Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
Raswini 1 , Cepi Ramdani 2,* , Yogo Dwi Prasetyo 3
Fakultas Informatika, Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto, Purwokerto, Indonesia. Email: 1 18103116@ittelkom-pwt.ac.id, 2,* cepi@ittelkom-pwt.ac.id, 3 yogo@ittelkom-pwt.ac.id Email Penulis Korespondensi: cepi@ittelkom-pwt.ac.id Submitted 07-07-2022 ; Accepted 14-08-2022 ; Published 30-08-2022

## Abstrak
Setiap tahun ajaran baru SMAN 1 Gegesik melakukan penerimaan siswa baru. Siswa diharapkan dapat mengetahui minat, bakat dan kemampuannya agar tidak salah pilih jurusan. Permasalahan yang terjadi dalam proses pemilihan jurusan yaitu sulitnya menentuk an peminatan jurusan siswa yang mengakibatkan ketidaksesuaian antara hasil penentuan jurusan dengan minat, bakat dan kemampuan siswa. Banyak siswa baru yang mengalami kesulitan dalam memilih jurusan di SMAN 1 Gegesik. Solusi dari permasalahan tersebut yaitu dengan membangun sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat memberikan rekomendasi pemilihan jurusan. Tujuan penjurusan tersebut agar siswa bisa terarah dalam menerima pelajaran sesuai kemampuan yang dimiliki. Penelitian ini dilakukan untuk membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dengan menerapkan metode Analitic Hierarchy Process (AHP) yang memberikan rekomendasi  terhadap  pemilihan  jurusan  di  SMAN  1  Gegesik.  Metode  AHP  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dengan memperhatikan  beberapa  kriteria  dalam  pemilihan  jurusan  diantaranya  nilai  akademik,  nilai  psikotes,  dan  minat.  Metode pengembangan sistem pada penelitian ini yaitu Rapid Application Development (RAD). Model RAD ini memiliki siklus pengembangan yang lebih pendek, lebih fleksibel, meningkatkan keterlibatan pengguna, serta dapat menekan kemungkinan kesalahan. Sistem yang telah  dibangun  diuji  menggunakan  metode Confusion  Matrix dan  metode Black  Box  Testing . Confusion  Matrix digunakan  untuk mengukur akurasi klasifikasi data yang dihasilkan, sedangkan Black Box Testing digunakan untuk menguji fungsionalitas sistem. Hasil dari Confusion Matrix didapatkan nilai akurasi sebesar 77 % maka dapat dinilai bahwa tingkat keakuratan sistem berada pada kategori baik.  Hasil  dari Black  Box  Testing menyatakan  bahwa  secara  fungsional  di  dalam  sistem  lancar  dan  tidak  ada error dalam penerapannya. Penelitian ini menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat merekomendasikan jurusan IPA ataupun IPS bagi siswa kelas X.
Kata Kunci: Analytical Hierarchy Process; Black Box Testing; Penjurusan; Rapid Application Development; SPK

## Abstract
Every  academic  year,  SMAN  1  Gegesik  accepts  new  students.  Many  new  students  have  difficulty  choosing  a  major  at  SMAN  1 Gegesik. Students are expected to know their interests, talents, and abilities, so they do not choose the wrong major. The problem in selecting majors is the difficulty of determining the specialization of students' majors, which results in a mismatch between the results of determining the majors with the interests, talents, and abilities of students. The solution to this problem is to build a decision support system (DSS) that can provide recommendations for choosing majors. The purpose of these majors is that students can be directed to receive lessons according to their abilities. This research was conducted to build a Decision Support System (DSS) by applyin g the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, which provides recommendations for selecting majors at SMAN 1 Gegesik. The AHP method is used for decision-making by considering several criteria in selecting majors, including academic scores, psychological test scores, and interests. The system development method in this research is Rapid Application Development (RAD). This RAD model has a shorter development cycle, is more flexible, increases user engagement, and reduces the likelihood of errors. The system that has been built is tested using the Confusion Matrix method and the Black Box Testing method. Confusion Matrix measures the accuracy of the resulting data classification, while Black Box Testing is used to test system functionality. The Confusion Matrix results obtained an accuracy value of 77%, and it can be judged that the level of system accuracy is in the excellent category. The results of the Black Box Testing stated that the system was smooth and had no errors in its application. This research produces a decision support system that can recommend science or social studies majors for class X students.
