## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741
No. 2 Desember 2018
Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi Berdasarkan Minat Mahasiswa dengan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) di Universitas Muhammadiyah Pontianak
Asrul Abdullah #1 , Menur Wahyu Pangestika #2
# Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Pontianak Jln Ahmad Yani No 111 Bangka Belitung Laut, Pontianak Tenggara, Kota Pontianak, Kalimantan Barat 78123
1 asrul.abdullah@unmuhpnk.ac.id
2 menur.wahyu@unmuhpnk.ac.id
Abstrak —  Skripsi  merupakan  salah  satu  syarat  kelulusan untuk memperoleh gelar sarjana strata satu. Oleh sebab itu, pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  yang  sesuai  dengan minat  mahasiswa  sangat  diperlukan.  Hal  ini  tidak  lain  agar dapat  memacu  mahasiswa  untuk  terus  bersemangat mengerjakan  skripsinya.  Umumnya,  pemilihan  dosen pembimbing  skripsi  diputuskan  oleh  pihak  program  studi lewat rapat para dosen untuk menentukan dosen mana yang sesuai  dengan  judul  dan  deskripsi  dari  mahasiswa  yang mengambil mata kuliah skripsi tersebut. Guna menanggulangi  masalah  di  atas,  maka  diperlukan  sebuah sistem  yang  mampu  memberikan  keputusan  yang  tepat  dan cepat  dalam  memilih  dosen  pembimbing  skripsi  sesuai dengan minat mahasiswa. Tahapan-tahapan dalam penelitian  ini  dimulai  dari  analisa  masalah,  analisa kebutuhan,  desain  sistem,  implementasi,  pengujian  dan perawatan  sistem.  Penentuan  kriteria  didasarkan  kepada jumlah  minat  yang  ada  di  program  studi  Teknik Informatika  UM  Pontianak  sedangkan  penentuan  alternatif didasarkan kepada jumlah dosen tetap yang ada di program studi  Teknik  Informatika.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah sistem  memberikan  rangking  tiap  alternatif.  Rangking pertama  menjadi  prioritas  pertama  sistem  menentukan keputusan  dengan  melihat  kecocokan  minat  mahasiswa. Dari  hasil  perhitungan  didapatkan  bobot  paling  besar  ada pada  kriteria  jaringan  komputer  (C2)  sebesar  63.3  %  dan kriteria  alternatif  berdasarkan  prioritas  global  yang merupakan  gabungan  dari  tiga  kriteria  ada  pada  alternatif A5 sebesar 24.2 %.
Kata kunci — AHP, Mahasiswa, Dosen pembimbing, Skripsi

## I. P

## ENDAHULUAN
Kesuksesan sebuah perguruan tinggi sangat dipengaruhi  oleh  kualitas  anak  didiknya,  dalam  hal  ini mahasiswa. Agar tercapai harapan tersebut peran sejumlah stakeholder sangat  diperlukan.  Mulai  dari  pemilihan dosen pembimbing akademik, pemilihan dosen
pembimbing  skripsi  dan  pemilihan  dosen  penguji.  Dalam proses belajar mengajar, beban yang dipikul oleh seorang mahasiswa  tidak  sama  dengan  beban  sewaktu  duduk  di bangku  sekolahan.  Selain  beban  yang  berbeda,  para mahasiswa  ini  juga  harus  pandai  mengatur  strategi  agar bisa lulus kuliah tepat waktu.
Peran  program  studi  amat  penting  terutama  dalam pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  yang  merupakan pintu  gerbang  kelulusan.  Skripsi  merupakan  salah  satu syarat  kelulusan  untuk  memperoleh  gelar  sarjana  strata satu. Oleh sebab itu, pemilihan dosen pembimbing skripsi yang  sesuai  dengan  minat  mahasiswa  sangat  diperlukan. Hal  ini  tidak  lain  agar  dapat  memacu  mahasiswa  untuk terus  bersemangat  mengerjakan  skripsinya.  Umumnya, pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  diputuskan  oleh pihak  program  studi  lewat  rapat  para  dosen  untuk menentukan  dosen  mana  yang  sesuai  dengan  judul  dan deskripsi  dari  mahasiswa  yang  mengambil  mata  kuliah skripsi  tersebut.  Hasil keputusan program  studi  memakan waktu  paling  cepat  sehari  atau  seminggu  paling  lama setelah  submit  judul  skripsi.  Mekanisme  demikian tentunya sangat tidak efisien.
Guna menanggulangi masalah di atas, maka diperlukan sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  keputusan  yang tepat dan cepat dalam memilih dosen pembimbing skripsi sesuai dengan minat mahasiswa. Penelitian ini menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  cukup  ampuh  untuk  menentukan  keputusan yang  disesuaikan  dengan  minat  mahasiswa,  judul  skripsi, konsentrasi dosen tetap yang ada di program studi Teknik Informatika UM Pontianak. Adanya sistem ini diharapkan dapat  membantu  pihak  program  studi  dalam  menentukan keputusan pemilihan dosen pembimbing skripsi berdasarkan minat mahasiswa.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Kelemahan  didalam  pengambilan  keputusan  pada beberapa  mekanisme  yaitu  dilihat  pada  konsistensi. Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  metode yang  dapat  mengatasi  kelemahan  ini  yang  mengatasi masalah konsistensi [1]. AHP digunakan untuk menetukan skala  rasio  dari  perhitungan  perbandingan  berpasangan. Perhitungan  AHP  dilihat  dari  nilai  konsistensi,  dan pengukuran disetiap kriteria. Untuk memodelkan masalah, AHP membutuhkan sebuah struktur hirarki dan perbandingan berpasangan untuk melihat hubungan antara kriteria  dengan  alternatif  [2].  Teori  penilaian  pada pengukuran  AHP  bergantung  pada  penilaian  para  ahli untuk  dapat  memperoleh  skala  prioritas  [3].  Penerapan metode  AHP  digunakan  untuk  mengumpulkan  preferensi dari  hasil  keputusan  dengan  menggunakan  pohon keputusan  atau  hirarki  proses  [4].  Metode  perbandingan berpasangan digunakan untuk mendapatkan skala kepentingan relatif [2].
