## SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN
SELEKSI CALON MAHASISWA KESEHATAN DENGAN METODE ANALYTIC

## HIERARCHY
PROCESS (AHP) DAN PROFILE MATCHING (STUDI KASUS : FAKULTAS  ILMU  KESEHATAN  UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH TANGERANG)
Muhammad Hafiz 1 , Achmad Faiz 2 , Nurcholis Ali Sya'bana 3
1 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, muhammad.hafiz862@gmail.com
2 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, Achmadfaiz8@gmail.com
3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur, nurcholisali1@gmail.com

## INFORMASI ARTIKEL: A B S T R A K

## Riwayat Artikel:
Tanggal di Publikasi: Desember 2019

## Kata kunci:
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Mahasiswa Profile Matching
Analytic Hierarchy Process Tes Kesehatan
Penerapan  sistem  pendukung  keputusan  telah  menjadi  kebutuhan  untuk pihak  pimpinan  dalam  menentukan  sebuah  keputusan  saat  ini.  Termasuk  di bidang pendidikan dalam hal seleksi calon mahasiswa kesehatan. Sistem ini bertujuan  untuk  mengatasi  masalah  yang  ada  di  Fakultas  Ilmu  Kesehatan Universitas Muhammadiyah Tangerang pada saat kegiatan penerimaan calon mahasiswa baru. Dalam penerapan sistem pendukung keputusan dibutuhkan sebuah  metode  agar  tujuan  yang  didapat  bisa  tercapai  dan  berjalan  baik. Metode  yang  digunakan  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Processc (AHP) dan Profile Matching yang dimana menurut peneliti bisa di terapkan pada  kasus  ini.  Pada  penelitian  ini  terdapat  tujuh  kriteria  penilaian  dalam menentukan  keputusan  yaitu  Pemeriksaan  Fisik,  Postur  Tubuh,  Hasil Wawancara, Snelen ,  Tekanan  Darah,  Psikotes,  dan  Tes  Kemampuan Akademik.  Setelah  di  terapkan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Processc (AHP)  dan Profile  Matching ,  hasil  dari  proses  seleksi  di  lakukan pengujian kualitas model tersebut dengan User Acceptance Testing .

