## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENERIMAAN MAHASISWA BARU DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Arifin Tua Purba Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia Email: ArifinTuaPrb20@gmail.com,

## ABSTRAK
Penelitian ini membahas mengenai sistem penyeleksian pada proses penerimaan mahasiswa baru menggunakan metode    Analytical Hierarchy  Process  (AHP)    di    Politeknik  Bisnis  Indonesia.  Kriteria  yang  digunakan  pada metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  yaitu  Nilai Raport, Nilai Ujian Nasional, Nilai Akhir Sekolah, Nilai Saringan  Masuk, Nilai  Wawancara. Dari  hasil  pengolahan data  5 orang  calon  mahasiswa baru  sebagai data sampel  maka diperoleh  hasil  seleksi  calon  mahasiswa  baru  yang paling  tinggi  adalah  calon  mahasiswa  baru dengan CMHS-2  kemudian berturut-turut diikuti CMHS-3, CMHS-1, CMHS-5, dan CMHS-4. Dari hasil tersebut dapat  disimpulkan  proses    pengambilan  keputusan  sangat  optimal  dengan  menggunakan  metode  Analitical Hierarchy Process (AHP).
Keywords: Decision Support System,Undang-Undang Guru dan Dosen,p Analitic Hierarchy Process (AHP).

## 1. Pendahuluan
Penerimaan mahasiswa baru merupakan salah satu aktivitas    utama    pada    sebuah    perguruan  tinggi. Setiap awal tahun ajaran baru setiap perguruan tinggi melaksanakan  proses  penerimaan    mahasiswa    baru. Berdasarkan  aktivitas value  chain perguruan tinggi, proses  penerimaan  mahasiswa  baru  merupakan logistik  masukan  pada  aktivitas    utama    perguruan tinggi.  Hal  itu menunjukkan pentingnya pengelolaan proses penerimaan mahasiswa baru demi tercapainya kualitas dan keberhasilan perguruan tinggi.
Menurut  Keen  dan  Scoot  (Hapsari,  2011)  sistem pendukung    keputusan    merupakan    penggabungan sumber-sumber kecerdasan individu dengan kemampuan  komponen      untuk      memperbaiki kualitas      keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer yang  digunakan  untuk  manajemen  pengambilan keputusan dalam menangani masalah – masalah semi terstruktur [2].
Berdasarkan  hal  tersebut  diatas  maka  diperlukan sebuah  sistem    pendukung    keputusan    yang    tepat untuk  membantu    proses    penerimaan    mahasiswa baru khususnya pada proses seleksi mahasiswa baru.
Politeknik Bisnis Indonesia  merupakan  salah satu perguruan   tinggi   di   kota   Pematangsiantar.   Proses seleksi  penerimaan  mahasiswa  baru  di  perguruan tinggi  ini masih dilakukan secara  manual. Maka  dari itu pada penelitian ini akan dibahas mengenai sistem pendukung  keputusan  untuk  seleksi  penerimaan mahasiswa  baru  di  Politeknik  Bisnis  Indonesia menggunakan  metode Analitic  Hierarchy  Process (AHP).
Analitic Hierarchy Process (AHP) adalah metode pengambilan keputusan yang multi kriteria dan detail dengan suatau kerangka berfikir yang komprehensif pertimbangan  proses  hirarki  yang  kemudian
dilakukan  perhitungan  bobot  untuk  masing-masing kriteria  dalam  menentuan  prioritas  pengajuan sertifikasi sesuai dengan kuota.

