## Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process pada Kasus Kenaikan Golongan Karyawan Unit Kebun Marjandi

## Eka Irawan
STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara ekairawan@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
The purpose of this research is to analyze with the Analytical Hierarchy Process method, whether the increase in employee class at the  Unit Kebun Marjandi can be applied. The results obtained using either manual or computerized calculations show the same results, namely  alternative  A1  selected  as  the  best  alternative  in  determining  the  increase  in employee class at the Unit Kebun Marjandi. The results obtained in the form of ranking a number  of  alternative  candidates  with  several  criteria  as  parameters  in  determining  the increase in employee class at the Unit Kebun Marjandi.
Keywords: AHP, Decision Support System, Group, Ranking

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  menganalisa  dengan  metode  Analytical  Hierarchy Process,  apakah  kenaikan  golongan  karyawan  pada  Unit  Kebun  Marjandi  dapat diterapkan. Hasil yang diperoleh baik menggunakan perhitungan secara manual maupun secara  komputerisasi  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  alternatif  A 1 yang  terpilih sebagai  alternatif  terbaik  dalam  menentukan  kenaikan  golongan  karyawan  pada  Unit Kebun Marjandi. Hasil yang diperoleh berupa perangkingan terhadap sejumlah alternatif yang  menjadi  calon  dengan  beberapa  kriteria  sebagai  parameter  dalam  menentukan kenaikan golongan karyawan pada Unit Kebun Marjandi.
Kata Kunci: AHP, Sistem Pendukung Keputusan, Golongan, Perangkingan

## 1. Pendahuluan
Seiring  semakin  berkembangnya  teknologi  dan  tuntutan  perkembangan  zaman, kebutuhan  manusia  akan  kualitas  suatu  hasil  pekerjaan  juga  semakin  meningkat. Para  ahli  dan  orang  orang  yang  mempunyai  peran  penting  dalam  bidang pemerintahan  dan  bidang  perindustrian  berlomban  lomba  dalam  merekrut  tenaga ahli yang memiliki sumber daya manusia yang baik dan kompeten dalam bidangnya untuk  menghasilkan  sesuatu  yang  berkualitas  dan  sesuai  dengan  keinginan  mereka. Karyawan  merupakan  unsur  terpenting  dalam  menentukan  maju  mundurnya  suatu instansi  perusahaan.  Untuk  mencapai  Suatu  tujuan  maka  memerlukan  karyawan yang  sesuai  dengan  persyaratan  dalam  Kebun  Marjandi,  dan  juga  harus  mampu menjalankan    peraturan  -  peraturan  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  perkebunan. Setiap  karyawan  akan  selalu  berusaha  untuk  meningkatkan  kinerja,  dengan  harapan apa yang menjadi tujuan suatu instansi tersebut dapat tercapai.
Pengawasan  erat  sekali  kaitannya  dengan  perencanaan,  yang  artinya  harus  ada sesuatu obyek yang diawasi, jadi pengawasan hanya akan berjalan kalau ada rencana program/kegiatan  untuk  diawasi.  Rencana  digunakan  sebagai  standar  untuk mengawasi,  sehingga  tanpa  rencana  hanya  sekedar  meraba-raba.  Apabila  rencana telah  ditetapkan  dengan  tepat  dan  memulai  pengawasannya  begitu  rencana dilaksanakan, maka tidak ada hal yang menyimpang. Maksud pengawasan itu dalam rumusan  yang  sederhana  adalah  untuk  memahami  dan  menemukan  apa  yang  salah demi  perbaikan  di  masa  mendatang.  Standar  pengukuran  yang  dipakai  biasanya

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
sudah  ditentukan  oleh  penanggung  jawab  program/kegiatan,  yang  selanjutnya pengawas  mengukur  hasil-hasilnya  dengan  mengacu  kepada  standar  tersebut.  Hasil pengukurannya  sebagai  dasar  untuk  apakah  pelaksanaan  kegiatan  telah diselenggarakan secara efisien, efektif, ekonomis dan tertib aturan. Pada Perkebunan Marjandi  sistem  penilaian  kinerja  Karyawan  sering  mengalami  penurunan. Penurunan  penilaian  kinerja  Karyawan  terjadi  karena  adanya  ketidaknyamanan dalam  bekerja,  kecemburuan  sosial  diantara  pegawai,  kebosanan  dalam  bekerja, kelambanan  dalam  bekerja,  disiplin  tentang  waktu  yang  dikacaukan  karena  adanya keinginan  untuk  mempunyai  waktu  luang  yang  lebih  banyak,  tidak  adanya kerjasama  dalam  memecahkan  masalah  yang  menyebabkan  ketidakefektifan  dalam bekerjasama  dan  partisipasi  total  karyawan.  Diharapkan  dengan  adanya  penelitian  ini nantinya  dapat  memberikan  solusi  terbaik  atau  alternatif  dalam  menentukan  kenaikan golongan Karyawan pada Unit Kebun Marjandi.