## 1. PENDAHULUAN 
Penerimaan  mahasiswa  merupakan kegiatan  yang  dilakukan  setiap  tahun dan  diselenggarakan  di  pertengahan tahun  ajaran  sebelum  memasuki  tahun ajaran  baru.  Bagi  penerimaan  calon mahasiswa  kesehatan  harus  mengikuti tes  tambahan,  yaitu  tes  kesehatan,  tes psikologi  dan  tes  wawancara.  Proses seleksi penerimaan mahasiswa kesehatan  baru  di  lakukan  secara  teliti dan  objektif  sehingga  calon  mahasiswa kesehatan  yang  diterima  sesuai  dengan kualifikasi yang ada. Universitas Muhammadiyah Tangerang merupakan salah satu
perguruan  tinggi  swasta  di  Provinsi Banten  yang  mempunyai  Fakultas  Ilmu
Kesehatan  yang  terdiri  dari  4  Program studi,  yaitu  :  S-1  Keperawatan,  Profesi Ners,  D-III  Kebidanan,  dan  D-IV  Bidan Pendidik.  setiap  tahun  ajaran  baru Fakultas  Ilmu  Kesehatan  menerima mahasiswa  kesehatan  baru  yang  sudah lulus  seleksi  dari  semua  tes.  Proses seleksi  mahasiswa  baru  dilakukan  oleh tim Tes penerimaan mahasiswa diserahkan ke pimpinan Fakultas. Dengan  proses  seleksi  penerimaan mahasiswa kesehatan yang belum
menggunakan metode dari sistem pendukung  keputusan,  hasil  dari  tes seleksi didapati kurang  cepat dan belum mempunyai standarisasi dalam melakukan seleksi sehingga ada beberapa calon mahasiswa yang
seharusnya  kurang  sesuai  kualifikasinya untuk bisa diterima oleh kampus. Setiap tahunnya  calon  pendaftar  bertambah banyak  maka  pada  tahap  seleksi  akan banyak  dokumen  yang  akan  proses  oleh tim  tes  penerimaan  mahasiswa  sehingga proses  seleksi  penerimaan  mahasiswa kesehatan  dapat  dimaksimalkan  dengan
sistem  pendukung  keputusan  sehingga lebih akurat dan cepat.
Dari beberapa penelitian sebelumnya tentang pengambilan keputusan  diantaranya,  Penelitian  yang dilakukan oleh [1] tentang perbandingan metode Profile Matching dengan Simple
Additive Weighting (SAW) untuk kenaikan pangkat pegawai yang menghasilkan nilai akurasi untuk metode Profile  Matching lebih  besar yaitu  98%.    Penelitian  yang  dilakukan oleh  [2]  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru Menggunakan  Metode Profile  Matching pada  SMK  Wisudha  Karya  Kudus  yang dapat  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini menghasilkan sebuah aplikasi penerimaan  siswa  baru  pada  SMK Wisudha Karya Kudus dengan menggunakan  metode Profile  Matching dapat  memberikan  informasi  mengenai calon  siswa  dengan  lebih  detail  dan akurat.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [3]
tentang Penerapan Metode AHP ( Analytic  Hierarchy  Process )    Dalam Sistem Informasi Penerimaan mahasiswa  Baru  Berbasis  WEB  Pada STT  Poliprofesi  Medan,  hasil  dari penelitian  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa  sistem  yang  sudah  menggunakan metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) ini mampu memberikan pertimbangan  kepada  pihak  kampus untuk menentukan prioritas yang terpilih dari  seleksi  perhitungan  komputasi. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [4] tentang  penerapan  metode Analytical Hierarchy Process dalam sistem pendukung keputusan penentuan mahasiswa berprestasi, hasil dari penelitian  dapat  di  simpulkan  bahwa metode  AHP  dapat  membantu  dalam menentukan mahasiswa berprestasi dengan  adanya  data  kuantitatif  serta
adanya  tingkat  validitas  konsistensi hierarki.
Systematic  Review literatur  yang dilakukan  oleh  [5]  tentang  kriteria  yang ada di AHP bertujuan untuk mengembangkan tinjauan sistematis literatur pada kasus nyata yang menerapkan  AHP  untuk  mengevaluasi bagaimana  kriteria  didefinisikan  dan diukur,  peneliti  menyimpulkan  bahwa
AHP  lebih  banyak  digunakan  terutama untuk  menimbang  dan  memilih  kriteria kemudian menentukan peringkat alternatif.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  [6]  tentang  sistem  pendukung keputusan  penilaian  proposal  kegiatan
PNPM MPd menggunakan metode AHP dan Profile  Matching ,  Penggabungan metode Profile  Matching dan  AHP dapat  digunakan  untuk  melakukan penilaian proposal kegiatan PNPM-MPd secara obyektif dan hasil semua tahapan dapat dilihat secara transparan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [7]
tentang  sistem  pendukung  keputusan untuk merekomendasi lahan pada komoditas  tanaman  prioritas  dengan menggunakan  metode profile  matching dan Analityc  Hierarchy  Process (AHP), penggabungan  antara  kedua  metode tersebut  dapat  digunakan  dan  dapat memberikan  rekomendasi  komoditas prioritas  yang  sama  dari  hasil  data sampel sebelumnya.