## 2. Dasar Teori

## 2.1  Dicision Support Systems (DSS)
Definisi  awal  Decision  Support  Systems  (DSS) menunjukkan  DSS  sebagai  sebuah  sistem  yang dimaksudkan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi terstruktur.  DSS  dimaksudkan    untuk  menjadi  alat bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas  kapabilitas  mereka,  namun  tidak  untuk menggantikan penilaian mereka. DSS ditujukan untuk keputusan-keputusan  yang  memerlukan  penilaian atau  pada  keputusan-keputusan  yang  sama  sekali tidak  dapat  didukung  oleh  algoritma.  Definisi  awal mengimplikasikan (tidak menyatakan secara spesifik) bahwa  sistem  akan  berbasis  komputer,  akan beroperasi  online  interaktif,  dan  kemungkinan  akan memiliki  kapabilitas  output  grafis.  Definisi  awal terbuka terhadap beberapa interpretasi.
Bonczek,  dkk.,  (1980)  mendefinisikan  DSS sebagai  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  dari tiga  komponen  yang  saling  berinteraksi  :  sistem bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi antara  pengguna  daan  komponen  DSS  lain),  sistem pengetahuan (repositori pengetahuan domain masalah yang  ada  pada  DSS  entah  sebagai  data  atau  sebagai prosedur, dan sistem pemrosesan masalah (hubungan antara  dua  komponen  lainnya,  terdiri  dari  satu  atau lebih  kapabilitas  manipulasi  masalah  umum  yang diperlukan untuk pengambilan keputusan).
2.2 Analitic Hierarchy Process (AHP)
Proses  pengambilan  keputusan  pada  dasarnya adalah  memilih  suatu  alternatif.  Peralatan  utama
Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  sebuah hirarki  fungsional  dengan  input  utamanya  persepsi manusia.  Dengan  hirarki,  suatu  masalah  kompleks dan  tidak  tersetruktur  dipecahkan  ke  dalam kelompok-kelompoknya. Kemudian kelompok- kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu  bentuk hierarki (Permadi, 1992).
AHP yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, dapat  memecahkan  masalah  yang  kompleks  dimana aspek atau kriteria yang diambil cukup banyak. Juga kompleksitas  ini  dimana  aspek  atau  kriteria  yang diambil  cukup  banyak.  Juga  kompleksitas  ini disebabkan  oleh  struktur  masalah  yang  belum  jelas, ketidakpastian  persepsi  pengambil  keputusan  serta ketidakpastiaan tersedianya data statistik yang akurat atau bahkan tidak ada sama sekali. Adakalanya timbul masalah keputusan yang dirasakan dan diamati perlu diambil secepatnya, tetapi  variasinya rumit  sehingga datanya tidak mungkin dapat dicatat secara numerik, hanya  secara  kualitatif  saja  yang  dapat  diukur,  yaitu berdasarkan persepsi pengalaman dan intuisi. Namun, tidak  menutup  kemungkinan,  bahwa  model-model lainnya  ikut  dipertimbangkan  pada  saat  proses pengambilan  keputusan  dengan  pendekatan  AHP, khususnya  dalam  memahami  para  pengambil keputusan  individual  pada  saat  proses  penerapan pendekatan ini (Yahya, 1995).
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  metode  AHP meliputi :
1. Mendefenisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang diinginkan.
2. Membuat  struktur  hirarki  yang  diawali  dengan tujuan  umum,  dilanjutkan  dengan  subtujuan- subtujuan,  kriteria  dan  kemungkinan  alternatif- alternatif  pada  tingkatan  kriteria  yang  paling bawah.
3. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  mengambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan “judgment” dari pengambil keputusan dengan menilai tingkat kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan  elemen lainnya.
4. Melakukan  perbandingan  berpasangan  sehingga diperoleh judgment seluruhnya sebanyak n x [(n- 1)/2]  buah,  dengan  n  adalah  banyaknya  elemen yang dibandingkan.
5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya,  jika  tidak  konsistensi  maka pembilan data diulangi.
6. Mengulangi  langkah  3,4,  dan  5  untuk  seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung  vektor  eigen  dari  setiap  matriks perbandingan  berpasangan.  Nilai  vektor  eigen merupakan  bobot  setiap  elemen.  Langkah  ini untuk  mensitesis  judgment  dalam  penentuan prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
8. Memeriksa konsistensi hirarki. Jika nilainya lebih dari  10  persen  maka  penilaian  data  judgment harus diperbaiki.