Keywords : Analytical Hierarchy Process; Black Box Testing; Majoring; Rapid Application Development; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  pergantian  tahun  ajaran  baru  sekolah  selalu  melakukan  penerimaan  siswa  baru.  Sesuai  kurikulum  2013  yang berlaku di SMAN 1 Gegesik, siswa kelas X diarahkan untuk memilih jurusan yang ada. SMAN 1 Gegesik memiliki 2 jurusan yaitu jurusan IPA dan jurusan IPS. Siswa diharapkan mampu untuk mengetahui minat, bakat  dan kemampuan agar  tidak  keliru  dalam  memilih  jurusan[1].  Permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  pemilihan jurusan  yaitu  sulitnya menentukan peminatan jurusan siswa yang mengakibatkan ketidaksesuaian antara hasil penentuan jurusan dengan minat, bakat  dan kemampuan siswa[2].  Pemilihan jurusan di  SMA akan berpengaruh untuk melanjutkan ke perguruan tinggi atau karir ke depannya[3]. Banyak siswa baru yang masih mengalami kebingungan dalam memilih jurusan di SMAN 1 Gegesik.  Hal  ini  dikuatkan  dengan  hasil  kuesioner  yang  telah  dibagikan  kepada  siswa  tentang  sulitnya  siswa  dalam memilih jurusan yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 1. Hasil kuesioner kesulitan pemilihan jurusan
Gambar  1  menunjukan  hasil  kuesioner  terhadap  184  siswa,  diperoleh  bahwa  94,6%  responden  mengalami kesulitan dalam pemilihan jurusan. Selain itu responden membutuhkan sebuah sistem yang dapat mempermudah dalam pemilihan jurusan. Hal ini dikuatkan dengan hasil kuesioner yang ditunjukkan Gambar 2 mengenai kebutuhan siswa kelas X  terhadap  sistem  yang  dapat  memberikan    rekomendasi  jurusan  sesuai  minat  dan  bakat,  sebesar  94,6%  menyatakan kebutuhan terhadap sistem rekomendasi jurusan.

## Gambar 2. Hasil kuesioner siswa membutuhkan sistem pemilihan jurusan
Solusi dari permasalahan di atas yaitu dengan membangun sebuah sistem pendukung keputusan (SPK) yang dapat memberikan rekomendasi jurusan, agar keputusan pemilihan jurusan yang diambil akurat dan tepat sasaran[4]. Penelitian terkait pengembangan sistem pendukung keputusan telah banyak dilakukan dan beberapa menjadi acuan bagi penelitian ini. Penelitian yang dilakukan[5], melakukan perancangan sistem  pendukung keputusan untuk  membantu  siswa dalam menentukan  pilihan  jurusan  pada  jenjang  pendidikan  perguruan  tinggi.  Latarbelakang  dari  penelitian  yang  dilakukan yakni  banyaknya  kasus  mahasiswa  yang  merasa  tidak  dapat  mengikuti  proses  belajar-mengajar  pada  bangku  kuliah dikarenakan kemampuan akademik dan minat. Sistem dibangun dengan menerapkan metode AHP, dengan kriteria nilai Bahasa Inggris, Matematika, Fisika, Biologi  dan  Kimia. Kriteria dan bobot  diperoleh dari  wawancara dengan 5 ketua program  studi.  Sistem  yang  dibangun  diuji  dengan  metode  uji Blackbock memberikan  hasil  cukup  memuaskan. Berdasarkan penelitian[6], melakukan pengembangan sistem untuk penentuan jurusan pada SMK Putra Nusantara Jakarta menggunakan metode Analytical Hierarki Process (AHP) kriteria yang digunakan yaitu Minat, Bakat, Kualitas Jurusan dan Peluang Karir. Penelitian menunjukkan bahwa kriteria  Bakat  adalah faktor yang paling penting bagi siswa karena biasanya dalam memilih jurusan, hal yang paling dicari calon siswa adalah jurusan