## SPIRIT VOL 15 NO 2 (2023) 38 - 51 JURNAL SPIRIT
225/E/KPT/2022
e-ISSN 2721-057X p-ISSN 2085-3092

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN INVESTASI SAHAM SYARIAH DALAM INDEKS JII 70 MENGGUNAKAN METODE AHP BESERTA PERHITUNGAN MONEY MANAGEMENT
Muhammad Saiful Munir 1 , Panca Rahardiyanto 2 Teknik Informatika Institut Teknologi dan Bisnis Yadika Pasuruan, Indonesia 1,2 1 masmunir07@mhs.stmik-yadika.ac.id, 2 panca.rahardiyanto@stmik - yadika.ac.id
Naskah diterima: 18 Oktober 2023 ; Direvisi : 05 Nopember 2023 ; Disetujui : 05 Nopember 2023

## Abstrak
Investasi saham merupakan suatu kegiatan penanaman modal dengan cara membeli suatu saham dengan harapan memperoleh imbalan yang cukup besar, namun perlu diketahui bahwa investasi saham merupakan suatu kegiatan yang mempunyai risiko dan imbalan yang sama. Sejak adanya Covid-19, jumlah identifikasi investor  tunggal  semakin  meningkat,  namun  masih  banyak  investor  pemula  yang bingung  untuk  mulai berinvestasi di sektor mana, perusahaan mana yang juga harus dipilih sebagai investasi, dan bagaimana cara menaruh modal dengan tujuannya. . Penelitian ini merupakan salah satu langkah untuk membantu investor pemula dalam mengetahui perusahaan mana yang cocok untuk dipilih dengan menggunakan metode AHP yang  didukung  dengan  beberapa  laporan  keuangan  perusahaan.  Dan  penelitian  ini,  ditambahkan  fitur Money Management untuk memudahkan investor dalam mengalokasikan dana yang ingin diinvestasikan sesuai dengan tujuannya. Dengan metode AHP, laporan keuangan perusahaan yang tadinya standar dan tidak terstruktur berubah menjadi terstruktur dan terarah sehingga investor pemula yang menggunakan aplikasi ini dapat memperoleh gambaran dalam memilih saham terbaik berdasarkan hasil nilai peringkat tertinggi  dan  juga  nilai  saham  terbaik.  investor  dengan  aplikasi  ini  mendapatkan  bantuan  simulasi pengelolaan uang dengan mengedepankan teknik averaging agar return yang didapat bisa maksimal.
Kata  Kunci  : Investasi  Saham,  Jakarta  Islamic  Indeks  70,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Proses  Hirarki Analitik, Pengelolaan Uang.

## Abstract
Stock investment is an investment activity by purchasing a stock in the hope of getting a large enough reward, but it is important to note that stock investment is an activity that has the same risk and reward. Since the Covid-19, the number of single investor identification is increasing, but there are still many novice investors who are confused about which sector to start investing in and which company to choose as an investment as well and how to put capital  with their goal. This research is one step to help novice investors find out which companies are suitable to be chosen using the AHP method, supported by several company financial reports. And this research, the Money Management feature is added to make it easier for investors to allocate the funds they want to invest according to their goals. With the AHP method, the company's financial statements that were previously standard and unstructured have turned into structured and directed so that novice investors who use this application can get a view on choosing the best stock based on the results of the highest ranking value and also the investors with this application get help with money management simulation by prioritizing averaging techniques so that the return they are get can be maximized.
Keywoard : Stock  Investment , Jakarta Islamic Indeks 70 , Decission Support  System,  Analytic  Hierarchy Process, Money Management
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51