## 2.3  Bobot Perbandingan Berpasangan
Perbandingan berpasangan dilakukan berdasarkan aturan penilaian bobot kriteria pada Tabel 1 berikut :
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan (Saaty, 2004) Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang  lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripda elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilia-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
Tabel  2.  Merupakan  data  calon  peserta  seleksi  yang mendaftar  menjadi  calon  mahasiswa  di  Politeknik Bisnis Indonesia.

## Tabel 2 Data Calon Mahasiswa Baru NO  NAMA  RAPORT NUN  NAS  USM  WAWANCARA
1 CMHS- 1 84,92 61,56 95,67 47 85 2 CMHS- 2 85,16 68,3  87,01 67 90 3 CMHS- 3 85,87 64,01 85,59 63 90 4 CMHS- 4 82 52,5  87 44 75 5 CMHS- 5 80 45,8  84 52 75
3. Pengujian

## 3.1  Penjabaran Hirarki
Dari gambar 1. memperlihatkan  struktur hirarki elemen-elemen  persoalan  seleksi  mahasiswa  baru. Level  1 yaitu  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  seleksi mahasiswa  baru Level  2 terdiri  dari  kriteria.  Pada kriteria ini dibagi menjadi 5, yaitu: Nilai Raport, Nilai Ujian  Nasional,  Nilai  Akhir  Sekolah,  Nilai  Saringan Masuk, Nilai Wawancara. Level 3 terdiri dari nama calon  mahasiswa.  Hirarki  ini  adalah  hirarki  lengkap karena  setiap  elemen  dalam  suatu  tingkat  hirarki dinilai berkenaan dengan semua elemen yang berada setingkat di atasnya.

## Gambar 1. Struktur Hirarki Keputusan

## 3.2  Matriks Perbandingan Kriteria
Dari kelima kriteria yang akan dinilai bagi calon mahasiswa,  maka  diterapkan  kriteria  Nilai  Saringan Masuk merupakan hal yang paling penting  kemudian di ikuti dengan wawancara, Nilai Raport, Nilai Ujian Nasional, Nilai Akhir Sekolah sama pentingnya.
Tabel  3 Matriks Perbandingan Antar Pasangan Kriteria Kriteria  RPT  NUN  NAS  USM  WWR RPT 1 1 1 ½ ½ NUN 1 1 1 ½ ½ NAS 1 1 1 ½ ½ USM 2 2 2 1 1 WWR 2 2 2 1 1
Keterangan:
RPT : Raport; NUN : Nilai Ujian Nasional; NAS : Nilai Akhir Sekolah; USM : Ujian Saringan Masuk; WWR : Wawancara
Dari Tabel 3 dapat kita sederhanakan sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Penyederhanaan Tabel 3 Kriteria  RPT  NUN  NAS  USM  WWR RPT 1,00  1,00  1,00  0,50 0,50 NUN 1,00  1,00  1,00  0,50 0,50 NAS 1,00  1,00  1,00  0,50 0,50 USM 2,00  2,00  2,00  1,00 1,00 WWR 2,00  2,00  2,00  1,00 1,00 Jumlah 7,00  7,00  7,00  3,50 3,50
Setiap  elemen  pada  kolom  dibagi  dengan  jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 5.

