Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PEMILIHAN BIBIT TERNAK SAPI POTONG MELALUI KOMBINASI METODE AHP DAN METODE MFEP

## Afrisawati, Irianto
Sekolah Tinggi Manajemen Infromatika dan Komputer Royal Email: afrisawati@royal.ac.id
Abstract: During this time farmers still use the trial and error method in choosing the best type of cow even just concerned with the price factor. This will obviously affect the quality of cattle which  results  in  expensive  maintenance  costs,  less  than  optimal  production  yields  and  even death of cows. The purpose of this study was to conduct a study of the application of technology in  the  selection  of  the  best  beef  cattle  to  increase  livestock  yield,  especially  for  local independent  breeders.  The  technology  used  is  a  combination  of  the  Analytical  Hierarchy Process (AHP) method and the Multy Factor Evaluation Process (MFEP) Method. AHP method was chosen because it has the ability to analyze more consistent criteria. While the selection of the MFEP method is due to having the ability to analyze alternatives based on existing criteria in  a  simple  and  accurate  way.  The  results  of  the  AHP  and  MFEP  analysis  method  are  AHP analysis to assist in determining the priority factors of beef cattle seedlings and applied to the MFEP method which produces the highest alternative A6 with a value of 0.508. This research is expected  to  become  a  new  foundation  for  farmers  in  knowing  the  criteria  and  alternatives  in determining the best type of beef cattle.

## Keywords: SPK, AHP, MFEP, Cow Seedlings
Abstrak: Dalam  hal  pemilihan  bibit  sapi  potong,  peternak  mandiri  masih  melakukan  secara tradisional. Selama ini peternak masih menggunakan cara coba-coba dalam memilih jenis sapi terbaik bahkan  hanya mementingkan factor harga saja. Hal ini jelas akan berpengaruh kepada kualitas  sapi  yang  mengakibatkan  biaya  pemeliharaan  mahal,  hasil  produksi  yang  kurang maksimal  dan  bahkan  pada  kematian  bibit  sapi.Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  melakukan kajian  tentang  penerapan  teknologi  dalam  pemilihan  bibit  sapi  potong  yang  terbaik  untuk meningkatkan  hasil  ternak  khususnya  bagi  peternak  mandiri  lokal.  Teknologi  yang  digunakan yaitu  kombinasi  metode  Analitycal  Hierarcy  Process  (AHP)  dan  Metode  Multy  Factor Evaluation  Process  (MFEP).  Metode  AHP  dipilih  karena  memiliki  kemampuan  dalam menganalisis  kriteria  yang  lebih  konsisten.  Sedangkan  pemilihan  metode  MFEP  dikarenakan memiliki kemampuan dalam menganalisi alternative berdasarkan kriteria yang ada dengan cara yang simpel dan akurat. Hasil analisis metode AHP dan MFEP adalah analisis AHP membantu dalam  menentukan  faktor  prioritas  bibit  sapi  potong  dan  diterapkan  kedalam  metode  MFEP yang menghasilkan alternatif tertinggi A6 dengan nilai 0,508. Penelitian ini diharapkan menjadi landasan baru bagi petani dalam mengetahui kriteria dan alternaif dalam menentukan jenis bibit sapi potong terbaik.
Kata Kunci : SPK, AHP, MFEP, Bibit Sapi
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Daging sapi merupakan salah satu produk pangan  yang memiliki nilai gizi untuk memenuhi kebutuhan protein bagi masyarakat [1]. Daging  sapi  adalah produk  peternakan  yang  memiliki  nilai ekonomis.  Seiring  dengan  pertumbuhan penduduk  yang begitu besar, kebutuhan daging akan semakin meningat. Tingginya kebutuhan daging mengharuskan para  peternak  untuk membudidayakan sapi dengan memasok sapi agar memenuhi kebutuhan konsumen.  Namun  para  peternak  lokal belum  mampu memasok  kebutuhan produksi  daging  nasional. Selain  itu, upaya  yang  mesti  dilakukan  adalah penerapan  teknologi  dalam  segala  lini dunia peternakan salah satunya penerapan  teknologi    pemilihan  bibit sapi potong terbaik
Dalam  hal  pemilihan  bibit  sapi potong, peternak mandiri masih melakukan  secara  tradisional.  Selama ini  peternak  masih  menggunakan  cara coba-coba  dalam memilih  jenis  sapi terbaik  bahkan    hanya  mementingkan factor harga saja.
