## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN ANGGOTA BARU RESIMEN MAHASISWA DI ITN MALANG MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE AHP dan TOPSIS
Silvi Dwi Megafani, Joseph Dedy Irawan, Hani Zulfia Zahro’ Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia silvidwi2905@gmail.com

## ABSTRAK
Unit  Kegiatan  Mahasiswa  (UKM)  adalah  kegiatan  kemahasiswaan  di  luar  kelas  yang  bertujuan  untuk menampung  dan  mengembangkan  minat,  bakat,  dan  pengetahuan profesional tertentu  yang  dimiliki  oleh mahasiswa dari berbagai jurusan. Pada setiap semester UKM ini melakukan perekrutan anggota baru dengan beberapa kriteria  yang diharapkan, biasanya proses  ini  membutuhkan waktu yang  lama karena dalam  sistem rekrutmen  anggota  baru  Menwa  UKM  masih  menggunakan  cara  manual  yaitu  menghitung  hasil  evaluasi ujian  yang  dilakukan  oleh  tim  Menwa.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  maka  peneliti  merancang  suatu sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  anggota  Menwa  baru  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS. Metode  AHP  ini  digunakan  pada  proses  awal  yaitu  menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan  langkah selanjutnya  menggunakan  metode TOPSIS  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari  tiap  calon  anggota untuk  melakukan  proses  perangkingan.  Berdasarkan  hasil  pengujian fungsional melakukan  pembobotan  dan normalisasi matriks  kemudian  perangkingan  dari  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  antara  perhitungan manual dan sistem didapatkan selisih 0 artinya antara perhitungan manual dan sistem hasil dari perangkingan tidak memiliki selisih atau sama.
Kata Kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Resimen  Mahasiswa,  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process), TOPSIS (Technique for Others Reference by Similarity to Ideal Solution )

