## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI ATLET POOMSAE TAEKWONDO DENGAN METODE ANALITYC HIERACHY PROCESS
Wahyu Joni Kurniawan 1) ,Gusrianty 2)
1,2 Teknik Informatika, STIKOM Pelita Indonesia, Jl. A.Yani, Pekanbaru Email : wahyu.jonikurniawan@lecturer.pelitaindonesia.ac.id,gusrianty@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstrak
The  taekwondo  martial  art  has  two  types  of  matches,  one  of  them  poomsae.  To  be  an  athlete  requires  many criteria to be met, because being an athlete is not easy. With the many criteria that become an indicator of an athlete,  then  used  method  of  analityc  hierarchy  process  (AHP).  Which  is  the  theory  of  measurement  through pairwise comparisons and depends on the expert's judgment to determine priorities. There are several criteria that become a reference for members who want to become poomsae athletes, such as discipline, attitude, craft, technique,  endurance,  beauty,  belt  and  team.  Also  some  sub  belt  criteria,  namely  green,  blue,  red,  and  black. Overall, the acquisition of decision data from each alternative is obtained. The end result is that if we take four alternative  possibilities,  then  the  yanng  selected  by  weighting  is  E  (042),  A  (0.23),  D  (0.16),  and  B  (0,  11). Using this method, will help the coach in selecting which members are more appropriate to be able to follow the match poomsae.

## Keyword : Decision Support System, Analytical Hierarchy Process, POOMSAE

## Abstract
Beladiri  taekwondo  memeliki  dua  jenis  pertandingan,  salah  satunya  poomsae.  Untuk  bisa  menjadi  atlet  maka dibutuhkan  banyak  kriteria  yang  harus  dipenuhi,  dikarenakan  menjadi  atlet  itu  tidaklah  mudah.  Dengan banyaknya  kriteria  yang  menjadi  indikator  seorang  menjadi  atlet,  maka  digunakanlah  metode  analityc hierarchy  process  (AHP).  Yang  merupakan  sebuah  teori  pengukuran  melalui  perbandingan  berpasangan  dan bergantung  pada  penilaian  dari  para  ahli  untuk  menentukan  prioritas.  Ada  beberpa  kriteria  yang  menjadi acuan bagi anggota yang ingin menjadi atlet poomsae, seperti kedisiplinan, sikap, kerajinan, teknik, daya tahan, keindahan, sabuk dan tim. Juga beberapa sub kriteria dari sabuk, yakni hijau, biru, merah, dan hitam. Secara keseluruhan, pemerolehan data keputusan dari setiap alternatif didapatlah hasil akhirnya adalah jika dimabil 4 alternatif  yang  memungkinakan,  maka  yanng  terpilih  sesuai  pembobotan  adalah  E  (042),  A  (0,23),  D  (0,16), dan B(0,11). Dengan menggunakan metode ini, maka akan membantu pelatih dalam memilih anggota manakah yang lebih tepat untuk bisa mengikuti pertandingan poomsae.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analityc Hierarchy Process, POOMSAE

