## PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI DENGAN MENERAPKAN METODE
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK SISTEM PENDUKUNG

## KEPUTUSAN
(STUDI KASUS : SEKOLAH MENANGAH ATAS YAPERMAS)

## SELECTION OF ACHIEVING STUDENTS BY APPLYING ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS METHODS FOR DECISION SUPPORT SYSTEMS
(CASE STUDY: YAPERMAS HIGH SCHOOL)
Ari Puspita 1 , Muhammad Fahmi 2 , Yuyun Yuningsih 3 , Mohammad Haddiel Fuad 4 1,4 Fakultas Teknik dan Informatika, Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika
3 Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi
2 Program Studi Informatika Universitas Nusa Mandiri Email: ari.arp@bsi.ac.id

## Abstrak
Penelitian  pemilihan  siswa  berprestasi  ini  bertujuan  untuk  mencari keunggulan yang dimiliki masing masing siswa baik di bidang akademik maupun non  akademik.  Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah dengan  menyebar  kuesioner  ke  salah  satu  Sekolah  Menengah  Atas  (SMA) Yapermas  di  daerah  Jakarta  Pusat.  Untuk  mengolah  data  siswa  prestasi  dengan menggunakan metode AHP (Analytical Hierarchy Process) yang dibantu Software Expert  Choice dalam  mengambil  keputusan  mengenai  siswa  berprestasi  pada Sekolah Menengah Atas di daerah Jakarta. Methode AHP dilakukan dengan proses membandingkan  antara  kriteria  untuk  menemukan  kriteria  mana  yang  lebih  di unggulkan.  Hasil  perhitungan  menunjukan  bahwa  siswa  yang  berprestasi  adalah “Siswa  B”  yang  mendapat  48,7%  paling  unggul  diantara  dua  kandidat  siswa lainnya. Yaitu siswa A yang mendapat 40,4% dan siswa C yang mendapat 10,9%. Dari  simpulan  hasil  perhitungan  dipaparkan  berupa  gambar  grafik  yang menunjukan  siswa  B  yang  lebih  unggul  melalui  proses  penggolahan  data  pada Sofware Expert Choice.
Kata Kunci: Expert Choice, AHP, Siswa berprestasi.

## Abstract
This  research  on  the  selection  of  outstanding  students  aims  to  find  the advantages  of  each  student  in  both  academic  and  non-academic  fields.  The
research method used in this study was to distribute questionnaires to one of the Yapermas  Senior  High  Schools  in  the  Central  Jakarta  area.  To  process  student achievement data using the AHP (Analytical Hierarchy Process) method assisted by Software Expert Choice in making decisions about outstanding students at high schools  in  the  Jakarta  area.  The  AHP  method  is  carried  out  by  comparing  the criteria to determine which are superior. The calculation results show that students who excel are "Student B," who gets 48.7%, the most distinguished among the other two  student  candidates.  Namely,  student  A  receives  40.4%,  and  student  C  gets 10.9%. From the conclusion, the calculation results are presented in the form of graphic images that show student B, who is superior in the data processing process in Expert Choice Software.
Keywords: Expert Choice, AHP, Student Achievement