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan  tak terstruktur .  Sistem  tersebut digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dalam  situasi  semi terstruktur dan  situasi  yang  tidak terstruktur ,  di  mana  tidak  ada  yang  tahu  persis bagaimana membuat keputusan.
Unit  Kegiatan  Mahasiswa  (UKM)  merupakan kegiatan kemahasiswaan di luar kelas yang bertujuan untuk menampung dan mengembangkan minat, bakat, dan  pengetahuan profesional tertentu  yang  dimiliki oleh mahasiswa dari berbagai jurusan.
Dalam sistem perekrutan anggota baru di UKM Resimen  Mahasiswa  saat  ini  masih  menggunakan cara manual yaitu menghitung hasil dari penilaian tes yang dilakukan oleh satuan tugas Menwa.
Sehubungan dengan hal diatas, maka dirancanglah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan perekrutan  anggota  baru  Menwa  agar  dapat menentukan dengan tepat sesuai dengan kriteria yang di harapkan. Aplikasi yang dirancang ini menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Ketika metode  AHP  digunakan  dengan  sejumlah  besar kriteria  dan  alternatif,  metode  tersebut  tidak efektif . Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penggabungan metode lain dengan metode AHP untuk mendapatkan hasil  yang  lebih efektif .  Kombinasi  metode  AHP  dan TOPSIS dipilih karena metode AHP didasarkan pada
keunggulan matriks pembanding dan dapat melakukan  analisis  konsistensi.  Meskipun  metode TOPSIS  sebenarnya  dapat  menyelesaikan  masalah pengambilan keputusan, karena konsepnya sederhana  dan  mudah  dipahami,  maka  secara komputasi efisien dan dapat mengukur kinerja relatif dari alternatif pengambilan keputusan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Penelitian Terdahulu
Rima  Melati  Munthe  Anita  Sindar  RMS  pada tahun  2018  Tujuan  penelitian  ini  adalah  guna meningkatkan  semangat  kerja  karyawan  dalam bekerja,  terutama  saat  memberikan  layanan  terbaik kepada  konsumen,  maka  pemilik  akan  memberikan penghargaan  kepada  karyawan  terbaiknya.  supaya dapat  membantu  keberlangsungan  kemajuan  suatu toko.  Dan  hasil  yang  didapatkan  dari  peneltian tersebut  adalah  mendapatkan  informasi  karyawan terbaik secara teknologi computer secara tepat. [1]
Rizal  Rachman  pada  tahun  2019  Tujuan penelitian  ini  adalah  untuk  merumuskan  standar kualitas  dalam  pengambilan  keputusan,  hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  sistem  pendukung keputusan yang menggunakan metode AHP dalammenentukan  kualitas  pakaian  lebih  cepat  dari perhitungan  manual,  sehingga  dapat  meningkatkan efisien si dan akurasi. [2]
Khairunnisa,  Andi  Farmadi,  Heru  Kartika Candra pada tahun 2015 Tujuan penelitian ini adalah untuk mempermudah dalam mempromosikan
penyampaian  informasi  taman  kanak-kanak  kepada masyarakat sesuai dengan standar nasional pendidikan (termasuk standar isi, prosedur, kemampuan  lulusan,  pengajar  dan  pendidik,  sarana dan  prasarana,  manajemen,  pendanaan  dan  evaluasi pendidikan).  Dan  harapan  Perpaduan  dari  metode AHP  dan  Topsis  dapat  menghasilkan  nilai  yang optimal. [3]
Muhammad  Fadlan,  Muhammad,  Hadriansa pada  tahun  2017  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk mengambil  keputusan  dengan efektif dan efisien dikarenakan pada tahap pendaftaran dan seleksi calon penerima  inilah  yang  sangat  rawan  akan  terjadinya kecurangan  karena  proses  seleksi  yang  tidak  dapat dipertanggung  jawabkan.  Hasilnya,  kami  berhasil merancang  dan  menguji  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  yang  menggabungkan  metode  Topsis  dan AHP,  dan  berhasil  merekomendasikan  penerima beasiswa  PPA  dengan  menghasilkan  data  siswa alternatif  mulai  dari  nilai  preferensi  tertinggi  0,764 hingga  terendah  0,189.  Hasil  ini  dapat  memberikan saran  kepada  pengambil  keputusan  untuk  membuat keputusan yang efektif , efisien dan dapat dipertanggung jawabkan. [4]
Tiati  Mardiana  pada  tahun  2018  Tujuan penelitian  ini  adalah  membangun  sistem  pendukung keputusan  yang  akan  menentukan  rangking  pada asisten  laboratorium  komputer  alternatif  sesuai dengan  kriteria  yang  ditentukan  (termasuk  IPK, prestasi akademik, sikap, tanggung jawab, kemampuan  kepemimpinan,  dan  tingkat  kerja  sama) untuk  mendapatkan  solusi  terbaik  dengan  harapan agar  mahasiswa  yang  terpilih  menjadi  asisten laboratorium  bisa  mencapai standar kompetensi  yang telah ditetapkan [5]

## 2.2. Metode AHP
Proses hierarki analitik (AHP) dapat menyelesaikan masalah multi-kriteria yang kompleks menjadi  satu  tingkat.  Masalah  yang  kompleks  dapat dijelaskan  sebagai  standar  masalah  (multi-standar), struktur  masalah  tidak jelas,  sudut  pandang pengambil  keputusan  tidak  pasti,  pembuat  keputusan lebih  dari  satu  orang  dan  tersedia  data  yang  tidak akurat.  Menurut  Saaty's  view,  hierarki  diartikan sebagai  multipel  Representasi  dari  suatu  masalah yang kompleks dalam  struktur, dimana  level pertama adalah  tujuan,  diikuti  oleh  level  faktor,  standar, subkriteria,  dll,  hingga  level  terakhir.  Pilih.  Melalui struktur  hirarki,  suatu  masalah  yang  kompleks  dapat diuraikan  menjadi  beberapa  kelompok,  kemudian kelompok  tersebut  disusun  dalam  struktur  hirarki, sehingga  masalah  terlihat  lebih terstruktur dan sistematis . [6]

