## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemain Basket Terbaik Menggunakan Algoritma Analytical Hierarchy Process
(AHP) (Study Kasus Klub Angsapura Sania Medan)
Berto Nadeak 1 , Setyawati Arba’Atun 1 , Fadlina 2
1 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
2 AMIK STIEKOM Sumatera Utara, Medan, Indonesia
1 Jalan Sisingamangaraja No. 338, Medan, Indonesia

## Abstrak
Basket  merupakan  permainan  bola  berkelompok.  Terdiri  atas  dua  tim  beranggotakan  lima  orang  yang  saling  bertanding mencetak poin   dengan   memasukkan bola kekeranjang lawan. Gerakannya terdiri dari gabungan  unsur  yang terkoordinasi secara rapi sehingga mampu memainkan bola dengan baik.Pada pelatihan basket di  KlubAngsapura Sania Medan, terdapat beberapa  hal  yang  dilakukan  untuk  menentukan  pemain  yaitu  dribling,  shooting,  passing,  kelincahan.Aktifitas  tersebut dilakukan  secara  rutin  dan  dicatat  secara  manual  pada  suatu  buku  catatan,  baik  oleh  pelatih  maupun  asisten  pelatih. Permasalahan  muncul  ketika  banyak  pemain  yang  harus  dipilih,  sehingga  sulit  bagi  pelatih  untuk  menentukan  pemilhan pemain.Sebab  itu  diperlukan  suatu  aplikasi  pendukung  keputusan  agar  pelatih  dapat  mengevaluasi  performa  tim  dan mengambil keputusan sehingga bias menerapkan strategi yang sesuai. Aplikasi ini mampu memberikan statistic perkembangan pemain.Metode yang digunakan adalah metode  Analytical Hierarchy Process (AHP), dimana metode  Analytical Hiera rchy Process (AHP) ini membandingkan antara aspek terbaik, dengan aspek pemain yang ada.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Basket, Pemakin, AHP

## Abstract
Basketball is a ball game in groups. Consisting of two teams consisting of five people who competed each other scored points by inserting an opponent's ball. The movement consists of a combination of elements that are coordinated neatly so as to play the ball well. In basketball training at KlubAngsapura Sania Medan, there are several things that are done to determine the player that is dribbling, shooting, passing, agility. The activity is done regularly and recorded manually on a notebook, either by  coach  or  assistant  coach.  Problems  arise  when  many  players  have  to  be  selected,  making  it  difficult  for  the  coach  to determine the player's election. Because it requires a decision support application so that the coach can evaluate the team's performance and make decisions so that the bias applies the appropriate strategy. This application is capable of giving statistic of player development. The method used is Analytical Hierarchy Process (AHP) method, where Analytical Hierarchy Process (AHP) method compares the best aspect with existing player aspect.
Keywords: Decision Support System, Basketball, Reinforcement, AHP

## 1. PENDAHULUAN
Permainan bola basket  dimainkan oleh  dua regu  yang  berlawanan. Tiap-tiap regu  yang  melakukan permainan dilapanagan terdiri dari 5 orang, sedangkan pemain pengganti sebanyak-banyaknya 7 orang, sehingga tiap regu paling banyak terdiri dari 12 orang pemain. Basket cukup menarik dan bisa dimainkan oleh semua kalangan dari anak-anak sampai orang dewasa dan bisa dimainkan oleh  laki-laki dan  wanita, selain itu pemain bola basket ini bisa dilakukan dalam ruangan tertutup  ( indoor ) maupun  ruangan  terbuka  ( outdoor ).  Selain  itu  dengan  bervariasinya  pemain    bola  basket  dengan  unsur  hiburan  seperti streetball , three  on  three,  crushbone, menjadikan  olahraga  bola  basket  menjadi  olahraga  yang  bergengsi  dan  trend  mode dikalangan anak muda.
Angsapura sania atau nama lainnya sekarang adalah satya wacana, angsapura merupakan sebuah klub basket professional dari liga NBT (Liga Bola Basket) Indonesia. Tim ini merupakan satu-satunya tim yang berasal dari Sumatra dan satu-satunya tim  basket  yang  berlaga  di  IBL.  Klub  bola  basket  ini  dibentuk  pada  tanggal  8  November  2000,  mempunyai  sponsor  dari perusahaan minyak goreng. Kandang atau markas dari tim IBL ini berada di GOR Angsapura. Seiring dengan kemajuan dan perkembangan dunia olahraga, Angsapura sania membuka pelatihan olahraga yaitu salah satu basket untuk menyalurkan hobbi para anak muda dan melatih menjadi atlet daerah maupun nasional.
Pada klub ini terdiri dari 25 pemain dimana dalam setiap kali bermain membutuhkan pemain-pemain yang terbaik dalam setiap posisinya, pemain basket terbaik  dipilih  untuk sebagai pemain inti  yang akan  diturunkan dalam setiap  pertandingan tetapi yang selalu menjadi permasalahannya adalah kesulitan pelatih dalam melakukan proses pemilihan pemain-pemain yang terbaik untuk dimainkan dalam suatu event pertandingan. Hal ini dikarenakan karena banyak faktor seperti faktor kedekatan, kepentingan dan lain sebagainya, sehingga keputusan yang diambil bukan lagi bersifat objektif melainkan subjektif. Dimana hal  ini  akan  berdampak  kepada  permainan  tim.  Maka  untuk  mengatasi  hal  tersebut  diatas  maka  harus  perlu  diambil  suatu keputusan yang bersifat objektif dalam hal pemilihan pemain-pemain tersebut.
AHP adalah salah satu dari sekian banyak metode pengambilan keputusan yang ada dan sering digunakan. Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  suatu  teori  tentang  pengukuran  yang  digunakan  untuk  menemukan  skala  rasio  dangan melakukan perbandingan berpasangan antar faktor.
Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh (1)Alvin Renaldi, Edy Santoso dan Nurul Hidayat pada tahun 2017 yang  berjudul  Penentuan  Pemain  Tim  Basket  Menggunakan  Metode Weighted  Product (Wp ) dan Simple  Additive Weighted (Saw ) (Studi  Kasus  :  Tim  Porprov  Kota  Pasuruan)  dapat  disimpulkan  bahwa  Pengujian  sistem  didapatkan  hasil sebesar 100%. Dan pengujian akurasi di dapat 80% bisa disebabkan karena data yang masuk tidak valid (data pemain yang dimasukkan tidak sesuai dengan keadaan dan pertimbangan saat itu).(2) Karisma Utomo pada tahun 2016 yang berjudul oleh Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Pemain  Untuk  Posisi    Tertentu  Pada    Sepakbola  Sigit  Prasetyo  dapat disimpulkan bahwa Proses  penentuan posisi pemain pada  sebuah tim sepakbola   dapat dibantu  dengan sistem penunjang keputusan  sehingga  rekomendasi pemain lebih objektif.[1]

