## Fuzzy Analytic Hierarchy Process Untuk
Menganalisa  Faktor Pemilihan Teller Terbaik
Yesni Malau 1 , Ulfa Maulida 2 Universitas Bina Sarana Informatika 1, STMIK Nusa Mandiri 2 , Jl. Kamal Raya No.18, Ringroad Barat, Jakarta 1 , Jl. Kramat Raya No.18, Jakarta Pusat 2 yesni.ymu@bsi.ac.id 1 ,ulfaamaulida@gmail.com 2

## Abstract
In an effort to provide motivation to improve the dedication and performance of the teller, the selection of the best teller is done periodically every year, some criteria that are performance appraisals are discipline, initiative, thorough, friendly, and speed of service, During this time the assessment  of  tellers  by  the  Branch  Manager  does  not  yet  have  a  method  that  can  handle priority problems with many of these criteria so that the Branch Manager often has difficulty in choosing  the  best  employee  objectively.For  the  sake  of  work  efficiency  and  effectiveness,  we need an appropriate decision-making method with the aim to build and provide an alternative to a decision support system that is the Analytical Hierarchy Process (AHP) method,in the AHP method  there  is  the  concept  of  eigen  vector  for  the  priority  ranking process  of  each  criterion based on a pairwise comparison matrix, this will facilitate the process of selecting the best teller because  the  concept  is  simple,  easy  to  understand,the  computation  is  efficient  and  has  the ability  to  measure  performance  and  alternative  decisions  in  a  simple  mathematical  form,so that  we  will  get  the  best  teller  who  deserves  to  get  the  best  teller  (bonus)  allowance  and  a better career path in the future. And application programs are made in order to facilitate the application of the use of the AHP method when implemented.
Keywords : SPK, AHP, Application, Teller, Fuzzy

## Abstrak
Dalam  upaya  memberikan  motivasi  untuk  meningkatkan  dedikasi  dan  kinerja  teller,  maka dilakukan  pemilihan  teller  terbaik  secara  periodik  setiap  setahun  sekali,  beberapa  kriteria yang menjadi penilaian kinerja yaitu disiplin, inisiatif, teliti, ramah, dan kecepatan  pelayanan, selama  ini  penilaian  para  teller  oleh  Branch  Manager  belum  memiliki  metode  yang  dapat menangani  permasalahan  prioritas  dengan  banyaknya  kriteria  tersebut  sehingga  Branch Manager  sering  kesulitan  dalam  memilih  pegawai  terbaik  secara  objektif.  Demi  efisensi  dan efektifitas kerja maka dibutuhkan sebuah metode pengambilan keputusan yang tepat dengan tujuan    untuk  membangun  dan  memberikan  alternatif  sebuah  sistem  pendukung  keputusan yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP),  dalam metode  AHP terdapat konsep eigen vector untuk proses perangkingan prioritas setiap kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan,  hal  ini  akan  memudahkan  dalam  proses  pemilihan  teller  terbaik  karena konsepnya sederhana, mudah dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur  kinerja  dan  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana, sehingga akan didapatkan teller terbaik yang layak untuk mendapatkan tunjangan teller  (bonus)  terbaik  dan  jenjang  karir  yang  lebih  baik  kedepannya.  Dan  aplikasi  program dibuat guna mempermudah dalam penggunaan metode AHP saat diimplementasikan
Kata kunci : SPK, AHP, Aplikasi, Teller, Fuzzy

## 1. PENDAHULUAN
Peranan teller dalam  melayani  nasabah  sangat  penting,  bank membutuhkan teller yang  handal  untuk  lebih  produktif  guna  membesarkan dan memajukan perusahaan dimasa yang akan datang,  Sementara  masih ada
beberapa  pegawai teller yang  menyepelekan  konsistensi  dalam  pelayanan seperti  dalam  greeting  atau  ucapan  salam  saat  bertransaksi  hingga  akhir transaksi  karena  mereka  berpikir  bahwa  diantara  nasabah  yang  datang adalah  orang  yang  sama  disetiap  harinya.  Oleh  karena  itu  perlu  dilakukan pemilihan teller terbaik  guna  memacu  semangat  karyawan  dalam meningkatkan  dedikasi  dan  kinerjanya.    Kinerja  karyawan  cukup berpengaruh dalam keuntungan yang  di dapat oleh  perusahaan  dan untuk memacu  kinerja karyawan,  maka  suatu  perusahaan  melakukan pemilihan karyawan berprestasi pada setiap  periode dengan memberikan  bonus atau kenaikan    gaji  pada  setiap    karyawan    yang    telah  terpilih[1].      Perusahaan dalam  kurun  waktu  tertentu  selalu  melakukan  penilaian  kinerja karyawannya.  Penilaian  yang  dilakukan  setiap  perusahaan  mengikuti kebijakan  yang  berbeda-beda.  Penilaian  kinerja  karyawan  tersebut  sebagai bentuk  penilaian  kerja  nyata  atas  standar  kualitas  maupun  kuantitas  yang dihasilkan  oleh  karyawan.  Penilaian  prestasi  kerja  penting  bagi  setiap karyawan  maupun  perusahaan  untuk  mengambil  keputusan  dan menentukan  kebijaksanaan  selanjutnya.  Kegagalan  perusahaan  dalam menilai kinerja karyawan dapat mengakibatkan kegagalan perusahan dalam mencapai  target  umum  perusahaan  dan  dapat  menurunkan  motivasi karyawan dalam berprestasi[2].