Metode AHP merupakan metode yang digunakan untuk menyelesaikan  masalah  multi  atribut.  Pada  penelitian  ini mengkaji  mengenai efek pemanfaatan dari berbagai skala penilaian  pada  estimasi  prioritas  yang  berbeda  pada metode  AHP  untuk  mengetahui  dampak  menggunakan skala  penilaian  pada  prioritas  yang  dihasilkan  dan konsistensi  terhadap  skala  utama  dengan  menerapkan contoh praktis yang digunakan dalam makalah sebelumnya  oleh  Saaty  pada  tahun  2003.  Hasil  dari penelitian  ini  membuktikan  bahwa  terdapat  dampak  yang besar  terhadap  skala  penilaian  yang  digunakan  pada prioritas kriteria tetapi tidak pada peringkat kriteria [5].
Metode  AHP  digunakan  dalam  kasus  menilai  kinerja lembaga  diploma  untuk  mengidentifikasi  lembaga  yang bekerja  dengan  baik.  AHP  dapat  menguraikan  masalah menjadi hirarki sub kriteria yang dapat lebih mudah untuk dipahami.  Penelitian  ini  menggunakan  6  (enam)  kriteria dan  5  (lima)  alternatif.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu Academic  Environment  and  Freedom,  Affiliation  and Belongingness, Strategic, Student Guidance and Counselling, System
Openness and Stakeholders Interactions  dan  Support  and  Structure .  Alternatif  yang digunakan  yaitu polytechnic 1, polytechnic 2, polytechnic 3, polytechnic 4, dan polytechnic 5. Hasil pada penelitian ini  masih  bersifat  pendahuluan  dan  eksplorasi  yang memberikan saran untuk penelitian pada studi serupa yang dapat  memberikan  pemahaman  mengenai  lingkungan kelembagaan untuk dapat meningkatkan kinerja [6].
Pada  penelitian  lain,  metode  AHP  digunakan  untuk pemilihan  mahasiswa  yang  mendapatkan  penghargaan pada  kegiatan All  Round  Excellence  Award dari  sebuah Perguruan Tinggi Teknik. Dalam penelitian ini menggunakan  7  kriteria  dan  5  alternatif  yang  digunakan untuk memilih mahasiswa yang mendapatkan penghargaan.  Metode  AHP  dalam  penelitian  ini  dapat memberikan hasil yaitu Siswa dari ECE mendapatkan All Round  Excellence  Award dengan  prioritas  tertinggi  yaitu nilai akademis dan perilaku umum [7].
Adapun penelitian lain mengenai AHP pada pengembangan  sumber  daya  manusia  dan  ekonomi berbasis  pengetahuan.  Pada  penelitian  ini  mengusulkan pendekatan analitik yang digunakan untuk mengintegrasikan  prefensi  multi  aspek  dengan  5  (lima) kriteria yang digunakan yaitu sumber daya manusia untuk menentukan  4  (empat)  alternatif.  Hasil  dari  penelitian  ini menunjukkan  bahwa  CRbUK  menjadi  indikator  yang paling  penting,  sedangkan  USI  menjadi  indikator  yang paling  rendah.  Peringkat  alternatif  yang  didapatkan  dari hasil  perhitungan  dengan  beberapa  kriteria  dapat  menjadi rujukan  dalam  mengarahkan  Malaysia  untuk  menjadi investasi modal manusia yang layak [8].
Metode  AHP  juga  digunakan  dalam  pemilihan  dosen berprestasi  di  lingkungan  Fakultas  Teknologi  Informasi Universitas  Islam  Balitar.  Penelitian  ini  menggunakan kriteria  yaitu  prestasi  unggul  dan  karya  tridarma.  Sub kriteria  yang  digunakan  adalah  penelitian,  pendidikan, pengabdian  dan  penunjang  lainnya.  Hasil  dari  penelitian ini  adalah  sistem  pemilihan  dosen  dan  secara  fungsional memberikan hasil yang sesuai dengan yang diharapkan [9]. Penelitian lain yang menggunakan metode AHP dilakukan oleh  [10]  yang  meneliti  tentang  pemilihan network monitoring  system dengan  menggunakan  metode  AHP. Hasil dari penelitian ini software monitoring system untuk Sistem  Informasi  yang  handal  adalah  PRTG  ( Paessler Router  Traffic  Grapher )  dengan  nilai  bobot  0,360  atau sebanding  dengan  36,0%  dari  total  alternatif  yang ditetapkan.  Hasil  nilai  bobot  alternatif  ini  ternyata  sesuai dengan  hipotesa  yang  dibuat  pada  perumusan  masalah  di bab  sebelumnya.  Kemudian  peringkat  prioritas  alternatif berikutnya  adalah  CACTI  (nilai  bobot  28,8%),  NAGIOS (nilai  bobot  18,1%),  DUDE  (nilai  bobot  9,9%),  dan peringkat prioritas terendah adalah OpenNMS (nilai bobot 7,3%).