## PENDAHULUAN
Pandemi  Covid-19  telah  melanda warga Indonesia. Semua aktifitas manusia menjadi terbatas dan di momen inilah era digitalasisasi  mulai  berjalan  pesat,  seperti adanya  work  from  home,  ramainya meeting  online,  pemberlakuan  sekolah daring,  dll.  Aktivitas  manusia  yang terbatas  tersebut  tak  menghalangi  minat seorang  investor  untuk  melakukan transaksi  saham  [1].  Memanfaatkan kemudahan dari dukungan fasilitas digital, jumlah investor baru di pasar saham justru meningkat  pesat  selama  pandemi.  Sesuai dengan  Data  Kustodian  Sentral  Efek Indonesia (KSEI) [2].
Berdasarkan  dengan  penambahan jumlah  investor  baru  masih  banyak  yang bingung  mau  mulai  berinvestasi  saham dari mana, sektor mana yang akan di pilih dan perusahaan mana yang akan dia pilih untuk  menempatkan  sebagian  uang mereka  [3].  Sehingga  dari  hal  tersebut dibutuhkan  tools  bantuan  seperti  aplikasi forecasting  saham  yang  menuntun  para investor  baru  memulai karir  nya di  bursa saham  tentunya  menggunakan  data laporan  keuangan  perusahaan  beserta data-data  kumpulan  para  analis  sekuritas [4].  Untuk  itu  perlu  dirancang  aplikasi proses  pengambilan  keputusan  pemilihan saham  terbaik  sekaligus  fitur  simulasi
perhitungan  Money  Management  yang sesuai dengan tujuan para investor [5].

## METODE
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  salah  satu  sistem  metode pendukung keputusan untuk memecahkan suatu  situasi  yang  komplek  dan  tidak terstruktur  kedalam  beberapa  komponen dalam  susunan  yang  hirarki,  dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap  variabel  secara  relatif,  dan menetapkan variabel mana yang memiliki
prioritas paling tinggi guna
mempengaruhi hasil pada situasi tersebut
[6].  Proses  pengambilan  keputusan  pada dasarnya  adalah  memilih  suatu  alternatif yang  terbaik,  sehingga  nanti  dengan metode AHP inilah didapatkan rekomendasi  perankingan  saham  yang terbaik untuk bekal investor baru memilih suatu saham untuk di investasikan [7].
Berikut adalah langkah-langkah
tahapan  alur  penelitian  dengan  metode AHP :
2.1 Decomposition
Prinsip  ini  merupakan  pemecahan persoalan-persoalan  yang  utuh  menjadi unsur-  unsur  hirarki  proses  pengambilan keputusan,  yang  mana  setiap  unsur  atau elemen saling berhubungan [8]. Singkatnya untuk  mengetahui  tujuan  dari  sistem
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
pengambil  keputusan  berdasarkan  data kriteria dan data alternatif yang dipilih [6].
Penjabarannya bisa di proyeksikan pada
gambar di bawah ini:

## Gambar 1 Hirarki Keputusan AHP
2.2 Comparative Judgement
Prinsip  ini  memberikan  penilaian tentang  kepentingan  relatif  dua  elemen pada  suatu  tingkat  tertentu  dalam kaitannya dengan tingkat yang  di  atasnya [9].
Penilaian  ini  dapat  disajikan  dalam bentuk  matriks  yang  disebut  matriks pairwise  comparison  yaitu  matriks perbandingan berpasangan  yang  memuat tingkat  preferensi  beberapa  alternatif untuk  kriteria  [10].  Nilai  acuan  skala pembobotan  tersebut  tertuang  pada  tabel di bawah:

## Tabel 1 Skala Pembobolan AHP
Acuan Skala pembobotan :
1. Sama penting dengan
2. Sama penting dengan
3. Sedikit lebih penting dari
4.  Mendekati lebih penting dari
5. Lebih penting dari
6.  Mendekati sangat penting dari 7. Sangat penting dari
8.  Mendekati mutlak dari 9. Mutlak sangat penting dari

## 2.3 Synthesisof Priority
Pada  prinsip  ini  menyajikan  matriks pairwise  comparison  yang  kemudian dicari eigen vektornya untuk mendapatkan local priority [11]. 2.4 Logical Consistency Prinsip  ini  mengagresikan  seluruh vektor eigen yang diperoleh dari tingkatan hirarki  dan  selanjutnya  diperoleh  suatu vektor composite tertimbang yang
menghasilkan urutan pengambilan keputusan [12].