Sama  halnya  dengan  peternak dilokasi  penelitian  yaitu  Desa  Suka Damai  Barat  Pulo  Bandring  Asahan, berdasarkan  observasi  dan  wawancara yang dilakukan peternak masih menggunakan  cara  coba-coba  dalam memilih  benih  sapi  potong  yang  akan diternak. Peternak di lokasi ini menjadikan  factor  harga  beli  bibit sebagai  factor  yang  terpenting.  Hal  ini jelas  akan  berpengaruh  kepada  kualitas sapi yang mengakibatkan biaya pemeliharaan  mahal,  hasil  produksi yang kurang maksimal dan bahkan pada kematian bibit sapi.
Berangkat  dari  permasalahan  di atas,  peneliti  tertarik  melakukan  kajian
tentang  penerapan  teknologi  dalam pemilihan bibit sapi potong yang terbaik untuk    meningkatkan  hasil  ternak khususnya  bagi  peternak  mandiri  lokal.
Teknologi yang digunakan yaitu kombinasi  metode  Analitycal  Hierarcy
Process  (AHP)  dan  Metode  Multy
Factor  Evaluation  Process  (MFEP). Melalui  kombinasi  metode,  peneliti menganalisis setiap kriteria dan alternative terkait pemilihan sapi potong terbaik.  Metode  AHP  dipilih  karena memiliki kemampuan dalam menganalisis kriteria yang lebih konsisten. Sedangkan pemilihan metode MFEP dikarenakan memiliki kemampuan dalam menganalisi alternative  berdasarkan  kriteria  yang ada  dengan    cara  yang  simpel  dan akurat.

## Bibit Sapi Potong
Bibit  sapi  potong  adalah  ternak yang  mempunyai  sifat  unggul  dan mewariskan serta memenuhi persyaratan tertentu untuk dikembangbiakkan dengan tujuan utama yaitu  menghasilkan  daging [2]. Sapi adalah  hewan  mamalia  atau  herbivora yang  sangat  bermanfaat  untuk  manusia dari  segi  daging,  air  susu,  bahkan sampai  kotorannya [3].  Dengan  adanya sapi  sangat  banyak  berguna  bagi masyarakat,  dapat  meningkatkan  taraf hidup mereka. Ternak adalah pengembangbiakan hewan dari usia dini hingga tahap penggemukan. Pembibitan
Sapi    adalah  kegiatan  budi  daya menghasilkan bibit ternak untuk keperluan sendiri atau diperjualbelikan.
Sistem Pendukung Keputusan Pada dasarnya SPK merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem
Informasi  Manajemen  terkomputerisasi yang dirancang sedemikian rupa
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sehingga  bersifat  interaktif  dengan pemakainya  Interaktif  dengan  tujuan untuk  memudahkan  integrasi  antara berbagai komponen dalam proses pengambilan keputusan seperti prosedur, kebijakan, analisis,
pengalaman  dan  wawasan  manajer untuk  mengambil  keputusan  yangn lebih  baik.SPK  memiliki  karakteristik dan  kemampuan  adalah  sebagai  berikut [4].
1. Mendukung seluruh kegiatan organisasi 2. Mendukung beberapa keputusan yang saling berinteraksi
3. Dapat  digunakan  berulang  kali  dan bersifat konstan
4. Terdapat dua komponen utama, yaitu data dan model
5. Menggunakan  baik  data  eksternal dan internal
6. Memiliki kemampuan what-if analysis dan goal seeking analysis
7. Menggunakan beberapa model kuantitatif.

## Konsep Metode AHP
AHP  dikembangkan  oleh  Thomas L. Saaty dan dipublikasikanpertama kali dalam  bukunya  tahun  1980,  The Analytic Hierarchy Process. AHP merupakan  analisis  yang  digunakan dalam  pengambilan  keputusan  dengan pendekatan  sistem,  dimana  pengambil keputusan  berusaha  memahami  suatu kondisi sistem dan membantu melakukan  prediksi  dalam  mengambil keputusan [5].  Permasalahan  dalam AHP diidentifikasi menggunakan hirarki yang didefinisikan sebagai suatu representasi  dari  sebuah  permasalahan yang  kompleks  dalam  suatu  struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan,  yang  diikuti  level  faktor, kriteria,  sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke
bawah  hingga  level  terakhir  dari alternatif [6].
Metode  AHP  memiliki  tahapan- tahapan sebagai berikut [7].
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan  solusi  yang  diinginkan. Dalam  tahap  ini  penulis  berusaha menentukan  masalah  yang  akan penulis  pecahkan  secara  jelas,  detail dan mudah dipahami
2. Membuat  struktur  hierarki  yang diawali dengan tujuan utama. Setelah menyusun tujuan utama sebagai level teratas  akan  disusun  level  hirarki yang  berada  di  bawahnya  yaitu kriteria-kriteria  yang  cocok  untuk mempertimbangkan atau menilai alternatif  yang  penulis  berikan  dan menentukan alternatif tersebut.
