## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE AHP DAN SAW DALAM PENENTUAN MAHASISWA BERPRESTASI (STUDI KASUS: FAKULTAS ILMU KOMPUTER UNIVERSITAS LANCANG KUNING)
Amelia Rahmadhani 1 , Lucky Lhaura Van FC 2 , Yogi Yunefri 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang Kuning
1,2,3, Jl. Yos Sudarso KM. 8 Umban Sari, Rumbai – Kota Pekanbaru Kode Pos 28266 e-mail: ameliarahmadhani02@gmail.com 1 ,lucky@unilak.ac.id 2 ,yogiyunefri@gmail.com 3

## ABSTRAK
Frekuensi persaingan dunia kerja, dibutuhkan lulusan yang memiliki kemampuan hard skills dan soft  skills  yang  seimbang.  Setiap  universitas  harus  mengidentifikasi  mahasiswa  yang  dapat  melakukan keduanya  dan  diberi  penghargaan  sebagai  mahasiswa    berprestasi.  Pada  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Lancang Kuning, penentuan mahasiswa berprestasi masih bersifat subjektif. Setelah dilakukan studi pustaka, metode AHP dan SAW merupakan metode untuk menentukan alternatif terbaik yang paling banyak digunakan. Maka dilakukan analisis perbandingan metode untuk menentukan metode yang akurat dalam penentuan mahasiswa berprestasi. Pada metode AHP, alternatif terbaik adalah Mahasiswa2  dan Mahasiswa4 dengan nilai 1,01 sedangkan pada metode SAW alternatif terbaik adalah Mahasiswa2 dengan nilai 1. Dari penelitian yang telah dilakukan, masing-masing metode memiliki kelebihan dan kekurangan. Namun, metode AHP lebih direkomendasikan karena lebih akurat dalam proses perhitungan pada kasus penentuan mahasiswa berprestasi.
Kata kunci : Perbandingan Metode, Mahasiswa berprestasi, AHP, SAW .

## ABSTRACT
The frequency of competition in the world of work requires graduates who have balanced hard skills  and  soft  skills.  Each  university  needs  to  identify  students  who  can  do  both  and  be  awarded  as outstanding students. At the Faculty of Computer Science, Lancang Kuning University, the determination of outstanding students is still subjective. After conducting a literature study, the AHP and SAW methods are the most used methods to determine the best alternative. For this reason, a comparative analysis of methods  was  carried  out to  determine  an  accurate  method for  determining  outstanding  students.  In  the AHP method, the best alternative is Mahasiswa2 and Mahasiswa4 with a value of 1.01 while in the SAW method the best alternative is Mahasiswa2 with a value of 1. From the research that has been done, each method has advantages and disadvantages. However, the AHP method is recommended because it is more accurate in the calculation process in the case of determining outstanding students.
Keywords: Comparison of Methods, Outstanding Students, AHP, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan informasi yang tumbuh  begitu  pesat  menyebabkan  kebutuhan akan  informasi  sangat  diperlukan.  Menurut  UU Republik  Indonesia  No.  11  Pasal 1  Ayat  3  tahun 2008,  Teknologi  Informasi  adalah  suatu  teknik untuk  mengumpulkan,  menyiapkan,  menyimpan, memproses, mengumumkan, menganalisis, dan/atau  menyebarkan  informasi.  Pada  awalnya teknologi  berkembang  secara  perlahan,  namun
seiring  dengan  kemajuan  budaya  dan  peradaban manusia,  teknologi  berkembang  seperti  badai. Semakin maju suatu budaya, semakin berkembang teknologi karena teknologi merupakan perkembangan dari budaya yang maju  pesat.
Universitas  Lancang  Kuning  adalah  sebuah universitas  swasta  yang  berlokasi  di  Pekanbaru, Provinsi Riau, Indonesia. Universitas ini didirikan tanggal  9  Juni  1982  oleh  Yayasan  Raja  Ali  pada berdasarkan  Surat  Keputusan  No.  001/KEP-