Dalam  manajemen  pengambil  keputusan  tentunya  dituntut  untuk menghasilkan  sebuah  keputusan  secara  cepat  dan  tepat,  guna  menerapkan kebijakan  yang  akan  dilaksanakan,    penggunaan  sebuah  metode  dalam menunjang  pengambilan  keputusan  pun  sudah  banyak  diterapkan,  karena penggunaan metode  dapat membantu manajemen dalam mengambil sebuah keputusan, selain itu penggunaan sebuah metode penunjang keputusan juga dianggap  lebih  memiliki  nilai  objektif  yang    tinggi  dibandingkan  dengan sistem  manual  yang  rentan  dengan  keputusan  yang  bersifat  subjektif,    Dan salah  satu  metode  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  manajemen pengambilan  keputusan  adalah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) karena  konsep  metode  ini  dianggap  sederhana,  mudah  dipahami, komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja dan alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.
Penilaian  kinerja  karyawan  bagian Customer  Service  Representative (CSR)  Bank  Permata  bertujuan  untuk  meningkatkan  prestasi  pada  bagian CSR  dan  memberikan  apresiasi  untuk  setiap  karyawan  yang  telah  memiliki prestasi  lebih  tinggi  dari  karyawan  lain. Analytic  Hierarchy  Process (AHP) merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  sebagai  sistem penunjang keputusan dalam menentukan penilaian kinerja karyawan [3]. Uji coba  dalam  sistem  ini  menggunakan  data  penilaian  karyawan  tahun  2016, dan  hasilnya  jika  dibandingkan  dengan  penilaian  dengan  proses  kalkulasi manual  sebelumnya  maka  akurasi  hasilnya  signifikan  berbeda.  Hal  ini membuktikan  adanya  ketidaktepatan  dalam  penilaian  kinerja  karyawan,
karena dengan hasil proses kalkulasi manual tersebut benar adanya terdapat complain  dari  karyawan  dan  meningkatkan  kecemburuan  social  antar karyawan. Dari penelitian yang disimpulkan dengan penerapan metode fuzzy AHP  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  mampu  meningkatkan  efektifitas proses  penilaian  [4].    Untuk  itu  perlu  digunakan  sebuah  sistem  pendukung keputusan dalam melakukan evaluasi penilaian kinerja teller dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai metode dalam mendukung proses pemilihan teller terbaik,  Dan  untuk  mendukung  dan  mempermudah penggunakan  metode  tersebut  maka  perlu  dibangun  sebuah  aplikasi program dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Tahapan Penelitian
Berikut  tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  sistem  pendukung keputusan pemilihan teller terbaik
Mengindentifikasi Permasalahan Mengkaji dari Permasalahan Terdahulu dan Studi Literatur Observasi, Wawancara dan Kuesinoer Mengolah Data Membuat aplikasi  SPK Pemilihan Teller Terbaik Kesimpulan dan Saran Mulai Selesai Gambar 1 . Diagram Alur Proses Penelitian
Indentifikasi  masalah  dilakukan  karena    adanya  permasalahan  pada saat pemilihan teller terbaik yang dianggap kurang akurat dan tidak objektif, sehingga  dilakukan  perumusan  masalah  dengan  mengkaji  penelitian terdahulu dan studi literatur dari berbagai referensi seperti buku dan  jurnal dan  referensi  lain  yang  mendukung  penelitian  ini,  selanjutnya  dilakukan observasi  dan  wawancara  dan  pembuatan  kuesioner  untuk  mengumpulkan data yang dibutuhkan, hasil kuesioner yang telah diisi oleh para officer akan direkap,  dan  dilakukan  penghitungan  menggunakan  metode Analytical Hierarki Process (AHP) dan pembuatan aplikasi SPK Pemilihan teller terbaik, kemudian  menjabarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  dengan    membuat kesimpulan serta saran.