## Tabel 5 Matriks Normalisasi
Kriteria RPT NUN NAS USM WWR  PR RPT 0,14  0,14  0,14  0,14  0,14  0,14 NUN 0,14  0,14  0,14  0,14  0,14  0,14 NAS 0,14  0,14  0,14  0,14  0,14  0,14 USM 0,29  0,29  0,29  0,29  0,29  0,29 WWR 0,29  0,29  0,29  0,29  0,29  0,29
Keterangan: PR : Prioritas
Pengujian Konsistensi Kriteria
Langkah 1 :
Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 1,00 0,50  0,50 0,14 0,71 1,00 1,00 1,00 0,50  0,50 0,14 0,71 1,00 1,00 1,00 0,50  0,50  x  0,14  =  0,71 2,00 2,00 2,00 1,00  1,00 0,29 1,43 2,00 2,00 2,00 1,00  1,00 0,29 1,43
Langkah 2 :
Membagi tiap baris hasil perkalian matriks diatas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu :
0,71 0,14 5 0,71 0,14 5 0,71  :  0,14  =  5 1,43 0,29 5 1,43 0,29 5 Langkah 3
Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5 5 5 5 5      
Langkah  4:
Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai    Cr  <  0,1  maka  penilaian  pada  matriks perbandingan  berpasangan  kriteria  yang  diberikan adalah konsisten (dapat diterima).

## 3.3 Penentuan Prioritas Alternatif  Untuk
Kriteria Nilai Raport
Tabel 6. Intensitas Nilai Raport NO  NAMA  RAPORT 1  CMHS-1 84,92 2  CMHS-2 85,16 3  CMHS-3 85,87 4  CMHS-4 82 5  CMHS-5 80
Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan Nilai Raport Peserta K1  K2  K3  K4  K5 K1 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 K2 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 K3 1,01 1,01 1,00 1,05  1,07 K4 0,97 0,96 0,95 1,00  1,03 K5 0,94 0,94 0,93 0,98  1,00 Jumlah 4,92 4,91 4,87 5,10  5,22
Setiap  elemen  pada  kolom  dibagi  dengan  jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah
Politeknik Bisnis Indonesia
dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 8.
Tabel 8. Normalisasi dan Prioritas Alternatif Nilai Raport Peserta K1  K2  K3  K4  K5 PR K1 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K2 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K3 0,21 0,21 0,21 0,21  0,21 0,21 K4 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K5 0,19 0,19 0,19 0,19  0,19 0,19

## Pengujian Konsistensi Kriteria Nilai Raport
Langkah 1 : Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 0,99 1,04 1,06 0,20 1,02 1,00 1,00 0,99 1,04 1,06 0,20 1,02 1,01 1,01 1,00 1,05 1,07  x  0,21  =  1,03 0,97 0,96 0,95 1,00 1,03 0,20 0,98 0,94 0,94 0,93 0,98 1,00 0,19 0,96 Langkah 2 :
Membagi tiap baris hasil perkalian matriks di atas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu : 1,02 0,20 5,00 1,02 0,20 5,00 1,03  :  0,21  =  5,00 0,98 0,20 5,00 0,96 0,19 5,00 Langkah 3 Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5 5 5 5 5      
Langkah  4: Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai  Cr < 0,1 maka penilaian pada matriks perbandingan berpasangan kriteria yang diberikan adalah konsisten (dapat diterima).
3.4  Penentuan Prioritas Alternatif  Nilai Ujian Nasional
Tabel 9. Intensitas Nilai Ujian Nasional NO  NAMA NUN
1  CMHS-1  61,56 2  CMHS-2  68,3 3  CMHS-3  64,01 4  CMHS-4  52,5
5  CMHS-5  45,8
Tabel 10. Matriks Perbandingan Berpasangan Nilai Ujian Nasional Peserta K1  K2  K3  K4 K5 K1 1,00  0,90  0,96  1,17  1,34 K2 1,11  1,00  1,07  1,30  1,49 K3 1,04  1,04  1,00  1,22  1,40 K4 0,85  0,77  0,82  1,00  1,15 K5 0,74  0,67  0,72  0,87  1,00
Jumlah  4,75  4,38  4,56  5,57  6,38
Setiap elemen pada kolom dibagi dengan jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 11.
Tabel 11. Normalisasi dan Prioritas Alternatif Nilai Ujian Nasional Peserta K1  K2  K3  K4  K5 PR
K1 0,21 0,21 0,21  0,21  0,21 0,21 K2 0,23 0,23 0,23  0,23  0,23 0,23 K3 0,22 0,24 0,22  0,22  0,22 0,22 K4 0,18 0,18 0,18  0,18  0,18 0,18 K5 0,16 0,15 0,16  0,16  0,16 0,16