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Yasrah/82  dari  Yayasan  Raja  Ali  Haji.  Unilak memiliki  9  fakultas  dan  1  sekolah  pascasarjana, salah  satunya  Fakultas  Ilmu  Komputer.  Fakultas Ilmu Komputer berdiri tahun 2008. Fakultas Ilmu Komputer  terdiri  dari  dua  prodi,  diantaranya Teknik Informatika dan Sistem Informasi. Jumlah mahasiswa di Fakultas Ilmu Komputer mencapai 3.812 mahasiswa.
Seringnya  persaingan  dalam  dunia  kerja menuntut  lulusannya  memiliki  keseimbangan hard skill dan soft skill , sehingga mahasiswa harus aktif  dan  sukses  baik  dalam  bidang  akademik maupun non akademik. Oleh karena itu, di setiap perguruan  tinggi  perlu  diidentifikasi  mahasiswa yang dapat melakukan keduanya dan mendapatkan  penghargaan  sebagai  mahasiswa berprestasi.  Selama  menjalani  perkuliahan  di Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang Kuning,  saat  fakultas  membutuhkan  mahasiswa berprestasi untuk mengikuti lomba, beasiswa yang kuotanya  terbatas,  atau  kegiatan  lainnya  sangat sulit  menentukannya  dan  cenderung  bersikap subjektif.
Dari masalah yang telah disampaikan diatas, maka  dilakukan  analisis  yang  akan  menentukan mahasiswa berprestasi di Fakultas Ilmu Komputer.  Ada  banyak  metode  pendukung keputusan  yang  dapat  diimplementasikan  dalam penentuan mahasiswa berprestasi saat ini. Setelah dilakukan  studi  pustaka,  dari  banyaknya  karya ilmiah  dan  jurnal  penelitian,  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple  Additive Weighting  (SAW)  yang  paling  menguntungkan dan  banyak  digunakan  dibandingkan  dengan metode lain. (Shiddieq & Septyan, 2017; Fitriyani, 2016;  Frieyadie,  2016;  Sunardi  &  Kriestanto, 2016)  Metode  AHP  dan  SAW  ini  merupakan metode  yang  akan  menentukan  satu  alternatif terbaik  dari  sekian  banyak  alternatif  yang  ada (Ramadhani  &  Hidayat,  2018;  Rizal  &  Wibowo, 2018).  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  salah  satu  tata  cara  pendukung  ketetapan yang  bisa  menuntaskan  permasalahan  yang multikriteria yang kompleks sebagai suatu hirarki yakni  bentuk  multi  tingkat  dimana  tingkat  awal merupakan tujuan, diiringi dengan tingkat aspek, kriteria,  sub kriteria,  dan lain- lain. demosi akhir dari pengganti. Dengan jenjang, sesuatu permasalahan  yang  lingkungan  bisa  dipecah  jadi kelompok- kelompok yang setelah itu diorganisasikan  dalam  wujud  hierarkis  alhasil permasalahan  itu  nampak  lebih  tertata  serta analitis.  Sedangkan konsep  dasar  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada
setiap alternatif pada semua atribut (Kusumantara et al., 2019; Munthafa et al., 2017; Permatasari et al.,  2018).  Metode  ini  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan ke skala yang dapat dibandingkan  dengan  semua  penilaian  alternatif yang  tersedia.
Pada penelitian sebelumnya, Analytic
Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW) lebih sering digunakan, setelah itu  dipilih  metode  mana  yang  lebih  baik,  lebih cocok  dan  lebih  efektif  diterapkan  untuk menentukan kinerja mahasiswa. Untuk mengatasi masalah ini, kami membahas analisis perbandingan  metode  AHP  dan  SAW  yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  mahasiswa berprestasi yang akan menentukan hasil perbandingan  metode  akurasi  terbaik  yang digunakan  pada  kasus  identifikasi  mahasiswa berprestasi di Fakultas Ilmu Komputer Universitas Lancang  Kuning  dengan  menggunakan  indikator sebagai  berikut:  jumlah  perbandingan,  termasuk kecepatan proses komputasi, kematangan pengolahan  data,  kemudahan  komputasi,  kinerja dalam  evaluasi  kinerja,  pembobotan  kriteria  dan pengaruh jumlah kriteria dalam proses perhitungan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  Penelitian  yang  digunakan  adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Analitycal Hierarchy Process (AHP) adalah bentuk  pendukung  ketetapan/keputusan  yang dikenalkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Bentuk pendukung  ketetapan  ini  hendak  melukiskan sesuatu permasalahan kompleks yang mengaitkan banyak  bagian  ataupun  patokan  dalam  sesuatu jenjang,  menurut  Saaty  (Mustafidah  &  Hadyan, 2017) Hirarki  didefinisikan  sebagai  representasi dari masalah yang kompleks dalam struktur multi- level  di  mana  tingkat  pertama  adalah  tujuan, diikuti  oleh  tingkat  faktor,  kriteria,  sub-kriteria, dan  seterusnya.  degradasi  akhir  dari  alternatif. Langkah-langkah dalam dalam metode AHP:
1. Mendefenisikan  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun hierarki  dari  permasalahan  yang  dihadapi.
Penyusunan hierarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan Prioritas Elemen
a. Langkah  pertama  dalam  menentukan prioritas item adalah melakukan perbandingan berpasangan, yaitu