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Activity Diagram
a. Observasi Observasi  adalah  salah  satu  metode pengumpulan data dengan cara
melakukan  pengamatan  secara  langsung terhadap  objek  penelitian,  dalam  hal  ini adalah  seorang  investor  pemula  [13]
.Observasi  yang  dilakukan  berkaitan dengan  pengalaman  buruk  investor pemula  yang  mengalami  kerugian dikarenakan  kesalahan  dalam  memilih saham,  dan  tidak  adanya  penerapan money management yang baik [14].
b. Wawancara
Wawancara  dilaksanakan  terhadap ahli  atau  pakar  (disini  adalah  ex-analis sekuritas  sekaligus  owner  Trikcuan Academy) sebagai literasi pada pemilihan
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
data  laporan  keuangan  yang  dipilih  dan data  kriteria  beserta  pembobotan  dalam aplikasi ini [15].
c. Study Literatur
Studi  literatur  merupakan  salah satu  metode  pengumpulan  data  dan informasi yang diperoleh dari sumber- sumber  yang  relevan  seperti  buku, jurnal,  dan  sumber  lainnya  yang berhubungan  deng  subjek,  metode,
dan  objek  penelitian.  Sehingga  dapat membantu dalam proses penelitian ini [16].

## 3.2 Design AHP Saham dan Simulasi MM
a. Flowchart Admin Admin disini bertugas untuk
menginputkan  data  saham  beserta  isi laporan  keuangan  yang  dipilih, dimulai  dari  nama  saham,  nilai NPM,
nilai PER, nilai PBV, nilai EPS. Gambar dibawah  menggambarkan  bagaimana alur proses dari admin pada penelitian ini berjalan.
Gambar 2. Flowchart Admin
b. Flowchart User
User  disini  diberikan  akses  untuk memilih 4  saham  pilihan  yang  sesuai dengan  analisanya  tentunya  juga disediakan peneliti untuk tips dan trik bagaimana memilih saham yang bagus, lalu  user  diberikan  akses  untuk memberikan nilai pembobotan masing- masing  data  alternatif  yang  sesuai dengan  nilai  data  laporan  keuangan. Dan  juga  diberikan  akses  untuk melakukan simulasi perhitungan
Money  Management .  Gambar  dibawah menggambarkan bagaimana alur proses  dari  user  pada  penelitian  ini
berjalan
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51

## Gambar 3. Flowchart User
c. Context Diagram
Context Diagram digunakan untuk Context  Diagram  digunakan  untuk
menggambarkan  proses  kerja  sistem
secara umum. Context Diagram adalah Data  Flow  Diagram  (DFD)  yang menggambarkan garis besar operasional system [17]. d. DFD adalah diagram yang menggunakan  notasi-notasi  untuk menggambarkan  suatu  sistem  yang telah  ada atau  sistem  baru yang  akan dikembangkan  secara  logika  tanpa mempertimbangkan  lingkungan  fisik dimana  data  tersebut  mengalir  atau lingkungan  fisik dimana  data  tersebut akan disimpan [18] [19]. Berikut adalah gambar DFD pada penelitian ini
Gambar 5 Data Flow Diagram
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
3.3 Perhitungan AHP Saham
a. Decomposition
Bertujuan  untuk  menentukan  Tujuan,
pemilihan  data  kriteria  dan  data alternatif  [20].  Semuanya  tertuang pada pada gambar struktur hierarki
berikut :
Gambar 6 Struktur Hirarki AHP Saham
b. Synthetis Priority
Yaitu  pemberian  penilaian  pada masing-  masing  data  kriteria  serta penilaian  masing  -  masing  data alternatif  terhadap  data  kriteria  [21].
Berikut  adalah  contoh  sampling pembobotan yang  dipilih peneliti.
Tabel 2 Sampling 4 saham terpilih Kode saham  NPM  PER  PBV  EPS 1. ITMG 14.8  5.3 1  542 2. ICBP 11.51  15.4  3.4  148 4. ULTJ 26.53  10.8  3.4  34 5. TKIM 28.11  7.4 1.4  351 Untuk  Pembobotan  data  kriteria dilakukan oleh  ahli  yang  ditunjuk  pada penelitian ini. Tertuang pada tabel matriks dibawah.