yang sesuai dengan kemampuan siswa. Penelitian[7],  melakukan  perancangan  sistem  pada  Uji  Coba  SBMPTN  bagi  calon  SBMPTN  untuk  mengukur kemampuannya sebelum mengikuti tes SBMPTN yang menggunakan metode Analytical Hierarki Process (AHP) kriteria yang digunakan yaitu peluang kelulusan peserta, akreditasi universitas, akreditasi program studi, tingkat kompetisi, dan lokasi universitas. Berdasarkan pengujian yang dilakukan, hasil perhitungan sistem dengan perhitungan manual memiliki nilai  yang  sama.  Penelitian[8],  melakukan  pengembangan  sistem  pemilihan  siswa  terbaik  di  sekolah  menggunakan metode  AHP.  Latarbelakang  dari  penelitian  yang  dilakukan  yakni  dalam  hal  penentuan  siswa  terbaik  masih  terdapat kendala seperti subyektifitas penilai dan kesalahan penilaian. Sistem dibangun dengan menerapkan metode AHP, dengan kriteria nilai IQ, EQ, Attitude, Association, Friendship . Penilaian diberikan oleh Kepala Sekolah, Wakil Kepala Sekolah, Guru, Komite Sekolah, Staf Sekolah. Hasil dari proses seleksi untuk siswa terbaik yang menggunakan metode AHP sudah dilakukan secara maksimal karena dapat menghasilkan data hasil yang sesuai dengan yang diharapkan.
Pada penelitian ini SPK dibangun mengunakan metode Analitic Hierarchy Process (AHP) berdasarkan acuan dari penelitian terdahulu. Metode AHP diterapkan karena sesuai dengan permasalahan pada penelitian ini, AHP melakukan perhitungan multikriteria dengan cara menganalisis setiap kriteria yang diperoleh dari pemberian nilai prioritas dari setiap variabel, selanjutnya dilakukan perbandingan berpasangan setiap variabel - variabel dan beberapa alternatif yang ada[4]. Kriteria pemilihan jurusan pada sistem yang dibangun mengikuti kriteria pada penelitian ini [2] yaitu nilai akademik (rata- rata  nilai  UN,  rata-rata  nilai  IPA,  nilai  rata-rata  IPS),  nilai  psikotes,  dan  minat  siswa.  Sistem  dikembangkan  dengan menggunakan model pengembangan perangkat lunak Rapid Application Development (RAD). Model RAD menggunakan pendekatan berorientasi objek. Kelebihan model RAD yaitu bisa menghasilkan suatu sistem dengan cepat karena sistem yang  dikembangkan  dapat  memenuhi  keinginan  dari  para  pengguna  sehingga  dapat  mengurangi  waktu  untuk pemeliharaan  sistem  ( maintenance )  setelah  tahap  implementasi[9].  Model  RAD  memiliki  siklus  pengembangan  lebih pendek, lebih fleksibel, meningkatkan keterlibatan pengguna, serta dapat menekan kemungkinan kesalahan[10]. Sistem
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
yang  telah  dibangun  diuji  menggunakan  metode Confusion  Matrix dan  metode Black  Box  Testing . Confusion  Matrix digunakan  untuk  mengukur  akurasi  klasifikasi  data  yang  diperoleh,  sedangkan  metode Black  Box digunakan  untuk menguji  fungsionalitas sistem. Confusion  Matrix membandingkan hasil klasifikasi  yang dilakukan oleh sistem dengan hasil klasifikasi yang manual[11]. Pengujian Black Box adalah  pengujian terhadap sistem oleh pengguna dan dokumen yang dihasilkan dari pengujian tersebut dijadikan bukti bahwa sistem yang telah dibangun bisa diterima pengguna serta hasil pengujiannya telah memenuhi kebutuhan pengguna[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur penelitian ditunjukan pada Gambar 3.