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
membandingkan item secara berpasangan  terhadap  kriteria  yang diberikan.
b. Matriks  perbedaan  ganda  diisi  memakai nilai  buat  menggantikan  kebutuhan relatif dari satu item relatif kepada yang lain.
3. Sintesis
Estimasi  buat  analogi  berduaan  sudah dikelompokkan  buat  mencapai  prioritas keseluruhan.  Keadaan  yang  wajib  dicoba dalam tahap ini merupakan:
a. “Tambahkan nilai setiap kolom matriks”.
b. “Bagilah  nilai  setiap  kolom  dengan jumlah  kolom  yang  sesuai  untuk mendapatkan matriks yang
dinormalisasi”.
c. “Tambahkan nilai di setiap baris dan bagi dengan  jumlah  item  untuk mendapatkan rata-rata”.
4. Mengukur Konsistensi Dalam  proses  pengambilan  keputusan, penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik konsistensi, karena kita tidak ingin
keputusan  menghakimi  dengan  konsistensi rendah. Hal-hal yang harus dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. “Kalikan  setiap  nilai  di  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  item  pertama, nilai  di  kolom  kedua  dengan  prioritas relatif  item  kedua,  dan  seterusnya,  dan seterusnya”.
b. “Tambahkan baris demi baris”.
c. “Jumlah  baris  yang  dihasilkan  dibagi dengan  elemen  prioritas  relatif  yang sesuai”.
d. “Tambahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan jumlah elemen, hasilnya disebut maksimum”.
5. Hitung “ Consistency Index (CI)” dengan rumus:
“CI= (λ maks-n)/n”, dimana: “n = Banyaknya elemen”
6. Hitung “Rasio Konsistensi/ Consistency Rasio (CR)” adapun rumusnya:
“CR = CI/RC”, di mana:
“CR = Consistency Rasio” “CI = Consistency Index” “IR = Indeks Random Consistency”
7. Periksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya lebih  besar  dari  10%,  data  evaluasi  harus diperbaiki.  Namun,  bila  perbandingan kombinasi  (CI/IR)  kurang  dari  ataupun serupa  dengan  0,1,  hasil  kalkulasi  bisa diklaim betul.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW sering disebut juga dengan metode penjumlahan  berbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  jumlah  bobot  skor  kinerja untuk setiap alternatif atas semua atribut. Metode SAW  membutuhkan  proses  penormalan  matriks keputusan (x) ke skala didapat dengan
membandingkan  semua  alternatif  simbol  yang tersedia. Metode SAW dengan Langkah-langkah:
1. “Menentukan alternatif, yaitu Ai”.
2. “Identifikasi  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam proses pengambilan keputusan yaitu Cj”.
3. “Lakukan  penilaian  terhadap  kesesuaian setiap alternatif untuk setiap kriteria”.
4. “Menentukan
bobot prioritas atau kepentingan (W) untuk setiap kriteria”.
“W = [ W1,W2,W3,…,WJ]”
5. “Buat  papan  skor  yang  cocok  untuk  setiap alternatif pada setiap kriteria”.
6. “Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang  sudah  ditentukan,  dimana,  i=1,2,…m dan j=1,2,…n”.
7. “Menormalkan  matriks  keputusan  dengan menghitung nilai skor kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj”.
Keterangan: “Rij      : nilai rating kinerja ternormalisasi” “Xi        : nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria” “Max xij : nilai terbesar dari setiap kriteria I” “Min xij : nilai terkecil dari setiap kriteria I” “Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik” “Cost   : jika nilai terkecil adalah terbaik” “Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,..., m dan j =1,2,..., n” .
8. “Hasil nilai rank kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matriks ternormalisasi (R)”.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
9. “Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh dari  penjumlahan    elemen  baris  matriks ternormalisasi  (  R)  dengan  bobot  prioritas (W  )  sesuai  dengan  elemen  kolom  dari matriks (W)”.
Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Hasil  perhitungan nilai  Vi  yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.

## Perbandingan Metode
Pada  tahapan  ini,  dilakukan  perbandingan antara  metode Analytical  Hierachy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk  mengetahui  metode  yang  paling  akurat untuk  penentuan  mahasiswa  berprestasi  di Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang Kuning.  Kriteria  perbandingan  yang  digunakan adalah kecepatan proses perhitungan, kematangan pengolahan  data,  kemudahan  pemahaman  proses perhitungan, bobot indikator dan tingkat pengaruh jumlah indikator dalam proses perhitungan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Alternatif
Pada  rumus  Slovin  digunakan  untuk menentukan  jumlah  sampel  yang  akan  menjadi target penelitian. Rumus yang digunakan adalah:
𝒏 = 𝐍 𝟏 + 𝐍(𝒆 𝟐 )
Keterangan : n            : jumlah sampel N           : jumlah populasi
E
:batas toleransi kesalahan (0,1)
𝒏 = 𝐍 𝟏 + 𝐍(𝒆 𝟐 ) = 𝟐𝟕𝟕 𝟏 + 𝟐𝟕𝟕(𝟎. 𝟏 𝟐 )
== 𝟕𝟑. 𝟒
= 𝟕𝟑
Tabel 1. Alternatif
Mahasiswa Prodi A1 Mahasiswa1 TI A2 Mahasiswa2 TI A3 Mahasiswa3 TI A4 Mahasiswa4 TI A5 Mahasiswa5 TI A6 Mahasiswa6 SI A7 Mahasiswa7 TI A8 Mahasiswa8 SI .... .... .... A73  Mahasiswa73 SI b. Perhitungan Metode AHP 1. Penentuan Kriteria dan Sub Kriteria Tabel 2. Kriteria Nama Keterangan IPK C1 Profil Lulusan Prodi (TI/SI) C2 Kepribadian C3 Kegiatan Mahasiswa C4 Tabel 3. Kriteria dan Sub Kriteria Sub Kriteria Nilai IPK Dengan Pujian (C11) 3,50 - 4,00 Sangat Memuaskan (C12) 2,75 - 3,49 Memuaskan (C13) 2,00 - 2,74