## 2. TEORITIS

## 2.1 Permainan Bola Baskat
Permainan  Bola  Basket  Bola  basket  adalah  salah  satu  olahraga  yang  terkenal/populer  didunia. Penggemarnya  dari  segala  usia  merasakkan  permaian  bola  basket  adalah  olahraga  yang  menyenangkan, kompetitif, mendidik, menghibur, dan menyehatkan. Keterampilanketerampilan perseorangan seperti tembakan, umpan drible, dan rebound, serta kerja sama tim untuk menyerang atau bertahan, adalah prasyarat agar berhasil dalam  memainkan olahraga  ini. Bola  basket dimainkan oleh dua regu,  yang  masing-masing regu terdiri dari 5 pemain. Setiap regu berusaha memasukan bola ke dalam keranjang lawan dan berusaha mencegah lawan untuk memasukan bola atau mencetak angka dengan cara bola dioper, dilempar, ditepis, digelindingkan atau dipantulkan segala arah sesuai dengan peraturan yang telah ditentukan. Dalam pembinaan prestasi bola basket agar tercipta prestasi yang optimal, maka perlu pembinaan seutuhnya dari olahraga bola basket. Prestasi terbaik hanya akan dicapai bila pembinaan dapat dilaksanakan dan tertuju pada aspek-aspek pelatihan seutuhnya.

## 2.2 Pemain Terbaik
Pemain  terbaik  adalah  pemain  yang  memiliki  kemampuan  diatas  rata-rata  pemain  lainnya.  Di  mana individunya  sangat  berperan  dalam  suatu  aktivitas  dibidangnya.  Pemain  terbaik  biasanya  memiliki  bakat, keterampilan, maupun motivasi yang sangat dibutuhkan dalam kerjasama tim.

## 2.3 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical Hierarchy Proses adalah sebuah konsep untuk pembuatan keputusan berbasis multicriteria (kreteria yang banyak).Beberpa kreteria yang dibandingkan satu dengan yang lainnya (tingkat kepentingan).AHP menjadi sebuah  metode  penentuan  atau  pembuatan  keputusan  yang  menggabungkan  prinsip-prinsip  subjektifitas  dan objektifitas sipembuat SPK atau keputusannya. Analytical Hierarchy Proses ditemukan pertama kali oleh Saaty (1994), AHP diyakini dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pembuatan keputusan yang kompleks dan  hamper  20  negara  dan  berbagai  perusahaan  telah  menggunakan  metode  AHP  ini,  dan  telah  diajarkan diberbagai universitas ternama [6].

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analytical Hierarchy Process adalah metode pencarian keputusan yang akan menghasilkan hasil keputusan yang rasional. Keputusan yang rasional didefinisikan sebagai keputusan terbaik dari berbagai tujuan yang  ingin dicapai oleh pembuat keputusan. Kunci utama keputusan yang rasional tersebut meliputi altrnatif dan kriteria yang menuju ke tujuan yang diinginkan dan berkiblat pada sumber-sumber yang ada. Dalam pengambilan keputusan ini penulis melakukan beberapa tahapan yaitu :
1. Intelligent.
2. Modelling.
3. Choice .