3. Membuat matrik perbandingan berpasangan  yang  menggambarkan kontribusi  relatif  atau  pengaruh setiap  elemen  terhadap  tujuan  atau kriteria yang setingkat di atasnya. 4. Mendefinisikan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh jumlah penilaian seluruhnya sebanyak  n  x  [(n-1)/2]  buah,  dengan n  adalah  banyaknya  elemen  yang dibandingkan.  Hasil  perbandingan dari  masing-masing  elemen  akan berupa  angka  dari  1  sampai  9  yang menunjukkan  perbandingan  tingkat kepentingan  suatu  elemen.  Apabila suatu elemen dalam matriks dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri maka  hasil  perbandingan  diberi  nilai 1.  Skala  9  telah  terbukti  dapat diterima  dan  bisa  membedakan intensitas antar elemen.
5. Menghitung  nilai  eigen  dan  menguji konsistensinya.  Jika  tidak  konsisten maka pengambilan data diulangi.
6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki
7. Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
matriks  perbandingan  berpasangan yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemenelemen  pada  tingkat  hirarki terendah sampai mencapai tujuan. 8. Memeriksa konsistensi hirarki.
Rumus  Untuk Menentukan  Rasio Konsistensi  (CR)  Indeks  konsistensi
dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus :
dimana  :  CI  =  Indek  konsistensi (Consistency  Index)  λ  maksimum  = Nilai  eigen  terbesar  dari  matrik berordo  n  λ  maksimum  didapat
dengan menjumlahkan
hasil perkalian  jumlah  kolom  dengan eigen vektor utama. Apabila CI = 0,1 berarti matriks konsisten.

## Metode MFEP
Metode MFEP adalah suatu metode dengan mementingkan berbagai faktor  dan  kriteria  yang  melakukan perhitungan  weighting  system,  dimana perhitungan  akan  bernilai  untuk  setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan  keputusan  dari  data  data yang akan diproses [7].
Berikut ini adalah langlah-langkah metode MFEP.
1. Penentuan  kriteria  Penting  (Weight Factor)    Kriteria    ditentukan  oleh manajemen  berdasarkan  kepentingan suatu bibit sapi unggul.
2. Pemberian  Bobot    Pembobotan kepada faktor yang digunakan dengan    total  pembobotan  adalah  1
(Σ  pembobotan=  1) .  Pemberian bobot pada  faktor  penting  dapat dilihat pada rumus WF1 + WF2 + WF3=1 Dimana:  WF  = Weight Factor
3. Evaluasi  Factor  Weight    Data
evaluasi  faktor  penting  dari  tiap alternatif  dapat  dianalisis  dengan menggunakan rumus x=(WF1*a11)+(WF2*a21)+(WF3*a 31)+(WF..*a..) Di mana: x = Weighted Evaluation WF = Weight Factor a = Factor Evaluation 4. Menghitung Total Weighted Evaluat ion  X = (x1+x2+x3+……)/n, Di mana X = Total Weighted Evaluation x = Weighted Evaluation
n= Jumlah Weighted Evaluation

## METODE
Adapun kerangka kerja dari penelitian ini yaitu sebagai berikut : 1. Studi Pendahuluan Melakukan  penelitian  tahap  awal untuk  dalam  memahami  situasi penelitian  melalui  observasi  terkait dengan  bibit  sapi  potong  dan  SPK metode AHP dan MFEP.
2. Penyusunan Instrumen
Penyusunan  instrumen  didasarkan pada studi pendahuluan dan pendapat  para  pakar.  Selanjutnya dilakukan pengujian istrumen untuk mendapatkan instrument yang valid dan reliable. 3. Pengumpulan Data Pegumpulam data dilakukan menggunakan  instrument  angket yang  divalidasi  oleh  pakar  terkait bibit  sapi  potong.  Baik  berupa kriteria  maupun  alternative  yang akan dianalisis.
4. Analisis Data Analisis dilakukan melalui kombinasi  2  metode  SPK  yaitu AHP  aan  MFEP.  Proses  kombinasi dilakukan  sesuai  dengan  kelebihan masing-masing  dari  metode.    Hasil
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
analisis  yang  dilakukan  berupa perangkingan jenis bibit sapi potong berdasarkan yang terbaik.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil dari pengumpulan data yang telah dilakukan, beberapa faktor / kriteria dari pemilihan bibit sapi potongyang  akan  diterapkan melalui  metode  AHP yaitu Rangka Tubuh (C1), Panjang dan Tinggi Tubuh
(C2),  Lebar  Dada  (C3), Tekstur  Bulu dan  Mata  (C4),  Ukuran  Perut  (C5),
Tektur  Tulang  Kaki  (C6),  Bentuk  Kaki
(C7), dan Berat Badan (C8).