## Profil Lulusan Prodi
Teknik Informatika Sangat Baik (C11) 11 - 12,57 Baik (C12) 9 - 10,99 Cukup (C13) < 9 Sistem Informasi Sangat Baik (C11) 10 – 12 Baik (C12) 8 - 9,99 Cukup (C13) < 8

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Sub Kriteria Nilai Kepribadian Sangat Baik (C11) 8 - 9 Baik (C12) 7 - 7,99 Kurang (C13) < 7

## Kegiatan Mahasiswa
KSB (Ketua, Sekretaris, Bendahara) (C11)
Anggota (C12)

## Non Organisasi/UKM (C13)
2. Perhitungan Kriteria Umum
a.  Menentukan  nilai  matriks  perbandingan berpasangan
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan
Keterangan:
Nilai  1  diperoleh  karena  kepentingan  kolom  dan baris  sama, misalnya  kepentingan  C1  (baris)  dan C1 (kolom) sama. C1 dua kali lebih penting dari C2. C1 3 kali lebih besar dari C3. C1 adalah 4 kali lebih besar dari C4. C2 1,5 kali lebih besar dari C3. C2  3  kali  lebih  besar  dari  C4.  C3  dua  kali  lebih penting  dari  C4.  Nilai  0,5  (baris  C2  kolom  C1) diperoleh dari hasil pembagian antara 1 (baris C1 kolom  C1)  dan  2  (baris  C1  dan  kolom  C2). Sedangkan  jumlahnya  diambil  dari  penjumlahan tiap kolom tiap kriteria.

## b. Menghitung Matriks Nilai Kriteria
Tabel 5. Matriks Nilai Kriteria
C1 C2 C3 C 4 Jumla h Priorit as C 1 0,4 8 0,4 5 0,5 0, 4 1,83 0,46 C 2 0,2 4 0,2 3 0,2 5 0, 3 1,02 0,26 C 3 0,1 6 0,1 5 0,1 7 0, 2 0,68 0,17 C 4 0,1 2 0,1 7 0,0 8 0, 1 0,47 0,12
Keterangan: Nilai 0.48 (baris C1 dan kolom C1) diperoleh dari
hasil pembagian tabel perbandingan berpasangan antara 1 (baris C1 kolom C1) dan 2,08 (baris No. kolom  C1)  hal  ini  dilakukan  tepat  tepat  pada kolom  C4.  Nilai  1,83  (baris  C1,  kolom  Jumlah) diperoleh dari penjumlahan setiap kolom baris C1. Nilai  0,46  (Prioritas  kolom  Baris  C1)  diperoleh dari  1,83  (Jumlah  kolom  Baris  C1)  dibagi  4 (nomor kriteria).

## c. Menghitung Matriks Penjumlahan Tiap Baris
Tabel 6. Matriks Penjumlahan Tiap Baris C1 C2 C3 C4 Jumlah C1 0,46 0,92 1,38 1,84 4,6 C2 0,13 0,26 0,39 0,78 1,56 C3 0,06 0,11 0,17 0,34 0,68 C4 0,03 0,09 0,06 0,12 0,3 Keterangan:
Nilai  0,46  (baris  C1,  kolom  C1)  diperoleh  dari perkalian  1  (baris  C1,  kolom  C1,  tabel perbandingan  berpasangan)  dan  0,46  (baris  C1, kolom,  tabel  nilai  kriteria  prioritas).  Nilai  4,6 (baris  C1,  kolom  Jumlah)  diperoleh  dari penjumlahan setiap kolom baris C1.

## d. Menghitung Matriks Rasio Konsistensi
Tabel 7. Matriks Rasio Konsistensi
Jumlah Perbaris Prioritas Hasil C1 4,6 0,46 5,06 C2 1,56 0,26 1,82 C3 0,68 0,17 0,85 C4 0,3 0,12 0,42 Jumlah 8,15 Keterangan:
Nilai 4,6 (baris C1 kolom Jumlah baris) diperoleh dari  4,6  (baris  C1  kolom  Jumlah  total  tabel  per baris).  Nilai  0.46  (baris  C1,  kolom  Prioritas) diambil  dari  0.46  (baris  C1,  kolom,  tabel  nilai kriteria  prioritas).  Nilai  5.06  (baris  C1,  kolom Hasil)  diperoleh  dari  penjumlahan  tiap  kolom baris  C1.  Nilai  8,15  diperoleh  dari  jumlah  setiap baris pada kolom kolom Hasil.

## e. Mencari Informasi Konsistensi Rasio
Karena  hasil  CR  (Coherence  Ratio)  kurang dari  0,1 maka kriteria ini cocok digunakan dalam sistem pendukung keputusan.
C1 C2 C3 C4 C1 1 2 3 4 C2 0,5 1 1,5 3 C3 0,33 0,67 1 2 C4 0,25 0,75 0,5 1 Jumlah 2,08 4,42 6 10

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 8. Informasi Konsistensi Rasio “n (jumlah kriteria)” 4 “λ maks (jumlah/n)” 2,04 “CI= (λ maks-n/n)” -0,49 “CR (Ci/IR)” -0,54
Keterangan:
Nilai n (jumlah kriteria) = 4, diperoleh dari jumlah banyaknya  kriteria.  “λ  maks  (jumlah/n)”  =  2,04, diambil  dari  8,15  (jumlah  di  tabel  rasio konsistensi) dibagi dengan 4 (n (jumlah kriteria)). “CI=  ((λ  maks-n/n)”  =  -0,49,  diperoleh  hasil dengan  pengurangan  “(λ  maks  (jumlah/n)”  &  “n (jumlah  kriteria))”  kemudian  dibagi  dengan  “(n (jumlah kriteria))”. “CR  (Ci/IR)”  =-0,54, diperoleh  dari  hasil  pembagian  antara  “CI=  ((λ maks-n/n)” dengan nilai 0,9 (diambil dalam tabel nilai indeks random dengan ukuran matriks = 4).