## 3.1 Tahap Intelligent
Tahap intelligent adalah  mengumpulkan  serta  menyusun  kriteria  pemilihan.  Dalam  kasus  ini  penulis  telah mentukan kriteria, untuk penentuan, pemecahan masalah dalam memilih pemain basket ada beberapa tahap yang harus diperhatikan  yaitu:
1. Tentukan beberapa alternatif penentuan pemain basket. Pada penentuan alternatif penentuan pemain basket penulis memilih 3 contoh kasus kecil yaitu :
Tabel 1. Daftar Seluruh Pemain
Kode Keterangan Nilai Dribling Passing Shoting Kelincahan G1 Indra Gunawan 1 0,75 0,5 0,75
Kode Keterangan Nilai Dribling Passing Shoting Kelincahan G2 Heri Hermawan 1 0,5 0,75 0,75 G3 Dian Wijaya 0,75 0,25 0,5 0,25 G4 Ruby 0,75 1 0,25 0,5 G5 Indra 0,25 0,75 1 0,75 G6 Dika Amanda 1 0,5 0,75 0,25 G7 Muhammad Aksa 0,75 0,75 0,5 1 G8 Habib Indra 0,5 0,25 0,75 0,5 G9 Candra 0,75 0,5 0,25 0,75 G10 Agus 0,25 0,75 0,25 0,25 G11 Haris 1 0,25 0,5 0,5 G12 Edy 0,75 1 0,75 0,75 G13 Irwan 0,75 0,5 0,25 0,25 G14 Udin 0,25 0,75 1 1 G15 Dimas 1 0,25 0,5 0,25 Sumber : Klub Angsapura Sania Medan
2.     Tentukan beberapa kriteria Penentuan Pemain Basket.
Adapun beberapa kriteria Pemain Basket sebagai perbandingan adalah seperti dibawah ini :
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan K1 Dribling : membawa bola dengan cara memantul-  mantulkan K2 Shooting  :  usaha  memasukkan  bola  kedalam  keranjang  atau  ring basket lawan untuk meraih poin
K3 Passing : mengumpan atau mengoper bola
K4 Kelincahan
3.    Tentukan bobot kriteria penentuan Pemain
Berdasarkan  alternatif  dan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  dari setiap  kriteria  diberikan  nilai  pada  setiap  kriteria,  dimana  penentuan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan ini diambil dari kebijaksanaan Manajemen Tim Basket. Pada bagian penentuan bobot kriteria penentuan pemain basket ini adalah mencari data dari setiap pemain seperti dibawah ini : 1. Pemain I
a. Dribling : K1 = (Sangat Baik) b. Shooting : K2 = (Baik) c. Passing : K3 = (Cukup Baik) d. Kelincahan : K4 = (Baik) 2. Pemain II a. Dribling : K1 = (Sangat Baik) b. Shooting : K2 = (Cukup Baik) c. Passing : K3 = (Baik) d. Kelincahan : K4
=Dapat (Baik)
3. Pemain III a. Dribling : K1 = (Baik) b. Shooting : K2 =  (Kurang) c. Passing : K3 = (Cukup Baik) d. Kelincahan : K4 = (Kurang) Tabel 3. Nilai Kriteria dan Bobot Prefrensi Kriteria Nilai Bobot Dribling 50% 6 Shooting 30% 3 Passing 20% 2 Kelincahan 10% 1
4.    Menentukan nilai pembobotan masing-masing kriteria
Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari lima bilangan fuzzy , yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tinggi (T), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada gambar 1 berikut:
Gambar 1. Bilangan Analytical Hierarchy Process
Dari gambar 4.1 diatas, bilangan-bilangan Fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp . Untuk lebih jelasnya data bobot dibentuk dalam tabel 4.5 berikut
Tabel 4. Bobot Kriteria Bilangan AHP Bobot K1 Sangat Tinggi (ST) 1 K2 Tinggi (T) 0,75 K3 Rendah(R) 0,5 K4 Sangat Rendah(SR) 0.25
Contoh kasus dalam penentuan pemain contoh  yang akan diambil dalam penentuan pemain dalam hal ini adalah 3  jenis    sebagai  contoh  penerapan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  metode  dalam  penentuan  pemain berdasarkan kriteria-kriteria yang ada pada tabel 4.2. Berikut adalah uraian bobot-bobot dari kriteria yang ditentukan:

## 1. Bobot Dribling (K1)
Penilaian kriteria Dribling dilakukan dengan menggunakan range nilai antara 0 – 1 untuk menunjukkan Dribling dari setiap Pemain, semakin baik Dribling suatu Pemain maka nilai yang diberikan menuju ke angka 1 Bobot dapat dilihat pada tabel 4.6 berikut:
Tabel 5. Bobot Dribbling K1 Bilangan Fuzzy Bobot Sangat Mahir Sangat Baik (SB) 1 Mahir Baik (B) 0.75 Cukup Mahir Cukup Baik (CB) 0.5 Tidak Mahir Kurang (K) 0.25 Gambar 2. Bilangan Fuzzy Untuk Bobot Dribling

## 2. Shooting
Penilaian kriteria Shooting dilakukan dengan menggunakan range nilai antara 0 – 1 untuk menunjukkan Shooting dari setiap Pemain, semakin baik Shooting suatu Pemain maka nilai yang diberikan menuju ke angka 1
0.25 0.5 0.75 1 SR R T ST
1 Keterangan : SR  = Sangat rendah
R    = Rendah
T     = Tinggi ST   = Sangat tinggi
0
0.25 0.5 0.75 1 K CB B SB 1
Keterangan : K    =Kurang CB  = Cukup Baik
B     = Baik SB   = Sangat Baik
.Tabel 6. Shooting K2 Bilangan Fuzzy Bobot Sangat Mahir Sangat Baik (SB) 1 Mahir Baik (B) 0,75 Cukup Mahir Cukup Baik (CB) 0,5 Tidak Mahir Kurang (K) 0,25 Gambar 3. Bilangan Fuzzy Untuk Shooting

## 3. Passing
Penilaian kriteria Passing dilakukan dengan menggunakan range nilai antara 0 – 1 untuk menunjukkan Passing dari setiap Pemain, semakin baik Passing suatu Pemain maka nilai yang diberikan menuju ke angka 1.
Tabel 7. Passing K3 Bilangan Fuzzy Bobot Sangat Mahir Sangat  Baik (SB) 1 Mahir Baik (Baik) 0.75 Cukup Mahir Cukup Baik (CB) 0.5 Tidak Mahir Kurang (K) 0,25 Gambar 4. Bilangan Fuzzy Untuk Passing