## 2.3. Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  metode  pengambilan  keputusan multi-kriteria ,  pertama  kali  diusulkan  oleh  Yoon dan Hwang  pada  tahun  1981.  TOPSIS  didasarkan  pada konsep:  alternatif  terpilih  atau  terbaik  tidak  hanya
yang  paling  dekat  dengan  solusi  ideal  positif,  tetapi juga yang terjauh. Dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris ,  jarak Euclidean digunakan untuk menentukan alternatif dan solusi optimal Jarak relatif.  Solusi  ideal  positif  didefinisikan  sebagai penjumlahan  dari  semua  nilai  terbaik  yang  dapat dicapai setiap atribut, sedangkan solusi  ideal  negatif mencakup  semua  skor  terburuk  yang  diperoleh setiap atribut. [7].

## 2.4. Langkah-Langkah Matematis Kombinasi Metode AHP dan TOPSIS
Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki. Masalah yang kompleks dapat di  artikan  bahwa  kriteria  dari  suatu  masalah  yang begitu  banyak (multikriteria), struktur masalah  yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia.
Pada  dasarya  langkah  langkah  dalam  metode AHP meliputi :
1. Membuat matrix perbandingan berpasangan
2. Menjumlah nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
3. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks menggunakan rumus.
∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 = 1 Dimana  :
a: Matriks perbandingan berpasangan i : Baris pada matriks a j : Kolom pada matriks a
4. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap matriks dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata menggunakan rumus.
𝑤𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Dimana :
n  : Banyaknya kriteria wi : Rata-rata baris ke-i
Kemudian  dilanjutkan  dengan  tahapan-tahapan metode topsis berikut :
1. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang ter normalisasi menggunakan rumus
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖
Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n; Dimana: R ij = Elemen matriks ter normalisasi [i][j] X ij = Elemen matriks keputusan X
2. Membuat matriks keputusan yang ter normalisasi terbobot menggunakan rumus
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 Dengan i=1,2,..m; dan j=1,2,..n; Dimana: Y ij = Elemen matriks ter normalisasi [i][j] W ij = Bobot [i] dari proses AHP
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks  solusi  ideal  negatif      menggunakan rumus.
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) Dimana :
𝑦 𝑗 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
𝑦 𝑗 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑦 𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positf  dan  negatif menggunakan rumus.
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑗 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1
Dimana: D i + =Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif Y i + = Elemen solusi ideal positif [i] Y ij =  Elemen  matriks  ter normalisasi terbobot [i][j] D i - =Jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negative
Y i - = Elemen solusi ideal negatif [i] 5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif menggunakan rumus.
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − + 𝐷 𝑖 +
Dimana: V i =  Kedekatan  tiap  alternatif  terhadap  solusi ideal
D i + =jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal positif D i - =jarak  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal negatif

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian  ini  yang  menjadi  studi  kasus adalah Institut Teknologi Nasional Malang. Langkah- langkah penelitiannya adalah sebagai berikut.

## 3.1. Blok Diagram Sistem
Pada  diagram  diatas  terdapat  proses  input  data kriteria  dari  calon  komandan,  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  menggunakan  metode  AHP  untuk memperoleh nilai bobot kriteria kemudian melakukan proses  perangkingan  dengan  TOPSIS,  dan  nantinya akan  diketahui  hasil  dari  pemilihan  komandan  yang
disimpan kedalam database.