## 2. Metodologi Penelitian
Pada tahap ini berisi tentang bagaimana rancangan yang digunakan dalam membangun sistem,  diantaranya  membangun  proses,  rancangan input ,  rancangan output ,  rancangan database , rancangan sistem dan rancangan interface .

## 2.1. Analisa Permasalahan
Dalam  kenaikan  golongan  karyawan  pada  Unit  Kebun  Marjandi  yang  mendapat kenaikan  golongan,  hanya  dilakukan  dengan  merekomendasikan  beberapa  orang karyawan yang dianggap memenuhi  kriteria  penilaian, sehingga diperlukan suatu analisa dan  perbandingan  penilaian  dalam  menentukan  kenaikan  golongan  Karyawan  pada  Unit Kebun  Marjandi  guna  membantu  para  pengambil  keputusan  berdasarkan  penilaian  yang dibandingkan.

## 2.1. Algoritma Sistem
Sebelum  memasuki  tahap  perhitungan  dengan  algoritma  AHP,  penulis  terlebih dahulu membuat rating kecocokan alternatif terhadap kriteria yang penulis dapatkan dari hasil  observasi  dan  wawancara  yang  penulis  lakukan  sebelumnya.  Berikut  tabel  rating kecocokan yang penulis dapatkan :
Tabel 1. Rating Nilai Kriteria Tabel Keterangan No Kriteria Keterangan Nilai  Nilai 1 Sangat Baik 81 s/d 100 5 2 Baik 71 s/d 80 4 3 Cukup Baik 61 s/d 70 3 4 Tidak Baik 51 s/d 60 2 5 Sangat Tidak Baik < 50 1 Tabel 2. Kritera Penilaian Tabel Keterangan No Kriteria Sub Kriteria Inisial 1 Penilaian Pekerjaan Pemahanan C1 2 Penilaian Pekerjaan Ketekunan C2 3 Penilaian Potensi Pribadi Sikap C3 4 Penilaian Potensi Pribadi Kemampuan C4 5 Penilaian Potensi Pribadi Tanggung Jawab C5 6 Lama Bekerja (Thn) C6
Tabel 3. Rating Kecocokan
No Karyawan Penilaian Pekerjaan Penilaian Potensi Pribadi C6 C1 C2 C3 C4 C5 1 Sugianto 3 4 4 4 3 5 2 Rois Waskito 4 4 4 4 2 6 3 Wagiman 4 4 3 3 2 5 4 Ponidi 4 4 3 3 3 5 5 Sujono 4 4 3 4 3 7 6 Jumarno 4 3 3 3 2 6 7 Fitri Wulandari 3 3 4 4 3 6 8 Syarif Hidayat 4 5 4 5 2 6 9 Neneng Sunengsih 4 4 4 5 3 7 10 Wiwit Prasetyo 4 4 4 4 3 7
Berikut adalah flowchat perancangan penelitian:
Gambar 1 . Alur yang Diusulkan Keterangan:
1. Melakukan pengumpulan data pada Kantor Unit Kebun Marjandi.
2. Melakukan  PreProcessing  data  dengan  memilih  data-data  pada  data  karyawan yang akan digunakan untuk dilakukan untuk data awal
3. Transformasi  data  dilakukan  untuk  mentransformasi  atau  mengubah  data  ke dalam bentuk yang dapat di proses dengan AHP.
4. Melakukan perhitungan dengan metode AHP secara tersetruktur
5. Melakukan perengkingan dari hasil perhitungan AHP
6. Menganalisa hasil dari perangkingan dari karyawan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Setelah  keseluruhan  data  yang  diperlukan  seperti  kriteria,  bobot  kriteria,  sample alternatif, serta rating  kecocokan alternatif terhadap kriteria telah  tersedia, maka  langkah selanjutnya adalah melakukan perhitungan dengan menggunakan algoritma AHP. Dalam menentukan  kenaikan  golongan  karyawan  pada  Unit  Kebun  Marjandi  menggunakan algorima  AHP,  Penulis  menentukan  jenis-jenis  kriteria  yang  akan  dipertimbangkan. Dalam sistem pendukung keputusan menentukan  kenaikan golongan karyawan pada Unit

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Kebun Marjandi, unit kebun tersebut menetapkan kriteria-kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan yaitu Pemahaman, Ketekunan, Sikap, Kemampuan, Tangung Jawab dan  Lama Kerja. Kemudian  keenam kriteria tersebut di bandingkan satu per satu, yang dalam istilah AHP disebut dengan pair-wise comparation . Berikut adalah hirarki keputusan untuk kenaikan golongan karyawan pada Unit Kebun Marjandi.