Terdapat  beberapa  penelitian  untuk  pemelihan  dosen pembimbing,  antara  lain  adalah  menentukan  dosen pembimbing dengan menggunakan metode logika fuzzy di STMIK  AMIKOM  Yogyakarta.  Metode  fuzzy  yang digunakan  adalah  metode  pelacakan fuzzy  logic metode mamdani serta menggunakan metode pendekatan berbasis aturan.  Penilaian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini berdasarkan  bidang  kompetensi  dosen,  ipk  mahasiswa, beban  bimbingan  dosen,  nilai  skripsi  mahasiswa  yang telah  maju  sidang  skripsi  dan  durasi  mahasiswa  dalam menyelesaikan skripsi  serta kondisi khusus sebagai aspek pertimbangan. Hasil dari penelitian ini  memberikan saran dan solusi dalam penunjukkan dosen pembimbing dengan tingkat  keakuratan  sistem  pendukung  keputusan  sebesar 87%  [11].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [12]  adalah merancang sebuah aplikasi daring  untuk bimbingan tugas akhir.  Hasil  dari  penelitian  ini  aplikasi  dapat  membantu proses bimbingan tugas akhir antara dosen dan mahasiswa bimbingannya,  karena  proses  bimbingan  dapat  dilakukan secara  online  serta  dilengkapi  dengan  pemberitahuan secara realtime melalui pesan elektronik atau email.
Penelitian  selanjutnya  mengenai  penentuan  dosen pembimbing  kerja  praktek  dengan  menggunakan  metode
AHP.  Terdapat  5  (lima)  kriteria  dan  13  (tiga  belas)  sub kriteria  dengan  13  (tiga  belas)  alternatif  yaitu  dosen pembimbing  kerja  praktek.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu metode  AHP  dapat  menentukan  dosen  pembimbing  kerja praktek  untuk  mahasiswa  yang  mengusulkan  yang dihitung berdasarkan kriteria dan sub kriteria [13].
Adapun  penelitian  lain  pada  penentuan  dosen pembimbing  tugas  akhir  dengan  menggunakan  metode pengembangan sistem  web-engineering dan  algoritma Rabin-Karp.  Algoritma  Rabin-Karp  merupakan  algoritma yang digunakan untuk pencocokan pola string yang dalam penelitian  ini  digunakan  untuk  pencocokan  pola  antara topik tugas akhir mahasiswa dengan judul penelitian yang telah dilakukan oleh setiap pembimbing. Hal ini dilakukan untuk  memberikan  rekomendasi  kepada  mahasiswa mengenai  dosen  pembimbing  tugas  akhir.  Hasil  dari penelitian  ini  yaitu  memberikan  rekomendasi  kepada mahasiswa mengenai dosen pembimbing tugas akhir [14].
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dosen  penguji dan pembimbing tugas akhir dilakukan dengan menggunakan  metode fuzzy  multiple  attribute  decision making dengan simple  additive  weighting .  Penelitian  ini dilaksanakan  di  Jurusan  Teknik  Informatika  UIN  SGD Bandung. Langkah dari penelitian ini dimulai dari mencari alternatif  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan dengan  metode sample additive weighting dan selanjutnya dilakukan proses perangkingan yang memberikan  alternatif  yang  optimal.  Kriteria  yang digunakan dalam penelitian ini adalah rekayasa perangkat lunak, kecerdasan buatan, jaringan komputer, animasi dan multimedia.  Sedangkan  alternatif  yang  digunakan  adalah dosen  pembimbing  dan  penguji  skripsi.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  rekomendasi  dosen  penguji  dan pembimbing [15].
Berdasarkan  tinjauan  pustaka  yang  telah  dipaparkan, penelitian terdahulu telah berhasil memberikan rekomendasi  dosen  pembimbing  dan  penguji,  tetapi memiliki kekurangan yakni tidak menjadikan minat/konsentrasi dari mahasiswa sebagai dasar penentuan  dosen  pembimbing  atau  pun  dosen  penguji. Oleh  sebab  itu,  terdapat  perbedaan  penelitian  yang dilakukan  oleh  peneliti  dengan  penelitian  sebelumnya adalah  lebih  spesifik  menyasar  kepada  minat  mahasiswa yakni  memberikan  keputusan  dengan  melihat  minat  atau konsentrasi mahasiswa yang telah mengambil mata kuliah skripsi/tugas  akhir.  Karena  bersesuaian  dengan  harapan dari  penelitian  yakni  membuat  mahasiswa  menjadi  lulus tepat  waktu.  Kelebihan  dari  sistem  yang  dibangun  oleh peneliti  adalah  mahasiswa  boleh  memilih  dosen pembimbing menurut keinginannya meskipun tidak semua dosen  pembimbing  yang  diinginkan  mahasiswa  sesuai dengan hasil keputusan yang dibuat oleh sistem.
III. M ETODE P ENELITIAN

## A. Tahapan Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  tahapan-tahapan penting  yang  dikerjakan  dengan  berorientasikan  kepada
indikator  keberhasilan  dalam  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  sehingga  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  multi kriteria.  Untuk  dapat  mencapai  indikator  tersebut,  maka tahapan-tahapan penelitian ini adalah sebagai berikut : 1.  Analisa masalah, kebutuhan menganalisa permasalahan  yang akan diteliti dengan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
2.  Analisa  kebutuhan,  segala  kebutuhan  dalam  proses penelitian baik dari jurnal, buku, literatur-literatur, alat dan bahan.
3.  Mendesain  sistem  yang  akan  dibangun  dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dalam  pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi berdasarkan minat mahasiswa.