## 2. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan Menurut  [8],  Sistem  Pendukung Keputusan adalah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung pembuat  keputusan  manajerial  dalam situasi  keputusan  semiterstruktur  dan terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan berfungsi sebagai  pendukung  bagi
pembuat  keputusan,  dapat  memperluas pengetahuan  dan  kemungkinan,  namun tidak menggantikan penilaian. Sistem ini ditujukan untuk keputusan yang membutuhkan  penilaian  dan  keputusan yang dapat diolah dengan algoritma atau secara teknis. Menurut  [9],  sistem  pendukung keputusan mempunyai empat karakteristik, yaitu: a. Sistem pendukung keputusan menggabungkan  data  dan  model menjadi satu bagian. b. Sistem pendukung keputusan dirancang  untuk  membantu  para manajer (pengambil keputusan) dalam proses pengambilan keputusan dari masalah yang bersifat  semi  struktural  (atau  tidak terstruktur).
c. Sistem  pendukung  keputusanlebih cenderung dipandang sebagai penunjang  penilaian  manajer  dan sama sekali bukan untuk menggantikannya. d. Teknik sistem pendukung keputusan  dikembangkan  untuk meningkatkan efektivitas dari pengambilan keputusan. 2.2 Analytic Hierarchy Process
Menurut  [10]  AHP  digunakan untuk  menurunkan  skala  rasio  dari beberapa perbandingan berpasangan yang  bersifat  diskrit  maupun  kontinu. Perbandingan berpasangan tersebut dapat  diperoleh  melalui  pengukuran aktual  maupun  pengukuran  relatif  dari derajat  kesukaan,  atau  kepentingan  atau perasaan.  Dengan  demikian  metode  ini sangat berguna untuk membantu mendapatkan  skala  rasio  dari  hal-hal yang semula sulit diukur seperti pendapat, perasaan, prilaku dan
kepercayaan.  Penggunaan  AHP  dimulai dengan  membuat  struktur  hirarki  atau
jaringan  dari  permasalahan  yang  ingin diteliti.  Di  dalam  hirarki  terdapat  tujuan utama,  kriteriakriteria,  sub  kriteria-sub kriteria  dan  alternatif-alternatif  yang akan dibahas. Menurut [10] Perbandingan berpasangan dipergunakan untuk membentuk hubungan di dalam struktur.
Hasil dari perbandingan berpasangan ini akan  membentuk  matrik  dimana  skala rasio  diturunkan  dalam  bentuk  eigen vektor  utama  atau  fungsi-eigen.  Matrik tersebut  berciri  positif  dan  berbalikan, yakni aij = 1/ aji.
Dalam menyelesaikan permasalahan    dengan    AHP    ada beberapa  prinsip  yang  harus  dipahami diantaranya adalah sebagai berikut[9]) :
1. Membuat hierarki
Sistem    yang    kompleks    bisa dipahami    dengan    memecahnya menjadi    elemen    –    elemen pendukung,    menyusun    elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensistesinya. 2. Penilaian kriteria dan alternative. Kriteria    dan    alternatif    dilakukan dengan    perbandingan  berpasangan. Menurut    (Saaty,    1991)  untuk berbagai persoalan,  skala  1  sampai 9    adalah    skala    terbaik    untuk mengekspresikan    pendapat.    Nilai dan  definisi  pendapat kualitatif  dari skala    perbandingan    Saaty    bisa diukur  menggunakan    tabel    analisa seperti  ditunjukkan  pada  tabel 2 :

## Tabel 1 Skala perbandingan AHP
Nilai Keterangan 1 A  sama  penting  (Equal) dengan B 3 A  sedikit  lebih  penting (Moderate) dari  B 5 A  jelas  penting  (Strong) dari B 7 A  sangat  jelas  penting
Nilai Keterangan (Very Strong) dari B 9 A  mutlak  lebih  penting (Extreme) dari  B 2,4,6,8 Apabila  ragu-ragu  antara  2 nilai yang berdekatan 1/(1- 9) Kebalikan nilai tingkat kepentingan dari skala 1-9 3. Synthesis of Priority (Penentuan Prioritas) Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan ( Pairwise Comparison ).    Nilai    –  nilai perbandingan  relatif  dari  seluruh alternatif    kriteria  bisa  disesuaikan dengan    judgement    yang    telah ditentukan    untuk  menghasilkan bobot  dan  prioritas.  Bobot  dan prioritas dihitung dengan memanipulasi  matriks  atau  melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Logical  Consistency (Konsistensi
Logis)
Konsistensi  memiliki  dua  makna. Pertama,  objek  –    objek  yang  serupa bisa  dikelompokkan   sesuai  dengan keseragaman    dan  relevansi.  Kedua, menyangkut  tingkat  hubungan    antar objek yang  didasarkan  pada  kriteria tertentu.    Penghitungan  konsistensi logis    dilakukan    dengan    mengikuti langkah  –langkah sebagai berikut : a. Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.
b. Menjumlahkan  hasil  perkalian perbaris.
c. Hasil  penjumlahan  tiap  baris dibagi  prioritas  bersangkutan  dan hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil  c  dibagi  jumlah  elemen, akan di dapat π maks.
e. Indeks Konsistensi (CI) = (πmaks-n)/(n-1).
f. Rasio konsistensi = CI/RI,
dimana    RI    adalah    indeks
random    konsistensi.    Jika  rasio konsistensi    ≤    0.1,    hasil perhitungan data dapat dibenarkan. Tabel 2 Nilai Indeks Random n RI 2 0,00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 2.3 Profile matching Menurut  [11]  metode Profile Matching atau pencocokan profil adalah metode  yang  sering  digunakan  sebagai mekanisme dalam pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus dipenuhi  oleh  subyek  yang  diteliti, bukannya  tingkat  minimal  yang  harus dipenuhi  atau  dilewati.  Dalam  proses
Profile  Matching secara  garis  besar merupakan proses membandingkan antara  nilai  data  aktual  dari  suatu  profil yang  akan  dinilai  dengan  nilai  profil yang diharapkan, sehingga dapat diketahui perbedaan kompetensinya (disebut  juga gap ),  semakin  kecil gap yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin besar
Berikut  adalah beberapa tahapan dan perumusan  perhitungan  dengan  metode Profile Matching :
1. Pembobotan
Pada  tahap  ini,  akan  ditentukan bobot nilai masing-masing aspek dengan menggunakan  bobot  nilai  yang  telah ditentukan bagi masing-masing aspek itu sendiri.  Adapun  inputan  dari  proses pembobotan ini adalah selisih dari profil nasabah  dan  profil  pencapaian.  Dalam penentuan peringkat pada aspek
kapasitas  intelektual,  sikap  kerja  dan perilaku  untuk  jabatan  yang  sama  pada setiap gap ,  diberikan  bobot  nilai  sesuai dengan tabel 4 berikut :