## Gambar 1 Blok diagram sistem

## 3.2. Flowchart Sistem
Gambar  2  merupakan  diagram  alir  dari jalannya sistem website sistem pendukung keputusan dalam pemilihan komandan
Gambar 2 Flowchart Sistem
Pada  gambar  2 flowchart penghitugan AHP mengambil  data  anggota  baru  resimen  mahasiswa pada database .  Data  anggota  memuat  data  yang diperlukan  dan  sesuai  dengan  kriteria.  Berikutnya pengambilan data bobot setiap kriteria  yang diambil dari database .  Kemudian  proses normalisasi data sesuai  dengan  kriteria  yaitu  ( cost atau benefit ). Setelah  data  yang  telah  di normalisasi didapatkan, dilakukan penghitungan sehingga mendapatkan hasil akhir  dari  masing-masing  alternatif.  Berikutnya adalah  perhitungan Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) menentukan solusi idea yaitu terdapat ide positif dan idea negatif dan berikutnya menentukan jarak antara alternatif  dengan  solusi idea ( idea positif  dan idea negatif).  Langkah  berikutnya  adalah  menentukan nilai preferensi pada setiap alternatif yang kemudian akan  diurutkan  /  dirangkingkan  dari  yang  terbesar hingga  terkecil,  untuk  mengetahui  nilai  dari  tiap anggota baru.

## 3.3. Flowchart Metode AHP dan TOPSIS
Adapun Flowchart kombinasi metode AHP dan TOPSIS yang ditunjukkan pada gambar 5 berikut :
Gambar 5 Flowchart Kombinasi Metode AHP dengan TOPSIS
Gambar  5  merupakan  diagram  alir  perhitungan dari kombinasi metode AHP dengan TOPSIS dimana langkah  awal  yaitu  membuat  matriks  perbandingan berpasangan  kemudian  kita  lakukan normalisasi matriks, setelah matriks ter normalisasi kita menghitung  bobot  dari  setiap  kriteria,  kemudian menghitung nilai konsistensi (CR)  jika nilai CR <0.1 maka  bobot  kriteria  ter normalisasi (konsisten)  jika tidak  kita  harus  mengulang  dari  langkah  awal kemudian  setelah  kita  mendapatkan  nilai  yang konsisten pada metode AHP selanjutnya kita lakukan normalisasi matriks  keputusan  dari  data  calon anggota  baru  kemudian  kita  menghitung  solusi  ideal positif  dan  negative,  lalu  kita  menghitung  jarak  tiap alternative  dari  solusi  ideal  positif  dan  negative, etelah itu kita akan mendapatkan nilai preferensi yang nantinya  bisa  kita  tentukan  rangking  dari  tiap  nilai yang diperoleh.
3.4. Perhitungan Kombinasi
Metode
AHP TOPSIS.
Berikut  ini  adalah  langka-langkah  perhitungan metode  AHP  dilanjut  dengan  TOPSIS  sesuai  dengan flowchart pada gambar 3 dan 4 1. Membuat matrix perbandingan berpasangan  dari 5   kriteria   yang   digunakan   pada  penerimaan anggota baru dapat dilihat pada table 1 berikut :
Tabel 1 Matriks Perbandingan Berpasangan
KRITERIA Attitud e Kesehata n Tes Tulis Pengalama n Organisasi Semeste r Attitude 1 3 5 3 5 Kesehatan 0,333 1 3 3 3 Tes Tulis 0,2 0,333 1 0,333 0,333 Pengalama n Organisasi 0,333 0,333 3 1 3 Semester 0,2 0,333 3 0,333 1 Jumlah 2,066 5 15 7,666 12,333 2. Buat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang mendeskripsikan  kontribusi  atau  efek  relatif setiap  elemen  ke  target  atau  tingkat  standar  di atasnya.
3. Menghitung  vector  eigen(bobot)  dari  setiap matriks  perbandingan  berpasangan,  berikut adalah hasil dari perhitungan mennetukan bobot pada table 2 :
Tabel 2 Nilai Bobot Pada Kriteria KRITERIA Jumlah baris nilai eigen Bobot Attitude 2,213914054 0,442782811 Kesehatan 1,195837914 0,239167583 Tes Tulis 0,300612815 0,060122563 Pengalaman Organisasi 0,801635015 0,160327003 Semester 0,488000202 0,09760004 Jumlah 5 1
4. Memeriksa  konsistensi  hirarki  dengan  melihat indeks  rasio,  berikut  adalah  nilai  indeks  rasio dapat dilihat pada table 3 :