## PENDAHULUAN
Perkembangan  pendidikan  saat  ini dapat  memberikan  perlakuan  yang standar  atau  rata-rata  terhadap  siswa sekolah,  sehingga  adanya  kekurangan dalam memperhatikan kemampuan siswa  pada  kecakapan,  minat  dan bakatnya.  Maka  dari  itu  sangat  sulit untuk mengetahui suatu keunggulan atau kemampuan yang ada pada setiap siswa. Oleh  karena  itu,  setiap  sekolah  perlu adanya  perkembangan  dalam  menggali keunggulan  atau  kemampuan  yang dimiliki  setiap  siswa,  agar  dapat mengetahui keunggulan dan kemampuan siswa dalam bidang akademik  maupun  non  akademik, sehingga  dapat  dibedakan  antara  siswa yang    berprestasi  dan  yang  kurang pemahamahaman dalam hal kecakapan, minat dan bakatnya.
Untuk
membuktikan adanya siswa  berprestasi, maka  perlu  dilakukannya  pengukuran prestasi  siswa  pada  bidang    akademik maupun non akademik.
Dalam menentukan siswa
berprestasi,  ada  beberapa  kriteria yang  harus  dipenuhi  dalam  bidang akademik  maupun  non  akademik. Dimana  kriteria  akademik  yang digunakan untuk mengukur kemampuan  siswa  secara  umum adalah  dengan  menggunakan  nilai raport. Sedangkan kriteria non akademis  yang  digunakan  untuk mengukur  kemampuan  siswa  yaitu prestasi yang diraih, keaktifan dalam berorganisasi ataupun dalam kegiatan ekstrakulikuler.  (Munthafa  et  al., 2017)
Masalah yang sering  dihadapi oleh Sekolah Menengah Atas (SMA) di daerah  DKI  Jakarta  adalah  belum adanya  metode  atau  kriteria-kriteria pendukung dalam mengukur prestasi siswa,  kebanyakan  sekolah  di  DKI Jakarta mengukur keberhasilan
terhadap prestasi siswa hanya berdasarkan  oleh  nilai  raport  dan kehadiran saja.
Dari  masalah  diatas,  maka  dari itu  peneliti    membutuhkan  sebuah
metode  yang  dapat  menunjang  dalam membuat  keputusan  pada  pemilihan siswa  berprestasi  (Runiyah  &  Ningsih, 2020).  Metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  (Nugroho  &  Veronica, 2021)  merupakan  salah  satu  metode dalam  sebuah  sistem  untuk menunjang pengambilan
keputusan dengan menggunakan  pertimbangan  sebuah perbandingan dan fleksibilitas terhadap permasalahan  sehingga  menghasilkan kriteria dan alternatif.
Penelitian sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode  AHP  telah  banyak  dilakukan pada  tahun-tahun  sebelumnya.  Pada tahun  2018  penelitian  menggunakan metode AHP untuk menentukan tingkat kemacetan  lalu  lintas(Haramaini  et  al., 2018).  Pada  tahun  2019  Metode  AHP digunakan  dalam  pemilihan  presiden tahun 2019(Rosiska & Harman, 2019). Pada tahun 2020 metode AHP
digunakan  dalam  perekrutan  petugas keamanan  (Siregar  et  al.,  2020).  Pada tahun 2021 metode AHP juga digunakan  dalam  penentuan  inter service  provider  (Saputra  &  Nugraha, 2020).  Dengan  metode  AHP  dapat meminimalisir pilihan yang sulit menjadi serangkaian perbandingan yang berpasangan kemudian mensintersis hasil penelitiannya. Metode ini membuat suatu permasalahan
multikriteria dan memiliki  struktur  hierarki.  Dengan struktur  hierarki  tersebut,  maka  suatu masalah  dapat  terlihat  sistematis  dan
lebih  terstruktur  karena  masalah yang dihadapi dapat  diuraikan menjadi beberapa bagian dan bagian tersebut  disusun  ke  dalam  struktur hierarki (Darmanto et al., 2014)

## LANDASAN TEORI

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan merupakan  sistem  informasi  yang menyediakan  informasi,  Pemodelan dan  pemanipulasian  data  (Wibowo &  Nisaa,  2020).  Sistem  pendukung keputusan  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  yang  semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur.
Salah  satu  sistem  pendukung keputusan adalah Analytical Hierarkhi Process (AHP) (Haramaini  et  al.,  2018),  dimana Peralatan utama AHP adalah sebuah hierarki  fungsional  dengan  input utamanya  merupakan  persepsi  dari manusia. Keberadaan struktur hierarki  ini    memungkinkan  untuk pemecahan  masalah  kompleks  atau tidak berstruktur dalam suatu masalah yang dihadapi, lalu menyusunnya  menjadi  suatu  bentuk hierarki. AHP memiliki  keunggulan dalam proses pengambilan keputusan. Salah satu keunggulannya adalah dapat
digambarkan  secara  grafis  sehingga mudah  dipahami  oleh  semua  pihak yang  terlibat  dalam  pengambilan keputusan.
Prinsip  Dasar  AHP  (Analytical Hierarchy Process) (Yanto, 2021)
1. Membuat hierarki Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung 2. Penilaian kriteria dan alternatif Kriteria  dan  alternatif  dengan perbandingan berpasangan untuk berbagai  persoalan  (Sasongko  et  al., 2017),  skala  1  sampai  9  adalah  skala terbaik  untuk  mengekspresikan  sebuah pendapat  menggunakan  tabel  analisis seperti berikut:
Tabel.1  Skala Perbandingan Pasangan
1-9 Intensitas Kepenting an Keterangan 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen  yang  satu  sedikit lebih  penting  dari  pada yang lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih penting  dari  pada  yang lainnya 7 Satu  elemen  jelas  lebih mutlak  penting  dari  pada elemen yang lainnya 9 Satu elemen mutlak
penting dari  pada elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua
nilai  pertimbangan  yang berdekatan Kebalikann ya Jika elemen x mempunyai salah  satu  nilai  di  atas pada  saat  dibandingkan dengan  elemen  y,  maka elemen  y  mempunyai nilai kebalikan bila dibandingkan dengan elemen x 3. Menentukan prioritas
Untuk setiap kriteria dan alternatif,  perlu  dilakukan  sebuah perbandingan  berpasangan.  Dimana nilai-nilai perbandingan  yang relatif dari  seluruh  alternatif  kriteria  bisa disesuaikan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot  dan  prioritas  (Masnuryatie  & Triyono,  2022).  Bobot  dan  prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks  atau  melalui  penyelesaian persamaan matematika. 4. Konsistensi Logis Konsistensi memiliki dua makna.  Pertama,  objek-objek  yang serupa  bisa  dikelompokkan  sesuai dengan  keseragaman  dan  relevansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
B. Penyelesaian AHP dengan
aplikasi Expert Choice 2000 Expert  Choice  2000  merupakan perangkat lunak yang dapat
digunakan untuk perhitungan
pemecahan  persoalan  dengan  AHP (Analytical  Hierachy  Process)  sebagai expert  choice  2000.  Tujuan  dilakukan analisis  penelitian  ini  adalah  untuk membuktikan  aplikasi  expert  choice 2000 yang sudah teruji kehandalannya. (Nugroho & Veronica, 2021)