## 4. Kelincahan
Penilaian  kriteria  Kelincahan dilakukan  dengan  menggunakan  range  nilai  antara  0  –  1  untuk  menunjukkan Kelincahan  dari  setiap  Pemain,  semakin  baik  Kelincahan  suatu  Pemain  maka  nilai  yang  diberikan  menuju  ke angka 1.
Tabel 8. Kelincahan K4 Bilangan Fuzzy Bobot Sangat Mahir Sangat  Baik (SB) 1 Mahir Baik (Baik) 0.75 Cukup Mahir Cukup Baik (CB) 0.5 Tidak Mahir Kurang  (K) 0,25
0.25 0.5 0.75 1
K CB B SB 1 Keterangan :
K = Kurang
CB = Cukup Baik B = Baik SB = Sangat Baik
0 0.25 0.5 0.75 1 K CB B SB 1
Keterangan : K =Kurang CB = Cukup Baik B = Baik SB = Sangat Baik
Gambar 5. Bilangan Fuzzy Untuk Kelincahan
Dari bobot diatas maka kita dapat menentukan bobot dari penentuan Pemain adalah sebagai berikut :
1. G1 a. Dribling = 1 b. Shooting = 0,75 c. Passing = 0,5 d. Kelincahan = 0.75
2. G2 a. Dribling = 1 b. Shooting = 0,5 c. Passing = 0,75 d. Kelincahan = 0,75
3. G3 a. Dribling = 0,75 b. Shooting = 0,25 c. Passing = 0.5 d. Kelincahan = 0.25