## 3. Perhitungan Sub Kriteria
Berikut  adalah  perhitungan  masing-masing Sub  Kriteria  (IPK,  Profil  Lulusan  Prodi, Kepribadian, Kegiatan Mahasiswa):’
a.  Menentukan  nilai  matriks  perbandingan berpasangan
Tabel 9. Matriks Perbandingan Berpasangan C11 C12 C13 C11 1 3 5 C12 0,33 1 3 C13 0,2 0,33 1 Jumlah 1,53 4,33 9
Keterangan: Nilai 1 diperoleh karena nilai kepentingan antara kolom dan baris sama, misalnya kepentingan C11 (baris) & C11 (kolom) sama. Nilai 0,33 (baris C12 kolom  C11)  diperoleh  hasil  pembagian  1  (baris C11  kolom  C11)  dan  3  (baris  C11  kolom  C12). Sedangkan  jumlah  diambil  dari  penjumlahan setiap kolom dari setiap subkriteria.

## b. Menghitung Matriks Nilai Kriteria
Tabel 10. Matriks Nilai Kriteria
C 11 C 12 C 13 Juml ah Prior itas Sub Priorit as C 11 0, 65 0, 69 0, 56 1,9 0,63 1
C
12 0, 22 0, 23 0, 33 0,78 0,26 0,41 C 13 0, 13 0, 08 0, 11 0,32 0,11 0,17 Keterangan:
Nilai 0,65 (baris C11 kolom C11 didapat dari hasil pembagian antara tabel perbandingan berpasangan
1 (baris C11 kolom C11) dan 1,53 (baris Jumlah kolom C11) hal ini dilakukan persis sampai kolom C13.  Nilai  1,9  (baris  C11,  kolom  Jumlah) diperoleh dari penjumlahan tiap kolom pada baris C11.  Nilai  0,63  (baris  C11,  kolom  Prioritas) diperoleh  dari  1,9  (baris  C11,  kolom  Jumlah) dengan dibagi 3 (jumlah kriteria). Nilai 1 (kolom Sub Prioritas, baris C11) diperoleh dari 0,63 (baris C11, kolom Prioritas) dibagi dengan nilai tertinggi kolom prioritas.

## c. Menghitung Matriks Penjumlahan Tiap Baris
Tabel 11. Matriks Penjumlahan Tiap Baris
C11  C12  C13  Jumlah C11 0,63 1,89  3,15 5,67 C12  0,09  0,26  0,78 1,13 C13  0,02  0,04  0,11 0,17
Keterangan: Nilai 0,63 (baris C11, kolom C11) diperoleh dari hasil  perkalian  antara  1  (baris  C11,  kolom  C11 tabel  perbandingan  berpasangan)  dan  0,63  (baris C11, kolom Prioritas yang terdapat pada tabel nilai kriteria).  Nilai  5,67  (baris  C11,  kolom  Jumlah) diperoleh dari penjumlahan tiap kolom pada baris C11.

## d. Menghitung Matriks Rasio Konsistensi
Tabel 12. Matriks Rasio Konsistensi
Jumlah Perbaris Prioritas   Hasil C11 5,67 0,63 6,3 C12 1,13 0,26 1,39 C13 0,17 0,11 0,28 Jumlah 7,97 Keterangan:
Nilai  5,67  (baris  C11,  kolom  Jumlah  baris) diambil  dari  5,67  (baris  C11,  kolom  Total  tabel pivot  per  baris).  Nilai  0.63  (baris  C11,  kolom Prioritas)  diambil  dari  0.63  (baris  C11,  kolom Prioritas dari tabel nilai kriteria). Nilai 6.3 (baris C11,  kolom  Hasil)  diperoleh  dari  penjumlahan setiap kolom baris C11. Nilai 7,97 diperoleh dari penjumlahan  setiap  baris  pada  kolom  yang dihasilkan.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## e. Mencari Informasi Konsistensi Rasio
Karena  hasil  CR  (Coherence  Ratio)  kurang dari  0,1 maka kriteria ini cocok digunakan dalam sistem pendukung keputusan.
Tabel 13. Informasi Konsistensi Rasio “n (jumlah kriteria)”
3
“λ maks (jumlah/n)”
2,656667 “CI=(λ maks-n/n)” -0,11 “CR (Ci/IR)” -0,19
Keterangan:
Nilai n (jumlah kriteria) = 3, diperoleh dari jumlah banyaknya kriteria. λ maks (jumlah/n) = 2.656667, diperoleh  dari  7,97  (jumlah  dalam  tabel  rasio konsistensi)  dibagi  dengan  3  “(n  (jumlah kriteria))”. “CI=((λ maks-n/n)” = -0,11, diperoleh dari hasil pengurangan “(λ maks (jumlah/n)” & “n (jumlah  kriteria))”  kemudian  dibagi  dengan  “(n (jumlah kriteria))”. “CR  (Ci/IR)”  =-0.19, diperoleh  dari  hasil  pembagian  antara  “CI=(λ maks-n/n)”  dengan  nilai  0,58  diperoleh  dalam tabel nilai indeks random dengan ukuran matriks = 3.