4.  Membuat  perangkat  lunak  dengan  menggunakaan bahasa  pemrograman Preprocessor  Hypertext (PHP) dengan menerjemahkan hasil dari desain sistem
5.  Menguji  perangkat  lunak  pada  permasalahan  multi kriteria  dalam  pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi berdasarkan minat mahasiswa.
6.  Menganalisa  hasil  keputusan  yang  diperoleh  dari perangkat lunak.
7.  Membuat laporan dan menyimpulkan hasil penelitian.

## B. Parameter Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  suatu  bentuk  inovasi  dalam penerapan kecerdasan buatan yang dapat membantu dalam permasalahan  pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi berdasarkan  minat  mahasiswa.  Pada  penelitian  awal  ini akan  diujikan  data-data  yang  telah  dimasukkan  oleh mahasiswa  yang  telah  mengambil  mata  kuliah  skripsi seperti  judul  penelitian,  kategori  judul,  minat  berupa multimedia,  rekayasa  perangkat  lunak  dan  jaringan komputer, dosen pembimbing yang diinginkan.

## C. Model Penentuan Informan
Adapun model yang akan digunakan dalam menentukan  sumber  data  primer  atau  informan  adalah purposive sampling melalui key person . Untuk memudahkan  penentuan  informan  di  lapangan,  peneliti menargetkan informan kunci yang berasal dari mahasiswa Teknik Informatika UM Pontianak yang telah mengambil mata kuliah skripsi.

## D. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  bagian  paling  penting dalam  sebuah  penelitian.  Ketersediaan  data  akan  sangat menentukan  dalam  proses  pengolahan  dan  analisa selanjutnya.  Karenanya,  dalam  pengumpulan  data  harus dilakukan teknik yang menjamin bahwa data diperoleh itu benar,  akurat  dan  bisa  dipertanggungjawabkan  sehingga hasil  pengolahan  dan  analisa  data  tidak  bias.  Proses pengumpulan data dilakukan dengan 2 cara yaitu :
1.  Pengumpulan data primer, dengan melakukan observasi  kepada  mahasiswa  Teknik  Informatika  UM Pontianak
2.  Pengumpulan  data  sekunder,  dengan  membaca, mengutip dari buku literatur.
a.  Studi  Kepustakaan,  dilakukan  dengan  mencari referensi  dari  beberapa  buku  yang  berhubungan dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).
b.  Wawancara

## E. Rancangan Penelitian dan Analisis Data
Rancangan  dalam  penelitian  ini  yaitu  dengan melakukan  pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari mahasiswa  Teknik  Informatika  yang  sudah  mengambil mata  kuliah  skripsi.  Data-data  akan  tersebut  akan dikelompokkan  menjadi  dua  yakni  data  testing  (data  uji) dan  data  training  (data  latih).  Kedua  data  tersebut dilakukan  pengujian  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  multi  kriteria  yakni judul penelitian, kategori judul, minat berupa multimedia, rekayasa  perangkat  lunak  dan  jaringan  komputer,  dosen pembimbing  yang  diinginkan.  Analis  data  akan  dilihat keakuratan dalam menentukan keputusan atau memberikan solusi dan kecepatan waktu yang dibutuhkan dalam penentuan keputusan.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penentuan dosen pembimbing skripsi yang dilakukan di program  studi  Teknik  Informatika  UM  Pontianak memperhatikan  kriteria  konsentrasi  dari  dosen  tetap  yang ada  di  program  studi  Teknik  Informatika  UM  Pontianak dan konsentrasi atau peminatan dari mahasiswa yang telah mengambil  mata  kuliah  skripsi  /  tugas  akhir.  Hasil  dari keputusan penentuan dosen pembimbing skripsi berdasarkan rangking/urutan. Urutan pertama menunjukkan  kedekatan  konsentrasi  dosen  tetap  dengan peminatan  dari  mahasiswa  dan  berlaku  untuk  urutan berikutnya.  Untuk  membuktikan  metode  AHP  dapat memberikan keputusan yang tepat dalam pemilihan dosen pembimbing skripsi, ada beberapa langkah – langkah yang dapat dilakukan.
A. Perhitungan faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria
1. Langkah  pertama  :  menentukan  bobot  dari  masing- masing kriteria.
Kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  keputusan dosen  pembimbing  ada  tiga  yakni  RPL  (rekayasa perangkat  lunak)  (C1),  jaringan  komputer  (C2)  dan multimedia  (C3).  Bobot  untuk  tiap  –  tiap  kriteria sebagai berikut :
- Konsentrasi / peminatan RPL 3 kali lebih penting daripada multimedia.
- Konsentrasi  /  peminatan  Jaringan  3  kali  lebih penting daripada RPL.
- Konsentrasi  /  peminatan  Jaringan  5  kali  lebih penting daripada multimedia.
Adapun  bobot  tersebut dapat  dibuat pairwise comparation  matrix seperti  yang  ditunjukkan  pada  Tabel 1.
TABEL I P AIRWISE C OMPARATION M ATRIX Kriteria RPL Jaringan Multimedia RPL (C1) 1 0.33 3 Jaringan (C2) 3 1 5 Multimedia (C3) 0.33 0.20 1 Total 4.3 1.53 9 2. Langkah  kedua  :  menghitung  nilai  eigen  dan  vektor eigen
Perhitungan  nilai  eigen  dan  vektor  eigen  dengan  cara normalisasi  matriks  yaitu  nilai  –  nilai  pada  tiap  kolom dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan,  akan diperoleh  bobot  relatif  yang  dinormalkan.  Nilai  vektor eigen  yang  dinormalkan  dihasilkan  dari  rata-rata  bobot relatif  untuk  setiap  baris.  Hasil  perhitungannya  dapat dilihat pada Tabel 2.