## 3.2 Tahap Modelling
Pada tahap modelling (pemodelan), penulis memilih model pendekatannya adalah Analytical Hierarchy Process . Pada tahap ini ada beberapa hal yang harus diperhatikan yaitu:
1. Mendefinisikan  masalah dan  menentukan solusi  yang diinginkan,  lalu  menyusun  hirarki dari permasalahan yang dihadapi.
a. Gambarkan Hierarchy keputusan Dalam Hierarchy keputusan ini terdapat objek yang akan dibahas, kriteria dan alternatif. Berikut ini adalah gambar dari Hierarchy keputusan.
1. Tujuan atau Objek (Menilai Pemain-Pemain)
2. Kriteria (Dribling Shooting, Passing, Kelincahan).
3. Alternatif (Nama-nama Pemain yang akan dipilih).
Tabel 9. Skala Perbandingan Pasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai intermediate Kebalikan Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka disbanding dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya disbanding dengan i
0.25 0.5 0.75 1 K CB B SB 1
Keterangan : K = Kurang CB =Cukup Baik B = Baik SB = Sangat Baik
0
Gambar 6. Hierarchy tujuan proses penentuanPemain
2. Menentukan prioritas kriteria
Langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria adalah sebagai berikut:
a. Membuat matriks perbandingan krtiteria
Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan  antara  satu  kriteria  dengan  kriteria  yang  lain.  Hasil penilaian dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 10. Matriks perbandingan berpasangan K1 K2 K3 K4 K1 1 2 3 6 K2 1/2=0,5 2/2=1 3/2=1,5 6/2=3 K3 1/3=0,33 2/3=0,66 3/3=1 6/3=2 K4 1/6=0,16 2/6=0,33 3/6=0,5 6/6=1 Jumlah 1,99 3,9 6 12
Angka 1 pada baris K1 kolom K1 menggambarkan tingkat yang sama antara kriteria Dribling dengan Dribling, sedangkan  angka  2  pada  baris  K1  kolom  K2  menunjukkan  bahwa  shooting  (MKJ)  sedikit  lebih  penting dibandingkan dengan kriteria Dribling. Angka 0.5 pada baris K2 kolom K1 merupakan hasil perhitungan 1/nilai pada kolom K2 (2).Angka-angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama.
b. Membuat matriks nilai Kriteria
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut: Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama Tabel 4.10) / jumlah dari masing-masing kolom lama Hasil perhitungan dapat dilihat pada tabel 4.11
Tabel 11. Matriks Nilai Keriteria K1 K2 K3 K4 Jumlah Prioritas K1 0,5 0,5 0,46 0,5 1,98 0,49 K2 0,25 0,25 0,30 0,25 1,06 0,27 K3 0,16 0,16 0,15 0,17 0,62 0,16 K4 0,08 0,08 0,08 0,08 0,32 0,09
Nilai 0.5 pada baris  K1 kolom  K1 tabel 11 diperoleh  dari  nilai  baris K1 kolom K1 tabel 10 dibagi  dengan jumlah nilai pada kolom K1 tabel 4.10, Nilai kolom jumlah pada tabel 11 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 1.98 merupakan hasil penjumlahan dari 0.5 + 0.52 + 0.46+0, Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan jumlah kriteria, dalam hal ini jumlah kriteria adalah 4.
c. Membuat matriks penjumlahan setiap baris Matriks ini dibuat dengan   mengalikan nilai prioritas pada tabel
4.11 dengan matriks perbandingan berpasangan tabel 4.10. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel 12
Tabel 12. Matriks penjumlahan setiap baris K1 K2 K3 K4 Jumlah K1 0,49 0,54 0,48 0,54 2,05 K2 0,25 0,27 0,32 0,27 1,11 K3 0,16 0,14 0,16 0,18 0,64 K4 0,08 0,08 0,08 0,09 0,33
Nilai 0.49 pada baris K1 kolom K1 tabel 12 diperoleh dari prioritas baris K1 tabel 11 (0.49) dikalikan nilai baris  K1  kolom  K1  pada  tabel  10.  Kolom  jumlah  pada  tabel  4.12  diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai  pada masing-masing baris pada tabel tersebut. Misalnya nilai 2.05 merupakan penjumlahan dari 0.49+0.54+0.48+0.54. d. Penghitungan  rasio  konsistensi  Penghitungan  ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  nilai  rasio konsistensi (CR)<=0.1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1 maka matriks perbandingan bepasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi, maka dibuat tabel berikut ini:
Tabel 13. Perhitungan rasio konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil K1 2,05 0,49 2,47 K2 1,11 0,27 1,33 K3 0,64 0,16 0,78 K4 0,33 0,09 0,43
Kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah pada table 12, Sedangkan kolom prioritas diperoleh dari kolom prioritas pada tabel 11. Dari tabel 13 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil pada tabel 13) = 5,01 n (jumlah kriteria) = 4 λ maks (jumlah/n) = 5,01/4
= 1.25
CI((λ maks-n)/n)         = (1.25-4)/4 = -0,69/4 = -0.17 CR (CI/IR(lihat tabel 3.1)) = -0.17/0.90 = -0.19 Oleh karena CR<0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima.
3.  Menentukan  prioritas  subkriteria.  Perhitungan  subkriteria  dilakukan  terhadap  sub-sub  dari  semua  kriteria. Dalam hal ini terdapat 4 kriteria yang berarti akan ada 4 perhitungan subkriteria.
1.  Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Dribling Pemain.
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Hasil penilaian dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Matriks perbandingan berpasangan Kriteria Dribling Kurang Cukup Baik Baik Sangat Baik Kurang 1 0,75 0,5 0,25 Cukup Baik 1,33 1 0,75 0,5 Baik 2 1,33 1 0,75 Sangat Baik 4 2 1,33 1 Jumlah 8,33 5,08 3,58 2,5
b.  Membuat matriks nilai kriteria Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut: Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama ( Tabel 14 ) / jumlah dari masing-masing kolom ( Tabel 14 )Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 15 Berikut :
Tabel 15. Matriks Nilai Keriteria Dribling K CB B SB Jlh Prioritas Prioritas Subkriteria K 0,12 0,15 0,14 0,1 0,51 0,13 0,32 CB 0,16 0,19 0,20 0,2 0,75 0,19 0,46 B 0,24 0,26 0,28 0,3 1,08 0,27 0,66 SB 0,48 0,39 0,37 0,4 1,64 0,41 1
Nilai 0.12 pada baris kriteria besar kolom kriteria Dribling tabel 15 diperoleh dari nilai baris kriteria besar kolom kriteria  Dribling  dibagi  jumlah  nilai  pada  kolom  kriteria  Dribling  tabel  14  Nilai  kolom  jumlah  pada  tabel  15 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 0.51 merupakan hasil penjumlahan dari 0.12 + 0.16 + 0.24 + 0,48 Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan 4.  Nilai  pada  kolom  prioritas  subkriteria  diperoleh  dari  nilai  prioritas  pada  baris  tersebut  dibagi  dengan  nilai tertinggi pada kolom priorotas.
c.   Membuat matriks penjumlahan setiap baris
Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  15  dengan  matriks  perbandingan berpasangan tabel 14. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 16. Matriks penjumlahan setiap baris Kriteria Dribling K CB B SB Jumlah K 0,13 0,14 0,14 0,10 0,51 CB 0,17 0,19 0,20 0,21 0,77 B 0,26 0,25 0,27 0,31 1,09 SB 0,52 0,38 0,36 0,41 1,67
Nilai  0.13  pada  baris  kriteria  besar  kolom  kriteria  Dribling  tabel  16  diperoleh  dari  prioritas  baris  kriteria Dribling  table  15  (0.13)  dikalikan  nilai  baris  kriteria  besar  kolom  kriteria  tes  intelegensi  pada  tabel  14.Kolom jumlah  pada  tabel  16  diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai  pada  masing-masing  baris  pada  tabel  tersebut. Misalnya nilai 0.51 merupakan penjumlahan dari0.13+0.14+0.14+0,10 d.    Penghitungan rasio konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR)<=0.1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1 maka matriks perbandingan bepasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi, maka dibuat tabel berikut ini:
Tabel 17. Perhitungan rasio konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil K 0,51 0,13 0,64 CB 0,77 0,19 0,96 B 1,09 0,27 1,36 SB 1,67 0,41 2,08
Kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel 16, sedangkan kolom prioritas diperoleh dari kolom prioritas pada tabel 15 Dari tabel 4.16 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil pada tabel 17 ) = 5,04 n (jumlah kriteria) = 4 λ maks (jumlah/n) = 5,04/4 = 1.26
CI((λ maks-n)/n)
= (1.26-4)/4 = -2.74/4 = -0.69 CR (CI/IR(lihat tabel 3.1)   = -0.69/0.90 = -0.77 Oleh karena CR<0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima.
2.  Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Shooting (MKJ) Pemain.
a.    Membuat matriks perbandingan berpasangan
Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan  antara  satu  kriteria  dengan  kriteria  yang  lain.  Hasil penilaian dapat dilihat pada tabel 18
Tabel 4.18. Matriks perbandingan berpasangan Shooting (MKJ) Kurang Cukup Baik Baik Sangat Baik Kurang 1 0,75 0,5 0,25 Cukup Baik 1,33 1 0,75 0,5 Baik 2 1,33 1 0,75 Sangat Baik 4 2 1,33 1 Jumlah 8,33 5,08 3,58 2,5
b.  Membuat matriks nilai kriteria
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut: Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama ( Tabel 4.18 ) / jumlah dari masing masing kolom ( Tabel 18 ) Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 19 Berikut :
Tabel 19. Matriks Nilai Keriteria Shooting (MKJ) K CB B SB Jlh Prioritas Prioritas Subkriteria K 0,12 0,15 0,14 0,1 0,51 0,13 0,32 CB 0,16 0,19 0,20 0,2 0,75 0,19 0,46 B 0,24 0,26 0,28 0,3 1,08 0,27 0,66 SB 0,48 0,39 0,37 0,4 1,64 0,41 1