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  seni  beladiri  taekwondo,  terdapat  dua jenis pertandingan yang akan dilangsungkan, yakni Kyorugi yang  merupakan  pertandingan  dengan memperlihatkan kecakapan seseorang dalam bertarung,  sedangkan Poomsae adalah  rangkaian dari teknik gerakan dasar dan pertahanan diri yang dilakukan dengan menghadapi lawan yang imajiner dengan mengikuti diagram tertentu.
Untuk  bisa  menjadi  seorang  atlet,  maka dibutuhkan  keinginan  dalam  diri  untuk  berusaha meningkatkan  potensi  diri  dengan  melalui  kerja keras  dan  disiplin  yang  tinggi  untuk  bisa mempersiapkan diri dalam menghadapi pertandingan.  Dengan  kerja  keras  dan  disiplin, belumlah  cukup  untuk  bisa  memiliki  mental  atlet dikarenakan  masih  ada  banyak  kriteria  yang  harus dipenuhi untuk bisa mengikuti sebuah pertandingan.
Untuk  dapat  memilih  orang  yang  tepat,  maka dibutuhkanlah sebuah sistem pendukung keputusan yang mana nantinya dapat membantu pelatih dalam menemukan pilihan terbaik dari beberapa alternatif yang  layak.  Ada  berbagai  jenis  metode  dalam
memecahkan masalah pengambilan keputusan yang yang  memiliki  banyak  kriteria,  salah  satunya adalah analityc  hierarchy  process (AHP) . AHP dipilih  karena  merupakan  metode  multi-kriteria yang  banyak  digunakan  dan  mudah  dipahami  dan efektif  dalam  menangani  data  kualitatif  dan kuantitatif.  Beberapa  penilitian  yang  pernah dilakukan  dengan  AHPseperti Implementation  of Analytical  Hierarchical  Process  to  support decisions in Employee
Performance Appraisal (Dalalah.  Et.al.  2010), Use  of  Analytical Hierarchy Process (AHP) to identify the preference of  accounting  experts  regarding  the  company valuation  method  in  accounting  expertise (Claudio, et  al.  2016) ,  DSS  using  AHP  in  Selection  of Lecturer (Adriyendi,etal. 2013)dan The Design Preferences Decision Using the Analytical Hierarchy  Process  towards  Kansei  Engineering Approach:  Spectacles  Design (Fevi  Syaifoelida,  et al. 2013).

## Landasan Teori
Decision support system atau Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem pendukung  keputusan  pertama  kali  diperkenalkan pada  awal  tahun  1970-an  oleh  Michael  S.  Scott Morton  dengan  istilah Management  Decision System (Petrus  Wolo  et  al.  2012).Ditandai  dengan sistem interaksi berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan untuk penyelesaian keputusan  dalam  masalah  yang  tidak  terstruktur. SPK  juga  merupakan  sistem  informasi  yang interaktif dalam penyediaan informasi, permodelan dan manipulasi data.
Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan pendekatan  sistematis  terhadap  permasalahan melalui proses pengumpulan data menjadi informasi serta ditambah dengan faktor-faktor yang perlu dipertimbangkan dalam pengambilan keputusan  (Rika  Yunitarini,  2013).  Tindakan memilih  strategi  atau  aksi  yang  diyakini  akan memberikan  solusi  terbaik  atas  sesuatu  itu  disebut dengan  pengambilan  keputusan.  Tujuan  dari keputusan  adalah  untuk  mencapai  target  atau  aksi tertentu yang harus dilakukan.
Sistem  pendukung  keputusanadalah  sistem berbasis komputer interaktif yangbertindak sebagai sistem  pembantu  dalam  memberikan  dukungan untuk kegiatanpengambilan keputusan dan membantu pengambil keputusan dalam mengidentifikasi  masalah,  menyelesaikannya  dan membantu dalam membuat keputusan (Sweta et al. 2012).Sistem pendukung keputusan dapat diimplementasikan  untuk  membantu  pengambil keputusan  dalam  memanfaatkan  data  dan  model tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan yang semi terstruktur dan tidak terstruktur.
Terdapat  tiga  fase  pada  proses  pengambilan keputusan (Hilyah Magdalena, 2012) :
a. Intelligence ,  dilakukan  penetapan  sasaran, pencarian  prosedur,  pengumpulan  data, identifikasi masalah, klasifikasi masalah.
b. Design ,  diformulasikan  model  yang  akan digunakan dan kriteria yang ditentukan.
c. Choice ,  lakukan  pemilihan  modelnya, termasuk model dari solusi.
Analytic  Hierarcy  Process (AHP)  didasarkan pada kemampuan penilaian manusia untuk membangun persepsi hirarki masalah multi-kriteria. Hirarki  merupakan  suatu  representasi  dari  masalah yang  kompleks  di  dalam  sebuah  struktur  multi- level,  yaitu  tujuan,  faktor,  kriteria,  sub-kriteria,dan alternatif  (Adi  Setiawan.  et  al.  2014).AHP  adalah sebuah  teori  pengukuran  melalui  perbandingan berpasangan  dan  tergantung  pada  penilaian  dari para ahli untuk menentukan prioritas. Perbandingan dilakukan  dengan  menggunakan  skala  penilaian mutlak yang mewakili berapa banyak suatu elemen terhadap  elemen  lain  berdasarkan  atribut  yang diberikan.
Prinsip-prinsip dasar dalam penggunaan metode AHP (Muhammad Reza et al. 2014), yakni:
a. Decomposition , memecah masalah menjadi  unsur  ke  bentuk  kirarki  proses pengambilan keputusan.
b. Comparative Judgement , penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu.
c. Synthesis  of  Priority ,  menggunakan eigen vector  method untuk  mendapat  bobot relatif bagi unsur pengambil keputusan.
d. Logical  Consistency ,  karakteristik  penting AHP.