2.2. Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) Decision  Support  System (DSS)  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang interaktif  dalam  membantu  pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur. Decision  Support  System (DSS)  dengan  didukung  oleh  sebuah  sistem informasi  berbasis  komputer  dapat  membantu  seseorang  meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan [5].

## 2.3. Metode Analytical Hierarki (AHP)
Metode Analytical  Hierarki (AHP)  merupakan  teknik  pengambilan keputusan/optimasi multivariate yang  digunakan  dalam  analisis kebijaksanaan.  Pada  hakikatnya  AHP  merupakan  suatu  model  pengambilan keputusan  yang  komprehensif  dengan  memperhitungkan  hal-hal  yang bersifat kualitatif dan kuantitatif [5].

## 2.4. Database
SQL  Server  2008  adalah  sebuah  terobosan  baru  dari  microsoft  dalam bidang  database,  SQL  Server  merupakan  sebuah Database  Management System (DBMS)  yang  dibuat  oleh microsoft untuk  ikut  berkecimpung  dalam persaingan dunia pengolahan data menyusul pendahulunya sepserti IBM dan Oracle [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Pengolahan Data Dengan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Untuk  menentukan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Dengan  Prinsip dasar meliputi : Decomposition, Comparative Judgement, Synthesis of priority,
Consistency. Setelah  nilai  dari  responden  dikonversi  dan  dijumlahkan keseluruhannya  dan  dibagi  dengan  banyaknya  responden,  maka  nilai  AHP kemudian dimasukkan ke dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 1 . Konversi AHP
Selanjutnya perbandingan berpasangan antar alternatif berdasarkan kriteria “Disiplin”  yang    telah    di  nilai  oleh    responden  dikonversi  dan  dijumlahkan keseluruhannya  dan  dibagi  dengan  banyaknya  responden,  maka  nilai  AHP kemudian dimasukkan ke dalam tebel berikut ini :

## Tabel 2. Perbandingan alternatif berdasarkan kriteria Disiplin
Selanjutnya  kuesioner  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria “Inisiatif” yang telah di nilai oleh responden dikonversi dan dijumlahkan keseluruhannya dan dibagi dengan banyaknnya responden, maka nilai AHP kemudian dimasukkan kedalam tabel berikut ini :

## Tabel 3. Perbandingan alternatif berdasarkan kriteria Inisiatif
Selanjutnya  kuesioner  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria “Teliti”  yang telah di   nilai  oleh  responden dikonversi dan  dijumlahkan  keseluruhannya  dan  dibagi  dengan  banyaknya  responden, maka nilai AHP kemudian dimasukkan kedalam tabel berikut ini :
Tabel 4. Perbandingan alternatif berdasarkan kriteria Teliti
Selanjutnya  kuesioner  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan kriteria “Ramah” yang telah di  nilai oleh  responden dikonversi
dan  dijumlahkan  keseluruhannya  dan  dibagi  dengan  banyaknya  responden, maka nilai AHP kemudian dimasukkan kedalam tabel berikut ini :
Tabel 5. Perbandingan alternatif berdasarkan kriteria Ramah
Selanjutnya  kuesioner  perbandingan  berpasangan  antar  alternatif berdasarkan  kriteria  “Kecepatan  Pelayanan”  yang  telah  di    nilai  oleh responden  dikonversi  dan  dijumlahkan  keseluruhannya  dan  dibagi  dengan banyaknya responden, maka nilai AHP kemudian dimasukkan kedalam tabel berikut ini :
Tabel 6. Perbandingan alternatif berdasarkan kriteria Kecepatan Pelayanan
Setelah  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan,  langkah  berikutnya adalah  mencari  nilai  rata-rata  ( vector  eigen atau local  priority )  dari  tiap matrik  perbandingan  berpasangan.  Proses synthesis  of  priority dilakukan sebanyak  jumlah  matrik  perbandinganyang  telah  dibuat.  Langkah  pertama dari Synthesis of priority adalah menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom. Langkah kedua dari synthesis of priority adalah membuat normalisasi matrik perbandingan berpasangan dengan cara membagi nilai-nilai cell pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan.