TABEL II V EKTOR E IGEN YANG D INORMALKAN DARI M ATRIKS P AIRWISE C OMPARISON Kriteria C1 C2 C3 Vektor eigen C1 0.231 0.217 0.333 0.260 C2 0.692 0.652 0.556 0.633 C3 0.077 0.130 0.111 0.107
Perhitungan  berikutnya  adalah  menghitung weighted sum  vector dengan  cara  hasil  perkalian  antara  matriks yang  ada  pada  Tabel  1  dengan  vektor  eigen  yang dinormalkan.
x =
3. Langkah ketiga : uji consistency vector (CV) Setelah  mendapatkan  nilai weighted  sum  vector, maka berikutnya  adalah  menguji consistency  vector (CV) dengan  cara  membagi  nilai  tiap  baris  dengan  nilai  vektor yang bersangkutan.
=
Nilai rata-rata dari hasil pembagian tersebut merupakan nilai eigen maksimum.
4. Langkah keempat : uji konsistensi data.
Karena matriks berordo 3 maka nilai indeks konsistensi (CI) diperoleh
Untuk n = 3, maka IR ( index random ) = 0.58 diperoleh CR  ( consistency  ratio )  = .  Karena  CR <  0.10  maka  preferensi  responden  konsisten.  Dari  hasil perhitungan menunjukkan kriteria jaringan komputer (C2) memiliki  nilai  bobot  sebesar  63.3  %,  dilanjutkan  dengan kriteria  rekayasa  perangkat  lunak  (C1)  memiliki  nilai bobot  sebesar  26  %  dan  terakhir  multimedia  (C3) memiliki nilai bobot sebesar 10.7%

## B. Perhitungan faktor evaluasi untuk kriteria rekayasa perangkat lunak (C1)
Dengan  langkah  yang  sama  kemudian  disusun  matriks perbandingan  berpasangan.  Perbandingan  berpasangan untuk kriteria C1 pada 8 dosen tetap yang ada di program studi Teknik Informatika UM Pontianak yaitu NOR (A1), BRY (A2), PTR (A3), ACS (A4), ASR (A5), WHD (A6), MNR  (A7),  CPT  (A8).  Dari  hasil  analisis  preferensi gabungan  untuk  kriteria  rekayasa  perangkat  lunak  (C1) disajikan dalam matriks resiprokal seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL III M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA RPL A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A1 1 3 3 0.3 5 3 1 5 A2 0.3 1 1 0.3 5 3 0.3 5 A3 0.3 1 1 0.2 5 3 0.3 3 A4 3 3 5 1 5 3 1 3 A5 0.2 0.2 0.2 0.2 1 0.5 0.3 1 A6 0.3 0.3 0.3 0.3 2 1 0.5 1 A7 1 3 3 1 3 2 1 3 A8 0.2 0.2 0.3 0.3 1 1 0.3 1
Dengan  cara  yang  sama,  langkah  selanjutnya  yakni menentukan  vektor  eigen  yang  dinormalkan.  Hasilnya seperti yang ditunjukkan pada Tabel 4.
TABEL IV M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA RPL DAN V EKTOR E IGEN
YANG D INORMALKAN A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 Eige n A 1 0.1 6 0.2 6 0.2 2 0.0 8 0.1 9 0.1 8 0.2 1 0.2 3 0.19 A 2 0.0 5 0.0 9 0.0 7 0.0 8 0.1 9 0.1 8 0.0 6 0.2 3 0.12
A 3 0.0 5 0.0 9 0.0 7 0.0 6 0.1 9 0.1 8 0.0 6 0.1 4 0.10
A 4 0.4 8 0.2 6 0.3 6 0.2 8 0.1 9 0.1 8 0.2 1 0.1 4 0.26
A 5 0.0 3 0.0
2 0.0 1 0.0 6 0.0 4 0.0 3 0.0 6 0.0 5 0.04 A 6 0.0 5 0.0 3 0.0 2 0.0 8 0.0 7 0.0 6 0.1 1 0.0 5 0.06 A 7 0.1 6 0.2 6 0.2 2 0.2 8 0.1 1 0.1 2 0.2 1 0.1 4 0.19 A 8 0.0 3 0.0 2 0.0 2 0.0 8 0.0 4 0.0 6 0.0 6 0.0 5 0.05
Nilai eigen maksimum dari  Tabel 4 adalah dengan  CI  =  0.079  dan  RI  =  1.41, sehingga  didapat  CR  sebesar  0.055  <  0.10  yang  berarti preferensi  responden  konsisten.  Dari  hasil  perhitungan pada  Tabel  4  maka  diperoleh  urutan  prioritas  untuk kriteria  RPL  (C1)  yakni  A6  sebesar  26  %,  menempati prioritas  pertama,  prioritas  kedua  yakni  A7  dan  A1 sebesar 19%, prioritas keempat sampai kedelapan berturut –  turut  adalah  A2  sebesar  12%,  A3  sebesar  10%,  A6 sebesar 6%, A8 sebesar 5% dan A5 sebesar 3%.

## C. Perhitungan faktor evaluasi untuk kriteria jaringan komputer (C2)
Dengan  langkah  yang  sama  seperti  yang  dilakukan pada  perhitungan  faktor  evaluasi  untuk  kriteria  C1,  maka didapat  matriks  perbandingan  berpasangan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 5.