Pegawai Mendapat
Kenaikan Golongan Pemahaman Ketekunan Sikap Kemmapuan
Pegawai 4 Pegawai 5 Pegawai 6 Pegawai 3 Pegawai 2 Pegawai 7 Pegawai 1 Goal Kriteria Alternatif Pegawai 8 Tanggung Jawab Lama kerja Pegawai 9 Pegawai 10
Gambar 2. Hirarki Keputusan
Perhitungan  faktor  pembobotan  hirarki  untuk  semua  kriteria  berdasarkan  tabel  Skala Penilaian Saaty seperti yang ditunjukkan pad atabel berikut
Tabel 4. tabel Skala Penilaian Saaty Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada lainnya 5 Elemen yang satu esensial atau sangat penting daripada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih penting dari elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai tengah diantara 2 pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika  untuk  aktifitas  i  mendapat  satu  angka  bila  dibandingkan dengan  satu  aktifitas  j,  maka  j  mempunyai  nilai  kebalikannya bila dibandingkan dengan aktifitas i
(Sumber : Pranoto, Muslim, & Hasanah, 2013)
Matriks  faktor  pembobotan  hirarki  kriteria  dibentuk  menggunakan  tabel  4, sehingga didapatlah matriks faktor pembobotan hirarki kriteria sebagai berikut.
Tabel 5. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Kriteria Kriteria  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 1 1 2/1  2/1  3/1  1/3  1/2 C 2 1/2  1 2/1  3/1  1/3  1/2 C 3 ½ ½ 1 2/1  1/3  1/2 C 4 1/3  1/3  ½ 1 1/3  1/2 C 5 3/1  3/1  3/1  3/1  1 2/1 C 6 2/1  2/1  2/1  2/1  ½ 1
Selanjutnya matriks pada tabel 5 disederhanakan menjadi matriks tabel 6 sebagai berikut.
Tabel 6. Penyederhanaan Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Kriteria
Kriteria  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 1 1,00  2,00  2,00 3,00 0,33  0,50 C 2 0,50  1,00  2,00 3,00 0,33  0,50 C 3 0,50  0,50  1,00 2,00 0,33  0,50 C 4 0,33  0,33  0,50 1,00 0,33  0,50 C 5 3,00  3,00  3,00 3,00 1,00  2,00 C 6 2,00  2,00  2,00 2,00 0,50  1,00 Total 7,33  8,83  10,50  14,00  2,83  5,00
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah masing-masing bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut :
Tabel 7. Normalisasi Matriks Faktor ( F ij ) Kriteria  C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 1 1,00  2,00  2,00 3,00 0,33  0,50 C 2 0,50  1,00  2,00 3,00 0,33  0,50 C 3 0,50  0,50  1,00 2,00 0,33  0,50 C 4 0,33  0,33  0,50 1,00 0,33  0,50 C 5 3,00  3,00  3,00 3,00 1,00  2,00 C 6 2,00  2,00  2,00 2,00 0,50  1,00 Total 7,33  8,83  10,50  14,00  2,83  5,00 Normalisasi Antar Kriteria Kolom K1 1,00 / 7,33= 0,1364 0,50 / 7,33= 0,0682 0,50 / 7,33= 0,0682 0,33 / 7,33= 0,0455 3,00 / 7,33= 0,4091 2,00 / 7,33= 0,2727 Normalisasi Antar Kriteria Kolom K2 2,00 / 8,83= 0,2264 1,00 / 8,83= 0,1132 0,50 / 8,83= 0,0556 0,33 / 8,83= 0,0377 3,00 / 8,83= 0,3396 2,00 / 8,83= 0,2264 Normalisasi Antar Kriteria Kolom K3 3,00 / 10,50= 0,1905 2,00 / 10,50= 0,1905 1,00 / 10,50= 0,0952 0,50 / 10,50= 0,0476 3,00 / 10,50= 0,2857 2,00 / 10,50= 0,1905

## Normalisasi Antar Kriteria Kolom K4
3,00 / 14,00= 0,2143 3,00 / 14,00= 0,2143 2,00 / 14,00= 0,1429 1,00 / 14,00= 0,0714 3,00 / 14,00= 0,2143 2,00 / 14,00= 0,1429 Normalisasi Antar Kriteria Kolom K5 0,33 / 2,83= 0,1176 0,33 / 2,83= 0,1176 0,33 / 2,83= 0,1176 0,33 / 2,83= 0,1176 1,00 / 2,83= 0,3529 3,00 / 2,83= 0,1765 Normalisasi Antar Kriteria Kolom K6 0,50 / 5,00= 0,1000 0,50 / 5,00= 0,1000 0,50 / 5,00= 0,1000 0,50 / 5,00= 0,1000 2,00 / 5,00= 0,4000 1,00 / 5,00= 0,2000
Tabel 8. Hasil Normalisasi Matriks Faktor ( F ij )
C C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 1 0,1364  0,2264  0,1905  0,2143  0,1176  0,1000 C 2 0,0682  0,1132  0,1905  0,2143  0,1176  0,1000 C 3 0,0682  0,0566  0,0952  0,1429  0,1176  0,1000 C 4 0,0455  0,0377  0,0476  0,0714  0,1176  0,1000 C 5 0,4091  0,3396  0,2857  0,2143  0,3529  0,4000