Gambar 3. Alur Penelitian
a. Identifikasi Masalah
Tahapan  ini  mengidentifikasi  permasalahan  pada  objek  penelitian  yaitu  SMAN  1  Gegesik.  Identifikasi  masalah dilakukan melalui wawancara kepada guru Bimbingan Konseling (BK) dan pembagian kuesioner kepada siswa kelas X mengenai permasalahan yang terjadi dalam pemilihan jurusan di SMA. Berdasarkan hasil wawancara kepada guru BK dan pembagian kuesioner kepada siswa kelas X, siswa masih kebingungan dalam memilih jurusan yang ada di SMAN  1  Gegesik.  Sehingga  dibutuhkannya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  merekomendasikan jurusan bagi siswa kelas X.
b. Studi Literatur
Tahapan  ini  mencari  referensi  jurnal  ilmu  pengetahuan  sesuai  sistem  yang  akan  dibangun  berdasarkan  penelitian- penelitian sebelumnya dengan memperhatikan permasalahan yang ada dan menggunakan metode SPK[13]. Metode SPK yang akan digunakan pada penelitian ini yaitu Analytical Hierarchy Process . c. Pengumpulan Data
Pengumpulan data digunakan untuk mendapatkan informasi dari pihak-pihak yang terkait dalam proses pembuatan sistem [14]. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini yaitu hasil wawancara dari guru BK, hasil kuesioner yang dibagikan kepada siswa kelas X dan angket penjurusan siswa kelas X SMAN 1 Gegesik.
d. Penentuan Kriteria Menggunakan AHP
Penelitian ini menggunakan metode AHP untuk menentukan kriteria penentuan jurusan di SMAN 1 Gegesik. Kriteria yang digunakan untuk pemilihan jurusan adalah kriteria Minat, Nilai Akademik dan Nilai Psikotes. Alternatif yang digunakan  adalah  IPA  dan  IPS.  Penentuan  kriteria  didapatkan  berdasarkan  wawancara  dari  guru  BK  di  SMAN  1 Gegesik.
Adapun langkah – langkah dalam perhitungan AHP [15]: 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi, kemudian menyusun hierarki dari permasalahan.
2. Menentukan prioritas elemen, dengan membandingkan kriteria dan alternatif secara berpasangan
3. Menghitung Normalisasi Matriks
a) Menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks perbandingan berpasangan
n = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑧 𝑖=0 (1)
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Dimana: n = Hasil penjumlahan tiap kolom
x = Nilai tetap kriteria
z = Banyaknya alternative i,j = 1, 2, 3, …, z
b) Membagi setiap nilai kolom dengan total kolom untuk memperoleh normalisasi matriks
m = 𝑋 𝑖𝑗 n (2)
Dimana: m = Hasil normalisasi n = Hasil jumlah tiap kolom x = Nilai tetap kriteria i,j = 1, 2, 3, …, z 4. Menghitung Bobot Prioritas
Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  baris  dan  membagi  hasil  jumlahnya  dengan  banyak  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata/bobot prioritas
bp = ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 n
(3)
Dimana: bp = Hasil rata-rata/bobot prioritas x = Nilai tetap kriteria n = Banyak kriteria i,j = 1, 2, 3, …, z 5. Menghitung Eigen Maksimum
λ maks = ∑ λ n (4)
Dimana: λmax = Eigen maksimum n = Banyak kriteria 6. Menghitung Consistency Index (CI)
CI = λ maksimum –n n−1 (5)
Dimana: n = Banyak elemen 7. Menghitung Consistency Ratio (CR)
CR = CI RI
(6)
Dimana: CR = Rasio Konsistensi RI = Indeks Random (didapatkan dari tabel nilai indeks random yang ada di perhitungan AHP )
8. Menentukan Konsistensi. Jika nilai CR > 0,1 maka penilaian data tidak konsisten dan harus diperbaiki. Jika rasio konsisten CR ≤ 0,1 maka perhitungan data konsisten.
c) Perancangan Sistem Menggunakan Rapid Application Development (RAD)
Perancangan sistem dilakukan dengan menerapkan metode AHP dan menggunakan model RAD. Dibawah ini adalah proses pengembangan sistem menggunakan model RAD.
d) Hasil Penelitian
Hasil  penelitian  ini  berupa  dokumen  skripsi  yaitu  dokumentasi  tertulis  dari  penelitian  ini  yang  berguna  untuk memberikan informasi bagi pengguna dan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis website .