## Tabel 3 Keterangan Bobot Nilai Gap
No Selisih Gap Bobot Nilai Keterangan 1. 0 5 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2. 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3. -1 4 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 4. 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5. -2 3 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 6. 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7. -3 2 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 8. 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9. -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level 2. Pengelompokan Core dan Secondary
Factor
Setelah menentukan bobot nilai gap kriteria  yang  dibutuhkan,  kemudian  tiap kriteria dikelompokkan lagi menjadi dua kelompok  yaitu Core  Factor dan
Secondary Factor . Core Factor merupakan  aspek  (kompetensi)  yang menonjol/paling  dibutuhkan  oleh  suatu jabatan yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal dan
Secondary  Factor adalah  item-item selain aspek yang ada pada Core Factor .
3. Perhitungan Nilai Total
Dari  perhitungan Core  Factor dan Secondary  Factor dari  tiap-tiap  aspek, kemudian  dihitung  nilai  total  dari  tiap- tiap aspek yang diperkirakan. berpengaruh  pada  kinerja  tiap-tiap profile.  Untuk  menghitung  nilai  total dari masing-masing aspek.
4. Perankingan
Hasil  akhir  dari  proses Profile Matching adalah  ranking  dari  kandidat
yang  diajukan  untuk  mengisi  suatu jabatan/posisi tertentu.

## 2.4 User Acceptance Testing
Menurut  [12] User  Acceptance
Testing merupakan  pengujian  yang
dilakukan  oleh end-user dimana user tersebut adalah staf karyawan perusahaan  yang  langsung  berinteraksi dengan  sistem  dan  dilakukan  verifikasi apakah  fungsi  yang  ada  telah  berjalan sesuai dengan kebutuhan/fungsinya.
Menurut  [13],  setelah  dilakukan
system testing, acceptance testing menyatakan  bahwa  sistem software memenuhi persyaratan. Acceptance testing merupakan  pengujian  yang dilakukan oleh pengguna yang menggunakan  teknik  pengujian black box untuk  menguji  sistem  terhadap spesifikasinya. Pengguna akhir bertanggung  jawab  untuk  memastikan semua  fungsionalitas  yang  relevan  telah diuji.

## 3. RANCANGAN SISTEM DAN APLIKASI

## 3.1 Langkah-langkah Penelitian
Mulai Identifikasi masalah Menentukan Parameter dan Kriteria Pengumpula n data dan pemilihan sampel Pembuatan Prototype Pengujian Sistem Selesai Perhitungan Bobot Kriteria Pengujian Bobot Kriteria AHP Perhitungan selisih GAP nilai Profil dari kedua aspek Perhitungan NCF dan SCF dari kedua Aspek Perhitungan Hasil Akhir PROFILE MATCHING

## Gambar 1 Langkah-langkah Penelitian
Dalam penelitian ini, seluruh proses yang  ada  harus  dilalui  secara  bertahap, tahapan  yang  akan  dilalui  meliputi sebagai berikut:
a. Melakukan identifikasi masalah pada saat  melakukan  seleksi  penerimaan calon mahasiswa kesehatan.
b. Menentukan  parameter  dan  kriteria dengan  cara  melakukan  wawancara ke tempat studi kasus pada penelitian ini.
c. Mengumpulkan  data  profil  nilai  dari dan  menentukan  sampel  dengan metode purposive sampling.
d. Menghitung  bobot  kriteria  dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan melakukan pengujian agar mengetahui  konsistensi  dari  bobot yang sudah didapat dari perhitungan.
e. Menghitung  nilai  profil  dari  tiap alternatif  (calon  mahasiswa)  dengan menggunakan metode Profile Matching . f. Pembuatan  prototype  dari  model yang sudah dibuat. g. Melakukan pengujian dengan metode User  Acceptance  Testing untuk mengetahui  apakah  dari  sistem  yang sudah  dibuatkan  prototype  apakah
dapat  menyelesaikan  masalah  yang ada pada tempat studi kasus. 3.2 Analisis data 3.2.1 Menentukan Parameter dan Kriteria Penentuan kriteria dan bobot penilaian  dilakukan  dengan  bertahap menuju  proses  pembobotan  pencarian
nilai  dan gap dan  perangkingan  untuk mengetahui  siapa  saja  calon  mahasiswa yang  diterima  atau  menghadap  kaprodi dari  program  studi  yang  dipilih  oleh calon mahasiswa kesehatan untuk mengetahui  hasil  dari  tes  yang  di  ikuti oleh calon mahasiswa kesehatan.
Berikut  adalah  ketentuan  kriteria untuk  mendapatkan  hasil  akhir  dari metode Profile Matching yang dibutuhkan  berdasarkan  wawancara  di tempat studi kasus pada tabel IV-2: Tabel  4  Ketentuan  Kriteria  Seleksi