C C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 6 0,2727  0,2264  0,1905  0,1429  0,1765  0,2000 Jumlah  1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Selanjutnya membuat bobot, dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris  matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut.  Setelah  didapatkan jumlah pada masing-masing baris, selanjutnya dihitung nilai prioritas kriteria dengan cara membagi masing-masing jumlah baris dengan jumlah  elemen  atau jumlah kriteria (n=4), sehingga nilai prioritas masing-masing kriteria dapat dihitung sebagai berikut :
Menghitung eigen vector C1 = (0,1364 + 0,2264 + 0,1905 + 0,2143 + 0,1176 + 0,1000) / 6 = 0,164
C2 = (0,0682 + 0,1132 + 0,1905 + 0,2143 + 0,1176 + 0,1000) / 6 = 0,134 C3 = (0,0682 + 0,0566 + 0,0952 + 0,1429 + 0,1176 + 0,1000) / 6 = 0,097 C4 = (0,0455 + 0,0377 + 0,0476 + 0,0714 + 0,1176 + 0,1000) / 6 = 0,070 C5 = (0,4091 + 0,3396 + 0,2857 + 0,2143 + 0,3529 + 0,4000) / 6 = 0,334 C6 = (0,2727 + 0,2264 + 0,1905 + 0,1429 + 0,1765 + 0,2000) / 6 = 0,201
Tabel 9. Bobot Faktor ( B i ) Faktor  Bobot  Bobot (%) C 1 0,164 16% C 2 0,134 13% C 3 0,097 10% C 4 0,070 7% C 5 0,334 33% C 6 0,201 20% Total 1 100%
Setelah  membuat  bobot faktor,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung weighted  sum vector faktor ke-i ( W i ), avarage numbers in vector ( ), consistency index (CI), consistency ratio (CR).
Tabel 10. Perhitungan CR untuk Kriteria W i λ max CI CR W 1 1,0475 0,289  0,047 W 2 0,8315 W 3 0,5977 W 4 0,4297 W 5 2,1313 W 6 1,2981
Karena berarti preferensi responden adalah konsisten. Dengan demikian dapat diperoleh vektor prioritasnya, Kemudian membandingkan Setiap Alternatif terhadap pada setiap kriteria untuk menghasilkan eigen vektor.
Tabel 11. Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Pemahaman
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00  2,00 2,00 3,00 3,00 3,00 5,00 0,33  0,33  3,00 A2 0,50  1,00 2,00 3,00 3,00 3,00 5,00 0,33  0,33  3,00 A3 0,50  0,50 1,00 3,00 3,00 3,00 5,00 0,33  0,33  3,00 A4 0,33  0,33 0,33 1,00 3,00 3,00 5,00 0,33  0,33  0,33 A5 0,33  0,33 0,33 0,33 1,00 3,00 5,00 0,33  0,33  0,33 A6 0,33  0,33 0,33 0,33 0,33 1,00 5,00 0,33  0,33  0,33 A7 0,20  0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 1,00 0,33  0,33  0,20 A8 3,00  3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 1,00  3,00  3,00 A9 3,00  3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 0,33  1,00  3,00
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A10 0,33  0,33 0,33 3,00 3,00 3,00 5,00 0,33  0,33  1,00
Jumlah  9,53  11,03  12,53  19,87  22,53  25,20  42,00  4,00  6,67  17,20
Langkah selanjutnya membuat  normalisasi matriks faktor dengan menormalisasi nilai setiap kolom matrik perbandingan berpasangan dengan membagi setiap nilai pada kolom matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian.  Matriks  ini  diperoleh  dengan rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah,  kemudian  masing-masing dengan  menghitung eigen  vector dari  penjumlahan  setiap  baris  matrik,  dengan menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak  kriteria,  bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 12. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  pada Kriteria Pemahaman  dan Eigen Vector
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8