## C. Pengertian Kuesioner
Kuesioner adalah seperangkat pertanyaan  yang  disusun  secara  logis dan  sistematis  tentang  konsep  yang menerangkan  tentang  variable-variabel yang  diteliti.  Penyebaran  kuesioner kepada  responden  bertujuan  untuk memperoleh data atau informasi mengenai  masalah  yang  dihadapi  pada saat penelitian yang dapat
menggambarkan variabel-variabel yang akan diteliti. Kuesioner yang diedarkan kepada  responden  harus  mempunyai validitas dan reabilitas yang tinggi.

## METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunalan pada  penelitian  ini  adalah  metode kuantitatif,  dimana  tahap-tahap  yang dilakukan  peneliti  dalam  melakukan penelitian  ini  dijelaskan  dalam  gambar dibawah ini :
Gambar 1. Alur Penelitian
1. Tahap Persiapan Pada tahap ini peneliti
menyiapkan  materi  yang  berkaitan dengan  pemilihan  siswa  berprestasi dan  sistem  pendukung  keputusan, mengumpulkan informasi awal untuk mengetahui  latar  belakang  masalah, identifikasi masalah, serta menyusun studi literatur yang berkaitan dengan penelitian.
2. Tahap Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  dengan  menyebar  kuesioner, Selain  itu  penelitijuga  melakukan Observasi sebagai awal untuk memulai penelitian.
3. Tahap Analisis Data Dalam  penelitian  ini  penulis menggunakan data kuantitatif, Berdasarkan  data  prestasi  siswa  dari pengukuran skala penilaian
perbandingan  pasangan  atau  skala penilaian  hierarki  dan  data  lainnya, kemudian  dilakukan  analisis  dengan menggunakan  metode    Analytical Hierarchy  Process  (AHP)    dengan menggunakan software Expert Choice    untuk  mengetahui  prioritas atau  rangking  dari  setiap  kriteria- kriteria dan alternatif-alternatif terhadap siswa yang paling berprestasi  di  Sekolah  Menengah
Atas.
4. Tahap Pengujian
Pada  proses  pengujian,  peneliti melakukan pengolahan data dari hasil
kuesioner yang telah direkap,
pengolahan  data  dilakukan  dnegan menggunakan  metode  AHP  (Analytic Hierarchy  Process)  (Pebakirang  et  al., 2017)  dengan  bantuan  software  Expert Choice 2000.

## 5. Tahap Hasil
Pada  bagian  ini  merupakan  tahap
dimana inti dari
keseluruhan pembahasan penelitian pada.

## HASIL
Hasil  dari  penelitian  ini  didapat dari  proses  pengumpulan  data  yang dilakukan oleh peneliti. Adapun kriteria dan  alternatif  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Nilai  Raport  adalah  nilai  yang didapat dari hasil aktifitas akademik siswa.
2. Karya  tulis  ilmiah  adalah  tulisan ilmiah atau berupa laporan penelitian yang  dibuat  siswa  yang  bersumber dari studi pustaka.
3. Ekstrakulikuler adalah aktivitas siswa  yang  dapat  mengembang-kan bakat dan kemampuan diluar akademik.
4. Kepribadian  adalah  sikap  atau tingkah  laku  siswa  selama  belajar berlangsung disekolah.
5. Prestasi  Non  Akademik  adalah prestasi  yang  didapat  diluar  kegitan belajar mengajar.
6. Kegiatan  Organisasi  adalah  sejauh mana siswa aktif dalam keorganisasian  disekolah  maupun
diluar sekolah.
Dari kiteria yang sudah dijabarkan  diatas,  maka  dibuatkan Struktur  Hierarkinya,  yang  dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 2. Struktur Hierarki Pemilihan Siswa Berprestasi
Dari  gambar  1  diatas  menunjukan struktur  hierarki  dari  pemilihan siswa berprestasi yang berisi alternatif-alternatif yang akan
dibandingkan satu sama lain dengan kriterianya.  Dimana  perbandingan kriteria  dapat  dilihat  dari  gambar 23sampai dengan gambar 6.
a. Perbandingan Antar Kriteria
Gambar 3. Perbandingan Antar Kriteria (Responden 1)
Gambar 4. Perbandingan Antar Kriteria (Responden 2 )
Gambar 5.  Perbandingan Antar Kriteria (Responden 3)
Dari  gambar-gambar  diatas    dapat dilihat bahwa hasil kuesioner dari setiap responden  yang  di  input  kedalam Expert  Choice  2000 ,  yang  kemudian hasil  kuesioner  dari  setiap  responden tersebut  dijadikan  satu  data  untuk dilakukan  perhitungan  AHP dengan menggunakan  software Expert  Choice 2000, Perbandingan Berpasangan antar kriteria  pada  gambar  2,  3,  dan  4  akan dihitung rata-rata geometriknya dengan menggunakan rumus:
Rata-rata geometrik= √𝑥 1 ∙ 𝑥 2 ∙ … 𝑥 𝑛 𝑛
Keterangan: x  = hasil pairwise  comparison (perbandingan berpasangan) per kriteria n = jumlah total responden dari  rumus  diatas  dan  setelah  dihitung maka hasil dari Perbandingan Berpasangan Nilai Raport - Karya Tulis Ilmiah adalah 4.21716. Hasil perhitungan  menggunakan  software Expert  Choice  2000 tersebut  dapat
dilihat pada gambar 6 berikut
Gambar 6.  Perbandingan
Berpasangan Antar Kriteria ( Combined) b. Perbandingan Faktor Alternatif Penilaian Pemilihan Siswa Berprestasi Setiap Kriteria Setelah  menentukan  kriteria  dan melakukan penilaian pada
perbandingan berpasangan (kriteria), kemudian dilakukan penilaian untuk perbandingan faktor (alternatif) yang ada.  Berikut  ini  adalah  hasil  dari  3 kuesioner  yang  telah  diisi  oleh responden, digabungkan dan diterjemahkan  dalam  tabel  Matriks Perbandingan  Berpasangan  dengan menggunakan Software
Expert Choice  2000 dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 7. Matriks Perbandingan Berpasangan Berdasarkan Kriteria Nilai Raport
Gambar 8. Matriks Perbandingan Berpasangan Berdasarkan Kriteria
Karya Tulis Ilmiah
Gambar 9. Matriks Perbandingan Berpasangan Berdasarkan Kriteria Ekstrakulikuler
Gambar 10. Matriks Perbandingan
Berpasangan Berdasarkan Kriteria Kepribadian
Gambar 11. Matriks Perbandingan Berpasangan Berdasarkan Kriteria
Prestasi Non Akademik
Gambar 12. Matriks Perbandingan
Berpasangan Berdasarkan Kriteria
Kegiatan Organisasi

## c. Penentuan  Bobot  Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Setelah data perbandingan berpasangan antar  setiap  kriteria  selesai  diolah  oleh Expert  Choice  2000, maka  akan menghasilkan sebuah normalisasi matriks  antar  kriteria  yang  akan menentukan  bobot  setiap  kriteria, seperti pada gambar 13 berikut:
Gambar 13. Normalisasi Matriks
Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria d. Hasil  Akhir  Pengolahan  Data AHP (Analytic Hierachy Process) Setelah  mendapatkan  nilai  dari setiap  pembobotan  perbandingan berpasangan  antar  setiap  kriteria. Maka langkah terakhir yang
dilakukan  untuk  pemilihan  siswa berprestasi  di  SMA  di  DKI  Jakarta yaitu  menghitung  nilai aggregate dari  masing-masing  siswa  yang dijadikan alternatif.
Berdasarkan  hasil  perhitungan Aggregate dengan  menggunakan rumus  yang  telah  dihitung  dan mendapatkan  hasil  rata-rata  yang mendekati,  dapat  dilihat  pada gambar 14 dibawah ini:
Gambar 14. Hasil Penilaian Akhir AHP (Analytic Hierarchy Process)
Nilai aggregate diperoleh  dengan cara  mengalikan  nilai  bobot,  pada pembobotan perbandingan
berpasang-an  antara  setiap  kriteria  dan setiap perbandingan faktor antar alternatif berdasarkan kriteria pemilihan siswa berprestasi.
Setelah melakukan pengolahan data dengan Expert  Choice  2000 .  Peneliti dapat  memeriksa  ratio  inkonsistensi data responden. Rasio inkonsitensi data responden  dilakukan  untuk  memeriksa apakah perbandingan berpasangan dilakukan dengan konsekuen atau tidak. Rasio  inkonsitensi  data  dianggap  baik jika  nilai  CR-nya  ≤  0,1.  Nilai  rasio inkonsistensi pada masing-masing perbandingan dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Perbandingan Elemen dan
Nilai CR No. Matriks Perbandingan Elemen Nilai CR 1 Perbandingan elemen antar kriteria berdasarkan siswa berprestasi 0,03 2 Perbandingan elemen kriteria nilai rapot 0,00 3 Perbandingan elemen kriteria karya tulis ilmiah 0,05 4 Perbandingan elemen kriteria ekstrakulikuler 0,01 5 Perbandingan elemen kriteria kepribadian 0,00 6 Perbandingan elemen kriteria Prestasi Non Akademik 0,04 7 Perbandingan elemen kriteria Kegiatan Organisasi 0,00 Berdasarkan  tabel  diatas  dapat disimpulkan bahwa
perhitungan berpasangan  yang  diberikan  oleh responden memiliki rasio inkonsistensi
yang  lebih  kecil  dari  batas  maksimum inkonsistensi  yaiut  0,1.  Sehingga
dengan demikian hasil data perhitungan responden cukup konsisten. Selain  dari  memeriksa  ratio inkonsistensi  data  responden,  hasil akhir  dari  perhitungan  dengan menggunakan software expert choice 2000  adalah  nilai  bobot global prioritas alternatif yang dapat dilihat pada gambar 15 berikut:
Gambar 15. Nilai Bobot Global Prioritas Alternatif  Berdasarkan Pemilihan Siswa Berprestasi
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat hasil akhir dari perhitungan software expert  choice 2000  dalam  bentuk grafik.  dimana  diperoleh  siswa dengan prioritas utama atau tertinggi adalah  Siswa  B  dengan  nilai  bobot 0,487 atau sebanding dengan 48,7%. Peringkat  selanjutnya  adalah  Siswa A  dengan  nilai  bobot  0,404  atau sebanding  dengan  40,4%.  Peringkat terakhir adalah Siswa C dengan nilai bobot  0,109  atau  sebanding  dengan 10,9%.
Hasil perhitungan ini menunjukan juga bahwa Siswa B lebih memenuhi kriteria yang telah ditentukan dalam pemilihan  siswa  berprestasi  pada SMA di DKI Jakarta.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas maka dapat disimpulkan bahwa prioritas utama dalam penilaian pemilihan  siswa  berprestasi  yang mendapat  42,9%  dari  total  kriteria, selanjutnya  kepribadian  yang  baik menjadi  ukuran  kedua  seorang  siswa berprestasi  yang  mendapat  19,0%  dari total  kriteria,  lalu  ekstrakulikuler menjadi  ukuran  ketiga  penilaian  siswa berprestasi  yang  mendapat  11,7%  dari total  kriteria,  karya  tulis  ilmiah  yang mendapat  10,7%  dari  total  kriteria, selanjutnya kriteria Prestasi Non
Akademik  yang  mendapat  8,0%  dan terakhir  kriteria  kegiatan  organisasi yang mendapat 7,7%. Hasil perhitungan menunjukan bahwa siswa yang berprestasi  adalah  “Siswa  B”  yang mendapat 48,7% paling unggul diantara dua kandidat siswa lainnya. Yaitu siswa A  yang  mendapat  40,4%  dan  siswa  C yang mendapat 10,9%.

## DAFTAR PUSTAKA
Darmanto, E., Latifah, N., & Susanti, N. (2014). Penerapan  Metode  Ahp (Analythic  Hierarchy  Process)
Untuk  Menentukan  Kualitas  Gula Tumbu. Simetris :  Jurnal  Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 5 (1),75. https://doi.org/10.24176/simet.v5i 1.139
Haramaini,  T.,  Nasution,  K.,  &
Sulaiman, O. K. (2018).
Penerapan Metode Analytical Hierarchy  Process  (Ahp)  Dalam Menentukan  Tingkat  Kemacetan Lalulintas Di Kecamatan Medan Kota . Multitek Indonesia, 12(1), 8. https://doi.org/10.24269/mtkin d.v12i1.711 Masnuryatie,  M.,  &  Triyono,  G. (2022). Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Siswa Smp  Terbaik  Menggunakan
Metode Ahp. Skanika, 5(1), 46– 59. https://doi.org/10.36080/skanik
a.v5i1.2921
Munthafa,  A.  E.,  Mubarok,  H.,
Teknik,  J.,  &  Universitas,  I. (2017). PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM  SISTEM  Kata  Kunci : Analytical  Hierarchy  Process, Consistency  Index,  Mahasiswa Berprestasi. Keywords : Analytical  Hierarchy  Process, Consistency Index, Achievement Student b . Kelebihan dan Kelemaha .
Jurnal  Siliwangi, 3 (2),  192– 201.
Nugroho,  A.  O.,  &  Veronica,  R.  B. (2021). Penerapan Metode Ahp Sebagai Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Tempat Kerja.  UNNES  Journal  of Mathematics ,  10(1),  hal.48. http://journal.unnes.ac.id/sju/in dex.php/ujm
Pebakirang,  S.,  Sutrisno,  A.,  & Neyland,  J.  (2017). Penerapan Metode Ahp (Analytical
Hierarchy Process) Untuk Pemilihan  Supplier  Suku  Cadang Di .  Jurnal  Online  Poros  Teknik Mesin, 6(1), 32–44. https://ejournal.unsrat.ac.id/index. php/poros/article/download/14860 /14426
Rosiska,  E.,  &  Harman,  R.  (2019).
Metode Analitical Hierarchy Process  (AHP)  Dalam  Pemilihan Umum  Presiden  Indonesia  2019. InfoTekJar (Jurnal Nasional Informatika Dan Teknologi Jaringan), 3(2), 193–202. https://doi.org/10.30743/infotekjar
.v3i2.1067
Runiyah,  &  Ningsih,  T.  K.  (2020).
Metode Ahp Dan Topsis . 7(2).
Saputra,  M.  I.  H.,  &  Nugraha,  N.
(2020). Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp)  (Studi  Kasus:  Penentuan Internet  Service  Provider  Di Lingkungan  Jaringan  Rumah) . Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Dan Rekayasa, 25(3), 199–212. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v
25i3.3422
Sasongko, A., Astuti, I. F., & Maharani,
S.  (2017). Pemilihan  Karyawan Baru Dengan Metode AHP
(Analytic Hierarchy  Process) . Informatika  Mulawarman :  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Komputer, 12 (2),88.
https://doi.org/10.30872/jim.v12i2
.650
Siregar,  Y.  H.,  Irawan,  M.  D.,  & Chaniago,  A.  H.  A.  (2020).
Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Perekrutan Petugas Keamanan .  Jurnal  Informatika Universitas  Pamulang,  5(3),
371.
https://doi.org/10.32493/infor matika.v5i3.6550 Wibowo,  A.,  &  Nisaa,  I.  (2020). Penentuan Dosen Terbaik Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Technique  For Order  By  Similarity  To  Ideal Solution (TOPSIS): Studi Kasus Akademi Teknologi Bogor . Explore  IT! :  Jurnal  Keilmuan Dan Aplikasi Teknik Informatika, 12(2), 62–74. https://doi.org/10.35891/explor it.v12i2.2288 Yanto, M. (2021). Sistem Penunjang Keputusan Dengan Menggunakan Metode  Ahp Dalam  Seleksi  Produk. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi  Bisnis,  3(1),  167– 174.
https://doi.org/10.47233/jteksis .v3i1.161