## Tabel 3. Matriks Data Kriteria
NPM PER PBV EPS NPM 1 6 5 7 PER 0.17 1 1 4 PBV 0.20 1 1 3 EPS 0.14 0.25 0.33 1 Jumlah  1.51 8.25 7.33 15.00 Untuk  Pembobotan  masing-masing
data  alternatif  terhadap  data  kritera
dilakukan  oleh  user  dengan  melihat nilai dari data laporan keungan. Tabel matriks  dibawah  adalah  contoh pembobotan  yang  dilakukan  oleh peneliti
Tabel 4. Matriks Data Alternatif to NPM ITMG  ICBP  ULTJ TKIM ITMG 1 2 0.2 0.16667 ICBP 0.5 1 0.14286 0.125 ULTJ 5 7 1 1 TKIM 6 8 1.0000 1 Jumlah  12.5  18   2.291667  2.291667 Tabel 5. Matriks Data Alternatif to PER ITMG  ICBP  ULTJ TKIM ITMG 1 8 6 3 ICBP  0.1250 1  0.333333 0.1666667 ULTJ  0.1250 1 1 0.333333 TKIM  0.333 6 3 1 Jumlah 1.58333 16 10.33 4.5 Tabel 6. Matriks Data Alternatif to PBV ITMG  ICBP  ULTJ TKIM ITMG 1 8       8 3 ICBP  0.1250 1 1 0.16667 ULTJ  0.1250 1 1 0.16667 TKIM  0.333 6 6 1 Jumlah 1.58333 16 16 4.33 Tabel 7. Matriks Data Alternatif to EPS ITMG  ICBP  ULTJ TKIM ITMG 1 2       4 2 ICBP 0.5 1 4 0.33 ULTJ 0.25 0.25 1 0.20 TKIM 0.5 3 5 1 Jumlah  2.25 6.25 14 3.53 c. Synthetis Priority Setelah matriks perbandingan berpasangan  ditemukan, selanjutnya
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
dilakukan  normalisasi  matriks  untuk mencari priority  vector atau  nilai  rata-rata
dari tiap matriks perbandingan berpasangan,  berikut  adalah  contoh
hasilnya:
Tabel 7 Normalisasi Matriks dan PV Kriteria NPM  PER  PBV  EPS Jumlah Normalisasi  Priority Vektor NPM 0.66 0.73 2 0.47 2.54 0.63455 PER 0.11 0.12 1 0.27 0.63 0.15866 PBV 0.13 0.12  0.25 0.20 0.59 0.14752 EPS 0.09 0.12 3 0.07 0.24 0.14752 Jumlah  1.00 1.00  1.00 1.00 4.00 1.00 Tabel 8 Normalisasi Matriks dan PV NPM ITMG  ICBP  ULTJ  TKIM  Jumlah Normalisasi  Priority Vektor ITMG 0.08 0.11  0.09 0.07 0.35 0.8730 ICBP 0.04 0.06  0.06 0.06 0.21 0.05277 ULTJ 0.40 0.39  0.43 0.44 1.65 0.41302 TKJM 0.48 0.44  0.43 0.44 1.79 0.44691 Jumlah  1.00 1.00  1.00 1.00 4.00 1.00 Tabel 9 Normalisasi Matriks dan PV PBV ITMG  ICBP  ULTJ  TKIM  Jumlah Normalisasi  