## Penerimaan Mahasiswa
Aspek Bob ot Asp ek Kriteria Ko de Status Aspek Keseha tan 55% Pemeriks aan Fisik CF 1 Core Factor Postur Tubuh CF 2 Core Factor Snelen SF1 Second ary Factor Tekanan Darah SF2 Second ary Factor Aspek Skill 45% Hasil Wawanc ara CF 3 Core Factor Psikotes SF3 Second ary Factor Tes Kemamp uan Akademi k SF4 Second ary Factor
Berdasarkan  hasil  verifikassi  yang telah  dilakukan  di  tempat  studi  kasus,
berikut  kriteria  dan  masing  masing target  dan  penentuan Core  Factor dan Secondary  Factor dari  masing  masing aspek,  kriteria  dibuat  seperti  pada  tabel IV-3  untuk  nilai  target  kriteria  aspek kesehatan  dan  tabel  IV-4  untuk  nilai target kriteria aspek skill.
Tabel  5  Nilai  Target  Kriteria  Aspek Kesehatan
Nilai Profil Pemeriksaan Fisik BMI Snelen Tekanan Darah 1 Cacat ≥33 > (-)6 ≥140 mmHg / <90 mmHg 2 Mempunyai Riwayat Penyakit Berat ≤14 & Tinggi ≤ 147cm (-)4 s.d (-)6 ≥160 mmHg / ≥100 mmHg 3 Dianjurkan berobat/cek dokter 27-32 & Tinggi 148- 149,4cm (-)2,5 s.d (-)4 140 mmHg- 159 mmHg / 90 mmHg- 99mmHg 4 Mempunyai Riwayat Penyakit Ringan 15-18, 23-24 < (-)2 120 mmHg – 139 mmHg / 80 mmHg – 89 mmHg 5 Sehat 18,5-22 Normal 90 mmHg – 119 mmHg / 60 mmHg –
79 mmHg
Tabel  6  Nilai  Target  Kriteria  Aspek Skill Nilai Profi l Hasil Wawanca ra Hasil Psikot es Hasil Tes Kemampu an Akademik (TKA) 1 Kurang Sekali ≤79 ≤54 2 Kurang 80-99 55-64 3 Cukup 91-110 65-74 4 Baik 111- 119 75-84 5 Sangat Baik ≥120 85-100
Untuk  menentukan  bobot  dari kriteria yang ada, dilakukan perhitungan bobot  kriteria  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP). Setelah  mendapatkan  bobot  maka  akan dilakukan  perhitungan Profile  Matching untuk proses seleksinya.
3.2.2 Nilai Profil Berdasarkan  data  sampel  yang mengikuti tes penerimaan calon mahasiswa  kesehatan,  maka  dipilih  10 (sepuluh) calon untuk dilakukan perhitungan menggunakan metode
Profile  Matching seperti  diuraikan  pada tabel  IV-15  berdasarkan  aspek  dari  tes kesehatan  dan  tabel  IV-16  wawancara dan tes kemampuan sebagai berikut :
Tabel  7  Data  Sub  Kriteria  Aspek
Kesehatan
N o Calon Mahasis wa Kesehat an Pemeri ksaan Fisik (CF 1) BM I (CF 2) Snel en (SF 1) Teka nan Dara h (SF 2) 1 CM1 5 3 4 5 2 CM2 5 3 5 5 3 CM3 3 2 5 5 4 CM4 2 3 4 4 5 CM5 5 5 5 5 6 CM6 5 5 5 5 7 CM7 5 3 5 5 8 CM8 3 1 5 5 9 CM9 3 2 5 5 10 CM10 1 4 4 5
Tabel 8 Data Sub Kriteria Aspek Skill
N o Calon Mahasis wa Kesehat an Hasil Wawanc ara (CF 3) Tes Psikot es (SF3) TK A (SF 4) 1 CM1 5 4 5 2 CM2 5 4 4 3 CM3 1 1 5 4 CM4 3 3 4 5 CM5 5 5 5 6 CM6 5 5 4 7 CM7 5 3 5 8 CM8 3 3 4 9 CM9 1 3 5 10 CM10 3 4 4