## 2.2 Pemodelan Sistem
Pemodelan dari sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan sebagai berikut :
a. Use Case Diagram
Berikut merupakan use case diagram dari sistem yang dibuat.
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4. Use Case Diagram Admin
Gambar 4 merupakan use case diagram admin dapat melakukan login , melihat dashboard , input data admin , input data siswa, input nilai bobot kriteria, melihat hasil konsistensi dan melihat hasil penjurusan.
Gambar 5. Use Case Diagram Siswa
Gambar 5 merupakan use case diagram siswa dapat melakukan login , melihat dashboard , input nilai penjurusan dan melihat hasil penjurusan.
b. Activity Diagram
Berikut merupakan activity diagram dari sistem yang dibuat.
Gambar 6. Activity Diagram Bobot Kriteria
Gambar  6  merupakan activity  diagram bobot  kriteria  pada admin .  Dimulai  dari admin mengklik  menu  bobot kriteria akan muncul form data kriteria kemudian admin input bobot dan data kriteria. Jika sudah maka submit lalu data disimpan ke database maka akan menampilkan hasil konsistensi dan selesai.
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 7. Activity Diagram Penjurusan
Gambar 7 merupakan activity diagram data nilai penjurusan pada siswa. Dimulai dari siswa mengklik data nilai penjurusan akan muncul form data nilai. Kemudian siswa dapat input nilai lalu disimpan ke database . Selanjutnya akan menampilkan hasil penjurusan siswa dan selesai.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Sistem
Implementasi tampilan website SPK penentuan jurusan SMA adalah sebagai berikut :
a. Halaman Penilaian Bobot Kriteria
Gambar 8. (a) Halaman Penilaian Bobot Kriteria (b) Halaman Data Konsistensi
Pada halaman penilaian bobot kriteria berisi kriteria yang digunakan dalam menentukan jurusan siswa dan diisi dengan menggunakan skala penilaian hierarki. Kemudian dihitung dengan menggunakan perhitungan AHP. Pada halaman data konsistensi berisi hasil dari penilaian bobot kriteria yang telah di input oleh admin . Apabila hasilnya memenuhi syarat yaitu < 0,1 maka dapat dilakukan perhitungan selanjutnya.
b. Halaman Hasil Admin
Pada halaman hasil pada admin berisi data siswa dan hasil penjurusannya.
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
c. Halaman Data Nilai Penjurusan
Gambar 10. (a) Halaman Data Nilai Penjurusan (b) Halaman Hasil Rekomendasi Jurusan
Pada halaman data nilai penjurusan siswa dapat meng update dan input data minat dan nilai yang telah diperoleh. Pada  halaman  hasil  rekomendasi  siswa  dapat  mengetahui  hasil  jurusan  yang  diperoleh  berdasarkan  nilai  yang  telah diinputkan.

## 3.2 Perhitungan AHP
Implementasi tampilan website SPK penentuan jurusan SMA adalah sebagai berikut : Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  menggunakan  metode  AHP dan  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan jurusan, dengan tahapan penentuannya antara lain :
a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi, kemudian menyusun hierarki dari permasalahan
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi.
a) Tujuan     : Memilih jurusan
b) Kriteria    : Minat, Nilai akademik, Nilai psikotes
c) Alternatif : IPA, IPS
2. Menyusun hierarki dari permasalahan
Gambar 11. Hierarki Penjurusan
b. Memberikan bobot dari setiap kriteria
Bobot nilai dari setiap kriteria diperoleh dari wawancara dengan guru bimbingan dan konseling.
1. Kriteria nilai akademik lebih penting daripada kriteria nilai psikotes dengan nilai 5.
2. Kriteria nilai akademik sangat penting daripada kriteria minat dengan nilai 7.
3. Kriteria nilai psikotes sedikit penting daripada kriteria minat dengan nilai 3.
c. Menghitung Normalisasi Matriks
1. Matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria.
Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kolom  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  menggunakan  rumus  (1)  dan membagi  setiap  nilai  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh  normalisasi  matriks menggunakan rumus (2).