## Pengujian Konsistensi Kriteria Nilai Ujian Nasional
Langkah 1 : Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,01 1,01 1,00 1,05  1,07  x  0,21  =  1,03 0,97 0,96 0,95 1,00  1,03 0,20 0,98 0,94 0,94 0,93 0,98  1,00 0,19 0,96
Langkah 2 : Membagi tiap baris hasil perkalian matriks diatas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu : 1,02 0,20 5,00 1,02 0,20 5,00 1,03  :  0,21  =  5,00 0,98 0,20 5,00 0,96 0,19 5,00 Langkah 3 Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5
5 5 5 5      
Langkah  4:
Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai  Cr < 0,1 maka penilaian pada matriks perbandingan berpasangan kriteria yang diberikan adalah konsisten (dapat diterima).

## 3.5  Penentuan Prioritas Alternatif  Untuk
Kriteria Nilai Akhir Sekolah
Tabel 12. Intensitas Nilai Akhir Sekolah NO  NAMA  NAS
1 CMHS- 1 95,67 2 CMHS- 2 87,01 3 CMHS- 3 85,59 4 CMHS- 4 87 5 CMHS- 5 84 Tabel 13. Matriks Perbandingan Berpasangan Nilai Akhir Sekolah Peserta K1  K2  K3  K4  K5 K1 1,00 1,10 1,12 1,10 1,14 K2 0,91 1,00 1,02 1,00 1,04 K3 0,89 0,89 1,00 0,98 1,02 K4 0,91 1,00 1,02 1,00 1,04 K5 0,88 0,97 0,98 0,97 1,00
Jumlah 4,59 4,96 5,13 5,05 5,23
Setiap elemen pada kolom dibagi dengan jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 14.
Tabel 14. Normalisasi dan Prioritas Alternatif Nilai Akhir Sekolah Peserta K1  K2  K3  K4  K5 PR K1 0,22 0,22 0,22 0,22  0,22 0,22 K2 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K3 0,19 0,18 0,19 0,19  0,19 0,19 K4 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K5 0,19 0,19 0,19 0,19  0,19 0,19

## Pengujian Konsistensi Kriteria Nilai Akhir Sekolah
Langkah 1 : Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,01 1,01 1,00 1,05  1,07  x  0,21  =  1,03 0,97 0,96 0,95 1,00  1,03 0,20 0,98 0,94 0,94 0,93 0,98  1,00 0,19 0,96 Langkah 2 :
Membagi tiap baris hasil perkalian matriks di atas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu :
1,02 0,20 5,00 1,02 0,20 5,00 1,03  :  0,21  =  5,00 0,98 0,20 5,00 0,96 0,19 5,00 Langkah 3 Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5 5 5 5 5      
Langkah  4: Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai  Cr < 0,1 maka penilaian pada matriks perbandingan berpasangan kriteria yang diberikan adalah konsisten (dapat diterima).
3.6  Penentuan Prioritas Alternatif  Untuk Kriteria Ujian Saringan Masuk
Tabel 15. Intensitas  Ujian Saringan Masuk
NO  NAMA  USM 1  CMHS-1 47 2  CMHS-2 67 3  CMHS-3 63 4  CMHS-4 44 5  CMHS-5 52

## Tabel 16. Matriks Perbandingan Berpasangan
Ujian Saringan Masuk Peserta K1  K2  K3  K4  K5 K1 1,00 0,70 0,75  1,07  0,90 K2 1,43 1,00 1,06  1,52  1,29 K3 1,34 1,34 1,00  1,43  1,21 K4 0,94 0,66 0,70  1,00  0,85 K5 1,11 0,78 0,83  1,18  1,00
Jumlah  5,81 4,47 4,33  6,20  5,25
Setiap elemen pada kolom dibagi dengan jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 17.
Tabel 17. Normalisasi dan Prioritas Alternatif Ujian Saringan Masuk Peserta K1  K2  K3  K4  K5 PR K1 0,17  0,16  0,17  0,17  0,17 0,17 K2 0,25  0,22  0,25  0,25  0,25 0,24 K3 0,23  0,30  0,23  0,23  0,23 0,24 K4 0,16  0,15  0,16  0,16  0,16 0,16 K5 0,19  0,17  0,19  0,19  0,19 0,19