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Simulasi Perhitungan
1.  Perhitungan Bobot Kriteria Seleksi Calon Mahasiswa Metode AHP dan menghitung rata ratanya setiap kriteria, hasil yang didapat ada pada tabel berikut :
Tabel  9  Tabel  Rata-Rata  Setiap  Kriteria
Aspek Kesehatan (Vektor Bobot) Aspek Kesehat an CF 1 CF 2 SF 1 SF 2 Rata- rata CF1 0,4 8 0,5 5 0,4 0 0,4 0 0,4563 6 CF2 0,2 4 0,2 7 0,4 0 0,3 0 0,3031 8 SF1 0,1 6 0,0 9 0,1 3 0,2 0 0,1460 6 SF2 0,1 2 0,0 9 0,0 7 0,1 0 0,0943 9
Tabel  10  Tabel  Rata-Rata  Setiap Kriteria Aspek Skill (Vektor Bobot)
Aspek Skill CF3 SF3 SF4 Rata-rata CF3 0,55  0,50  0,50 0,51515 SF3 0,27  0,25  0,33  0,285354 SF4 0,18  0,25  0,17  0,199495 3.  Melakukan  konversi  rata-rata  vektor bobot menjadi nilai ideal/nilai kriteria.
Tabel    11  Konversi  Nilai  Ideal/Nilai Kriteria Aspek Kriteria Rata- rata Vektor Bobot Nilai Kriteria Aspek Kesehatan Pem Fisik (CF) 0,45636 5 Postur Tubuh (CF) 0,30318 3 Snelen (SF) 0,14606 2 Tekanan Darah (SF) 0,09439 1 Aspek Skill Hasil Wawancara (CF) 0,51515 5 Psikotes (SF) 0,28535 3 TKA (SF) 0,19949 2

## 4.  Pengujian Metode AHP Seleksi
Penerimaan Calon Mahasiswa Kesehatan Consistency Vector Aspek Kesehatan ((             ) (              ) (              ) (            ))

