Kom 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 7 Stefanus DI mau ,M.Kom 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 8 Elvira Umar,M.Kom 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 9 Andry A.P .Tanggu Mara,M.Kom 0,014 0,0594 0,208 0,2814 2 10 Adelbertus Umbu Janga,S.Si,MM 0,014 0,0594 0,1508 0,2242 8

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  dosen pembimbing  dengan  metode  AHP  ( Analitycal Hierarchy  Process )  menghasilkan  solusi  dalam menyelesaikan permasalahan sehingga hasil penilaian legih  efektif  dan  efisien  dengan  kriteria  yang ditetapkan  dalam  membantu  ketua  Program  Studi untuk  pengambilan  keputusan  dengan  bobot  yang ditentukan
Beberapa  saran  untuk  penelitian  selanjutnya, yaitu:  Penelitian  selanjutnya  dapat  dikembangkan yang  lebih  luas  lagi  agar  penambahan  kriteria  baru dengan  lebih  mudah.  Ruang  lingkup  penelitian  dapat perluaskan  lagi  tidak  sebatas  pada  prodi  teknik informatika tetapi untuk semua progrgram studi.
DAFTAR PUSTAKA [1] Ade Surahaman, d. (2019). Sistem PendukungKeputusan  Kenaikan  Gaji  Karyawan Dengan  Metode  Topsis  Berbasis  Web. JTKSI, Vol.02,ISSN : 2620-3022 , 82-87.
[2] Ade Surahman, d. (2021). Perbandingan Kualitas 3D  Objek  Tugu  Budaya  Saibatin  Berdasarkan Posisi  Gambar  Fotogrametri  Jarak  Dekat.
INFOTEKJAR: JURNAL NASIONAL INFORMATIKA DAN TEKNOLOGI
JARINGAN,ISSN  (Print)  2540-7597  |  ISSN (Online) 2540-7600 , 296-301.
[3] Amalia,  F.  S.  (2023).  Application  of  SAW Method  in  Decision  Support  System  for Determination  of  Exemplary  Students  . Journal
of Information
Technology, Software
Engineering, and Computer Science (ITSECS),E- ISSN 2962-0635,P-ISSN 2962-0538 , 14-21.
[4] Fadhila  Azzahra,  e.  (2022).  Salary  Payment Decision  Support  System  Based  on  Embedded System with Simple Additive Weighting Method (SAW). The 1st International Student Conference  on  Engineering  and  Environmental Research .
[5] Kusrini.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
[6] Laili Cahyani, d. (2019). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN
MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE MOORA (STUDI KASUS FAKULTAS ILMU PENDIDIKAN  UNIVERSITAS  TRUNOJOYO
MADURA). Jurnal  Ilmiah  Edutic  /Vol.5,  No.2, Mei ,p-ISSN 2407-4489,e-ISSN 2528-7303 , 108- 114.
[7] SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KELAYAKAN USAHA MIKRO  KECIL  MENENGAH  DENGAN MENGGUNAKAN METODE PROFILE MATCHING  PADA  UPTD  PLUT  KUMKM PROVINSI LAMPUNG. (2021). Jurnal Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JTSI),E-ISSN: 2746-3699 , 74-79.
[8] Temasokhi  Ndruru, e. (2019). Decision Support System Feasibility Lending At KSU Mitra Karya Cooperative  Customer  Unit  XXVIII  with Analytical  Hierarchy  Process  Method. Jurnal Mantik. Volume 3 Number 3, November ,E-ISSN 2685-4236 , 119-125.
[9] Triana  Elizabeth,  d.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Dosen
Menggunakan  Metode  SAW. Jurnal  Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 71-80.
[10] Uli  Rizki,  d.  (2019).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  DENGAN  METODE  NAIVE BAYES UNTUK PEMILIHAN DOSEN PEMBIMBING. Jurnal  INFORMA  Politeknik Indonusa  Surakarta  ISSN  :  2442-7942  Vol.  5
Nomor 2 , 65-72.