## 4.  Mengambil  Hasil  Prioritas  Masing-Masing Kriteria
Setelah setiap perhitungan kriteria dan subkriteria, hasilnya  dapat  digunakan  sebagai  pedoman penilaian  siswa  berprestasi  terhadap  kriteria  dan subkriteria.  Tabel  hasil  setelah  diekstraksi  dari masing-masing tabel nilai kriteria matriks kriteria dan subkriteria adalah sebagai berikut:
Tabel 14. Nilai Prioritas Kriteria dan Sub Kriteria
C1 C2 C3 C4 0,46 0,26 0,17 0,12 C11 C11 C11 C11
1 1 1 1 C12 C12 C12 C12 0,41 0,41 0,41 0,41 C13 C13 C13 C13 0,17 0,17 0,17 0,17 Keterangan:
Nilai  0,46  diperoleh  dari  perhitungan  kriteria umum  tabel  nilai  kriteria  untuk  kolom  prioritas baris C1. Nilai 1 diperoleh dari perhitungan  tabel subkriteria  pada  kolom  subprioritas  baris  C11. Nilai  0,41  diperoleh  dari  perhitungan  subkriteria kolom subprioritas baris C12. Nilai 0,17 diperoleh dari  perhitungan  subkriteria  untuk  kolom subprioritas  baris  C13.  Untuk  kolom  C4,  mirip dengan mendapatkan nilai dari kolom lain.

## 4. Pemberian Nilai pada Masing-masing Mahasiswa
Langkah  ini  sederhana,  cukup  cocokkan setiap  kriteria  dan  sub-kriteria  dan  ganti  setiap nilai dengan tabel.
Tabel 15. Contoh Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik Non Organisasi/ UKM A2 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik KSB A3 Sangat Memua skan Baik Sangat Baik Non Organisasi/ UKM A4 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik KSB A5 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik Non Organisasi/ UKM A6 Dengan Pujian Sangat Baik Baik Non Organisasi/ UKM A7 Sangat Memua skan Baik Baik Non Organisasi/ UKM A8 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik Anggota .... .... .... .... .... A73 Dengan Pujian Sangat Baik Sangat Baik Non Organisasi/ UKM
Dengan  mencocokkan  nilai  setiap  nilai dengan  tabel  hasil  yang  disukai,  maka  hasilnya numerik seperti tabel di bawah ini:
Tabel 16. Nilai Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0,17 A2 1 1 1 1 A3 0,41 0,41 1 0,17 A4 1 1 1 1
A5 1 1 1 0,17 A6 1 1 0,41 0,17 A7 0,41 0,41 0,41 0,17 A8 1 1 1 0,41 .... .... .... .... ....

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
C1 C2 C3 C4
A73 1 1 1 0,17
Kemudian setiap nilai (sel) dikalikan dengan nilai  prioritas  masing-masing  kriteria    sehingga menjadi:
Tabel 17. Nilai Alternatif 2 C1 C2 C3 C4 Jumla h A1 0,46 0,26 0,17 0,020 4 0,910 4 A2 0,46 0,26 0,17 0,12 1,01 A3 0,188 6 0,106 6 0,17 0,020 4 0,485 6 A4 0,46 0,26 0,17 0,12 1,01
A5 0,46 0,26 0,17 0,020 4 0,910
4
A6 0,46 0,26 0,069 7 0,020 4 0,810 1 A7 0,188 6 0,106 6 0,069 7 0,020 4 0,385 3 A8 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 .... .... .... .... .... .... A7 3 0,46 0,26 0,17 0,020 4 0,910 4 Tabel 18. Pe ranking an C1 C2 C3 C4 Jumla h A2 0,46 0,26 0,17 0,12 1,01 A4 0,46 0,26 0,17 0,12 1,01 A8 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 A1 0 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 A1 2 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 A1 5 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 A2 0 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 A2 4 0,46 0,26 0,17 0,049 2 0,939 2 .... .... .... .... .... .... A1 6 0,188 6 0,044 2 0,069 7 0,020 4 0,322 9
Dari  tabel  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa nilai  1,01  merupakan  nilai  tertinggi  pada  kolom total  dan  nilai  ini  termasuk  dalam  variabel  A2
yang diwakili oleh Siswa2 dan variabel A4 yang diwakili  oleh  Siswa4.  Oleh  karena  itu,  4 mahasiswa  dan  mahasiswa  tersebut  menjadi mahasiswa  terbaik  tahun  2017  dari  mahasiswa lainnya  di  jurusan  ilmu  komputer  Universitas Lancang Kuning berdasarkan perhitungan metode AHP.

## b. Perhitungan Metode SAW 1. Menentukan Kriteria
Kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam  pengambilan  keputusan  dalam  penelitian ini adalah:
Tabel 19. Kriteria Kode Kriteria C1 IPK C2 Profil Lulusan Prodi C3 Kepribadian C4 Kegiatan Mahasiswa
2. Menentukan Bobot  (W)  Kepentingan  Tiap Kriteria Tabel 20. Bobot Kepentingan Kriteria Kode Kriteria Nilai Bobot (W) C1 IPK 40% 0,4 C2 Profil Lulusan Prodi 30% 0,3 C3 Kepribadian 20% 0,2 C4 Kegiatan Mahasiswa 10% 0,1 Total 100% 1

## 3.  Menentukan  Nilai  Alternatif  berdasarkan
Kriteria Tabel 21. Nilai Alternatif berdasarkan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 3,8 12,57 8,5 1 A2 3,95 12,57 9 3 A3 3,46 10,29 8,5 1 A4 3,87 12,57 8,5 3 A5 3,85 12,57 8,5 1 A6 3,73 12 7,25 1 A7 3,31 10,86 7,75 1 A8 3,82 12 8,5 2 .... .... .... .... ....

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
A73 3,62 10,5 8,25 1
4. Membuat  Matriks Keputusan  Berdasarkan Kriteria (Ci) Tabel 21. Nilai Alternatif berdasarkan Kriteria (Ci) 3,8 12,57 8,5 1 3,95 12,57 9 3 3,46 10,29 8,5 1 3,87 12,57 8,5 3 3,85 12,57 8,5 1 3,73 12 7,25 1 3,31 10,86  7,75 1 3,82 12 8,5 2
.... .... .... .... 3,62 10,5 8,25 1 5. Normalisasi Matriks X menjadi R Tabel 23. Penggolongan Kriteria Kriteria Benefit Cost IPK  Profil Lulusan Prodi  Kepribadian  Kegiatan Mahasiswa  r 11 = 3,8 𝐦𝐚𝐱{3,8;3,95;3,46;3,87;3.85;3,73;3,31….3,62 }
= 0,9620253 r 21 =
3,95
𝐦𝐚𝐱{3,8;3,95;3,46;3,87;3.85;3,73;3,31….3,62 }
= 1 Berikut adalah matriks ternormalisasi (R): 0,96203 1 0,94444 0,33333 1 1 1 1 0,87595 0,81862 0,94444 0,33333 0,97975 1 0,94444 1 0,97468 1 0,94444 0,33333 0,9443 1 0,80556 0,33333 0,83797 0,86396 0,86111 0,33333 0,96709 1 0,94444 0,66667 .... .... .... .... 0,91646 0,875 0,91667 0,33333
6. Melakukan Proses Pe ranking an Pada proses pe ranking an, matriks ternormalisasi (R) dikali dengan bobot keperntingan kriteria W= {0,4; 0,3; 0,2; 0,1} lalu dijumlahkan,  maka  diperoleh  hasil  sebagai berikut:
V 1 = (0,96203)(0,4)+(1)(0,3)+(0,94444)(0,2) +(0,33333)(0,1) = 0,90703
V 2 = (1)(0,4) + (1)(0,3) + (1)(0,2) + (1)(0,1) = 1
Tabel 24. Perhitungan V Alternatif Jumlah / V A1 0,90703 A2 1 A3 0,81819 A4 0,98079 A5 0,9121 A6 0,87217 A7 0,79993 A8 0,94239 .... .... A73 0,84575 Tabel 25. Perankingan Alternatif Jumlah / V A2 1 A4 0,98079 A8 0,94239 A15 0,94239 A28 0,92504 A10 0,92419 A46 0,91409 A5 0,9121 .... .... A45 0,69092
Dari  tabel  diatas  maka  dapat  disimpulkan adalah  nilai  1  adalah  nilai  tertinggi  pada  kolom
X = X = R =

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
jumlah,  dan  nilai  tersebut  dimiliki  oleh  variabel A2  yang  diwakili  oleh  Mahasiswa2.  Sehingga menjadikan  Mahasiswa2  sebagai  mahasiswa paling  berprestasi  dari  mahasiswa  lainnya angkatan  2017  di  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Lancang Kuning berdasarkan perhitungan metode SAW.

## c. Implementasi Pada MATLAB
MATLAB  adalah  program  analisis  dan perhitungan  numerik  yang  merupakan  bahasa pemrograman matematika tingkat lanjut berdasarkan penggunaan sifat dan bentuk matriks.
MATLAB umumnya digunakan untuk matematika  dan  ilmu  komputer,  algoritma  dan pengembangan,  analisis  data,  penemuan  dan visualisasi,  serta  analisis  numerik  dan  statistik. Pada  penelitian  ini,  implementasi  metode  AHP dan  SAW  serta  perbandingannya  menggunakan MATLAB dengan fitur Editor M-File.
Gambar 1. Grafik Perhitungan 4 Kriteria Metode AHP
Gambar 2. Grafik Perhitungan 4 Kriteria Metode
SAW Gambar 3. Grafik Perbandingan Metode AHP dan SAW
Gambar 4. Grafik Perbandingan Metode AHP
dan SAW berdasarkan Perankingan