Nilai 0.12 pada baris kriteria besar kolom kriteria Shooting tabel 19 diperoleh dari nilai baris kriteria besar kolom kriteria Shooting dibagi jumlah nilai pada kolom kriteria Shooting tabel 18 Nilai kolom jumlah pada tabel 19 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 0.51 merupakan hasil penjumlahan dari 0.12 + 0.16 + 0.24 + 0,48 Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan 4.  Nilai  pada  kolom  prioritas  subkriteria  diperoleh  dari  nilai  prioritas  pada  baris  tersebut  dibagi  dengan  nilai tertinggi pada kolom prioritas.
c.  Membuat matriks penjumlahan setiap baris Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  19  dengan  matriks  perbandingan berpasangan tabel 18. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 20. Matriks penjumlahan setiap baris Kriteria Shooting (MKJ)
K CB B SB Jumlah K 0,13 0,14 0,14 0,10 0,51 CB 0,17 0,19 0,20 0,21 0,77 B 0,26 0,25 0,27 0,31 1,09 SB 0,52 0,38 0,36 0,41 1,67
Nilai  0.13  pada  baris  kriteria  besar  kolom  kriteria  Shooting  tabel  20  diperoleh  dari  prioritas  baris  kriteria Shooting 19 (0.13) dikalikan nilai baris kriteria besar kolom kriteria Shooting pada tabel 18. Kolom jumlah pada tabel 20 diperoleh dengan menjumlahkan nilai pada masing-masing baris pada tabel tersebut. Misalnya nilai 0.51 merupakan penjumlahan dari 0.13+0.14+0.14+0,10
d.  Penghitungan rasio konsistensi Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR)<=0.1. Jika ternyata nilai CR  lebih  besar  dari  0.1  maka  matriks  perbandingan  bepasangan  harus  diperbaiki.  Untuk  menghitung  rasio konsistensi,maka dibuat tabel berikut ini:
Tabel 21. Perhitungan rasio konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil K 0,51 0,13 0,64 CB 0,77 0,19 0,96 B 1,09 0,27 1,36 SB 1,67 0,41 2,08
Kolom jumlah perbaris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel 20, sedangkan kolom prioritas diperoleh dari kolom prioritas pada tabel 19 Dari tabel 21 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil pada tabel 21 ) = 5,04
n (jumlah kriteria) = 4 λ maks (jumlah/n) = 5,04/4 = 1.26 CI((λ maks-n)/n) = (1.26-4)/4 = -2.74/4 = -0.69 CR (CI/IR(lihat tabel 3.1)) = -0.69/0.90 = -0.77 Oleh karena CR<0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima. 3.  Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Passing (Ly) Pemain. a. Membuat matriks perbandingan berpasangan Pada  tahap  ini  dilakukan  penilaian  perbandingan  antara  satu  kriteria  dengan  kriteria  yang  lain.  Hasil penilaian dapat dilihat pada tabel 22
Tabel 22. Matriks perbandingan berpasangan Passing Kurang Cukup Baik Baik Sangat Baik Kurang 1 0,75 0,5 0,25 Cukup Baik 1,33 1 0,75 0,5 Baik 2 1,33 1 0,75 Sangat Baik 4 2 1,33 1 Jumlah 8,33 5,08 3,58 2,5 b.    Membuat matriks nilai kriteria
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagai berikut: Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama ( Tabel 22 ) / jumlah dari masing-masing kolom ( Tabel 22 ) Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 23 Berikut :
Tabel 23. Matriks Nilai Kriteria Passing K CB B SB Jlh Prioritas Prioritas Subkriteria K 0,12 0,15 0,14 0,1 0,51 0,13 0,32 CB 0,16 0,19 0,20 0,2 0,75 0,19 0,46 B 0,24 0,26 0,28 0,3 1,08 0,27 0,66 SB 0,48 0,39 0,37 0,4 1,64 0,41 1
Nilai 0.12 pada baris kriteria  besar kolom kriteria Passing tabel 23 diperoleh dari  nilai  baris kriteria besar kolom  kriteria  Passing  dibagi  jumlah  nilai  pada  kolom  kriteria    tabel  22  Nilai  kolom  jumlah  pada  tabel  23 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 0.51 merupakan hasil penjumlahan dari 0.12 + 0.16 + 0.24 + 0,48 Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan 4.  Nilai  pada  kolom  prioritas  subkriteria  diperoleh  dari  nilai  prioritas  pada  baris  tersebut  dibagi  dengan  nilai tertinggi pada kolom priorotas.
c.  Membuat matriks penjumlahan setiap baris Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  23  dengan  matriks  perbandingan berpasangan tabel 22. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 24. Matriks penjumlahan setiap baris Kriteria Passing
K CB B SB Jumlah K 0,13 0,14 0,14 0,10 0,51 CB 0,17 0,19 0,20 0,21 0,77 B 0,26 0,25 0,27 0,31 1,09 SB 0,52 0,38 0,36 0,41 1,67
Nilai 0.13 pada baris kriteria besar kolom kriteria Passing tabel 24 diperoleh dari prioritas baris kriteria Passing 23(0.13) dikalikan nilai baris kriteria besar kolom kriteria Passing pada tabel 22. Kolom jumlah pada tabel 4.24 diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai  pada  masing-masing  baris  pada  tabel  tersebut.  Misalnya  nilai  0.51 merupakan penjumlahan dari 0.13+0.14+0.14+0,10
d. Penghitungan rasio konsistensi
Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR)<=0.1. Jika ternyata nilai CR lebih besar dari 0.1 maka matriks perbandingan bepasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung rasio konsistensi, maka dibuat tabel berikut ini:
Tabel 25. Perhitungan rasio konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil K 0,51 0,13 0,64 CB 0,77 0,19 0,96 B 1,09 0,27 1,36 SB 1,67 0,41 2,08
Kolom  jumlah  perbaris  diperoleh  dari  kolom  jumlah  pada  tabel  24,  sedangkan  kolom  prioritas  diperoleh  dari kolom prioritas pada tabel 23 Dari tabel 25 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil pada tabel 25 ) = 5,04
n (jumlah kriteria) = 4 λ maks (jumlah/n) = 5,04/4 = 1.26 CI((λ maks-n)/n) = (1.26-4)/4 = -2.74/4 = -0.69 CR (CI/IR(lihat tabel 3.1)) = -0.69/0.90 = -0.77 Oleh karena CR<0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima. 4. Menghitung prioritas subkriteria dari kriteria Kelincahan . a.    Membuat matriks perbandingan berpasangan
Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain.
Tabel 26. Matriks perbandingan berpasangan Kelincahan Kurang Cukup Baik Baik Sangat Baik Kurang 1 0,75 0,5 0,25 Cukup Baik 1,33 1 0,75 0,5 Baik 2 1,33 1 0,75 Sangat Baik 4 2 1,33 1 Jumlah 8,33 5,08 3,58 2,5
b.    Membuat matriks nilai kriteria
Matriks ini diperoleh dengan cara sebagaiberikut: Nilai baris kolom baru = Nilai baris kolom lama ( Tabel 26 ) / jumlah dari masingmasing kolom ( Tabel 26 )Hasil perhitungan dapat dilihat pada table 27 Berikut :
Tabel 27. Matriks Nilai Keriteria Kelincahan K CB B SB Jlh Prioritas Prioritas Subkriteria K 0,12 0,15 0,14 0,1 0,51 0,13 0,32 CB 0,16 0,19 0,20 0,2 0,75 0,19 0,46 B 0,24 0,26 0,28 0,3 1,08 0,27 0,66 SB 0,48 0,39 0,37 0,4 1,64 0,41 1
Nilai 0.12 pada baris kriteria besar kolom kriteria Kelincahan tabel 27 diperoleh dari nilai baris kriteria besar kolom kriteria Kelincahan dibagi  jumlah  nilai pada kolom kriteria  tabel 26 Nilai kolom  jumlah pada tabel 27 diperoleh dari penjumlahan pada setiap barisnya. Untuk baris pertama, nilai 0.51 merupakan hasil penjumlahan dari 0.12 + 0.16 + 0.24 + 0,48 Nilai pada kolom prioritas diperoleh dari nilai pada kolom jumlah dibagi dengan 4.  Nilai  pada  kolom  prioritas  subkriteria  diperoleh  dari  nilai  prioritas  pada  baris  tersebut  dibagi  dengan  nilai tertinggi pada kolom priorotas.
c. Membuat matriks penjumlahan setiap baris Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  27  dengan  matriks  perbandingan berpasangan tabel 26. Hasil perhitungan disajikan dalam tabel berikut :
Tabel 28. Matriks penjumlahan setiap baris Kriteria Mangemen Kelas K CB B SB Jumlah K 0,13 0,14 0,14 0,10 0,51 CB 0,17 0,19 0,20 0,21 0,77
B 0,26 0,25 0,27 0,31 1,09 SB 0,52 0,38 0,36 0,41 1,67
Nilai 0.13 pada baris kriteria besar kolom kriteria Kelincahan tabel 28 diperoleh dari prioritas baris kriteria Kelincahan 27(0.13) dikalikan nilai baris kriteria besar kolom kriteria Kelincahan pada tabel 26. Kolom jumlah pada tabel 28 diperoleh dengan menjumlahkan nilai pada masing-masing baris pada tabel tersebut. Misalnya nilai 0.51 merupakan penjumlahan dari 0.13+0.14+0.14+0,10
d. Penghitungan rasio konsistensi Penghitungan ini digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR)<=0.1. Jika ternyata nilai CR  lebih  besar  dari  0.1  maka  matriks  perbandingan  bepasangan  harus  diperbaiki.  Untuk  menghitung  rasio konsistensi,maka dibuat tabel berikut ini:
Tabel 29. Perhitungan rasio konsistensi Jumlah Perbaris Prioritas Hasil K 0,51 0,13 0,64 CB 0,77 0,19 0,96 B 1,09 0,27 1,36 SB 1,67 0,41 2,08
Kolom  jumlah  perbaris  diperoleh  dari  kolom  jumlah  pada  tabel  28,  sedangkan  kolom  prioritas  diperoleh  dari kolom prioritas pada tabel 27 Dari tabel 29 diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil pada tabel 29 ) = 5,04 n (jumlah kriteria) = 4 λ maks (jumlah/n) = 5,04/4 = 1.26 CI((λ maks-n)/n) = (1.26-4)/4 = -2.74/4 = -0.69 CR (CI/IR(lihat tabel 3.1)) = -0.69/0.90 = -0.77 Oleh karena CR<0.1 , maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut dapat diterima.