A9 A10 Eigen Vector A1 0,1049 0,1813 0,1596 0,1510 0,1331 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,1744 0,128 A2 0,0524 0,0906 0,1596 0,1510 0,1331 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,1744 0,113 A3 0,0524 0,0453 0,0798 0,1510 0,1331 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,1744 0,101 A4 0,0350 0,0302 0,0266 0,0503 0,1331 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,0194 0,067 A5 0,0350 0,0302 0,0266 0,0168 0,0444 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,0194 0,054 A6 0,0350 0,0302 0,0266 0,0168 0,0148 0,0397 0,1190 0,0833 0,0500 0,0194 0,043 A7 0,0210 0,0181 0,0160 0,0101 0,0089 0,0079 0,0238 0,0833 0,0500 0,0116 0,025 A8 0,3147 0,2719 0,2394 0,1510 0,1331 0,1190 0,0714 0,2500 0,4500 0,1744 0,217 A9 0,3147 0,2719 0,2394 0,1510 0,1331 0,1190 0,0714 0,0833 0,1500 0,1744 0,171 A10 0,0350 0,0302 0,0266 0,1510 0,1331 0,1190 0,1190 0,0833 0,0500 0,0581 0,081
Tabel 13. Matriks Perbandingan Alternatif  pada Kriteria Ketekunan
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00 2,00 2,00 3,00 3,00 5,00 5,00 0,33 2,00 4,00 A2 0,50 1,00 2,00 3,00 3,00 5,00 5,00 0,33 2,00 4,00 A3 0,50 0,50 1,00 3,00 3,00 5,00 5,00 0,33 2,00 4,00 A4 0,33 0,33 0,33 1,00 3,00 5,00 5,00 0,33 0,33 4,00 A5 0,33 0,33 0,33 0,33 1,00 5,00 5,00 0,33 0,33 4,00 A6 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 1,00 5,00 0,33 0,33 0,50 A7 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 1,00 0,33 0,33 0,50 A8 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 1,00 3,00 4,00 A9 0,50 0,50 0,50 3,00 3,00 3,00 3,00 0,33 1,00 4,00 A10 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 2,00 2,00 0,25 0,25 1,00 Jumlah 6,82 8,32 9,82 16,98 19,65 34,20 39,00 3,92 11,58 30,00
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah, kemudian masing-masing dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak kriteria, bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 14. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Ketekunan  dan

## Eigen Vector
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
A8 A9
A10
Eigen Vector A1 0,1467 0,2405 0,2037 0,1766 0,1527 0,1462 0,1282 0,0851 0,1727 0,1333 0,159 A2 0,0733 0,1202 0,2037 0,1766 0,1527 0,1462 0,1282 0,0851 0,1727 0,1333 0,139 A3 0,0733 0,0601 0,1019 0,1766 0,1527 0,1462 0,1282 0,0851 0,1727 0,1333 0,123 A4 0,0489 0,0401 0,0340 0,0589 0,1527 0,1462 0,1282 0,0851 0,0288 0,1333 0,086 A5 0,0489 0,0401 0,0340 0,0196 0,0509 0,1462 0,1282 0,0851 0,0288 0,1333 0,072 A6 0,0293 0,0240 0,0204 0,0118 0,0102 0,0292 0,1282 0,0851 0,0288 0,0167 0,038 A7 0,0293 0,0240 0,0204 0,0118 0,0102 0,0058 0,0256 0,0851 0,0288 0,0167 0,026 A8 0,4401 0,3607 0,3056 0,1766 0,1527 0,0877 0,0769 0,2553 0,2590 0,1333 0,225 A9 0,0733 0,0601 0,0509 0,1766 0,1527 0,0877 0,0769 0,0851 0,0863 0,1333 0,098 A10 0,0367 0,0301 0,0255 0,0147 0,0127 0,0585 0,0513 0,0638 0,0216 0,0333 0,035

## BRAHMANA: Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan
Tabel 15. Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Sikap
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00  2,00  2,00  2,00  2,00  5,00  3,00  0,33  2,00  4,00 A2 0,50  1,00  2,00  2,00  2,00  5,00  3,00  0,33  2,00  4,00 A3 0,50  0,50  1,00  2,00  2,00  5,00  3,00  0,33  2,00  4,00 A4 0,50  0,50  0,50  1,00  2,00  5,00  3,00  0,33  2,00  4,00 A5 0,50  0,50  0,50  0,50  1,00  5,00  3,00  0,33  2,00  4,00 A6 0,20  0,20  0,20  0,20  0,20  1,00  0,33  0,33  0,25  0,33 A7 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33  3,00  1,00  0,33  0,50  0,50 A8 3,00  3,00  3,00  3,00  3,00  3,00  3,00  1,00  2,00  4,00 A9 0,50  0,50  0,50  0,50  0,50  4,00  2,00  0,50  1,00  4,00 A10  0,25  0,25  0,25  0,25  0,25  3,00  2,00  0,25  0,25  1,00
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah, kemudian masing-masing dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak kriteria, bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 16. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Sikap  dan Eigen