## 3.4 Perbandingan Metode AHP dan SAW
Tabel 26. Perbandingan Metode N o Indikator Metode AHP Metode SAW 1 Kecepatan Proses Perhitunga n 8 Menit 6 Menit 2 Kematang an pengolaha n data Matriks perbandinga n berpasangan , uji konsistensi Normalisa si 3 Kemudaha n dalam pemahama n proses perhitunga n Rumus yang banyak dan sukar dipahami Rumus yang sederhana dan sedikit 4 Pembobot an Kriteria Ditentukan dalam proses perhitungan Sudah ditetapkan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
5 Pengaruh jumlah kriteria dalam proses perhitunga n Sangat berpengaruh saat menguji konsistensi Tidak berpengar uh karena tidak adanya tahapan uji konsistens i Tabel 26. Perbandingan Hasil Akhir Metode AHP dan SAW No Perihal Metode AHP SAW 1 Ranking 1 (A2) dan (A5) = 1,01 (A2) = 1 2 Skor Tertinggi 1,1 1 3 Skor Terendah 0,3229 0,690 92 4 Total Skor Akhir 48,3926 61,21 11 5 Rata-rata hasil skor akhir 0,662912 0,838 508 6 Keakuratan Hasil Lebih akurat kuran g akura t diban ding ahp

## 4. KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  dari  “Perbandingan Metode  AHP  dan  SAW  dalam  Penentuan Mahasiswa  Berprestasi  (Studi  Kasus:  Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang  Kuning)” berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan:
1. Implementasi metode AHP dan SAW mampu menentukan mahasiswa berprestasi di Fakultas Ilmu  Komputer  Universitas  Lancang  Kuning. Adapun sampel yang digunakan adalah sampel 73 mahasiswa. Dari perhitungan menggunakan metode  AHP  didapatkan  hasil  mahasiswa berprestasi  di  Fakultas  Ilmu  Komputer Universitas Lancang Kuning adalah Mahasiswa2  dan  Mahasiswa4  dengan  nilai 1,01.  Sedangkan  Metode  SAW  didapatkan hasil mahasiswa berprestasi adalah
Mahasiswa2 dengan nilai 1.
2. Menerapkan  dan  membandingkan  metode AHP  dan  SAW  menggunakan  software
MATLAB  dengan  fitur  M-File  Editor. Perhitungan AHP dan SAW serta perbandingannya  diimplementasikan  menjadi
grafik. Setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangan.  Metode  SAW  lebih  unggul dibanding  metode  AHP  dari  segi  kecepatan proses perhitungan dan kemudahan pemahaman  proses  perhitungan.  Sedangkan metode  AHP  lebih  unggul  dibandingkan metode SAW dari segi kematangan pengolahan  data,  pembobotan  kriteria,  dan pengaruh  jumlah  kriteria  dalam  proses perhitungan.  Sehingga  menjadikan  AHP metode  yang  terbaik  dan  lebih  akurat dibandingkan metode SAW

## 5. REFERENSI
Fitriyani.  (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi di STMIK Atma Luhur Pangkalpinang dengan
Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) . 02 (02), 109–118. Frieyadie. (2016). DALAM SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PROMOSI .
1 , 37–45.
Kusumantara,  P.  M.,  Alfian,  I.,  &  Yodistina,  Y.
(2019). Analisis metode ahp dan saw pada pendukung keputusan seleksi ketua departemen  himpunan  mahasiswa . 12 (1), 16–22.
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  Kelemahan  Metode  AHP . 3 (2),  192– 201.
Mustafidah,  H.,  &  Hadyan,  H.  N.  (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa  Berprestasi  di  Universitas Muhammadiyah Purwokerto Menggunakan Metode Weighted Product ( WP ) ( Decision Support  System  of  Excellent  Student Determination in Universitas Muhammadiyah Purwokerto Using Weighted Product ( WP ) Method ) . V , 51– 61.
Permatasari,  D.,  Sartika,  D.,  &  Suryati.  (2018).
Penerapan  Metode  AHP  Dan  SAW  Untuk Penentuan  Kenaikan  Jabatan  Karyawan .
5 (1), 60–73.
Ramadhani,  S.  F.,  &  Hidayat,  N.  (2018). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemberian  Usaha  Kredit  Mikro  (  UKM  )

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 2, Desember 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
dengan  Metode  AHP-SAW  (  Study  Kasus : PD . BPR Bojonegoro ) . 2 (8), 2620–2627. Rizal,  F.  A.,  &  Wibowo,  J.  S.  (2018). SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR  ORDER  FOR  BY  SIMILARITY  TO
IDEAL SOLUTION ( TOPSIS ) . 289–294. Shiddieq,  D.  F.,  &  Septyan,  E.  (2017). PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN  ( STUDI KASUS DI PT . GRAFINDO MEDIA PRATAMA BANDUNG ) . 1 (1). Sunardi,  T.  B.,  &  Kriestanto,  D.  (2016). PERBANDINGAN AHP DAN SAW UNTUK PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK (STUDI KASUS:  STMIK  AKAKOM  Yogyakarta) . 274–282.