Tabel 7. Normalisasi berdasarkan kriteria utama
Nilai  rata-rata  diatas  diperoleh  dari  penjumlahan  masing-masing  elemen dibagi dengan jumlah elemen. Dari vector eigen diatas terlihat bahwa :
1. Kriteria Teliti memiliki prioritas tertinggi pertama dengan nilai 0,36
2. Kriteria Ramah memiliki prioritas kedua dengan nilai 0,22
3. Kriteria Kecepatan Pelayanan  memiliki prioritas ketiga dengan nilai 0,21
4. Kriteria Disiplin memiliki prioritas keempat dengan nilai 0,12
5. Kriteria Inisiatif  memiliki prioritas kelima dengan nilai 0,08
Jadi untuk urutan kriteria pemilihan pegawai Teller terbaik adalah :
a. Teliti
b. Ramah
c. Kecepatan Pelayanan
d. Disiplin
e. Inisiatif
Selanjutnya  menghitung vector  eigen alternatif  berdasarkan  kriteria “Disiplin”  dan    membuat  normalisasi  matrik  perbandingan  berpasangan dengan cara membagi nilai-nilai sel pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan
Tabel 8. Normalisasi berdasarkan kriteria Disiplin
Selanjutnya  menghitung vector  eigen alternatif  berdasarkan  kriteria “Inisiatif”  dan    membuat  normalisasi  matrik  perbandingan  berpasangan dengan cara membagi nilai-nilai sel pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan.
Tabel 9 . Normalisasi berdasarkan kriteria Inisiatif
Selanjutnya  menghitung vector  eigen alternatif  berdasarkan  kriteria  “Teliti” dan    membuat  normalisasi  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  cara
membagi nilai-nilai sel pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan.
Tabel 10. Normalisasi berdasarkan kriteria Teliti
Selanjutnya menghitung vector eigen alternatif berdasarkan kriteria “Ramah” dan    membuat  normalisasi  matrik  perbandingan  berpasangan  dengan  cara membagi nilai-nilai sel pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan.
Tabel 11. Normalisasi berdasarkan kriteria Ramah
Selanjutnya  menghitung vector  eigen alternatif  berdasarkan  kriteria “Kecepatan  Pelayanan”  dan    membuat  normalisasi  matrik  perbandingan berpasangan dengan cara membagi nilai-nilai sel pada setiap kolom dengan total nilai dari kolom yang bersangkutan
Tabel 12. Normalisasi berdasarkan kriteria Kecepatan Pelayanan
Dalam pembuatan laporan, seberapa baik konsistensi yang ada penting untuk diketahui  bahwa  kita  tidak  menginginkan  keputusan  berdasarkan pertimbangan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan dalam langkah ini yaitu :
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relative elemen pertama, nilai pada  kolom kedua dengan prioritas relatif kedua dan seterusnya
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan  elemen  prioritas  elemen relaif yang bersangkutan
d. Jumlahkan hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maksimal
e. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus : CI = (λ maks-n) / (n-1)
f. Hitung Rasio Konsistensi / Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR = CI/I
1) Konsistensi Level 1 Berdasarkan Kriteria Utama
λ = (5,59583 + 5,7175 + 4,74583 + 4,40273 + 5,2019) / 5 = 5,13276 CI = (5,13276-5) / (5-1) = 0,03319 CR = 0,03319 / 1.12 = 0,02963
Jadi  karena  nilai  CR  <  0,1  (10%)  maka  “dapat  diterima”,  artinya  :  Matriks perbandingan  berpasangan  level  1  berdasarkan  kriteria  utama  telah  diisi dengan pertimbangan – pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.