Vector A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
A8 A9 A10 Eigen Vector A1 0,1373 0,2277 0,1945 0,1697 0,1506 0,1282 0,1286 0,0816 0,1429 0,1341 0,150 A2 0,0686 0,1139 0,1945 0,1697 0,1506 0,1282 0,1286 0,0816 0,1429 0,1341 0,131 A3 0,0686 0,0569 0,0972 0,1697 0,1506 0,1282 0,1286 0,0816 0,1429 0,1341 0,116 A4 0,0686 0,0569 0,0486 0,0849 0,1506 0,1282 0,1286 0,0816 0,1429 0,1341 0,102 A5 0,0686 0,0569 0,0486 0,0424 0,0753 0,1282 0,1286 0,0816 0,1429 0,1341 0,091 A6 0,0275 0,0228 0,0194 0,0170 0,0151 0,0256 0,0143 0,0816 0,0179 0,0112 0,025 A7 0,0458 0,0380 0,0324 0,0283 0,0251 0,0769 0,0429 0,0816 0,0357 0,0168 0,042 A8 0,4119 0,3416 0,2917 0,2546 0,2258 0,0769 0,1286 0,2449 0,1429 0,1341 0,225 A9 0,0686 0,0569 0,0486 0,0424 0,0376 0,1026 0,0857 0,1224 0,0714 0,1341 0,077 A10 0,0343 0,0285 0,0243 0,0212 0,0188 0,0769 0,0857 0,0612 0,0179 0,0335 0,040 Tabel 17. Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Tanggung Jawab
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00 2,00 2,00 4,00 4,00 4,00 3,00 0,20  0,20  2,00 A2 0,50 1,00 2,00 4,00 4,00 4,00 3,00 0,20  0,20  2,00 A3 0,50 0,50 1,00 4,00 4,00 4,00 3,00 0,20  0,20  2,00 A4 0,25 0,25 0,25 1,00 2,00 2,00 0,33 0,20  0,20  0,33 A5 0,25 0,25 0,25 0,50 1,00 2,00 0,33 0,20  0,20  0,33 A6 0,25 0,25 0,25 0,50 0,50 1,00 0,33 0,20  0,20  0,33 A7 0,33 0,33 0,33 3,00 3,00 3,00 1,00 0,20  0,20  0,50 A8 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 1,00  3,00  2,00 A9 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 5,00 0,33  1,00  3,00 A10 0,50 0,50 0,50 3,00 3,00 3,00 2,00 0,50  0,33  1,00 Jumlah  13,58  15,08  16,58  30,00  31,50  33,00  23,00  3,23  5,73  13,50
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah, kemudian masing-masing dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak kriteria, bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 18. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Tanggung Jawab
dan Eigen Vector A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
A8 A9 A10 Eigen Vector A1 0,0736 0,1326 0,1206 0,1333 0,1270 0,1212 0,1304 0,0619 0,0349 0,1481 0,108 A2 0,0368 0,0663 0,1206 0,1333 0,1270 0,1212 0,1304 0,0619 0,0349 0,1481 0,098 A3 0,0368 0,0331 0,0603 0,1333 0,1270 0,1212 0,1304 0,0619 0,0349 0,1481 0,089 A4 0,0184 0,0166 0,0151 0,0333 0,0635 0,0606 0,0145 0,0619 0,0349 0,0247 0,034 A5 0,0184 0,0166 0,0151 0,0167 0,0317 0,0606 0,0145 0,0619 0,0349 0,0247 0,029 A6 0,0184 0,0166 0,0151 0,0167 0,0159 0,0303 0,0145 0,0619 0,0349 0,0247 0,025 A7 0,0245 0,0221 0,0201 0,1000 0,0952 0,0909 0,0435 0,0619 0,0349 0,0370 0,053 A8 0,3681 0,3315 0,3015 0,1667 0,1587 0,1515 0,2174 0,3093 0,5233 0,1481 0,268 A9 0,3681 0,3315 0,3015 0,1667 0,1587 0,1515 0,2174 0,1031 0,1744 0,2222 0,220 A10 0,0368 0,0331 0,0302 0,1000 0,0952 0,0909 0,0870 0,1546 0,0581 0,0741 0,076 Tabel 19. Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Kemampuan
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00 2,00 2,00 2,00 2,00 4,00 2,00 0,33  0,33  3,00 A2 0,50 1,00 2,00 2,00 2,00 4,00 2,00 0,33  0,33  3,00 A3 0,50 0,50 1,00 2,00 2,00 4,00 2,00 0,33  0,33  3,00 A4 0,50 0,50 0,50 1,00 2,00 4,00 2,00 0,33  0,33  3,00 A5 0,50 0,50 0,50 0,50 1,00 4,00 2,00 0,33  0,33  3,00 A6 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 1,00 0,33 0,33  0,33  0,50 A7 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 3,00 1,00 0,33  0,33  2,00 A8 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 1,00  2,00  3,00 A9 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 3,00 0,50  1,00  3,00 A10 0,33 0,33 0,33 0,33 0,33 2,00 0,50 0,33  0,33  1,00 Jumlah  10,08  11,58  13,08  14,58  16,08  32,00  17,83  4,17  5,67  24,50