Selanjutnya,  untuk  menganalisa  kriteria yang sudah dikumpulkan tersebut
dimulai dari membentuk matriks perbandingan kriteria berikut :
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 1,000 7,000 2,000 8,000 0,500 6,000 4,000 0,333 C2 0,143 1,000 0,167 2,000 0,125 0,500 0,333 0,250 C3 0,500 6,000 1,000 7,000 0,333 4,000 3,000 2,000 C4 0,125 0,500 0,143 1,000 0,125 0,333 0,250 0,167 C5 2,000 8,000 3,000 8,000 1,000 7,000 6,000 4,000 C6 0,167 2,000 0,250 3,000 0,143 1,000 0,500 0,333 C7 0,250 3,000 0,333 4,000 0,167 2,000 1,000 0,500 C8 3,000 4,000 0,500 6,000 0,250 3,000 2,000 1,000 7,185 31,500 7,393 39,000 2,643 23,833 17,083 8,583
Selanjutnya  menghitung  setiap  elemen  dengan jumlah  elemen dan  rata-rata yang membentuk  tabel  sintesis  yang  akan  dijadikan  landasan dalam  perankingan kriteriaberikut ini.
Tabel 2. Sistesis Perbandingan Kriteria Jumlah Setiap Elemen Jumlah Rata- Rata 0,139 0,222 0,271 0,205 0,189 0,252 0,234 0,039 1,551 0,194 0,020 0,032 0,023 0,051 0,047 0,021 0,020 0,029 0,242 0,030 0,070 0,190 0,135 0,179 0,126 0,168 0,176 0,233 1,277 0,160 0,017 0,016 0,019 0,026 0,047 0,014 0,015 0,019 0,174 0,022 0,278 0,254 0,406 0,205 0,378 0,294 0,351 0,466 2,633 0,329 0,023 0,063 0,034 0,077 0,054 0,042 0,029 0,039 0,362 0,045 0,035 0,095 0,045 0,103 0,063 0,084 0,059 0,058 0,541 0,068 0,418 0,127 0,068 0,154 0,095 0,126 0,117 0,117 1,220 0,153 Selanjutnya melakukan perhitungan Consistensi Rasio (CR).  CI  = ( λ maks - n)/n, Di mana n = banyaknya elemen λmaks =(0,1939*7,185)+(0,0303*31,500 )+(0,1597*7,393)+(0,0217*39,000)+(0, 3291*2,643)+(0,0452*23,833)+(0,0677 *17,083)+(0,1525*8,583) =8,79
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
n      = 8 CI =(8,79-8) / 8 = 0,11
IR = 1,41 karena n = 8 CR=CI / IR = 0,11 / 1,41 = 0,0796 Berdasarkan  nilai  CR=0,0796,  maka dapat  d  hasil  tersebut  memenuhi  syarat CR<0,1  bahwa  proses  analisa  prioritas kriteria  yang  mempengaruhi  pemilihan benih padi unggul dikatakan konsisten. Selanjutnya  hasil  dari  metode  AHP dalam  bentuk  faktor  prioritas  akan menjadi Weight  Factor (WF)dalam metode MFEP. Proses penelitian selanjutnya adalah menentukan alternatif-alternatif  bibit  sapi  potong.
Sampel  alternatif  diuraikan  dalam  A1 sampai  A9  yang  diartikan  memiliki9 alternatif  yang  menjadi  acuan  proses penerapan MFEP untuk perankingan.
Tabel 3. Weight Factor (WF)
Factor C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 WF Weight 0,194 0,030 0,160 0,022 0,329 0,045 0,068 0,153 1 Tabel 4. Nilai Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 5 5 3 2 4 3 2 4 A2 3 5 5 2 4 2 2 3 A3 3 4 4 5 4 5 4 3 A4 5 3 4 5 4 5 2 3 A5 4 2 3 3 2 2 3 3 A6 2 3 4 4 5 4 4 5 A7 3 3 3 2 5 4 3 4
A8 4 2 2 3 3 5 3 4 A9 5 3 4 3 3 2 5 3
Selanjutnya  proses  menghitung Weighted  Evaluation(x) dengan  mengalikan  nilai alternatif dengan Weight Factor (WF). Berikut hasil yang diperoleh.