2) Konsistensi Level 2 Berdasarkan Kriteria Disiplin
λ = (3,038043 + 2,958261 + 43,018065) / 3 = 3,00479 CI = (3,00479 - 3) / (3 - 1) = 0,002395 CR = 0,002395 / 0.58 = 0,004129
Jadi  karena  nilai  CR  <  0,1  (10%)  maka  “dapat  diterima”,  artinya  :  Matriks perbandingan  berpasangan  level  2  berdasarkan  kriteria  disiplin  telah  diisi dengan pertimbangan – pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.
3) Konsistensi Level 2 Berdasarkan Kriteria Inisiatif
λ = (3,00622 + 0,00311 + 0,005362) / 3 = 3,00622 CI = (3,00622- 3) / (3 - 1) = 0,00311 CR = 0,00311/ 0.58 = 0,005362
Jadi  karena  nilai  CR  <  0,1  (10%)  maka  “dapat  diterima”,  artinya  :  Matriks perbandingan  berpasangan  level  2  berdasarkan  kriteria  inisiatif  telah  diisi dengan pertimbangan – pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.
4) Konsistensi Level 2 Berdasarkan Kriteria Teliti
λ = (2,989298 + 2,9884 + 3,05722) / 3 = 3,01164 CI = (3,01164- 3) / (3 - 1) = 0,00582 CR = 0,00582/ 0.58 = 0,010035 Jadi  karena  nilai  CR  <  0,1  (10%)  maka  “dapat  diterima”,  artinya  :  Matriks perbandingan  berpasangan  level  2  berdasarkan  kriteria  teliti  telah  diisi dengan  pertimbangan-pertimbangan  yang  konsisten  dan  eigen  vector  yang dihasilkan dapat diandalkan.
5) Konsistensi Level 2 Berdasarkan Kriteria Ramah
λ = (3,051071 + 2,97 + 3,049412) / 3 = 3,100658 CI = (3,100658 - 3) / (3 - 1) = 0,050329 CR = 0,050329/ 0.58 = 0,086774
Jadi karena nilai CR < 0,1 (10%) maka “dapat diterima”, artinya : Matriks perbandingan berpasangan level 2 berdasarkan kriteria ramah telah diisi dengan pertimbangan – pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.
6) Konsistensi Level 2 Berdasarkan Kriteria Kecepatan Pelayanan
λ = (3,083939 + 3,072857 + 2,939) / 3 = 3,031932 CI = (3,031932 - 3) / (3 - 1) = 0,015966 CR = 0,015966/ 0.58 = 0,027528
Jadi  karena  nilai  CR  <  0,1  (10%)  maka  “dapat  diterima”,  artinya  :  Matriks perbandingan berpasangan level 2 berdasarkan kriteria kecepatan pelayanan telah  diisi  dengan  pertimbangan  –  pertimbangan  yang  konsisten  dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.
Setelah  melakukan  proses  pengukuran  konsistensi  kegiatan  selanjutnya adalah  melakukan  sintesa  global  untuk  pengambilan  keputusannya. Prosedurnya adalah sebagai berikut :
1. Mengalikan  gabungan eigen  vector pada  level  1(level  kriteria  utama) dengan  eigen  vector  pada  level  2  (level  alternatif)  dan  hasil  operasi perkalian tersebut selanjutnya disebut sebagai “ Eigen Vector Keputusan”.