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah, kemudian masing-masing dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak kriteria, bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 20. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Kemampuan dan
Eigen Vector A A1 A2 A3
A4 A5
A6 A7 A8 A9 A10 Eigen Vector A1 0,0992 0,1727 0,1529 0,1371 0,1244 0,1250 0,1121 0,0800 0,0588 0,1224 0,118 A2 0,0496 0,0863 0,1529 0,1371 0,1244 0,1250 0,1121 0,0800 0,0588 0,1224 0,105 A3 0,0496 0,0432 0,0764 0,1371 0,1244 0,1250 0,1121 0,0800 0,0588 0,1224 0,093 A4 0,0496 0,0432 0,0382 0,0686 0,1244 0,1250 0,1121 0,0800 0,0588 0,1224 0,082 A5 0,0496 0,0432 0,0382 0,0343 0,0622 0,1250 0,1121 0,0800 0,0588 0,1224 0,073 A6 0,0248 0,0216 0,0191 0,0171 0,0155 0,0313 0,0187 0,0800 0,0588 0,0204 0,031 A7 0,0496 0,0432 0,0382 0,0343 0,0311 0,0938 0,0561 0,0800 0,0588 0,0816 0,057 A8 0,2975 0,2590 0,2293 0,2057 0,1865 0,0938 0,1682 0,2400 0,3529 0,1224 0,216 A9 0,2975 0,2590 0,2293 0,2057 0,1865 0,0938 0,1682 0,1200 0,1765 0,1224 0,186 A10 0,0331 0,0288 0,0255 0,0229 0,0207 0,0625 0,0280 0,0800 0,0588 0,0408 0,040
Tabel 21. Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Lama Kerja
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A1 1,00  3,00 3,00 2,00  2,00  3,00 2,00  3,00 2,00 2,00 A2 0,33  1,00 2,00 0,33  0,33  2,00 0,33  2,00 0,33 0,33 A3 0,33  0,50 1,00 0,33  0,33  2,00 0,33  2,00 0,33 0,33 A4 0,50  3,00 3,00 1,00  2,00  3,00 2,00  3,00 2,00 2,00 A5 0,50  3,00 3,00 0,50  1,00  3,00 2,00  3,00 2,00 2,00 A6 0,33  0,50 0,50 0,33  0,33  1,00 0,33  2,00 0,33 0,33 A7 0,50  3,00 3,00 0,50  0,50  3,00 1,00  3,00 2,00 2,00 A8 0,33  0,50 0,50 0,33  0,33  0,50 0,33  1,00 0,33 0,33 A9 0,50  3,00 3,00 0,50  0,50  3,00 0,50  3,00 1,00 2,00
A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A10 0,50  3,00 3,00 0,50  0,50  3,00 0,50  3,00 0,50 1,00 Jumlah  4,83  20,50  22,00  6,33  7,83  23,50  9,33  25,00  10,83  12,33
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  normalisasi  matriks  faktor  dengan menormalisasi  nilai  setiap  kolom  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  membagi setiap  nilai  pada  kolom  matrik  dengan  hasil  penjumlahan  kolom  yang  bersesuaian. Matriks  ini  diperoleh  dengan  rumus  normalisasi  nilai  =  Nilai  baris-kolom  lama/jumlah, kemudian masing-masing dengan menghitung eigen vector dari penjumlahan setiap baris matrik,  dengan  menjumlahkan  tiap  baris  pada  matrik  tersebut  kemudian  dibagi  banyak kriteria, bentuk matriks bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 22. Normalisasi Matriks Perbandingan Alternatif  Pada Kriteria Lama Kerja dan
Eigen Vector A A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 Eigen Vector A1 0,2069 0,1463 0,1364 0,3158 0,2553 0,1277 0,2143 0,1200 0,1846 0,1622 0,1869 A2 0,0690 0,0488 0,0909 0,0526 0,0426 0,0851 0,0357 0,0800 0,0308 0,0270 0,0562 A3 0,0690 0,0244 0,0455 0,0526 0,0426 0,0851 0,0357 0,0800 0,0308 0,0270 0,0493 A4 0,1034 0,1463 0,1364 0,1579 0,2553 0,1277 0,2143 0,1200 0,1846 0,1622 0,1608 A5 0,1034 0,1463 0,1364 0,0789 0,1277 0,1277 0,2143 0,1200 0,1846 0,1622 0,1401 A6 0,0690 0,0244 0,0227 0,0526 0,0426 0,0426 0,0357 0,0800 0,0308 0,0270 0,0427 A7 0,1034 0,1463 0,1364 0,0789 0,0638 0,1277 0,1071 0,1200 0,1846 0,1622 0,1231 A8 0,0690 0,0244 0,0227 0,0526 0,0426 0,0213 0,0357 0,0400 0,0308 0,0270 0,0366 A9 0,1034 0,1463 0,1364 0,0789 0,0638 0,1277 0,0536 0,1200 0,0923 0,1622 0,1085 A10 0,1034 0,1463 0,1364 0,0789 0,0638 0,1277 0,0536 0,1200 0,0462 0,0811 0,0957
Langkah  akhir  Jika  sudah  di  dapat  rata-rata  priority  prospek  fasilitasnya,  kemudian langsung  mencari  priority  vektor  kriteria  dengan  alternatif.  Berikut  data  matriks  yang dapat di lihat dari tabel 3.24.