## Tabel 3 Nilai Index Rasio
N R1 1 0 2 0 3 0.58 4 0.9
5 1.12 6 2.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51
Hasil  dari  Menghitung  nilai  CI  dan  CR  dapat dilihat pada table 4 berikut :

## Tabel 4 Nilai CI dan CR
CI= (Lamda Max-n)/ (n-1) Hasil Lamda Max 5,445668356 CI= 0,111417089 CR= CI/IR 0,099479544
Karena  nilai  CR  ≤  0,1  maka  bobot  sudah konsisten  dan  dapat  dilanjutkan  ke  proses perangkingan menggunakan metode TOPSIS.
5. Proses  Perangkingan  dengan  metode  TOPSIS dengan  data  penerimaan  anggota  baru  resimen
mahasiswa.
6. Membuat  Matriks  Keputusan  terhadap  data dengan  cara  mengkonversi  data  calon  anggota baru resimen mahasiswa.
7. Membuat pembagi dan melakukan normalisasi matriks.
8. Menghitung  matriks  keputusan  ter normalisasi dan  terbobot  yang  di  dapat  dari  perhitungan metode topsis.
9. Mencari solusi ideal positif dan negative
10. Menentukan  jarak  solusi  ideal  posotif  dan negative,  hasil  dari  perhitungan  dapat  dilihat pada table 5 berikut:
Tabel 5 Jarak ideal positif dan negative
D+ D- 0,021638667 Silvi Dwi Megafani 0,114865364 0,054757426 Arya Jemparing Jagad 0,074857333 0,054757426 Rosyad Bharlirus 0,074857333 0,015251272 Ghoffar 0,117902263 0,060593562 Jessy Aprianti 0,059866586 0,113342553 Hesti Yunita Sari 0,02292793 0,054757426 Muhammad Ilham 0,074857333 0,120098311 Lalu Heru 0 0,108153133 Reka 0,030146885 0,053951868 Giovanny Wiwoho 0,075439989 0 Didit Wahyu Dewantoro 0,120098311 0,059084032 Secear Dwi Kumara 0,071491771 0 Muhammad Riszaldy Sugestian 0,120098311 0,060593562 Riskayani Codri 0,059866586 0,039705478 Maksum Ali 0,105020997 0,06339635 Kristina Renwarin 0,059384763 0,105020997  Jati Waluyo 0,039705478 0,021638667  Raul Imam 0,114865364 0,046800978  Sena Surya Oktavian 0,110604126 0,064345603  Yoga Andika 0,072270049 0,032378243  Dwi Ratna Fatmawati 0,112311767 11. Menghitung nilai preferensi dari setiap alternative,  hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada table 6 berikut :
Tabel 6 Hasil Preferensi Alternatif Preferensi Silvi Dwi Megafani 0,841479646 Arya Jemparing Jagad 0,577537107 Rosyad Bharlirus 0,577537107 Ghoffar 0,885461007 Jessy Aprianti 0,5 Hesti Yunita Sari 0,168253092 Muhammad Ilham 0,577537107 Lalu Heru 0 Reka 0,217981787 Giovanny Wiwoho 0,583035057 Didit Wahyu Dewantoro 1 Secear Dwi Kumara 0,547511632 Muhammad Riszaldy Sugestian 1 Riskayani Codri 0,496982505 Maksum Ali 0,725651592 Kristina Renwarin 0,483663666 Abiyyu Naufal 0,242197196 Risqi Gumelar 0,438158044 Wildan Arif 0,468878994 Jati Waluyo 0,274348408 Raul Imam 0,841479646 Sena Surya Oktavian 0,70267179 Yoga Andika 0,529002702
Dwi Ratna Fatmawati 0,776223369 Indah Purwanti 0,496982505 Hasil Perangkingan menggunakan perhitungan  metode topsis  dapat  dilihat  pada table 7 berikut :
Tabel 7 Hasil Perangkingan RANK Alternatif 1 Muhammad Riszaldy Sugestian 2 Didit Wahyu Dewantoro 3 Ghoffar
4 Silvi Dwi Megafani 5 Raul Imam 6 Dwi Ratna Fatmawati 7 Maksum Ali
8 Sena Surya Oktavian
9 Giovanny Wiwoho 10 Rosyad Bharlirus 11 Muhammad Ilham 12 Arya Jemparing Jagad 13 Secear Dwi Kumara 14 Yoga Andika 15 Riskayani Codri 16 Jessy Aprianti 17 Indah Purwanti 18 Kristina Renwarin 19 Wildan Arif 20 Risqi Gumelar 21 Jati Waluyo 22 Abiyyu Naufal 23 Reka 24 Hesti Yunita Sari 25 Lalu Heru