Priority Vektor ITMG 0.62 0.44  0.58 0.67 2.31 0.57679 ICBP 0.08 0.06  0.03 0.04 0.20 0.05044 ULTJ 0.10 0.17  0.10 0.07 0.44 0.11002 TKJM 0.21 0.33  0.29 0.22 1.05 0.26275 Jumlah  1.00 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00 Tabel 10 Normalisasi Matriks dan PV PBV ITMG  ICBP  ULTJ  TKIM  Jumlah Normalisasi  Priority Vektor ITMG 0.63 0.50  0.50 0.69 2.31 0.58097 ICBP 0.08 0.06  0.06 0.06 0.24 0.06060 ULTJ 0.08 0.06  0.06 0.04 0.24 0.06060 TKJM 0.21 0.38  0.38 0.23 1.19 0.29275 Jumlah  1.00 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00 Tabel 11 Normalisasi Matriks dan PV EPS ITMG  ICBP  ULTJ  TKIM  Jumlah Normalisasi  Priority Vektor ITMG 0.44 0.32  0.29 0.57 1.62 0.40405 ICBP 0.22 0.16  0.29 0.09 0.76 0.19057 ULTJ 0.11 0.04  0.07 0.06 0.28 0.06979 TKJM 0.22 0.48  0.36 0.28 1.34 0.33560
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
E- ISSN : 2721 – 057X
Jumlah  1.00 1.00  1.00 1.00 1.00 1.00 d. Logical Consistency Tahap consistency ini bertujuan untuk menentukan  kebenaran  nilai eigen  vector
yang  diperoleh  dari  proses synthesis  of priority yang  telah  dibuat  sebelumnya.
Berikut rumusnya:
- PEV (λ maks)  diperoleh  dengan  meng-
kali hasil penjumlahan setiap baris pada
matrik perbandingan berpasangan dengan  jumlah total  normalisasi  matrik dibagi jumlah data kriteria atau alternatif yang dipakai.
- CI  = λ maks-n  /  n-1.  Nilai  n  disini diperoleh dari total jumlah data alternatif yang dipakai.
- CR = CI / IR.
Dimana  nilai  IR  didapatkan  dari  total jumlah pada data alternatif yang dipakai dan  nilai    tersebut  telah  ditetapkan
konverensi pada tabel berikut:
Tabel 12 Konversi Nilai IR
Siz e 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0 0 0.5 8 0. 9 1.1 2 1.2 4 1.3 2 1.4 1 1.4 9 Berikut  adalah beberapa  tabel perhitungannya,  perlu  diketahui  bahwa hasil CR harus dibawah 0.1, ketika ada CR yang  hasilnya diatas 0.1 berarti perhitungan tersebut inconsistent , tandanya  pembobotan  ada  yang  salah, perlu dilakukan pembobotan ulang.