Tabel 23. Matriks Perbandingan Kriteria dengan Alternatif
K K1 K2 K3 K4 K5 K6 A1 0,1276  0,1586  0,1495  0,1084  0,1185  0,1869 A2 0,1133  0,1392  0,1313  0,0981  0,1049  0,0562 A3 0,1008  0,1230  0,1158  0,0887  0,0929  0,0493 A4 0,0666  0,0856  0,1025  0,0343  0,0822  0,1608 A5 0,0544  0,0715  0,0907  0,0295  0,0726  0,1401 A6 0,0435  0,0384  0,0252  0,0249  0,0307  0,0427 A7 0,0251  0,0258  0,0423  0,0530  0,0567  0,1231 A8 0,2175  0,2248  0,2253  0,2676  0,2155  0,0366 A9 0,1708  0,0983  0,0771  0,2195  0,1859  0,1085 A10 0,0805  0,0348  0,0402  0,0760  0,0401  0,0957 Jumlah  1 1 1 1 1 1
Tabel 24. Hasil Perangkingan Antar Alternatif
Berikut Hasil Perkalian Matriks  Rank  Pegawai 0,1856 1 Wagiman 0,1479 2 Ponidi 0,1414 3 Jumarno 0,1031 4 Sujono 0,0946 5 Fitri Wulandari 0,0914 6 Wiwit Prasetyo 0,0818 7 Neneng Sunengsih 0,0598 8 Rois Waskito 0,0591 9 Syarif Hidayat 0,0353 10 Wagiman
Berdasarkan hasil diatas, dapat ditarik kesimpulan sementara yaitu:
a. Alternatif  A1  menjadi  alternatif  terpilih  yang  mendapatkan  rekomendasi kenaikan golongan karena sudah masuk dalam rank margin error.
b. Hasil perhitungan algoritma AHP lebih real karena memiliki selisih nilai antar alternatif.
c. Algoritma AHP sangat baik digunakan untuk melihat perangkingan alternatif.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  uraian  yang  telah  di  paparkan  bab  demi  bab  dari  penelitian  ini, penulis dapat menyimpulkan bahwa :
a. Hasil  akhir  yang  diperoleh  baik  menggunakan  perhitungan  secara  manual maupun  secara  komputerisasi menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu  alternatif A1  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik  dalam  kenaikan  golongan karyawan pada Unit Kebun Marjandi menggunakan Metode AHP.
b. Bilangan  real  yang  dihasilkan  oleh  perhitungan  menggunakan  algoritma AHP  akan  mampu  menampilkan  selisih  antar  alternatif  yang  dibandingkan sehingga kemungkinan hasil yang diperoleh sama menjadi lebih kecil.

## Daftar Pustaka
[1] E.  G.  Wahyuni  and  A.  T.  Anggoro,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Pegawai dengan Metode,” vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017.
[2] R.  Taufiq et  al. , “Honorer Menjadi Calon Pegawai Negeri Sipil Dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process (Study  Kasus :  Badan  Kepegawaian  Dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kota Tangerang),” no. 2013, pp. 515–521, 2018.
[3] H. Bartolomius and S. Palupi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Laboratorium  Komputer  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Studi  Kasus  Pada  Laboratorium  Komputer  STMIK  Widya  Cipta  Dharma Samarinda),” Pros. Semin. Ilm. Nas. Teknol. Komput. (SENATKOM 2015) , vol. 1, no. Senatkom, pp. 90–95, 2015.
[4] L.  F.  D.  Putri,  Statiswaty,  and  L.  .  Tajidun,  “Implementasi  Analytical  Network Process  (ANP)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan,” semanTIK , vol. 2, no. 2, pp. 215–224, 2016.
[5] N.  E.  Wulandari,  “Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) (Study Kasus : Kantor Cabang Ajb Bumiputera 1912 Lubuk Pakam),” no. April, 2015.
[6] Y.  A.  Pranoto, M.  A.  Muslim,  and  N.  Hasanah,  “Rancang  Bangun  dan  Analisis Decision  Support  System  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” vol. 7, no. 1, pp. 91–96, 2013.