2. Keputusan  yang  diambil  adalah  keputusan  yang  mempunyainilai  yang paling benar
Dari vector eigen keputusan terlihat bahwa :
1. Teller 1 memiliki bobot prioritas tertinggi yaitu 0.5055
2. Teller 3 memiliki bobot prioritas kedua yaitu 0.2725
3. Teller 2 memiliki bobot prioritas tertinggi yaitu 0.2082

## 3.2. Rasio Konsistensi Hierarki (CRH)
CRH = CIH / RIH
Jika  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  maka  dapat  dilihat  jumlah presentasenya sebagai berikut :
Gambar 2. Presentase Eigen Vector Keputusan
Berdasarkan eigen vector keputusan, maka didapatkan hasil dari perhitungan dengan  metode  AHP, Teller 1  sebagai Teller Terbaik.  Perhitungan  terakhir adalah  melakukan  pengujian  Rasio  Konsistensi  Hierarki  (  CRH),  Pengujian Rasio Hierarki dapat dilakukan dengan rumus : CRH = CIH / RIH Tabel 13. Hasil Rasio Konsistensi (CRH)
Dimana :
Tabel 14. Hasil Rasio Konsistensi (CRH)
CRH   = 0,0417586 / 1,6942 = 0,02464798
Dari perhitungan diatas diperoleh nilai CRH kurang dari 0.1 atau kurang dari 10%  maka  hirarki  secara  keseluruhan  bersifat  konsisten,  sehingga kesimpulan  yang  diperoleh  dapat  diterima,  artinya  keputusan  yang ditetapkan  dapat  diandalkan.    Dari  pernyataan  tersebut  dapat  disimpulkan bahwa adanya pengaruh terhadap nilai dan kinerja para teller sebagai tolak ukur  untuk  mendapatkan teller yang  terbaik  dan  juga  sebagai  penilaian terhadap bonus serta promosi yang akan didapatkan oleh teller tersebut.

## 3.3. Rancangan Tabel Basis Data
Berikut  ini  adalah  desain  model database yang  dibuat    dalam membangun  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan teller terbaik dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Gambar 3. Model Database
Berikut beberapa tampilan sistem informasi seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut:
Gambar 4. Halaman Login
Gambar 5 .  Halaman Karyawan

## Gambar 6 . Halaman Matriks
Gambar 7 . Halaman Matriks Scala
Gambar 8 . Tampilan Halaman Quesioner Penilaian
4.  SIMPULAN Dari  uraian  pemilihan teller terbaik  dengan  meggunakan  metode Analytical Hierraki Process (AHP) dapat diambil kesimpulan bahwa  aplikasi sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dapat  membantu, mempermudah,  dan  mempercepat  para  manager  atau  HRD  menentukan pegawai teller terbaik, tingkat keakuratan dalam menentukan pegawai teller terbaik dengan menggunakan metode AHP  ini dapat dinilai dari Consistency Ratio  Hierarchy /  CRH  <  10%  maka  hasil  perhitungan  dapat  dinyatakan benar,dalam  penelitian  ini  perhitungan Consistency  Ratio  Hierarchy /  CRH adalah 0,024 atau 2,4% itu artinya nilai dapat diterima dan hasil perhitungan dinyatakan  benar,  Berdasarkan vector  eigen keputusan,  didapatkan  hasil sebagai  berikut  :  (1) Teller 1  memilki  nilai  yang  tertinggi  yaitu  0,560.
(2). Teller 3 memiliki nilai kedua tertinggi yaitu 0,2435, (3) Teller 2 memiliki nilai  terendah  yaitu  0,1867,  Sehingga  dapat  disimpulkan  pegawai Teller terbaik Teller 1.
.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Safitri,  K.,  Waruwu,  F.  T.,  &  Mesran.  (2017).  Berprestasi  Dengan  Menggunakan Metode  Analytical Analytical  Hierarchy  Process (  Studi  Kasus :  PT  .  Capella Dinamik Nusantara Takengon ). Issn 2548-8368 , 1 (1), 17–21.
[2] Umar, R., Fadlil, A., & Yuminah. (2018). khazanah informatika Sistem Pendukung Keputusan  dengan  Metode  AHP  untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill Karyawan, 27–34.
[3] Pernadi, D., Hanafi, A., & Dkk. (2015). Implementasi Analytical Hierarchy Process (AHP)  untuk  Penilaian  Kinerja  pada  Bagian  Customer  Service  Representative (CSR) di PT. Bank Permata Tbk, 14 , 31–42.
[4] Setiyaningsih,  W.,  &  Prasetyo,  A.  Y.  E.  (2018).  Penerapan  Fuzzy  AHP  Untuk Peningkatan Ketepatan dan Efektivitas Kinerja Karyawan 1 .
[5] Pratiwi,  H.  (2016).  Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan  (1st  ed.). Yogyakarta: deepublish.
[6] Komputer, Wahana. (2010). SQL Server 2008 Express.  Yogyakarta : Andi.