## Tabel 13 LC Data Kriteria
Logical Consistency
Hasil Principe Eigen Vector ( λ maks) 4,237617597 Consistemcy Indeks (CI) 0,079205866 Consistency Ratio (CR) 0,09 Tabel 15 LC Data Alternatif Tahadap NPM Logical Consistency Hasil Principe Eigen Vector ( λ maks) 4,03292317 Consistemcy Indeks (CI) 0,01097439 Consistency Ratio (CR) 0,01 Tabel 15 LC Data Alternatif Tahadap PER Logical Consistency Hasil Principe Eigen Vector ( λ maks) 4,164510768 Consistemcy Indeks (CI) 0,054836923 Consistency Ratio (CR) 0,06

## Tabel 16 Data Alternatif Terhadap PBV
Logical Consistency Hasil Principe Eigen Vector ( λ maks) 4,149713225 Consistemcy Indeks (CI) 0,049904408 Consistency Ratio (CR) 0,06 Tabel  LC Data Alternatif Terhadap EPS Logical Consistency Hasil Principe Eigen Vector ( λ maks) 4,262941549 Consistemcy Indeks (CI) 0,087647183
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
E- ISSN : 2721 – 057X
Consistency Ratio (CR) 0,10 3.4 Perhitungan Money Management
Perhitungan Gain & Loss adalah simulasi untuk  mengetahui  berapa  persentase perbedaan  harga  pembelian  terhadap penjualan  yang  kita  peroleh,  apakah mendapatkan  untung  atau  rugi. Gain  &
Loss diperoleh  dari  nilai Real Average Sell
dikurangi Real Average Buy . Jika nilai gain
&  loss positif  (nilai  jual  lebih  tinggi
daripada nilai  beli) maka user dinyatakan mendapatkan profit,
sedangkan  jika  nilai gain  & loss negatif (nilai beli lebih tinggi daripada nilai jual) maka dipastikan user masih merugi.
Persentase Gain & Loss diperoleh dari nilai Gain & Loss dibagi Real Average Buy.
Berikut adalah tabel contoh dari simulasi perhitungan Money Management:
Tabel 18 Simulasi  Perhitungan MM BUY Sell Fee Beli 0,14% Fee Sell 0,19% Harga Lot Jumlah Harga Lot Jumlah Rp     2.500 50 Rp. 12.500.000 Rp. 5.000 234 Rp. 117.000.00 Rp     2.250 75 Rp. 16.875.000 Rp     1.900 109 Rp. 20.710.00 Harga AVG Buy Total Lot Total Jumlah Harga AVG Sell Sisa Lot Total Jumlah Rp. 2.140 234 RP. 50.085.00 Rp. 5.000 0 Rp 117.000.000 Real Average Buy Rp.50.155.119 Real Average Sell  Rp.117.222.300 Gain Loss Rp.  67.067.181 Gain Loss Persentase G&L 134% Prsentase G&L
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51

## 3.5 Perhitungan AHP Saham
Implementasi  sistem  adalah  tahapan implementasi dari analisa sistem dan desain sistem  yang  telah  dibuat  sebelumnya, sehingga  dengan  adanya  implementasi sistem  ini  diharapkan  dapat  diketahui jalannya  suatu aplikasi  sistem  informasi yang  terwujud  dalam  tampilan  sistem, fungsi  yang  terdapat  di  dalam  sistem tersebut. Berikut adalah hasilnya:

## 1) Login Admin

## Gambar 7 Login Admin
Sistem login admin adlah menu awal dan
dari sistem yang digunakan oleh admin.

## 2) Input Data Saham Admin

## Gambar 8 Input Data Saham Admin
Input  Data  Saham  Admin  berfungsi
Create,  Update,  Delete .  Untuk  laporan
keuangan yang diambil adalah laporan pada quartal 1 2021.

## 3) Login User
Gambar 9 Login User
Sistem login user adalah menu awal dari sistem  yang  digunakan  oleh  user  untuk membuka  aplikasi.  Fungsi login juga  bisa digunakan  untuk  user  baru  yang  ingin menggunakan aplikasi ini.

## 4) List Saham JII70 (Filtering Saham)
Gambar 10 Filtering Saham
Halaman ini diperuntukkan user untuk memilih 4 saham berdasarkan analisanya / bisa juga  menggunakan  tips  dan  trik  yang disediakan peneliti pada aplikasi.

## 5) Matriks Data Kriteria
Gambar 11 Matriks Data Kriteria Berikut adalah hasil pembobotan yang dilakukan oleh ahli dan tidak bisa dirubah
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
oleh user, guna sebagai acuan agar korelasi pembobotan  ini  bisa  konsisten,  sekaligus sebagai  bahan  proses  perhitungan  hasil AHP akhir.