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  proses  perhitungan  yang  telah  dilakukan didaptkan hasil akhir sebagai berikut :

## Tabel 8 Hasil perangkingan
RANK Alternatif Preferensi 1 Muhammad Riszaldy Sugestian 1 2 Didit Wahyu Dewantoro 1 3 Ghoffar 0,885461007 4 Silvi Dwi Megafani 0,841479646 5 Raul Imam 0,841479646 6 Dwi Ratna Fatmawati 0,776223369 7 Maksum Ali 0,725651592 8 Sena Surya Oktavian 0,70267179 9 Giovanny Wiwoho 0,583035057 10 Rosyad Bharlirus 0,577537107 11 Muhammad Ilham 0,577537107 12 Arya Jemparing Jagad 0,577537107 13 Secear Dwi Kumara 0,547511632 14 Yoga Andika 0,529002702 15 Riskayani Codri 0,496982505 16 Jessy Aprianti 0,5 17 Indah Purwanti 0,496982505 18 Kristina Renwarin 0,483663666 19 Wildan Arif 0,468878994 20 Risqi Gumelar 0,438158044 21 Jati Waluyo 0,274348408 22 Abiyyu Naufal 0,242197196 23 Reka 0,217981787 24 Hesti Yunita Sari 0,168253092 25 Lalu Heru 0
Berikut  adalah  hasil  perhitungan  dari  system,
ditunjukkan pada gambar 6 :

## Gambar 6 Hail perhitungan menggunakan system
Gambar 6 merupakan hasil perhitungan menggunakan  system,  dapat  dilihat  bahwa  hasil perhitungan menggunakan system dengan perhitungan  manual  yaitu  sama,  hanya  saja  pada system jika nilainya sama maka yang berada di posisi awal adalah sesuai abjad.