TABEL V M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA J ARINGAN K OMPUTER A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A1 1 3 1 3 0.2 3 3 1 A2 0.3 1 1 2 0.2 0.3 3 0.3 A3 1 1 1 2 0.2 1 5 0.5 A4 0.3 0.5 0.5 1 0.2 0.3 1 0.3 A5 5 5 5 5 1 3 5 3 A6 1 3 1 3 0.3 1 3 1 A7 0.3 0.3 0.2 1 0.2 0.3 1 0.2 A8 1 3 2 3 0.3 1 5 1
Dengan  cara  yang  sama,  langkah  selanjutnya  yakni menentukan  vektor  eigen  yang  dinormalkan.  Hasilnya seperti yang ditunjukkan pada Tabel 6.
TABEL VI M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA J ARINGAN K OMPUTER
DAN V EKTOR E IGEN YANG D INORMALKAN A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8 Eigen A1  0.10  0.18  0.09  0.15  0.08 0.1 3 0.12  0.14 0.12 A2  0.03  0.06  0.09  0.10  0.08 0.0 4 0.12  0.04 0.07 A3  0.10  0.06  0.09  0.10  0.08 0.1 3 0.19  0.07 0.10 A4  0.03  0.03  0.04  0.05  0.08 0.0 4 0.04  0.04 0.04 A5  0.51  0.30  0.43  0.25  0.38 0.3 8 0.19  0.41 0.36 A6  0.10  0.18  0.09  0.15  0.12 0.1 3 0.12  0.14 0.13 A7  0.03  0.02  0.02  0.05  0.08 0.0 4 0.04  0.03 0.03 A8  0.10  0.18  0.17  0.15  0.12 0.1 3 0.19  0.14 0.15 Nilai eigen maksimum dari  Tabel 6 adalah dengan  CI  =  0.037  dan  RI  =  1.41, sehingga  didapat  CR  sebesar  0.026  <  0.10  yang  berarti preferensi  responden  konsisten.  Dari  hasil  perhitungan pada  Tabel  6  maka  diperoleh  urutan  prioritas  untuk kriteria  jaringan  komputer  (C2)  yakni  A5  sebesar  36  %, menempati  prioritas  pertama,  prioritas  kedua  yakni  A8 sebesar 15%, prioritas ketiga sampai kedelapan berturut – turut adalah A6 sebesar 13%, A1 sebesar 12%, A3 sebesar 10%, A2 sebesar 7%, A4 sebesar 4% dan A7 sebesar 3%.

## D. Perhitungan faktor evaluasi untuk kriteria multimedia (C3)
Dengan  langkah  yang  sama  seperti  yang  dilakukan pada  perhitungan  faktor  evaluasi  untuk  kriteria  C2,  maka didapat  matriks  perbandingan  berpasangan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 7.
TABEL VII M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA M ULTIMEDIA A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A1 1 0.3 1 1 1 0.2 2 0.2 A2 3 1 3 5 3 1 5 0.3 A3 1 0.3 1 2 1 0.2 2 0.3 A4 1 0.2 0.5 1 1 0.2 1 0.2 A5 1 0.3 1 1 1 0.3 3 0.2
A6 5 1 5 5 3 1 5 0.3 A7 0.5 0.2 0.5 1 0.3 0.2 1 0.2 A8 5 3 3 5 5 3 5 1
Dengan  cara  yang  sama,  langkah  selanjutnya  yakni menentukan  vektor  eigen  yang  dinormalkan.  Hasilnya seperti yang ditunjukkan pada Tabel 8.
TABEL VIII M ATRIKS F AKTOR E VALUASI UNTUK K RITERIA M ULTIMEDIA DAN V EKTOR E IGEN YANG D INORMALKAN A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 Eige n A 1 0.0 6 0.0 5 0.0 7 0.0 5 0.0 7 0.0 3 0.0 8 0.0 7 0.06 A 2 0.1 7 0.1 6 0.2 0 0.2 4 0.2 0 0.1 6 0.2 1 0.1 1 0.18 A 3 0.0 6 0.0 5 0.0 7 0.1 0 0.0 7 0.0 3 0.0 8 0.1 1 0.07 A 4 0.0 6 0.0 3 0.0 3 0.0 5 0.0 7 0.0 3 0.0 4 0.0 7 0.05 A 5 0.0 6 0.0 5 0.0 7 0.0 5 0.0 7 0.0 5 0.1 3 0.0 7 0.07 A 6 0.2 9 0.1 6 0.3 3 0.2 4 0.2 0 0.1 6 0.2 1 0.1 1 0.21 A 7 0.0 3 0.0 3 0.0 3 0.0 5 0.0 2 0.0 3 0.0 4 0.0 7 0.04 A 8 0.2 9 0.4 8 0.2 0 0.2 4 0.3 3 0.4 9 0.2 1 0.3 7 0.32 Nilai eigen maksimum dari  Tabel 8 adalah dengan  CI  =  0.034  dan  RI  =  1.41, sehingga  didapat  CR  sebesar  0.026  <  0.10  yang  berarti preferensi  responden  konsisten.  Dari  hasil  perhitungan pada  Tabel  8  maka  diperoleh  urutan  prioritas  untuk kriteria  multimedia  (C3)  yakni  A8  sebesar  32  %, menempati  prioritas  pertama,  prioritas  kedua  yakni  A6 sebesar  21%,  prioritas  ketiga  sampai  kedelapan  berturut- turut adalah A2 sebesar 18%, A3 sebesar 7%, A5 sebesar 7%, A1 sebesar 6%, A4 sebesar 5% dan A7 sebesar 4%.