## 6) Pembobotan dan Matriks Data Alternatif
Gambar 12 Pembobotan Alternatif to NPM
Gambar 13 Perhitungan Alternatif to NPM
Gambar 14 Pembobotan Alternatif to PER
Gambar 15 Perhitungan Alternatif to PER
Gambar 16 Pembobtan Alternatif to PBV
Gambar 17 Prhitungan Alternatif to PBV

## Gambar 18 Pembobotan Alternatif to EPS
Gambar 19 Perhitungan Alternatif to EPS
7) Perankingan
Gambar 20 Hasil Perhitungan AHP
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
E- ISSN : 2721 – 057X
Gambar 21 Perangkingan AHP
Perankingan  AHP  Saham  ini  didasari dengan total perolehan nilai AHP tertinggi ke terendah.
8) Simulasi Money Management
Gambar 22 Panduan MM yang Baik

## Gambar 23 Simulasi Perhitungan MM
Money Management disini
menekankan  pada  sistem averaging untuk mengukur  seberapa  kuat  modal  seorang investor  membeli  saham  di  harga  murah dengan tujuan agar mendapatkan gain yang cukup  besar.  Pada  simulasi  perhitungan
Money  Management ini  sudah  dilengkapi denga  panduan  bagaimana  cara  melakukan averaging yang baik.

## PENUTUP
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas dapat  disimpulkan bahwa :
1. Proses  pengambilan  keputusan  untuk pemilihan  saham  terbaik  pada  indeks JII70 ini  menjadi  terperinci  berdasarkan total  nilai  perolehan  AHP  terbanyak sehingga para investor terutama investor pemula  bisa  lebih  tepat  sasaran  dalam melakukan  pemilihan  saham  terbaik dalam  jangka  waktu  yang  cukup panjang.
2. Metode Analytical  Hierarchy  Process
(AHP) bisa diterapkan dalam persoalan pemilihan  saham  terbaik  tentunya  di imbangi  dengan  beberapa  riset  terkait pengambilan  data  kriteria  yang  dipilih sekaligus pembobotannya.
3. Fitur Money  Management yang  dibuat peneliti sangat membantu para investor untuk  menjadikan  dana  yang  di alokasikan  untuk  investasi  saham menjadi cukup aman, karena dilengkapi dengan  cara averaging, yang  mana investor  tidak  akan  ada  yang  namanya ketinggalan  harga  atau  khawatir  ketika harga saham yang dibeli sedang turun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I. Ida, S. Zaniarti, and G. E. Wijaya,
“Financial Literacy, Money Attitude, Dan Financial Management Behavior
Generasi Milenial,” J. Muara Ilmu
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
Ekon. dan Bisnis , vol. 4, no. 2, p. 406, 2020, doi: 10.24912/jmieb.v4i2.9144.
[2] M. S. Munir and P. Rahardiyanto,