## 4.1. Pengujian Aplikasi
Pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode  kombinasi  AHP TOPSIS,  melakukan  pengujian fungsional untuk mengetahui apakah aplikasi tersebut beroperasi secara normal. Selanjutnya dilakukan pengujian di 2 browser pada  perangkat  dengan  spesifikasi  RAM  4.00  GB, Prosesor  AMD  A9-9420  Radeon  R5,  Sistem  tipe  64 bit.
Tabel 9 Fungsionalitas sitem. Fungsi Google Chrome Mozila Firefox Tampil halaman login   Tampil halaman utama   Tampil data kriteria   Ubah data kriteria   Hapus data kriteria   Tampil halaman alternatif   Tambah data alternatif   Edit data laternatif   Hapus data alternatif   Ubah data alternatif   Tampil halaman nilai crips   Ubah data rips   Hapus data crips   Tambah data cips   Tampil halaman alternatif   Ubah data nilai alternatif   Tambah data nilai alternatif   Tampil halaman perhitungan  
Dapat  disimpulkan  dari  tabel  9  bahwa  hasil pengujian fungsional menunjukkan  hasil  berfungsi
dengan  baik,  Berarti  semua  fungsi  aplikasi  dapat dijalankan  sesuai  fungsinya  dan  dapat  digunakan pada  web  browser  yang  berbeda,  kemudian  pada hasil  perbandingan  perangkingan  dari  data  terdapat selisih  hasil  sebesar  0,1%  karena  pada  aplikasi menggunakan  fungsi  pembulatan  keatas  sedangkan pada  perhitungan manual  tidak menggunkan pembulatan keatas.
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  dari  hasil  pengujian  pada  Sistem
Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Anggota  Baru pada Unit Kegiatan Mahasiswa Resimen Mahasiswa di  ITN  Malang  menggunakan  metode  kombinasi AHP dengan TOPSIS sebagai berikut :
1. Berdasarkan  hasil  pengujian fungsional system  dapat  menjalankan  semua  fungsi dengan  benar,  seperti  tampilan website ,  dan proses  perhitungan  menggunakan  metode dapat berjalan dengan baik 100%.
2. Berdasarkan hasil dari perhitungan perbandingan perangkingan dari data terdapat selisih  hasil  sebesar  0,1%  karena  pada aplikasi  menggunakan  fungsi  pembulatan keatas.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  perbandingan antara  perhitungan  manual  menggunakan Microsoft  Excel oleh  anggota  dengan menggunakan  system  didapatkan  nilai  rata- rata selisih sebesar 0,030467523.
4. Berdasarkan  hasil  perbandingan  antara  data hasil perangkingan menggunakan system dan manualoleh  anggota  resimen  mahasiswa  itn malang  diperoleh  jumlah  data  yang  sama sebesar  48  dari  50  data,  dengan  nilai  akurasi sebesar 96% dari data tersebut.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  selesai dilakukan  maka  beberapa  saran  dapat  dibuat  untuk menjadikan  peneliti  selanjutnya  lebih  baik,  saran- saran tersebut adalah sebagai berikut:
1. Diharapkan  system  dapat  dikembangkan  tidak hanya pada satu unit kegiatan mahasiswa resimen mahasiswa  saja,  misalnya  pada  semua  unit kegiatan mahasiswa di ITN Malang.
2. Menambahkan  fitur  untuk  mendaftar  menjadi anggota melalui website .
3. Metode  AHP  dan  TOPSIS  bukan  satu-satunya untuk  menyelesaikan  masalah  multikriteriayang dapat  digunakan,  alangkah  lebih  baik  dicoba untuk  menggunakan  metode  penggabungan yang  lain  untuk  mendukung  keputusan  yang lebih efektif .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan Karyawan Terbaik Dengan Metode AHP. Rima Melati Munthe, Anita Sindar RMS. 2, Medan :
ISSN, 2018, Vol. III.
[2]. PENERAPAN  METODE  AHP  TOPSIS  PADA SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN
PENENTUAN  TAMAN  KANAK-KANAK  (TK) TERBAIK  DARI  DINAS  PENDIDIKAN  KOTA
BANJARBARU. Khairunnisa,  Andi  Farmadi, Heru  Kartika  Candra.  2015,  Sistem  Pendukung Keputusan, pp. 1-2.
[3]. TERAPAN KOMBINASI METODE TOPSIS DAN ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  PADA PEREKOMENDASIAN PENERIMA BEASISWA PENINGKATAN  PRESTASI  AKADEMIK  (Studi Kasus pada STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati). Muhammad  Fadlan,  Muhammad,
Muhammad Hadriansa. 8, s.l.: Jurnal SIMETRIS, 2017, Vol. Vol 8. ISSN.
[4]. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PENERIMAAN  ASISTEN  LABORATORIUM KOMPUTER  MENGGUNAKAN  METODE AHP-TOPSIS. Mardiana,  Tati.  8,  Bandung  : Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  dan  Komputer,  2018, Vol. vol 3. ISSN.
[5]. PENERAPAN  METODE  AHP  UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PAKAIAN JADI DI  INDUSTRI  GARMENT. Rachman,  Rizal. 8, Jakarta Selatan : Jurnal Informatika, 2019, Vol. Vol 6. ISSN.
[6].   Andre.  Pengertian  dan  Fungsi  PHP  dalam Pemrograman  Web. Duniailkom. [Online]
Dunia Ilmu  Komputer, Juli 22, 2019. [Cited: November 16, 2020.] https://www. duniailkom.com/pengertian-dan-fungsi-php- dalam-pemograman-web/.