## 2. HASIL DAN PEMBAHSAN
Dalam  persiapan  perhitungan  dengan  metode AHP,  maka  dibuatlah  struktur  hirarki  seleksi  atlet seperti  yang  dapat  dilihat  pada  gambar  1,  dengan kriteria dan sub kriteria yang digunakan adalah:
1. Kedisiplinan
2. Sikap
3. Kerajinan
4. Teknik
5. Daya Tahan
6. Keindahan
7. Sabuk
8. Tim
Untuk kriteria sabuk, ada 4 sub kriteria, yaitu : 1. Hijau
2. Biru
3. Merah
4. Hitam

## Gambar 1. Hirarki Seleksi Atlet Poomsae
Daristruktur  hirarki  yang  telah  dibuat,  maka dilakukanlah  perbandingan  berpasangan  untuk mendapatkan nilai pembobotan dari masing-masing kritaria  dan  alternatif  yang  digunakan  dalam penentuan terpilihnya atlet Poomsae . Untuk mendapatkan nilai eigen dari perbandingan matriks berpasangan,maka dilakukanpmbandingan  nilai  dari  setiap  kriteria, sub kriteria dan alternatif.Untuk matriks berpasangan pada kriteria, bisa dilihat pada tabel 1.

## Tabel 1. Matrik Berpasangan Kriteria
Setelah  melakukan  normalisasi  pada  matriks berpasangan kriteria, maka  didapatlah  nilai bobotpada  matriks  berpasangan  kriteria,  seperti pada yang dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria
Pada tabel 2, maka didapatkan nilai eigen atau nilai  prioritas,  nilai  matriks  (λ  Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR), dengan ketentuan : λ Maks = Jumlah/Jumlah Data λ Maks = 28,65/ 8 = 3,582
Dikarenakan  matrik  berordo  8  (8  kriteria),  maka nilai  CI  ( Consistency  Index )  yang  dihasilkan adalah:
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) (𝑛) = (3,582−8)
(8) = -0,6
Untuk  n=8,  RI=1,41  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,6 1,41 = -0,4
Berdasarkan  pada  prioritashasil  dari  tabel  2,  dapat dilihat  bahwa  kriteria  yang  penting  adalah Kedisiplinan,  Sikap,  Kerajinan,  Teknik,  Daya Tahan, Keindahan, Sabuk, dan Tim.
Selanjutnya dilakukanlah perhitungan terhadap matrik  perbandingan  alternatif  padasetiap  kriteria yang  ada.  Cara  melakukan  perhitungannya  tetap sama.  Tabel  3  merupakan  hasil  normalisasi  pada matriks berpasangan kriteria kedisiplinan.

## Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Kedisiplinan
Pada  tabel  3,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,67/ 5 = 3,53
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (3,53−5)
(5) = -0,29
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,29 1,12 = -0,26
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel  3, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih  baik  dalam  kedisiplinan,  adalah  E,  A,  B,  D, dan C.
Untuk matrik berpasangan kriteria sikap, dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Bobot Kriteria Sikap
Pada  tabel  4,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,66/ 5 = 3,53
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (3,53−5)
(5) = -0,29
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,29 1,12 = -0,26
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 4, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam sikap, adalah E, A, D, B, dan C.
Untuk  matrik  berpasangan  kriteria  kerajinan, dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Nilai Bobot Kriteria Kerajinan
Pada tabel 5, maka didapatkan nilai eigen atau nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,67/ 5 = 3,53
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (3,53−5)
(5) = -0,29
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,29 1,12 = -0,26
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel  5, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam kerajinan, adalah E, A, D, B, dan C.
Untuk  matrik  berpasangan  kriteria  teknik, dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6. Nilai Bobot Kriteria Teknik
Pada tabel 6, maka didapatkan nilai eigen atau nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 11,38/ 5 = 2,28
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) (𝑛) = (2,28−5)
(5) = -0,54
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,49 1,12 = -0,49
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel  6, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam teknik, adalah C, D,A, E, dan C.
Untuk  matrik  berpasangan  kriteria  daya  tahan, dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Daya Tahan
Pada tabel 7, maka didapatkan nilai eigen atau nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 13,20/ 5 = 2,64
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (2,64−5)
(5) = -0,47
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,47 1,12 = -0,42
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel  7, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam daya tahan, adalah A, E,B, C, dan D.
Untuk  matrik  berpasangan  kriteria  keindahan, dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8. Nilai Bobot Kriteria Keindahan
Pada  tabel  8,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data
λ Maks = 12,07/ 5 = 2,41
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) (𝑛) = (2,41−5)
(5) = -0,52
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,41 1,12 = -0,46
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 8, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih  baik  dalam  keindahanan,  adalah  B,  E,A,  D, dan C.
Untuk  matrik  berpasangan  kriteria  tim,  dapat dilihat pada Tabel 9.

## Tabel 9. Nilai Bobot Kriteria Tim
Pada  tabel  9,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 8,86/ 5 = 1,77
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (1,77−5)
(5) = -0,65
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,65 1,12 = -0,58
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 9, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam tim, adalah A, C, D, E, dan B.
Untuk  matrik  berpasangan  sub  kriteria  hijau, dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10. Nilai Bobot Sub Kriteria Hijau
Pada  tabel  10,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,06/ 5 = 3,41
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (3,41−5)
(5) = -0,32
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,32 1,12 = -0,28
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 10, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam sub kriteria hijau, adalah D, C, A, B, dan E.
Untuk  matrik  berpasangan  sub  kriteria  biru, dapat dilihat pada Tabel 11.

## Tabel 11. Nilai Bobot Sub Kriteria Biru
Pada  tabel  11,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,06/ 5 = 3,41
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛)
(𝑛) = (3,41−5)
(5) = -0,32
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,32 1,12 = -0,28
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 11, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam sub kriteria  biru, adalah D, C,  A, B, dan E.
Untuk  matrik  berpasangan  sub  kriteria  merah, dapat dilihat pada Tabel 12.
Tabel 12. Nilai Bobot Sub Kriteria Merah
Pada  tabel  12,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,06/ 5 = 3,41
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) (𝑛) = (3,41−5)
(5) = -0,32
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,32 1,12 = -0,28
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 12, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam sub kriteria hijau, adalah D, C, A, B, dan E.
Untuk  matrik  berpasangan  sub  kriteria  hitam, dapat dilihat pada Tabel 13.

## Tabel 13. Nilai Bobot Sub Kriteria Hitam
Pada  tabel  13,  didapatkan  nilai  eigen  atau  nilai prioritas, nilai matriks (λ Maks), Consistency Index (CI),  dan  nilai Consistency  Ratio (CR),  dengan ketentuan :
λ Maks = Jumlah/ Jumlah Data λ Maks = 17,06/ 5 = 3,41
CI = (𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛) (𝑛) = (3,41−5)
(5) = -0,32
Untuk  n=5,  RI=1,12  maka  diperolehlah  nilai  CR ( Consistency Ratio ) adalah :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,32 1,12 = -0,28
Berdasarkan pada prioritas hasil dari tabel 13, dapat dilihat  bahwa  alternatif  yang  memiliki  nilai  yang lebih baik dalam sub kriteria hitam, adalah D, C, A, B, dan E.
Setelah  mendapatkan  nilai  bobot  keseluruhan, dimulai  dari  bobot  kriteria  dan  bobot  sub  kriteria, maka  diperoleh  total  bobot  keseluruhan  yang menjadi  patokan  dalam  memilih  alternatif  yang tepat  menjadi  atlet poomsae berdasarkan  nilai prioritas yang didapatkan pada setiap matrik. Alternatif  A  =  (0,32*0,25)  +  (0,27*0,25)  +
(0,15*0,25)  +  (0,07*0,13)  +
(0,07*0,32)  +  (0,07*0,13)  + ((0,03*0,06)*0,11 + ((0,03*0,12)*0,11) + ((0,03*0,26)*0,11) + ((0,03*0,56)*0,11)  +  (0,03*0,23) = 0,23
Alternatif  B  =  (0,32*0,11)  +  (0,27*0,09)  + (0,15*0,11)  +  (0,07*0,06)  + (0,07*0,12)  +  (0,07*0,34)  + ((0,03*0,06)*0,11) + ((0,03*0,12)*0,11) + ((0,03*0,26)*0,11) + ((0,03*0,56)*0,11)  +  (0,03*0,08) = 0,11
Alternatif  C  =  (0,32*0,05)  +  (0,27*0,04)  + (0,15*0,05)  +  (0,07*0,34)  + (0,07*0,12)  +  (0,07*0,06)  + ((0,03*0,06)*0,20) + ((0,03*0,12)*0,20) + ((0,03*0,26)*0,20) + ((0,03*0,56)*0,20)  +  (0,03*0,23) = 0,08
Alternatif  D  =  (0,32*0,11)  +  (0,27*0,17)  + (0,15*0,11)  +  (0,07*0,34)  + (0,07*0,10)  +  (0,07*0,13)  + ((0,03*0,06)*0,50) + ((0,03*0,12)*0,50) + ((0,03*0,26)*0,50) + ((0,03*0,56)*0,50)  +  (0,03*0,23) = 0,16
Alternatif  E  =  (0,32*0,50)  +  (0,27*0,45)  +
(0,15*0,50)  +  (0,07*0,13)  + (0,07*0,32)  +  (0,07*0,34)  + ((0,03*0,06)*0,08) + ((0,03*0,12)*0,08) + ((0,03*0,26)*0,08) +
((0,03*0,56)*0,50)  +  (0,03*0,23) = 0,42
Berdasarkan  hasil  perhitungan  nilai  bobot dari setiap  kriteria  dan  sub  kriteria,  maka  hasil pengurutan  adalah  E(0,42),  A(0,23),  D(0,16), B(0,11), dan C(0,08).

## 3. SIMPULAN
A nalytical Hierarchy Process (AHP)
merupakan  metode  yang  mudah  untuk  diterapkan dalam pengambilan keputusan multi-kriteria, terlebih  mudah  untuk  dipahami  dan  efektif  untuk data  kualitatif  dan  kuantitatif.Sudah  banyak peneiliti  yang  juga  menerapkan  metode  ini  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Jadi, berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  telah  di lakukan,  metode  ini  dapat  memberikan  masukan bagi  pelatih  yang  akan  memilih  anggotanya  untuk menjadi  atlet  di  bidang  poomsae.  Kemudahan dalam  mendapatkan  informasi  yang  diperoleh  pun menjadi nilai tambahan keefektifan dalam menyeleksi  atlet  pilihan.  Dari  data  yang  diolah, maka didapatkan bahwa diantara beberapa alternatif,  maka  didiapatkan  prioritas  yang  bisa dijadikan atlet untuk mengikuti kejuaraan poomsae. Jika  ada  empat  calon  yang  akan  di  ambil,  maka pilihan akan jatuh pada E (042), A (0,23), D (0,16), dan  B(0,11).  Dengan  pemanfaatan  metode  ini, maka bisa  memberikan  motivasi bagi  para anggota yang ingin menjadi calon atlet agar bisamemaksimalkan  diri  agar  bisa  sesuai  dengan kriteria yang sudah ditentukan.

## 4. DAFTAR PUSTAKA
Doraid Dalalah, F. A.-O., & Mohammed Hayajneh 2010.  "Application  of  the  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  in  Multi  Criteria  Analysis  of the  Selection  of  Cranes."  Jordan  Journal  of Mechanical and Industrial Engineering, Volume 4, Number 5.
R.  C.  Claudio,  et  al.  2016.  "Use  of  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  to  identify  the preference of accounting experts regarding the
company  valuation  method  in  accounting expertise", Journal of Education and Research in Accounting Volume 10, No. 1.
Adriyendi  dan  Yeni  Melia  (2013).  “DSS  using AHP  in  Selection  of  Lecturer.” International Journal of Advanced Science and Technology . 52. 35-43.
Fevi  Syaifoelida,  et  al  (2013).  “The  Design Preferences  Decision  Using  the  Analytical Hierarchy Process towards Kansei Engineering Approach:  Spectacles  Design.” International Journal  of  Application  or  Innovation  in Engineering & Management . 2. 269-274. -Setiawan,  Adi,  et  al.  2014.  "Application  of  AHP Method in Determining Priorities of Conversion  of  Unusedland  to  Food  Land  in Minahasa  Tenggara",  International  Journal  of Computer Application Volume 89, No. 8.
-Magdalena,  H.  (2012).  "Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan  Terbaik  di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus  STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang)", Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi.
Doraid Dalalah, F. A.-O., & Mohammed Hayajneh
2010.  "Application  of  the  Analytic  Hierarchy
Process  (AHP)  in  Multi  Criteria  Analysis  of the  Selection  of  Cranes."  Jordan  Journal  of Mechanical and Industrial Engineering, Volume 4, Number 5.
R.  C.  Claudio,  et  al.  2016.  "Use  of  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  to  identify  the preference of accounting experts regarding the company  valuation  method  in  accounting expertise", Journal of Education and Research in Accounting Volume 10, No. 1. Adriyendi  dan  Yeni  Melia  (2013).  “DSS  using AHP  in  Selection  of  Lecturer.” International Journal of Advanced Science and Technology . 52. 35-43.
Fevi  Syaifoelida,  et  al  (2013).  “The  Design
Preferences  Decision  Using  the  Analytical Hierarchy Process towards Kansei Engineering Approach:  Spectacles  Design.” International Journal  of  Application  or  Innovation  in Engineering & Management . 2. 269-274. -Setiawan,  Adi,  et  al.  2014.  "Application  of  AHP Method in Determining Priorities of Conversion  of  Unusedland  to  Food  Land  in Minahasa  Tenggara",  International  Journal  of
Computer Application Volume 89, No. 8.
-Magdalena,  H.  (2012).  "Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan  Terbaik  di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus  STMIK  Atma  Luhur  Pangkalpinang)",
Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi.
Muhammad  Reza  Utama,  H.  S.  R.,  dan  R.  Hari
Adianto  (2014).  "Usulan  Pemilihan  Lokasi National  Conference  AIESEC  LC  Bandung dengan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process",  Jurnal  Online  Institut Teknologi Nasional Volume. 01, No. 04.
-Petrus Wolo, I. D. R., & Andia Dekrita (2012). "Strategi Peningkatan Daya Saing Produk Sarung Blikonblewut Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process",
Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi.
-Sweta  Bhattacharya,  S.  B.,  &  Bhawana  Bhopte
2012. "Implementation of Analytical Hierarchical  Process  to  support  decisions  in Employee Performance Appraisal ",
International Journal of Computer Science and Information Technology & Security Volume 2,
No. 2.
-Rika  Yunitarini.  2013.  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Penyiar  Radio  Terbaik", Jurnal Ilmiah Mikrotek. 1. 43-52.