## “SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN PEMILIHAN INVESTASI SAHAM SYARIAH DALAM INDEKS JII 70 MENGGUNAKAN”.
[3] T. Sriwidadi and E. Agustina,
“Analisis Optimalisasi Produksi dengan Linear Programming Melalui Metode Simpleks,” Binus Bus. Rev. , vol. 4, no. 2, pp. 725 – 741, 2013, doi:
10.21512/bbr.v4i2.1386.
[4] Rizka Laila Radha Fadilah and S. Utiyati, “Pengaruh price book value, net profit margin, return on equity, earning per share terhadap harga saham perusahaan kosmetik di Bursa Efek Indonesia.,” J. Ilmu dan Ris. Manaj. , vol. 8, pp. 2 – 21, 2019.
[5] I. J. Dewanto and M. F. Arrozi, “Membangun Sistem Penunjang Keputusan Untuk Investasi Saham Dengan Metode Saw,” Semin. Ris. Teknol. Inf. tahun , 2016.
[6] A. Sasongko, I. F. Astuti, and S. Maharani, “Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol.
12, no. 2, p. 88, 2017, doi:
10.30872/jim.v12i2.650.
[7] A. Yulianto, “Decision Support
System for Selection of Outstanding Students at the Faculty of Mathematics in Natural Sciences at the University of Yogyakarta with AHP and TOPSIS Methods,” J. Intell. Decis. Support Syst. , vol. 4, no. 3, pp.
72 – 83, 2021, doi:
10.35335/idss.v4i3.73.
[8] P. Rahardiyanto and I. Azzahrah, “Sistem Informasi Administrasi HRD
Berbasis Web Menggunakan Administrative Workflow System,” J. SPIRIT , vol. 11, no. 2, pp. 5 – 8, 2019.
[9] S. Doan and S. Hidayat, “Sistem
Pendukung Keputusan Untuk Memilih Budidaya Ikan Hias Air
Tawar Menggunakan Af- Topsis,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1,
2021, doi: 10.56244/fiki.v11i1.420.
[10]  I. Suhendra, Ilhamsyah, and P. R. Sari, “Sistem Penentuan Jenis Ikan Air Tawar Yang Berpotensi
Mengunrungkan Menggunakan Metode AHP- TOPSIS,” Komput. dan Apl. , vol. 09, no. 02, pp. 164 – 175, 2021. [11]  Y. E. B. Mawartika, A. SN, and A.
Sihabuddin, “TOPSIS and SLR methods on the Decision Support System for Selection the Management Strategies of Funeral Land,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 13, no. 2, p. 169, 2019, doi: 10.22146/ijccs.39788.
[12]  L. Sutiani, Y. Bachtiar, and A. Saleh, “Analisis Model Budidaya Ikan Air Tawar Berdominansi Ikan Gurame ( Osphronemus Gouramy ) di Desa Sukawening, Bogor, Jawa Barat,” J.
Pus. Inov. Masy. , vol. 2, no. 2, pp. 207 – 214, 2020.
[13]  P. Rahardiyanto and Z. Prihandono,
“Sistem Informasi Pelayanan Administrasi Kelurahan Berbasis Web Dengan Fasilitas E-Complaint Menggunakan Telegram Bot,” Spirit , vol. 13, no. 2, pp. 58 – 65, 2021, doi: 10.53567/spirit.v13i2.217.
[14]  H. Rizkyanto, Sholiq, and H. M. Astuti, “Pembuatan Perangkat Lunak Untuk Workflow Pengelolaan Surat Dinas Bagian Surat Keluar di Pemerintah Kabupaten Buton Utara,”
J. Tek. Its , vol. 1, 2012.
[15]  P. Makalingga, A. Suryantini, and L.
R. Waluyati, “Financial Feasibility Of The Vaname Shrimp Farming Business In The Purworejo Regency,” Agro Ekon. , vol. 29, no. 2, p. 274, 2019, doi: 10.22146/ae.35979.
[16]  R. B. Pambudi, W. Yahya, and R. A. Siregar, “Implementasi Node Sensor untuk Sistem Pengamatan pH Air Pada Budidaya Ikan Air Tawar,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 8, pp. 2861 – 2868, 2018.
[17] D. Aldo and M. Apri, “Selection Of
Jurnal SPIRIT Vol. 15 No. 2 Nopember 2023, hal 38 - 51
Feed Supplier In Sea Fish Cultivation Using Analytical Hierarchy Process (AHP) Method,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer) , vol. 6, no. 1, pp. 83 – 88, 2020.
[18] M. Jumarlis, “Sistem Pengambilan
Keputusan Pemilihan Bibit Ikan Air Tawar untuk Dibudidayakan Menggunakan Metode AHP Berbasis Web,” Inspir. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 11, no. 1, p. 7, 2021, doi: 10.35585/inspir.v11i1.2605.
[19]  M. N. Riswandha, R. N. Firmansyah, and B. Pasuruan, “Asset Inventaris
Menggunakan Metode Ahp Pada
Kantor,” vol. 9, no. 1, 2017.
[20]  T. Pradana and A. S. Yurika, “MENGUKUR KUALITAS KINERJA
UNIT PDE BERBASIS WEB DI,” vol.
8, no. 2, pp. 8 – 11, 2016.
[21]  E. W. Puspitarini and D. K. Y. Hidayati, “Sistem Pendukung
Pengambilan Keputusan Penjurusan Di Sma Yadika Bangil Dengan Menggunakan Metode Ahp (Studi Kasus Pada Sma Yadika Bangil),” Spirit , vol. 6, no. 1, pp. 19 – 24, 2018.