## Tabel 5. Weighted Evaluation (x)
A/C C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 0,970 0,152 0,479 0,043 1,316 0,136 0,135 0,610 A2 0,582 0,152 0,799 0,043 1,316 0,090 0,135 0,458 A3 0,582 0,121 0,639 0,109 1,316 0,226 0,271 0,458 A4 0,970 0,091 0,639 0,109 1,316 0,226 0,135 0,458 A5 0,776 0,061 0,479 0,065 0,658 0,090 0,203 0,458 A6 0,388 0,091 0,639 0,087 1,646 0,181 0,271 0,763 A7 0,582 0,091 0,479 0,043 1,646 0,181 0,203 0,610 A8 0,776 0,061 0,319 0,065 0,987 0,226 0,203 0,610 A9 0,970 0,091 0,639 0,065 0,987 0,090 0,339 0,458
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Berdasarkan  hasil Weighted  Evaluation (x) diatas,  tahapan  akhir  metode  MFEP
adalah  menghitung  total Weighted
Evaluation (x).
XA1=(0,970+0,152+0,279+0,043+1,31 6+ 0,135+0,610)/8 = 0,480 XA2 =(0,582+0,152+0,799+0,043+1,316+ 0,090+0,135+0,458)/8 = 0,447
XA3 =(0,582+0,121+0,639+0,109+1,316+
0,226+0,271+0,458)/8 =0,465 XA4 =(0,970+0,091+0,639+0,109+1,316+ 0,226+0,135+0,458)/8 =0,493 XA5 =(0,776+0,061+0,479+0,065+0,6 58+ 0,090+0,203+0,458)/8
=0,349 XA6 =(0,388+0,091+0,639+0,087+1,6 46+ 0,181+0,271+0,763)/8 =0,508 XA7 =(0,582+0,091+0,479+0,043+1,6 46+ 0,181+0,203+0,610)/8 =0,479 XA8 =(0,776+0,061+0,319+0,065+0,9 87+ 0,226+0,203+0,610)/8 =0,406 XA9 =(0,970+0,091+0,639+0,065+0,9 87+ 0,090+0,339+0,458)/8 =0,455

## SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis dari kombinasi  metode  AHP  dan  MFEF yang  telah  dilakukan,  peneliti  dapat menarik  kesimpulan bahwa metode
AHP  dapat  membantu  para  peternak dalam  menentukan  faktor  utama  dalam pemilihan bibit sapi potong dan metode MFEP  dapat  menentukan  alternatif terbaik  bibi  sapi  potong  tertinggi  yaitu A6 dengan 0,508.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  DRPM Direktorat  Jenderal  Penguat  Riset  dan Pengembangan
Kementrian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi Sesuai  dengan  Kontrak  Penelitian  PDP Tahun Anggaran 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Emhar,  A.,  Aji,  J.  M.  M.,  &
Agustin, T. (2014). Analisis rantai pasokan  (supply  chain)  daging sapi di Kabupaten Jember.
Berkala  Ilmiah  Pertanian, 1(3),
53-61. [2] Talib,  C.  H.  A.  L.  I.  D.  (2001). Pengembangan  sistem  perbibitan sapi  potong  nasional. Wartazoa, 11(1), 10-19.
[3] Wati,  R.,  &  Mayasari,  E.  (2017).
Sistem pendukung keputusan pemilihan bibit sapi unggul dengan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW) pada peternakan sapi Sriagung Padangratu Lampung  Tengah. Jurnal TAM (Technology Acceptance Model), 5, 22-28.
Vol. VI No. 1, Des 2019, hlm. 43 - 50
ISSN 2550-0201 (Online)
DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
[4] Manurung,  P.  (2010).  Sistem
Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerima Beasiswa Dengan Metode  Ahp  Dan  Topsis  (Studi Kasus:  Fmipa  Usu). Skripsi. Universitas Sumatera Utara. [5] Lemantara, J., Setiawan, N. A., &
Aji,  M.  N.  (2013).  Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP  dan  Promethee. Jurnal Nasional  Teknik  Elektro  dan Teknologi Informasi, 2(1), 13-21. [6] Artika,  R.  (2013).  Penerapan Analitycal  Hierarchy  Proccces (AHP) Dalam Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Pada  SD  Negeri  095224. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika, 4(3).
[7] Afrianty, I., & Umbara, R. (2016, November).  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  Menentukan Kelayakan  Calon  Penerima  Zakat Menerapkan Multi-Factor Evaluation  Process  (MFEP).  In Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri.