## PENERAPAN METODE AHP SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN PENETAPAN BEASISWA

## Frieyadie
Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Jakarta Jl. RS. Fatmawati No. 24 Pondok Labu Jakarta Selatan
frieyadie@bsi.ac.id
Abstract  — Schools  usually  sets  the  rules  or criteria that must be met by the applicants for the scholarship.  The  problems  faced  by  the  school  in the  process  of  determining  the  establishment  of scholarships  including  data  collection  process  is conventionally  frequent  errors and  the  absence of clear criteria for students to  receive a scholarship and  is  having  trouble  because  of  the  scholarship applicants  and  the  number  of  criteria  used  to determine  the  decision  of  recipients.  The  research objective  to  avoid  errors  in  data  collection,  and better  process  again  what  if  you  have  a  lot  of criteria, so as to obtain the results expected by the selectors  scholarship.  AHP  calculation  results, obtained priority criterion in the assessment of the Scholarship  Selection.  Where  Achievement,  Non Academic  Achievement,  Income  Parents,  and Personality become a benchmark in the selection of the scholarship. The final results obtained from the selection  of  the  scholarship  by  five  experts  that Student  B  is  superior  to  0.221  (22.1%)  while  the Student A 0.213 (21.3%), Student E 0.207 (20.7%), Student D 0.182 (18, 2%) and the Student C 0.176 (17.6%).
Intisari — Sekolah biasanya menetapkan aturan- aturan atau kriteria-kriteria yang harus dipenuhi oleh calon penerima beasiswa untuk mendapatkan  beasiswa  tersebut.  Permasalahan yang  dihadapi  oleh  pihak  sekolah  pada  proses penentuan  penetapan  beasiswa  diantaranya proses  pengumpulan  data  secara  konvensional sering terjadi kesalahan dan tidak adanya kriteria yang  jelas  untuk  siswa  yang  dapat  memperoleh beasiswa  dan  mengalami  kesulitan  karena banyaknya  pelamar  beasiswa  dan  banyaknya kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan keputusan penerima beasiswa. Tujuan penelitian untuk tidak terjadi kesalahan dalam pengumpulan  data,  dan  proses  yang  lebih  baik lagi  apa  bila  memiliki  banyak  kriteria,  sehingga memperoleh  hasil  yang  diharapkan  oleh  para penyeleksi  beasiswa.  Hasil  perhitungan  AHP, diperoleh  prioritas  kriteria  dalam  penilaian terhadap  Pemilihan  Beasiswa.  Dimana  Prestasi Akademik,  Prestasi  Non  Akademik,  Penghasilan Orang  Tua,  dan  Kepribadian  menjadi  tolak  ukur dalam  melakukan  pemilihan  beasiswa.  Hasil
akhir yang didapat dari pemilihan beasiswa oleh lima  orang  ahli  bahwa  Siswa  B    lebih  unggul 0,221 (22,1%) sedangkan Siswa A 0,213 (21,3%), Siswa  E  0,207  (20,7%),  Siswa  D  0,182  (18,2%) dan Siswa C 0,176 (17,6%).

## Kata  Kunci:  AHP,  Beasiswa,  Penunjang Keputusan

## PENDAHULUAN
Hampir  setiap  lembaga  pendidikan khususnya  sekolah  banyak  sekali  beasiswa  yang ditawarkan  kepada  siswa  yang  berprestasi maupun  yang  tidak  mampu.  Beasiswa  bisa didapat  berasal  dari  pihak  sekolah  dan  dari  luar sekolah.    Sekolah  biasanya  menetapkan  aturan- aturan atau kriteria-kriteria yang harus dipenuhi oleh calon penerima beasiswa untuk mendapatkan beasiswa tersebut. Kriteria-kriteria yang  ditetapkan  adalah  prestasi  akademik, prestasi  non  akademik,  penghasilan  orang  tua, dan  kepribadian.  Oleh  sebab  itu,  tidak  semua calon  penerima  beasiswa  yang  mengajukan beasiswa akan mendapakan beasiswa. Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  pihak  sekolah pada  proses  penentuan  penetapan  beasiswa diantaranya  proses  pengumpulan  data  secara konvensional  sering  terjadi  kesalahan  dan  tidak adanya kriteria yang jelas untuk siswa yang dapat memperoleh  beasiswa  (Yulianti  &  Damayanti, 2015).  Dalam  melakukan  seleksi  beasiswa tersebut  tentu  akan  mengalami  kesulitan  karena banyaknya  pelamar  beasiswa  dan  banyaknya kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan keputusan  penerima  beasiswa  yang  sesuai dengan yang  diharapkan. (Rizal, 2013),
Penelitian ini bertujuan untuk tidak terjadi kesalahan  dalam  pengumpulan  data,  dan  proses yang  lebih  baik  lagi  apa  bila  memiliki  banyak kriteria,  sehingga  memperoleh  hasil  yang diharapkan oleh para penyeleksi beasiswa.

## BAHAN DAN METODE
A. Teknik Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang dilakukan penelititerbagi  menjadi  2  cara.  Cara  pertama
dengan  cara  observasi  langsung,  Wawancara, Kuisioner  untuk  mendapakan  data  primer. Sedangkan  untuk  data  sekunder  berasal  dari mengumpulkan  dan  mengidentifikasi  serta mengelolah  data  tertulis  berbentuk  buku-buku yang berkaitan dengan penelitian.

## B. Populasi dan Sampel Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  teknik pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  cara nonprobability  sampling  dan  pengambilan sampel  dilakukan  dengan  cara  purposive sampling.  Populasi  diambil  dari  unsur  pimpinan sekolah  dan    Guru  sebanyak  5  orang  akan dijadikan sampel penelitian.
Tabel 1. Data Responden No Jabatan Jumlah 1 Kepala Sekolah 1 2 Wakil KepSek Bidang Kurikulum 1 3 Guru BP 1 4 Wali Kelas 1 1 5 Wali Kelas 2 1 Sumber: Hasil obeservasi (2016)

## C. Model Analisa Data
Analisa  merupakan  bagian  terpenting dalam metodologi penelitian ilmiah, dikarenakan dengan  melakukan  analisis,  data  tersebut  dapat diberi arti dan makna yang berguna dalam suatu penyelesaian  masalah.  Metode  AHP  merupakan metode pengambilan keputusan yang komprehensif. Metode ini memperhitungkan hal- hal  kualitatif  (  dari  presepsi  manusia  )  dan kuantitatif  (  perhitungan  metemeatika    sesuai dengan formula atau rumus AHP ) sekaligus.
Metode pemecahan masalah yang gunakan dalam penelitian ini, yaitu AHP.  Alasan pemilihan metode  AHP  karena  AHP  mampu  digunakan untuk  semua  proses  pemilihan  sedangkan penentuan  kriteria  bisa  di  rubah  sesuai  dengan kepentingan  konsumen.  (Supriyono).  Kelebihan- kelebihan  analisis  menggunakan  AHP  adalah: Kesatuan  (Unity),  Kompleksitas  (Complexity), Saling  ketergantungan  (Inter  Dependence),
Struktur Hirarki (Hierarchy Structuring), Pengukuran (Measurement), Konsistensi (Consistency),  Sintesis  (Synthesis),  Trade  Off, Penilaian  dan  Konsensus  (Judgement  and Consensus), Pengulangan Proses (Process
Repetition).  AHP  mampu  membuat  orang menyaring  definisi  dari  suatu  permasalahan  dan mengembangkan  penilaian  serta  pengertian mereka melalui proses pengulangan.
D. Kajian Literatur
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Kirom, Bilfaqih,  &  Effendie  (2012),  mengemukanan pengamatan  terhadap  petugas  seleksi  beasiswa membandingkan  informasi  antar  pelamar
beasiswa  secara  manual.  Setelah  terpilih,  maka data  mahasiswa  terpilih  dipisahkan  dan  ditaruh dalam  database  beasiswa  khusus.  Secara  umum, proses seleksi beasiswa yang sudah dilaksanakan tersebut  kurang  efektif  dan  kurang  valid  untuk menentukan  penerima  beasiswa.  Metode  AHP dipilih  karena  merupakan  suatu  bentuk  model pendukung keputusan dimana peralatan utamanya  adalah  sebuah  hierarki  fungsional dengan  input  utamanya  persepsi  manusia,  yakni dalam  hal  ini  adalah  orang  yang  ahli  dalam masalah  beasiswa  atau  orang  yang  mengerti permasalahan  beasiswa.  Hasil  pengujian  Simba ITS  berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan  metode  AHP,  dapat  diambil kesimpulan bahwa sistem ini mampu memberikan  pertimbangan  kepada  pengelola beasiswa ITS untuk menentukan prioritas terpilih dari  seleksi  beasiswa  tertentu  berdasarkan persepsi  pengambil  kebijakan  tentang  pengaruh kriteria  tertentu.  Selain  itu,  sistem  ini  dapat mempermudah pengelola beasiswa dan mahasiswa  ITS  dalam  proses  pendaftaran  dan penginformasian  beasiswa di ITS. Hardi (2014) mengemukakan
permasalahan    penentuan  penerimaan  beasiswa sering  menjadi  kendala  dalam  penyalurannya dan tidak terarah pada tujuan sebagaimana yang diharapkan, dimana penyelesaian tersebut sering diselesaikan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan.  Untuk  memberikan  suatu  perubahan yang  baik  dan  terarah  pada  tujuan,  khususnya dalam penentuan penerimaan beasiswa, diharapkan mampu memberikan suatu hasil yang baik dan  lebih  efisien  melalui  sistem  pendukung keputusan. Pemecahan masalah dengan menggunakan  metode  fuzzy  AHP.  Proses  kerja AHP  akan melakukan perankingan  yaitu melalui penjumlahan antara vector bobot  dengan matrik keputusan  dengan  tujuan    agar  hasil  yang diberikan  lebih  baik  dalam  menentukan alternative  yang  akan  dipilih,    sebagaimana output dari hasil perankingan

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Struktur Analytical Hierarchy Process
Setelah mendefinisikan permasalahan atau persoalan,  maka  dilakukan  dekomposisi  yaitu: memecah  persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur- unsurnya. Dilakukan hingga tidak memungkinkan pemecahan  lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  proses analisis  ini  dinamakan  hirarki.  Struktur  hirarki pada  skripsi  ini  terdiri  dari  goal,  kriteria  dan alternatif. Goal atau tujuan pada hirarki ini adalah sistem pendukung keputusan pemilihan beasiswa,  sedangkan  kriterianya  adalah  prestasi
akademik,  prestasi  non  akademik,  penghasilan orang tua, kepribadian. Dan alternatif terdiri dari siswa  A,  siswa  B,  siswa  C,  siswa  D,  siswa  E. Kriteria dan alternatif tersebut didapat dari hasil wawancara  peneliti  dengan  pihak  yang berwenang  di  Sekolah,  pihak  berwenang  pada penelitian  ini  adalah,  Kepala  Sekolah,  dan  guru BP,  yang  telah  memberikan  informasinya mengenai  kriteria  dan  alternatif  penetapan beasiswa.  Berikut  struktur  hirarki  AHP  sistem pendukung keputusan penentuan beasiswa
PENETAPAN BEASISWA
PRESTASI AKADEMIK
PRESTASI NON AKADEMIK PENGHASILAN ORANG
TUA
KEPRIBADIAN SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D
SISWA E Sumber: Hasil analisis (2016) Gambar 1. Struktur AHP Penetapan Beasiswa B. Hasil Pengolahan Data Analytical Hierarchy Process 1. Penentuan Bobot Antar Kriteria
Setelah  penginputan  data  perbandingan antar  kriteria  selesai  dimasukan  kedalam  Expert Choice  dan  Microsoft  Excel  akan  menghasilkan normalisasi  matriks  antar  kriteria  yang  akan menentukan bobot setiap kriteria.
Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016) Gambar 2. Grafik Normalisasi Matriks Antar Kriteria
Didalam  Gambar  2.,  setiap  kriteria mendapatkan  nilai-nilai  pembobotan.  kriteria Prestasi  Akademik  0,292  atau  29%,  kriteria Prestasi  Non  Akademik  mendapatkan  bobot 0,103  atau  10%,  kriteria  Penghasilan  Orang  Tua mendapatkan bobot 0,386 atau 39%, kriteria dan Kepribadian mendapatkan bobot 0,219 atau 22%. Jika  semua  bobot  ini  dijumlahkan  akan mendapatkan 1 atau 100%.
Tabel    IV.11  Grafik  Normalisasi  Matriks Antar  Kriteria  merupakan  hasil  dari  Tabel  2. Pairwise  Comparison  Matriks  Antar  Kriteria.  Hal ini  dibuktikan  dengan  hitungan manual  dibawah ini.
Tabel 2. Pairwise Comparison Matriks erdasarkan Antar Kriteria Kriteria PA PNA POT KP PA 1 3,277 0,660 1,320 PNA 0,305 1 0,272 0,530 POT 1,516 3,680 1 1,585 KP 0,758 1,888 0,63096 1 JML 3,579 9,845 2,562 4,434 Sumber: Hasil Analisis (2016) Normalisasi  dilakukan  dengan  cara membagi setiap entry pada Tabel 2. diatas dengan jumlah  masing-masing  kolom  kriteria.  Tabel  3. berikut  akan  menjelaskan  hasil  perhitungan normalisasi.
Tabel 3. Normalisasi Matriks Antar Kriteria
Krite ria PA PN A PO T KP JML  PRIORI TAS % PA 0,2 79 0,3 33 0,2 57 0,2 98 1,1 67 0,292 29 % PNA 0,0 85 0,1 02 0,1 06 0,1 19 0,4 12 0,103 10 % POT 0,4 24 0,3 74 0,3 90 0,3 57 1,5 45 0,386 39 % KP 0,2 12 0,1 92 0,2 46 0,2 26 0,8 75 0,219 22 % JML 1 1 1 1 4 1 100 % Sumber: Hasil Analisis (2016) Setelah tabel tersebut selesai dinormalisasi  kemudian  dilakukan  penjumlahan untuk  setiap  barisnya.  Kemudian  jumlah  setiap baris  akan  dibagi  dengan  jumlah  kriteria  yang kita  miliki  untuk  menghasilkan  bobot  kriteria (Vector Priority).
Pada  Tabel  7.  dapat  dilihat  pada  baris Tanggung  Jawab  jumlah  1,167  hasil  ini  didapat dari penjumlahan 0,279 + 0,333 + 0,257 + 0,298 = 1,167.  Bobot  kriteria  (Vector  Priority)  0,251 didapat  dari  hasil  jumlah  baris  dibagi  oleh  total kriteria, 1,167/4 = 0,292.
Dari Tabel 3. akan didapatkan data sebagai berikut: 1. Bobot  Kriteria  (Vector  Priority)  Prestasi Akademik adalah 0,292 2. Bobot  Kriteria  (Vector  Priority)  Prestasi Non Akademik adalah 0,103 3. Bobot Kriteria (Vector Priority) penghasilan Orang Tua adalah 0,386 4. Bobot Kriteria (Vector Priority) Kepribadian adalah 0,219 Setelah  mendapatkan  bobot  kriteria (Vector  Priority)  masing-masing  kriteria.  Lalu
akan  dilakukan  pengecekan  konsistensi  data. Untuk  menghitung  Rasio  Konsistensi  (CR), dibutuhkan  λmax (Eigen  Maksimum)  dan  Indeks Konsistensi (CI).
1. Menentukan nilai Eigen maksimum (λmax) λmax  diperoleh  dan  menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antara  bobot kriteria  (Vector  Priority)  dengan  jumlah matriks Pairwise Comparison.
λ max =   (3,579 x 0,292)  + (9,845 x 0,103)  +  (2,562 x 0,386)  + (4,434 x 0,219)
λ max = 1,045 + 1,014 + 0,988 + +0,971 = 4,019 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI) CI = (𝜆 max −𝑛 ) 𝑛 − 1 n = jumlah kriteria CI = (4019 − 4) (4 − 1) = 0,006 3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR) CR = CI/RI, nilai RI untuk n=5 adalah 1,12 (lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi) CR = CI RI CR = 0,006 0,9 CR = 0,007  → 0,01 (konsisten)
Perhitungan  manual  telah  membuktikan hasil  Expert  Choice  pada  Gambar  2.  Grafik Normalisasi Matriks Antar Kriteria adalah benar.
2. Penentuan Bobot Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria a. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif Berdasarkan Prestasi Akademik
Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016) Gambar 3. Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Prestasi Akademik Didalam  Gambar  3.  setiap  alternatif mendapatkan nilai-nilai pembobotan berdasarkan  kriteria  prestasi  akademik  setiap siswa.  Siswa  A  mendapatkan  bobot  0,203  atau sebesar 20%, Siswa B mendapatkan bobot 0,211 atau  sebesar  21%,  Siswa  C  mendapatkan  bobot 0,198  atau  sebesar  20%,  Siwa  D  mendapatkan bobot  0,229  atau  sebesar  23%  dan  Siswa  E mendapatkan bobot 0,159 atau sebesar 16%. Jika semua bobot ini dijumlahkan akan mendapatkan 1 atau 100%.
Gambar  3.  Grafik  Normalisasi  Matriks Antar  Alternatif  Berdasarkan  Kriteria  Prestasi Akademik merupakan hasil dari Tabel 4.  Pairwise Comparison  pemilihan  beasiswa  berdasarkan kriteria  Prestasi  Akademik.  Hal  ini  dibuktikan dengan hitungan manual sebagai berikut ini.
Tabel 4. Tabel Pairwise Comparison Matriks pemilihan beasiswa berdasarkan Prestasi Akademik SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E SISWA A 1 1 0,758 0,758 1,888 SISWA B 1 1 1,246 0,803 1,431 SISWA C 1,320 0,803 1 0,803 1,217 SISWA D 1,320 1,246 1,246 1 1 SISWA E 0,530 0,699 0,822 1 1 JML 5,170 4,747 5,071 4,363 6,536 Sumber: Hasil Analsis (2016) Tabel 5.  Tabel Normalisasi Pemilihan Beasiswa  Berdasarkan Kriteria Prestasi Akademik SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E JML PRTS % SISWA A 0,193 0,211 0,149 0,174 0,289 1,016 0,203 20% SISWA B 0,193 0,211 0,246 0,184 0,219 1,053 0,211 21% SISWA C 0,255 0,169 0,197 0,184 0,186 0,992 0,198 20% SISWA D 0,255 0,262 0,246 0,229 0,153 1,146 0,229 23% SISWA E 0,102 0,147 0,162 0,229 0,153 0,794 0,159 16% JML 1 1 1 1 1 5 1 100% Sumber: Hasil Analsis (2016) …………………………. (1) ………………………………. (2)
Dari  Tabel  5.    akan  didapatkan  data  sebagai berikut:
1. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  A adalah 0,203
2. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  B adalah 0,211
3. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  C adalah 0,198 4. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  D adalah 0,229
5. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  E adalah 0,159
Perhitungan Konsistensi:
1. Menghitung nilai Eigen maksimum (λmax)
𝜆 max = ((5,170 𝑥 0,203) + (4,747 𝑥 0,211) + (5,071 𝑥 0,198) + (4,363 𝑥 0,229) + (6,536 𝑥 0,159) λ max = 5,093 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (𝜆 max −𝑛 ) 𝑛 − 1 n = jumlah kriteria CI = (5,093 − 5) 5 − 1 CI = 0,093 4 = 0,023 3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR) CR  =  CI/RI,  nilai  RI  untuk  3  adalah  0,58
(lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi) CR = CI RI
CR = 0,023 1,12 CR = 0,02 → 0,02 (konsisten) Perhitungan  manual  telah  membuktikan hasil  Expert  Choice  pada  Gambar  3.  Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan  Kriteria  Prestasi  Akademik  adalah benar. b. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif Berdasarkan  Kriteria  Prestasi  Non
Akademik Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016) Gambar 4. Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Prestasi Non Akademik Didalam  Gambar  4.  setiap  alternatif mendapatkan
nilai-nilai pembobotan berdasarkan  kriteria  prestasi  non  akademik setiap  siswa.  Siswa  A  mendapatkan  bobot  0,230 atau  sebesar  23%,  Siswa  B  mendapatkan  bobot 0,240  atau  sebesar  24%,  Siswa  C  mendapatkan bobot  0,166  atau  sebesar  17%,  Siswa  D mendapatkan bobot 0,217 atau sebesar 22% dan Siswa  E  mendapatkan  bobot  0,146  atau  sebesar 15%  Jika  semua  bobot  ini  dijumlahkan  akan mendapatkan 1 atau 100%.
Gambar  4.  Grafik  Normalisasi  Matriks Antar  Alternatif  Berdasarkan  Kriteria  Prestasi Non  Akademik  merupakan  hasil  dari  Tabel  6.
Pairwise Comparison Pemilihan Beasiswa Berdasarkan Kriteria Prestasi Non Akademik. Hal ini  dibuktikan  dengan  hitungan  manual  sebagai berikut ini.
Tabel 6. Tabel Pairwise Comparison Matriks
Pemilihan BeasiswaBerdasarkan Kriteria Prestasi Non Akademik SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E SISWA A 1 1,059 1,644 0,923 1,431 SISWA B 0,944 1 1 1,320 2,096 SISWA C 0,608 1,000 1 0,660 1,059 SISWA D 1,084 0,758 1,516 1 1,351 SISWA E 0,699 0,477 0,944 0,740 1 JML 4,335 4,294 6,104 4,642 6,937 Sumber: Hasil Analsis (2016)
Tabel 7. Tabel Normalisasi Pemilihan beasiswa Berdasarkan Kriteria Prestasi Non Akademik
SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E JML PRTS % SISWA A 0,231 0,247 0,269 0,199 0,206 1,152 0,230 23% SISWA B 0,218 0,233 0,164 0,284 0,302 1,201 0,240 24% SISWA C 0,140 0,233 0,164 0,142 0,153 0,832 0,166 17% SISWA D 0,250 0,176 0,248 0,215 0,195 1,085 0,217 22% SISWA E 0,161 0,111 0,155 0,159 0,144 0,731 0,146 15% JML 1 1 1 1 1 5 1 100% Sumber: Hasil Analsis (2016) ...………………………. (3) ………….……….……………….. (4)
Dari  Tabel  7.  akan  didapatkan  data  sebagai berikut:
1. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  A adalah 0,230
2
Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  B adalah 0,240
3 Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  C adalah 0,166
4 Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  D adalah 0,217
5 Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  E adalah 0,146
Perhitungan Konsistensi:
1. Menghitung nilai Eigen maksimum (λmax)
𝜆 max = ((4,335 𝑥 0,230) + (4,294 𝑥 0,240) + (6,104 𝑥 0,166) + (4,642 𝑥 0,217) + (6,937 𝑥 0,146)) λ max = 5,066 2 Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (𝜆 max −𝑛 )
𝑛 − 1
n = jumlah kriteria
CI = (5,066 − 5) 5 − 1 CI = 0,066 4 = 0,017 3 Menghitung Rasio Konsistensi (CR) CR  =  CI/RI,  nilai  RI  untuk  3  adalah  0,58
(lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi) CR = CI RI CR = 0,017
1,12 CR = 0,015 → 0,01 (konsisten) Perhitungan  manual  telah  membuktikan hasil  Expert  Choice  pada  Gambar  4.  Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Prestasi Non Akademik. c. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif Berdasarkan  Kriteria  Penghasilan Orang Tua Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016) Gambar 6. Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Penghasilan Orang Tua Didalam  Gambar  6.    setiap  alternatif mendapatkan nilai-nilai pembobotan
berdasarkan  kriteria  Penghasilan  Orang  Tua setiap  siswa.  Siswa  A  mendapatkan  bobot  0,210 atau  sebesar  21%,  Siswa  B  mendapatkan  bobot 0,220  atau  sebesar  22%,  Siswa  C  mendapatkan bobot  0,143  atau  sebesar  14%,  Siswa  D mendapatkan bobot 0,129 atau sebesar 13% dan Siswa  E  mendapatkan  bobot  0,298  atau  sebesar 30%Jika  semua  bobot  ini  dijumlahkan  akan mendapatkan 1 atau 100%.
Gambar  6.    Grafik  Normalisasi  Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Penghasilan  Orang  Tua  merupakan  hasil  dari
Tabel  4.    Pairwise  Comparison  Penilaian  Kineja Karyawan Berdasarkan Kriteria Kemampuan. Hal ini  dibuktikan  dengan  hitungan  manual  sebagai berikut ini.
Tabel 8.  Pairwise Comparison Matriks Pemilihan
Beasiswa Berdasarkan Kriteria Penghasilan Orang Tua SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E SISWA A 1 1,084 1,516 1,741 0,561 SISWA B 0,923 1 1,351 1,585 1,000 SISWA C 0,660 0,740 1 1,084 0,4610 4 SISWA D 0,574 0,631 0,923 1 0,4251 7 SISWA E 1,783 1,000 2,169 2,352 1 JML 4,940 4,455 6,959 7,762 3,447 Sumber: Hasil Analsis (2016)
Tabel 9. Tabel Normalisasi Pemilihan Beasiswa Berdasarkan Kriteria Penghasilan Orang Tua
SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E JML PRTS % SISWA A 0,202 0,243 0,218 0,224 0,163 1,051 0,210 21% SISWA B 0,187 0,224 0,194 0,204 0,290 1,100 0,220 22% SISWA C 0,134 0,166 0,144 0,140 0,134 0,717 0,143 14% SISWA D 0,116 0,142 0,133 0,129 0,123 0,643 0,129 13% SISWA E 0,361 0,224 0,312 0,303 0,290 1,490 0,298 30% JML 1 1 1 1 1 5 1 100% Sumber: Hasil Analsis (2016) ……..…………………. (5) …………….……………………. (6)
Dari  Tabel  9.  akan  didapatkan  data  sebagai berikut:
1. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  A adalah 0,210
2. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  B adalah 0,220
3. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  C adalah 0,143
4. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  D adalah 0,129
5. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  E adalah 0,298 Perhitungan Konsistensi:
1. Menghitung nilai Eigen maksimum (λmax) 𝜆 max = ((4,940 𝑥 0,210)
+ (4,455 𝑥 0,220) + (6,959 𝑥 0,143) + ( 7,762 𝑥 0,129) + (3,447 𝑥 0,298 )) λ max =  5,04 2 Menghitung Indeks Konsistensi (CI) CI = (𝜆 max −𝑛 )
𝑛 − 1
n = jumlah kriteria
CI = (5,04 − 5) 5 − 1 CI = 0,04 4 = 0,01 3 Menghitung Rasio Konsistensi (CR) CR  =  CI/RI,  nilai  RI  untuk  3  adalah  0,58
(lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi) CR = CI RI CR = 0,01 1,12 CR = 0,01 → 0,01 (konsisten) Perhitungan  manual  telah  membuktikan hasil  Expert  Choice  pada  Gambar  6.    Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan  Kriteria  Penghasilan  Orang  Tua adalah benar. d. Penentuan  Bobot  Antar  Alternatif Berdasarkan Kriteria Kepribadian
Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016)
Gambar 7. Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Kepribadian Didalam  Gambar  7.    setiap  alternatif mendapatkan nilai-nilai
pembobotan berdasarkan  kriteria  Kepribadian  setiap  siswa. Siswa  A  mendapatkan  bobot  0,221  atau  sebesar 22%,  Siswa  B  mendapatkan  bobot  0,227  atau sebesar  23%  dan  Siswa  C  mendapatkan  bobot 0,210  atau  sebesar  21%,  Siswa  D  mendapatkan bobot  0,200  atau  sebesar  20%  dan  Siswa  E mendapatkan bobot 0,141 atau sebesar 14%  Jika semua bobot ini dijumlahkan akan mendapatkan 1 atau 100%. Gambar  7.    Grafik  Normalisasi  Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Kepribadian  merupakan  hasil  dari  tabel  IV.5
Pairwise  Comparison  Penilaian  Kineja  Karyawan Berdasarkan  Kriteria  Kerjasama.  Hal  ini dibuktikan  dengan  hitungan  manual  sebagai berikut ini.
Tabel 10. Pairwise Comparison Matriks  Pemilihan
BeasiswaBerdasarkan Kriteria Kepribadian PA SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E SISWA A 1 1,431 0,758 1 1,644 SISWA B 0,699 1 1,246 1,783 1,217 SISWA C 1,320 0,803 1 0,803 1,644 SISWA D 1 0,561 1,246 1 1,516 SISWA E 0,608 0,822 0,608 0,660 1 JML 4,627 4,616 4,858 5,245 7,021 Sumber: Hasil Analsis (2016)
Tabel 11. Tabel Normalisasi Pemilihan Beasiswa Berdasarkan Kriteria Kepribadian
SKP SISWA A SISWA B SISWA C SISWA D SISWA E JML PRTS % SISWA A 0,216 0,310 0,156 0,191 0,234 1,107 0,221 22% SISWA B 0,151 0,217 0,256 0,340 0,173 1,137 0,227 23% SISWA C 0,285 0,174 0,206 0,153 0,234 1,052 0,210 21% SISWA D 0,216 0,121 0,256 0,191 0,216 1,001 0,200 20% SISWA E 0,131 0,178 0,125 0,126 0,142 0,703 0,141 14% JML 1 1 1 1 1 5 1 100% Sumber: Hasil Analsis (2016) ………………………. (7) …………………………….…………. (8)
Dari  Tabel  11.  akan  didapatkan  data  sebagai berikut: 1. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  A adalah 0,221 2. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  B adalah 0,227
3. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  C adalah 0,210
4. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  D adalah 0,200
5. Bobot  Alternatif  (Vector  Priority)  Siswa  E adalah 0,141
Perhitungan Konsistensi:
1. Menghitung nilai Eigen maksimum (λmax)
𝜆 max = ((4,627 𝑥 0,221) + (4,616 𝑥 0,227) + (4,858 𝑥 0,210) + ( 5,245 𝑥 0,200) + (7,021 𝑥 0,141)) λ max =  5,133 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (𝜆 max −𝑛 ) 𝑛 − 1
n = jumlah kriteria CI = (5,133 − 5) 5 − 1 CI = 0,133 4 = 0,033 3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR) CR  =  CI/RI,  nilai  RI  untuk  3  adalah  0,58 (lihat pada tabel II.2 Daftar Indeks Random Konsistensi)
CR = CI RI
CR = 0,03 1,12 CR = 0,03  → 0,03 (konsisten) Perhitungan  manual  telah  membuktikan hasil  Expert  Choice  pada  Gambar  7.    Grafik Normalisasi Matriks Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Kepribadian adalah benar.

## 4.4 Hasil  Pengolahan  Analytical  Hierarchy

## Process
Setelah  mendapatkan  nilai  masing-masing dari  setiap  pembobotan  kriteria  dan  setiap alternatif berdasarkan kriteria, kemudian diperoleh hasil seperti Gambar 8.  berikut ini:
Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016)
Gambar 8.  Hasil Perhitungan Penilaian Akhir
Pada  Gambar  8  baris  berwarna  kuning merupakan  hasil  penjumlahan  dari  setiap aggregate/prty.
Hasil
penjumlahan ini merupakan  hasil  akhir  dari  penilaian  kinerja karyawan.  Siswa  A  mendapatkan  nilai  21.2%, Siswa  B  mendapatkan  nilai  22.1%,  dan  Siswa  C mendapatkan nilai 17.6%, Siswa D mendapatkan
nilai  18,3%  dan  Siswa  E  mendapatkan  nilai 20,8%.

## C. Perhitungan  Hasil  Pengolahan  Data Analytical Hierarchy Process
Perhitungan  terakhir  yang  dilakukan untuk  pemilihan  beasiswa  adalah  menghitung nilai  aggregate  masing-masing  siswa  yang
…………………………. (9)
……………………………………. (10)
dijadikan  alternatif.  Nilai  aggregate  diperoleh dengan  cara  mengalikan  nilai  bobot  setiap kriteria dengan nilai bobot setiap alternatif siswa dengan kriteria yang sama. Tabel 12. Tabel Hasil Penilaian Akhir ltern atif Krite ria Bobot Perbandi ngan Faktor Antar Kriteria Bobot Perbandi ngan Faktor Antar Alternati f Aggre gate SISW A A PA 0,292 0,203 0,059 PNA 0,103 0,230 0,024 POT 0,386 0,210 0,081 KPD 0,219 0,221 0,048 Persentase Siswa A 21,3% SISW A B PA 0,292 0,211 0,061 PNA 0,103 0,240 0,025 POT 0,386 0,220 0,085 KPD 0,219 0,227 0,050 Persentase Siswa B 22,1% SISW A C PA 0,292 0,198 0,058 PNA 0,103 0,166 0,017 POT 0,386 0,143 0,055 KPD 0,219 0,210 0,046 Persentase Siswa C 17,6% SISW A D PA 0,292 0,229 0,067 PNA 0,103 0,217 0,022 POT 0,386 0,129 0,050 KPD 0,219 0,200 0,044 Persentase Siswa D 18,3% SISW A E PA 0,292 0,159 0,046 PNA 0,103 0,146 0,015 POT 0,386 0,298 0,115 KPD 0,219 0,141 0,031 Persentase Siswa E 20,7% Sumber: Hasil Analsis (2016) Sumber: Hasil pengolahan Expert Choice(2016)
Gambar 9.  Hasil Synthesis With Respect
Gambar  9.    merupakan  hasil  dari  perhitungan keseluruhan  Analytical  Hierarchy  Process  untuk pemilihan  beasiswa  dengan  menggunakan aplikasi Expert Choice dalam bentuk grafik. Hal ini menunjukkan  bahwa  Siswa  B  lebih  unggul  dari alternatif  lainnya  dalam  pemilihan  beasiswa. Hasil  perhitungan  ini  menunjukkan  juga  bahwa Siswa  B  lebih  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya  oleh  Kepala  Sekolah, Guru  BP,  Wakil  KepSek  Bidang  Kurikulum,  Wali Kelas 1, dan Wali Kelas 2.

## KESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan Analytical Hierarchy  Process  (AHP),  diperoleh  prioritas kriteria  dalam  penilaian  terhadap  Pemilihan Beasiswa.  Dimana  Prestasi  Akademik,  Prestasi Non  Akademik,  Penghasilan  Orang  Tua,  dan Kepribadian menjadi tolak ukur dalam melakukan pemilihan beasiswa.  Hasil akhir yang didapat dari pemilihan beasiswa oleh lima orang ahli  bahwa  Siswa  B    lebih  unggul  0,221  (22,1%) sedangkan Siswa A 0,213 (21,3%), Siswa E 0,207 (20,7%),  Siswa  D  0,182  (18,2%)  dan  Siswa  C 0,176 (17,6%).

## REFERENSI
Hardi,  R.  (2014).  Pemodelan  Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Fuzzy  AHP  Dalam Penentuan Penerimaan Beasiswa. Simposium  Nasional  RAPI  XII  (pp.  E177- E183). Surakarta: Universitas Muhammadiyah Surakarta. Kirom,  D.  N.,  Bilfaqih,  Y.,  &  Effendie,  R.  (2012). Sistem Informasi Manajemen Beasiswa ITS Berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy Process. Jurnal Teknik ITS, A-154 - A-159. Rizal.  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Calon  Penerima  Beasiswa  Pada Universitas Malikussaleh. JT-FTI, 113-124. Supriyono.  (n.d.).  Sistem  Penunjang  Keputusan (SPK) Pemilihan Sepeda Motor Menggunakan AHP. Jurnal Simetris, 55-58. Yulianti,  E.,  &  Damayanti,  R.  (2015,  Oktober  2). Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Penerimaan  Beasiswa  Bagi Siswa  SMA  N  9  Padang  Dengan Menggunakan Metode AHP. Jurnal TEKNOIF, 21-28.
BIODATA PENULIS Frieyadie, M.Kom. seorang  dosen  profesional yang memiliki jenjang pendidikan  Magister  Ilmu Komputer, memiliki jabatan fungsional akademik Lektor dan memiliki  Sertifikasi  Dosen (2015).  Memiliki  sertifikat
sebagai  Asesor  Kompetensi  dibidang  TIK Pemrograman  Komputer.  Sebagai  penyusun Standar Kompetensi Lulusan Bidang Web Desain dan Programming. Telah menulis beberapa buku yang  diterbitkan  di  Elex  Media  Komputindo  dan Andi  Publisher.  Interest  Research  pada  bidang Sistem  Informasi,  dan  Sistem  Penunjang
Keputusan.  Penelitian  Terakhir:  1)  Frieyadie  & Titin  Kristiana.  Konferensi  Nasional  Ilmu Pengetahuan  dan  Teknologi  Ke-2  Tahun  2016 “Peran Digital Megatrends Dalam Berbagai Aspek Keilmuan  (2016)”  dengan  judul  “RANCANG BANGUN  SISTEM  INFORMASI  ADMINISTRASI TEMPAT  PEMAKAMAN  UMUM  (TPU)”,  2) Frieyadie. Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol 12, No 1 Maret 2016, dengan judul “PENERAPAN METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHT  (SAW)  DALAM SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PROMOSI KENAIKAN  JABATAN, 3) Frieyadie.  Jurnal  Sistem Informasi  STMIK  Antar  Bangsa.Vol  IV  No.  2 Agustus  2015,  dengan  judul  “Penerapan  Rapid Application Development Model Pada Perancangan  dan  Kajian  Sistem  Informasi Penjalan Berbasis Web”