## Consistency Vector Aspek Skill
((              )
(            )
(             ))
Selanjutnya mencari Consistency Index dengan rumus persamaan
diatas. Consistency Index Aspek Kesehatan ( ) Consistency Index Aspek Skill ( )
Untuk  menghitung  Consistency  Ratio, dibutuhkan nilai RI yaitu Random Index
yang  didapat  dari  Tabel  Oarkridge. Untuk RI dari Kriteria Aspek Kesehatan n  =  4,  nilai  RI  adalah  0,90  dan  RI  dari Kriteria  Aspek  Skill  n  =  3.  Nilai  RI adalah  0,58.  Jadi  nilai  CR  masing- masing aspek adalah :
Consistency Ratio Aspek Kesehatan Consistency Ratio Aspek Skill Penilaian perbandingan dikatakan konsisten  jika  hasil  CR  tidak  lebih  dari 0,10  ,  sehingga  penilaian  perbandingan kriteria Seleksi Penerimaan Calon Mahasiswa  Kesehatan  sudah  konsisten dan  tidak  membutuhkan  revisi  penilaian pembobotan.
5.  Melakukan perhitungan selisih GAP ,
NCF dan NSF
Tabel 12 Nilai Total No Calon M ah a sis wa Has il Wawanca ra T es P sik ot es T KA NCF NSF T ot al CF 3 SF 3 SF 4
1 CM 1 5 5 3 5,0 0 3,3 3 4,3 3
2 CM 2 5 5 4 5,0 0 3,3 3 4,3 3
3 CM 3 1 3 3 1,0 0 2,8 3 1,7 3 4 CM 4 3 5 4 3,0 0 3,5 0 3,2 0
5 CM 5 5 4 3 5,0 0 3,0 0 4,2 0
6 CM 6 5 4 4 5,0 0 3,0 0 4,2 0
7 CM 7 5 5 3 5,0 0 3,5 0 4,4 0 8 CM 8 3 5 4 3,0 0 3,5 0 3,2 0 9 CM 9 1 5 3 1,0 0 3,5 0 2,0 0 1 0 CM 10 3 5 4 3,0 0 3,3 3 3,1 3
6.  Perhitungan  Hasil  Akhir  Proses Seleksi dan perangkingan
Tabel 13 Rangking N o Calon Mahasi swa Aspek Keseha tan Asp ek Skil l Hasi l Akh ir Ra nk 55% 45% 1 CM1 4,00 4,33 4,15 1 2 CM2 3,80 4,33 4,04 3 3 CM3 2,90 1,73 2,37 5 10 4 CM4 3,30 3,20 3,25 5 6
5 CM5 3,35 4,20 3,73 25 4
6 CM6 3,35 4,20 3,73 25 4 7 CM7 3,80 4,40 4,07 2 8 CM8 2,60 3,20 2,87 7 9 CM9 2,90 2,00 2,49 5 9 1 0 CM10 2,65 3,13 2,86 75 8 4.2 Perancangan Sistem 4.2.1 Usecase Diagram Proses  yang  bisa  dilihat  dalam  usecase adalah,  Pertama user dapat  melakukan login,  kemudian user bisa  mengisi  data alternatif,  aspek,  dan  kriteria.  Setelah mengisi  data  tersebut, user masuk kedalam  perhitungan  bobot  kriteria dengan  menggunakan  metode  AHP. Setelah mendapat bobot kriteria tersebut dan  sudah  di  uji  konsistensi  dari  bobot kriteria  yang  sudah  didapatkan, user memasukan  data  nilai  profil  dari  semua alternatif  yang  sudah  dimasukan  tadi. Setelah  nilai  profil  sudah  dimasukan, maka  di  halaman  hitung  profil  secara otomatis  melakukan  perhitungan  dan perangkingan.
User Menginput Data Alternatif Menginput Data Aspek Menginput Data Kriteria Menginput Nilai Bobot Menginput Nilai Profile Mengubah password Menghitung Nilai Profile Menghitung Nilai Bobot & Uji Konsistensi Nilai Bobot <<include>> <<include>> Melakukan Logout Melakukan Login Mencetak Hasil Perhitungan Nilai Profile Gambar 2. Usecase Diagram
4.2.2 Entity  Relationship  Diagram
(ERD) Entity  Relationship  Diagram (ERD) merupakan suatu model untuk menjelaskan  suatu  hubungan  data-data pada suatu basis data. Berikut ERD pada sistem  pendukung  keputusan  seleksi penerimaan  mahasiswa  kesehatan  pada gambar berikut.
Gambar  3.  ERD  Model  Keputusan Seleksi Calon Mahasiswa
4.2.3 Tampilan Layar
Pada  gambar  di  bawah  merupakan contoh layar tampilan dalam sistem pada saat  melakukan  perhitungan  seleksi calon mahasiswa.
4.3 Pengujian Sistem Pengujian  sistem  aplikasi  dilakukan untuk memastikan prototype yang dibuat sesuai  dengan  kebutuhan.  Pengujian yang  dilakukan  dengan  metode  User
Acceptance Testing (UAT) untuk menguji  apakah  sistem  pendukung keputusan dalam seleksi calon mahasiswa  kesehatan  bisa  diterima  oleh user.  Berikut  pada  tabel  adalah  hasil UAT yang diisi oleh responden. Tabel  User Acceptance Testing No Pernyataan Nilai Rata- rata Prosentase 1 Apakah Prototype ini mudah digunakan ? 3,95 79% 2 Apakah Prototype ini dapat merespon dengan cepat ? 4,5 90% 3 Apakah Tampilan Prototype ini mudah dipahami 3,1 62% 4 Apakah Prototype ini layak digunakan 4,15 83% 5 Apakah Prototype ini sudah sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan? 4,8 96% 6 Apakah Prototype ini menghasilkan informasi yang 3,8 76%
tepat? 7 Apakah Prototype ini menghasilkan informasi yang cepat ? 4,15 83% 8 Secara keseluruhan apakah anda puas dengan prototype ini? 4,25 85% Rata-rata 4,1 82%