## Politeknik Bisnis Indonesia
Pengujian Konsistensi Kriteria Ujian Saringan Masuk
Langkah 1 : Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 0,99 1,04 1,06 0,20 1,02 1,00 1,00 0,99 1,04 1,06 0,20 1,02 1,01 1,01 1,00 1,05 1,07  x  0,21  =  1,03 0,97 0,96 0,95 1,00 1,03 0,20 0,98 0,94 0,94 0,93 0,98 1,00 0,19 0,96 Langkah 2 :
Membagi tiap baris hasil perkalian matriks di atas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu : 1,02 0,20 5,00 1,02 0,20 5,00 1,03  :  0,21  =  5,00 0,98 0,20 5,00 0,96 0,19 5,00 Langkah 3 Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5 5 5 5 5      
Langkah  4: Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai  Cr < 0,1 maka penilaian pada matriks perbandingan berpasangan kriteria yang diberikan adalah konsisten (dapat diterima).

## 3.7 Penentuan Prioritas Alternatif  Untuk
Kriteria Wawancara Tabel 18. Intensitas  Wawancara NO  NAMA  WAWANCARA 1  CMHS-1 85 2  CMHS-2 90 3  CMHS-3 90 4  CMHS-4 75 5  CMHS-5 75
Tabel 19. Matriks Perbandingan Berpasangan Wawancara Peserta K1  K2  K3  K4  K5
K1 1,00 0,94 0,94 1,13  1,13 K2 1,06 1,00 1,00 1,20  1,20 K3 1,06 1,06 1,00 1,20  1,20 K4 0,88 0,83 0,83 1,00  1,00 K5 0,88 0,83 0,83 1,00  1,00
Jumlah 4,88 4,67 4,61 5,53  5,53
Setiap elemen pada kolom dibagi dengan jumlah masing-masing  kolom  sehingga  diperoleh  matriks
yang  ternormalisasi.  Prioritas  ditentukan  dengan membagi  jumlah  tiap  baris  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  dengan  jumlah  elemen.  Hasilnya ditunjukkan pada tabel 20.

## Tabel 20. Normalisasi dan Prioritas Alternatif
Wawancara Peserta K1  K2  K3  K4  K5 PR K1 0,20 0,20 0,20 0,20  0,20 0,20 K2 0,22 0,21 0,22 0,22  0,22 0,22 K3 0,22 0,23 0,22 0,22  0,22 0,22 K4 0,18 0,18 0,18 0,18  0,18 0,18 K5 0,18 0,18 0,18 0,18  0,18 0,18

## Pengujian Konsistensi Kriteria Wawancara
Langkah 1 : Mengalikan matriks perbandingan berpasangan dengan vektor prioritas pada matriks normalisasi. 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,00 1,00 0,99 1,04  1,06 0,20 1,02 1,01 1,01 1,00 1,05  1,07  x  0,21  =  1,03 0,97 0,96 0,95 1,00  1,03 0,20 0,98 0,94 0,94 0,93 0,98  1,00 0,19 0,96
Langkah 2 :
Membagi tiap baris hasil perkalian matriks di atas dengan vektor prioritas sehingga menghasilkan nilai tiap elemen yang disebut lambda (  ), yaitu : 1,02 0,20 5,00 1,02 0,20 5,00 1,03  :  0,21  =  5,00 0,98 0,20 5,00 0,96 0,19 5,00 Langkah 3 Menghitung  maks sebagai berikut :
 maks 5 5 5 5 5 5 5      
Langkah  4:
Menghitung  indeks konsistensi (Ci) dan rasio konsistensi (Cr)
Ci 0 5 ) 5 5 (    Cr 0 24 . 1 0  
Nilai  Cr < 0,1 maka penilaian pada matriks perbandingan berpasangan kriteria yang diberikan adalah konsisten (dapat diterima).