## 3.3 Choice
Prioritas  hasil  perhitungan  pada  langkah  1  dan  langkah  2  kemudian  dituangkan  dalam  matriks  hasil.  Hasilnya tampak seperti tabel dibawah ini :
Tabel 30. Matriks hasil Dribling Shooting Passing Kelincahan 0,49 0,27 0,16 0,09 Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik 1 1 1 1 Baik Baik Baik Baik 0,66 0,66 0,66 0,66 Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik 0,46 0,46 0,46 0,46 Kurang Kurang Kurang Kurang 0,32 0,32 0,32 0,32 Tabel 31. Nilai Pemain Dribling Shooting Passing Kelincahan Indra Gunawan Sangat Baik Baik Cukup Baik Baik Heri Hermawan Sangat Baik Cukup Baik Baik Baik Dian Wijaya Baik Kurang Cukup Baik Kurang Tabel 32. Hasil akhir Dribling Shooting Passing Kelincahan Total Indra Gunawan 0,49 0,18 0,07 0,06 0,8 Heri Hermawan 0,49 0,12 0,10 0,06 0,77 Dian Wijaya 0,32 0,09 0,07 0,03 0,51
Nilai 0,49 pada kolom Dribling baris Indra Gunawan diperoleh dari nilai G1 untuk Dribling, yaitu sangat baik dengan prioritas 1 (table 31) dikalikan dengan prioritas Dribling sebesar 0,49 (table 30).
Kolom total pada table 32 diperoleh dari penjumlahan pada masing-masing barisnya.Nilai total inilah yang dipakai sebagai  dasar  untuk  merangking  prestasi  Pemain.  Semakin  besar  nilainya,  Pemain  tersebut  akan  semakin berprestasi.