## E. Sintesis prioritas
Sintesis  prioritas  merupakan  tahap  akhir  yang dilakukan  dalam  metode analytical  hierarchy  process. Nilai dari sintesis prioritas didapatkan melalui penjumlahan bobot yang diperoleh dari setiap pilihan pada masing-masing  kriteria  :  rekayasa  perangkat  lunak  (C1), jaringan  komputer  (C2),  dan  multimedia  (C3).  Nilai sintesis prioritas ditunjukkan pada Tabel 9.
TABEL IX S INTESIS P RIORITAS Pilihan RPL Jarkom Multimedia A1 0.190 0.121 0.059 A2 0.118 0.068 0.181 A3 0.104 0.101 0.070 A4 0.261 0.043 0.048 A5 0.037 0.356 0.067 A6 0.058 0.126 0.212 A7 0.186 0.037 0.039 A8 0.045 0.146 0.325
Tabel 9 merupakan sintesis prioritas tetapi masih belum dapat  memberikan  keputusan,  hal  ini  dikarenakan  masih belum  didapatkan  prioritas  global  untuk  tiap  alternatif. Untuk  mencari  prioritas  global  dengan  cara  mengalikan faktor  evaluasi  masing-masing  alternatif  dengan  faktor bobot tiap kriteria. Hasil prioritas global dapat dilihat pada Tabel 10.
TABEL X
P ERHITUNGAN P RIORITAS G LOBAL Alt C1 C2 C3 Total Bobot 0.260 0.633 0.106 1 A1 0.049 0.077 0.006 0.132 A2 0.031 0.043 0.019 0.093 A3 0.027 0.064 0.007 0.098 A4 0.068 0.027 0.005 0.100 A5 0.010 0.225 0.007 0.242 A6 0.015 0.080 0.022 0.117 A7 0.048 0.023 0.004 0.076 A8 0.012 0.092 0.034 0.139
Agar  lebih  mudah  dalam  menentukan  urutan/rangking tiap alternatif dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar. 1  Hasil pemrosesan AHP
Dari Gambar 1 adalah sebuah grafik yang data-datanya berdasarkan  hasil  prioritas  global,  artinya  bobot  tiap kriteria untuk masing-masing alternatif dijumlah sehingga menghasilkan urutan prioritas alternatif nama dosen  yang paling tepat dijadikan pilihan. Namun karena setiap judul skripsi  yang  telah  di- submit mahasiswa  memiliki konsentrasi/minat,  maka  pilihan  yang  tepat  adalah mengambil  urutan  prioritas  alternatif  tiap  kriteria.  Untuk
peminatan rekayasa perangkat lunak (RPL) adalah kriteria C1 seperti yang ditunjukkan pada Gambar 2.
Gambar. 2  Hasil pemrosesan AHP untuk kriteria RPL
Dari  Gambar  2  terlihat  A4  menempati  urutan  pertama disusul  A1,  A7,  A2,  A3,  A6,  A8,  dan  A5.  Hasil pemrosesan  AHP  untuk  C2  (jaringan  komputer)  dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar. 3  Hasil pemrosesan AHP untuk kriteria jaringan komputer
Dari  Gambar  3  terlihat  A5  menempati  urutan  pertama disusul  A8,  A6,  A1,  A3,  A2,  A4,  dan  A7.  Hasil pemrosesan  AHP  untuk  C3  (multimedia)  dapat  dilihat pada Gambar 4.
Gambar. 4  Hasil pemrosesan AHP untuk kriteria multimedia
Dari  Gambar  4  terlihat  A8  menempati  urutan  pertama disusul A6, A2, A5, A3, A1, A4, dan A7. Urutan prioritas untuk  tiap  kriteria  menjadi  acuan  sistem  Sipendamping dalam  memberikan  keputusan  yang  tepat  dalam  memilih dosen  pembimbing  berdasarkan  minat  /  konsentrasi  bagi
mahasiswa.  Berdasarkan  data  yang  telah  di- submit oleh mahasiswa melalui sistem dapat dilihat pada Tabel 11.
TABEL XI H ASIL S UBMIT M AHASISWA DAN K EPUTUSAN S ISTEM Kode Nama Minat Dosen Pilihan Hasil keputusan B0000002 Rizky W C1 A6 A4 B0000001 Agus P C1 A5 A1 B0000003 Tarso C2 A1 A5 B0000005 Syahru R C2 A6 A8 B0000008 Anwar F C1 A7 A7 B0000009 Syafaat P C3 A3 A8
Pada  Tabel  11,  kolom  minat  dan  dosen  pilihan merupakan pilihan yang dibuat oleh mahasiswa yang telah mengambil  mata  kuliah  skripsi  seperti  yang  dilihat  pada Gambar 5, tetapi untuk kolom hasil keputusan merupakan hasil keputusan yang dibuat oleh sistem.