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  di bab sebelumnya, penelitian mendapatkan  hasil  berdasarkan  dari perhitungan  dengan  menggunakan  dua metode, Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  pencarian  bobot  kriteria dan Profile  Matching untuk  proses
perhitungan  dan  perangkingan.  Setelah proses  seleksi  sudah  didapat  maka  hal selanjutnya adalah melakukan pengujian menggunakan User  Acceptance  Test
(UAT)  untuk  memastikan  fungsi-fungsi yang  ada  pada  sistem  tersebut  telah berjalan  dengan  baik  dan  sesuai  dengan kebutuhan user . Kesimpulan pada
penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Permasalahan yang ada pada Fakultas Ilmu Kesehatan Universitas Muhammadiyah Tangerang dalam menyeleksi  calon mahasiswa kesehatan dapat ditangani dengan sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode
Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dan Profile Matching .
2. Hasil pengujian menggunakan
metode User  Acceptance  Testing (UAT)  menghasilkan  total  rata-rata sebesar 83%.
3. Hasil uji konsistensi dari perhitungan  nilai  bobot  kriteria menggunakan metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  yaitu aspek kesehatan dengan
consistenscy  ratio  sebesar  0,03028
dan  aspek  skill  dengan  consistency ratio  sebesar  0,00793.  Kedua  nilai tersebut dinyatakan konsisten karena dibawah 0,1.

## Saran
1. Melakukan  kajian  dan  evaluasi beberapa kriteria yang sudah ada dalam  penelitian  ini  agar  dapat menghasilkan  calon  mahasiswa yang  lebih  tepat  dalam  seleksi penerimaan mahasiswa kesehatan sesuai dengan kualifikasi sebagai seorang calon mahasiswa kesehatan. 2. Bagi para peneliti akan menggunakan penelitian ini sebagai referensi, maka disarankan perlunya  dikaji  kembali.  Karena tidak  tertutup  kemungkinan  masih ada pernyataan-pernyataan di penelitian ini masih banyak kekurangan dan keterbatasan dalam menyelesaikan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
A.  E.  Munthafa  and  H.  Mubarok,  “(6) Penerapan  Metode  AHP  Dalam Sistem  Kata  Kunci :  Analytical Hierarchy  Process,  Consistency Index,  Mahasiswa  Berprestasi. Keywords :  Analytical  Hierarchy Process, Consistency Index, Achievement Student b . Kelebihan  dan  Kelemaha,  ”J.
Siliwangi,  vol.  3,  no.  2,  pp.  192– 201, 2017.
A.  Mufid,  “(9)  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Proposal Kegiatan PNPM MPd Menggunakan Metode Profile Matching  dan  Analytic  Hierarchy Process  (AHP),” J.  Sist.  Inf.
Bisnis ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  40–47,
2014. A.  Yasiin  and  D.  Purwanti  K,  “(2) Sistem pendukung keputusan penerimaan siswa baru menggunakan metode profil matching  pada  smk  wisudha karya kudus,” pp. 1–11, 2017. H.  Priyatna,  I.  Mulyana,  and  M.  Aries, “(1) PENERAPAN PERBANDINGAN METODE PROFIL MATCHING DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK KENAIKAN PANGKAT PEGAWAI,”  J.  ONLINE  Mhs. Bid. ILMU KOMPUTER / INFORMATIKA,  vol.  1,  p.  1, 2017. Kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007. Khairunnisa  and  R.  Wardoyo,  “(10) SPK UNTUK MEREKOMENDASIKAN KESESUAIAN  LAHAN  PADA KOMODITAS TANAMAN PRIORITAS DENGAN PROFILE  MATCHING  DAN AHP,” J. Ilm. Ilmu Komput. Univ. Udayana ,  vol.  X,  no.  2,  pp.  15– 24, 2017. Marimin, Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan dan Sistem Pakar , Cetakan 1. BOGOR: IPB Press, 2017. M.  B.  Ginting,  “(4)  Penerapan  Metode AHP  Dalam  Sistem  Informasi Penerimaan mahasiswa Baru Berbasis WEB Pada STT Poliprofesi Meda, ” Eksplora Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  171–
180, 2014.
R. Black, Managing the Testing Process .  Wiley  Publishing,  Inc,
2002.
R.  D.  F.  S.  M.  Russo  and  R.  Camanho, “(7)  Criteria  in AHP:  A
systematic  review  of  literature,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol.  55, no. Itqm, pp. 1123–1132, 2015.
Turban  and  Aronson, Decision  Support System  and  Intelligence  System , 7th Editio. 7th Edition, 2005.
T.  L.  Saaty, The  Analytic  Network Process:  Decision  Making  with Dependence and Feedback . Pittsburg: RWS Publications,
2001.
W.  E.  Lewis, Software  Testing  and Continuous  Quality  Improvement , Second edi. Auerbach Publications, 2005. W.  E.  Perry, Effective  Methods  for Software Testing: Includes Complete  Guidelines,  Checklists, and Templates . 2006.