## 4. IMPLEMENTASI

## Form Kriteria
Form  kriteria  adalah  form  yang  digunakan  untu  menampilkan  semua  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam sistem.  Dimana  kriteria  ini  digunakan  untuk  melakukan  proses  penyeleksian  terhadap  semuan  peserta  yag termasuk daam sistem ini. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar  dibawah ini.

## Gambar 7. Form Kriteria

## Form Alternatif
Form ini digunakan untuk menginput semua user yang akan diseleksi. Dalam proses ini diharapkan semua user menginput identitas dari masing-masing user seperti nama, alamat. Hal ini dilakukan agar semua identitas dari masing-masing  user  yang  akan  diseleksi  ada  dalam  sistem.    Dalam  proses  penginputan  alternatif  jumlah alternatifnya  tidak  terbatas  tergantung  dari  permasalahan  yang  akan  diselesaikan.  Adapun  form  tersebut  dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 8. Form Alternatif

## Form Penilaian
Form  penilaian  adalah  form  yang  digunakan  untuk  menginput  semua  data-data  penilaian  yang  dibutuhan  oleh sistem  meliputi  nama  alternatif dan  nilai dari  masing-masing  kriteria. Nilai-nilai  ini  nantinya akan  diolah oleh sistem mengikuti kaidah dan rumus-rumus dalam pengerjaan mengggunakan metode AHP. Adapun form tersebut dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Form Hasil Akhir
Form  ini  digunakan  untuk  menampilkan  kesimpulan  hasil  akhir  dari  semua  inputan  yang  dilakuan  dari  form sebelumnya seperti form alternatif, kriteria dan penilaian. Adapun form tersebut dapat dlihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 10. Form Hasil Akhir

## 5. KESIMPULAN
Dari hasil uji dan analisa yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Pemilihan  dilakukan  dengan  bagaimana  yang  digunakan  seperti  dribling,  shooting,  passing  dan  kelincahan sudah  mewakili  semua  keteramplian  yang  harus  dimiliki  oleh    seorang  pemain  basket  terbaik  pada  Klub Angsapura Sania Medan
2. Penerapan  metode  AHP  dapat  diterapkan  untuk  menentukan  pemain  basket  terbaik  pada  Klub  Angsapura Sania Medan  dapat menghasilkan suatu keputusan cepat dan tepat.
3. Perancangan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan    dengan  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio  2008 mampu  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  menentukan  pemain  basket  terbaik  pada  Klub  Angsapura Sania Medan

## REFERENCES
[1] E.Santoso, N.Hidayat A.Renaldi, Penentuan Pemain Tim Basket Menggunakan Metode Weighted Product (WP) dan Simple Additive Weighted (SAW). Pasuruan, 2017.
[2] Sutabri Tata, Analisis Sistem Informasi, 1st ed., Christian Putri, Ed. Yogyakarta: ANDI, 2012.
[3] M.Sc Prof. Dr. Ir. Marimin, Ir. Hendri Tanjung M.M M.Ag, and Haryo Prabowo S.P M.M, Sistem Informasi Manusia Sumber Daya Manusia. Bogor: Grasindo, 20o6.
[4] P.D.K.  Menembu  S.  Pojoh  O.A.  Lantang,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Siswa  Berprestasi  yang  layak  menjadi siswa teladan., 2016.
[5] Prahasta Eddy, Sistem Informasi Geografis. Bandung: INFORMATIKA, 2014.
[6] Dr. rer. Nat. Ditdit Nugeraha Utama,. Yogyakarta: Penerbit Garudhawaca, 2017.
[7] Jogiyanto H M, , ANDI, Ed. Yogyakarta, 2005.
[8] Al-Bahra, Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2005.
[9] Fathansyah, Sisitem Basis Data. Bandung: Informatika, 2004.
[10]  Primanda Arif Aditya, Dasar-Dasar Pemrograman Database Desktop Dengan Visual Basic.NET 2008. Jakarta: Penerbit PT. Alex Media Komputindo, 2013.
[11]  M. Mesran, S. D. Nasution, S. Syahputra, A. Karim, and E. Purba, “Implementation of the Extended Promethee II in Upgrade Level of Mechanic,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 125–130, 2018.
[12]  M.  I.  S,  Mesran,  D.  Siregar,  and  Suginam,  “BERLANGGANAN  MENERAPKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS ( AHP ),” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2017.
[13]  I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017.
[14]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[15]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[16]  S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Guru  Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 2, no. 2, pp. 10– 15, 2018.
[17]  K.  Umam,  V.  E.  Sulastri,  T.  Andiri,  D.  U.  Sutiksno,  and  Mesran,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode VIKOR,” J. Ris. Komput. , vol. Vol 5, no. 1, pp. 43–49, 2017.
[18]  P. Simanjuntak, I. Irma, N. Kurniasih, M. Mesran, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.