## 3.8  Penentuan Prioritas Global dan Rangking
Prioritas penerimaan mahasiswa baru didasarkan pada  nilai  prioritas  global  masing-masing  alternatif. Untuk  memperoleh  prioritas  global,  formula  yang dipergunakan  adalah    operasi  perkalian  vektor prioritas  kriteria  dengan  vektor  prioritas  alternatif untuk setiap kriteria penilaian.
Sebagai  akhir  dari  proses  analisa  adalah penentuan rangking alternatif dengan cara
membandingkan  nilai  perioritas  global  untuk  setiap alternatif.  Penentuan  rangking  diawali  dari  alternatif yang  mendapat  nilai  prioritas  global  tertinggi, sehingga diperoleh hasilnya seperti tabel 21.

## Tabel 21. Prioritas Global dan Rangking
Kriteria RP T NU N NA S US M WW R PRG L R K Prioritas  0,14  0,14  0,14  0,29  0,29 Alternati f Prioritas Alternatif  Setiap Kriteria CMHS-1  0,20  0,21  0,22  0,17  0,20 0,195 5 3 CMHS-2  0,20  0,23  0,20  0,24  0,22 0,221 6 1 CMHS-3  0,21  0,22  0,19  0,24  0,22 0,220 2 2 CMHS-4  0,20  0,18  0,20  0,16  0,18 0,179 8 5 CMHS-5  0,19  0,16  0,19  0,19  0,18 0,182 9 4 Keterangan: PRGL  : Prioritas Global RK : Rangking
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  metode AHP  di  atas,  yang  mempunyai  prioritas  menyeluruh terbesar  ternyata  adalah  calon  mahasiswa  baru dengan  CMHS-2    kemudian  berturut-turut  diikuti CMHS-3, CMHS-1, CMHS-5, dan CMHS-4.

## 4. Kesimpulan
Proses  pengambilan  keputusan  akan  menjadi lebih  optimal  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  yang  menerapkan  metode  AHP  untuk memproses  hasil  penilaian  pada  setiap  kriteria sehingga  informasi  akhir  yang  diberikan  merupakan vektor prioritas menyeluruh menggambarkan prioritas  setiap  calon  mahasiswa  baru  terhadap keseluruhan calon mahasiswa baru yang diikutsertakan dalam proses perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  K.N.   Ratih,   Kusrini, Perencanaan  Strategis Sistem    Informasi  Pada  SMK    Canda    Bhirawa Pare ,    JUSITI    STMIK    Dipanegara  Makasar, Vol. 02 No.02 Edisi Oktober 2013.
[2] Hapsari,    Dian    Dwi,    Sistem    Pendukung
Keputusan  Manajemen, Universitas Gunadarma, Depok, 2011, Online : http://dhedee29.staff.gunadarma.ac.id/Download
s/files/33246/sistem-pendukung-keputusan- manajemen.ppt, diakses pada tanggal 28 Agustus 2015.
[3] Faslil  Jalal,  Dr,  PH.d,  (2007), Pedoman Penetapan  Peserta  dan  pelaksanaan  Sertifikasi Guru ,  Direktorat  Jendral  Peningkatan  Mutendik Departemen  Pendidikan  Nasional,  Jakarta.  2.  9-
19
[4] Negnevitsky, Michael,  (2005).  “ Artificial Intelligence    A  Guide  Intelligence  System ”, Addison-Wesley
[5] Turban, E. (2005) “ Decision Support and Intelligence Systems 7th Edition. Pearson
Education, Inc. Penerbit Andi 130-163