Gambar.  5  Pilihan  dosen  pembimbing  dan  minat  oleh  mahasiswa  yang telah submit judul skripsi
Pada  Gambar  5,  mahasiswa  yang  telah submit judul skripsi,  minat  dan  pilihan  dosen  pembimbing  akan berubah  menjadi  status on  process. Selanjutkan  kaprodi Teknik  Informatika  UM  Pontianak,  tinggal  menekan tombol  keputusan  yang  ada  di  dalam  sistem,  sehingga hasilnya seperti yang dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar. 6  Hasil keputusan oleh sistem
Pada  Gambar  6  merupakan  hasil  keputusan  yang  telah dibuat  oleh  sistem,  dan  langsung  bisa  dilihat  oleh mahasiswa  melalui  menu  pengguna  pada  sistem.  Secara umum  sistem  mampu  memberikan  keputusan  yang  tepat dalam  pemilihan  dosen  pembimbing  skripsi  kepada  tiap- tiap  mahasiswa  berdasarkan  minat  mahasiswa.  Meski begitu,  kelemahan  dari  metode  AHP  adalah  masalah
subjektivitas kriteria. Subjektivitas kriteria berarti melihat kriteria hanya berdasarkan subjektivitas bukan objektivitas.  Hal  ini  akan  berimbas  pada  hasil skripsi/tugas  akhir  yang  dibuat  oleh  mahasiswa,  karena dibimbing  oleh  dosen  yang  tidak  kompeten  pada bidangnya.  Upaya  untuk  mengatasi  subjektivitas  kriteria adalah dengan menggunakan skala fuzzy.

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  penelitian  ini sistem dapat memberikan kemudahan bagi ketua program studi Teknik Informatika UM Pontianak dalam memberikan  keputusan  sesuai  dengan  minat  mahasiswa. Penentuan  kriteria  didasarkan  kepada  jumlah  minat  yang ada  di  program  studi  Teknik  Informatika  UM  Pontianak sedangkan penentuan alternatif didasarkan kepada jumlah dosen tetap yang ada di program studi Teknik Informatika. Penentuan  matriks  perbandingan  berpasangan  masing- masing  kriteria  dan  alternatif  menjadi  penentu  ketepatan sistem  dalam  memberikan  keputusan  pemilihan  dosen pembimbing  skripsi.  Bobot  paling  besar  yang  merupakan prioritas ada pada kriteria jaringan komputer (C2) sebesar 63.3 % dan kriteria alternatif  berdasarkan prioritas global yang  merupakan  gabungan  dari  tiga  kriteria  ada  pada alternatif A5 sebesar 24.2 %.
U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada
Kemenristekdikti  yang  telah  memberi  dukungan  finansial terhadap  penelitian  ini  berupa  hibah  Penelitian  Dosen Pemula tahun 2017 Pendanaan tahun 2018.
R EFERENSI
[1] J. Benítez, J. Galván, X. D. Gutiérrez, J. A. Izquierdo, “Balancing consistency and expert judgment in AHP,” Math. Comput. Model. , vol. 54, no. 7–8, pp. 1785–1790, 2011.
[2] T.  L. Saaty and L.  G. Vargas, “Uncertainty and rank order in the analytic hierarchy process,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 32, no. 1, pp. 107–117, 1987.
[3] T.  L.  Saaty,  “Decision  making  with  the  analytic  hierarchy process,” Int. J. Serv. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 83–98, 2008.
[4] L.  Utkin,  “A  new  ranking  procedure  by  incomplete  pairwise comparisons using preference subsets,” Intell. Data Anal. , vol. 13, no. 2, pp. 229–241, 2009.
[5] A. Franek, J. Kresta, “Judgment Scales and Consistency Measure in AHP,” Procedia Econ. Financ. , vol. 12, pp. 164–173, 2014.
[6] S.  K.  Goshal,  S.  K.  Naskar,  and  D.  Bose,  “AHP  in  Assessing Performance  of  Diploma  Institutes  –  A  Case  Study,” J.  Tech.
Educ. Train. , vol. 3, no. 2, pp. 67–81, 2011.
[7] P. Kousalya, G. M. Reddy, and S.Supraja, “Analytical Hierarchy Process  Approach–  An  Application  of  Engineering  Education,” Math. Aeterna , vol. 2, no. 10, pp. 861–878, 2012.
[8] I.  T.  Lazim  Abdullah  and  S.  Jaafar,  “Ranking  of  Human  Capital Indicators  Using  Analytic  Hierarchy  Process,” Procedia  -  Soc.
Behav. Sci. , vol. 107, pp. 22–28, 2013.
[9] W. D. Puspitasari and D. K. Ilmi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Antivirus , vol. 10, no. 2, pp. 56–68, 2016.
[10]  E.  Harli,  “Pemilihan  Network  Monitoring  System  Berdasarkan Kajian  Efektifitas  Sistem  Informasi  dengan  Pendekatan  AHP: Studi  Kasus  pada  ―PT.TUV,” J.  Edukasi  dan  Penelit.  Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 64–70, 2016.
[11]  A.  Yaqin,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Dengan Metode Logika Fuzzy,”  in Seminar  Nasional  Informatika  2014 ,  2014,  pp.  146– 159.
[12]  H. Sastypratiwi, “Perancangan Aplikasi Daring Bimbingan Tugas Akhir,” J.  Edukasi dan  Penelit.  Inform. ,  vol. 2,  no. 1,  pp. 50–53, 2016.
[13]  S. Widaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing  Kerja  Praktek  Dengan Metode  Analytical  Hierarchy Process Model Rating,” Media J. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 6–17, 2015.
[14]  A. Salam, V. P. Wicaksana, and K. Hastuti, “Sistem Rekomendasi
Penentuan Dosen Pembimbing Tugas Akhir Dengan
Menggunakan Algoritma Rabin-Karp,” Techno.COM , vol. 14, no. 3, pp. 225–233, 2015.
[15]  I.  Septiana,  M.  Irfan,  and  A.  R.  Atmadja,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentu Dosen Penguji Dan Pembimbing Tugas Akhir Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Dengan Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus:  Jurusan  Teknik Informatika UIN SGD Bandung),” JOIN , vol. 1, no. 1, pp. 43–50, 2016.