Tabel 1. Perbandingan berpasangan Kriteria Minat Akademik Psikotes Nor malis as i Minat Akademik Psikotes Minat 1.00 0.14 0.33 0.09 0.10 0.05 Akademik 7.00 1.00 5.00 0.64 0.75 0.79 Psikotes 3.00 0.20 1.00 0.27 0.15 0.16 Jumlah 11.00 1.34 6.33 1.00 1.00 1.00
2. Menormalkan data kriteria
Menjumlahkan nilai dari baris dan membagi hasil jumlahnya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
rata/bobot  prioritas  menggunakan rumus (3). Lamda  max dihasilkan dari hasil penjumlahan lamda tiap kriteria dibagi dengan banyak elemen yang ada menggunakan rumus (4).
Tabel 2. Normalisasi
Kriteria Minat  Akademik  Psikotes  Total  Prioritas Eigen Vektor /Rata-Rata Lamda Max Minat 0.09 0.10 0.05 0.24 0.08 0.08 0.88 Akademik 0.64 0.75 0.79 2.18 0.73 0.73 0.98 Psikotes 0.27 0.15 0.16 0.58 0.19 0.19 1.20 Jumlah 1.00 1.00 1.00 3.00 1.00 1.00 3.06
Dari hasil perhitungan diatas di dapatkan hasil presentase kriteria berikut: Minat = 9 %, Akademik = 75 %, Psikotes = 16 % d. Menghitung CI menggunakan rumus (5)
CI = λ maksimum –n n−1 = 3.06 –3 3−1 = 0.03 Untuk RI = 0.58 e. Menghitung CR menggunakan rumus (6)
CR = CI RI = 0.03 0.58 = 0.05 f. Menentukan konsistensi
Karena  CR  <  0,1  maka  hasil  perhitungan  kriteria  adalah  konsisten.  Konsistensi  perhitungan  dapat  dikatakan  valid apabila nilai CR adalah kurang dari atau sama dengan 10%[16].
Dari hasil konsistensi di atas maka penulis dapat melanjutkan proses penjurusan bagi siswa bernama Faisal Rifai dengan data penilaian sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil perhitungan Minat Rata-Rata UN Rata-Rata IPA Rata-Rata IPS Nilai Psikotes IPS 35 78 81 72 Tabel 4. Hasil perhitungan Minat Akademik Psikotes Prioritas Total IPA 0.35 0.50 0.50 0.08 0.49 IPS 0.65 0.50 0.50 0.72 0.51 0.19
Hasil  Akhir  siswa  yang  bernama  Faisal  Rifai  berdasarkan  nilai  yang  telah  di input kan  siswa  tersebut  masuk  ke jurusan IPS.

## 3.3 Pengujian Black Box
Hasil pengujian metode black box sistem pendukung keputusan pemilihan jurusan SMA menggunakan metode AHP dapat dilihat pada tabel 5. Pengujian black box dilakukan dengan menguji secara fungsionalitas dari setiap halaman website . Pengguna website antara lain admin dan siswa
Tabel 5. Pengujian black box [17] Skenario Pengujian Test case Hasil yang diharapkan Hasil pengujian Kesimpulan Registrasi admin pada sistem Klik menu registrasi dan mengisi form data admin Sistem menerima dan menambahkan ke halaman data admin Sesusai harapan Valid Username dan password tidak diisi kemudian klik tombol login Username : (kosong) Password : (kosong) Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “ username dan password salah” Sesuai harapan Valid
Username dan password diisi, kemudian klik tombol login Username : ( admin )
Password : ( admin ) Sistem menerima akses login dan kemudian menampilkan halaman beranda Sesuai harapan Valid
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Menampilkan menu beranda pada sistem yang berisi informasi data admin , data siswa, bobot kriteria,
hasil konsistesi, hasil rekomendasi jurusan dan logout sistem. Memperoleh informasi tentang profil SMAN 1 Gegesik. Sistem menampilkan informasi ke halaman beranda. Sesuai harapan Valid Menambahkan data admin pada sistem Klik tambah data dan mengisi form data admin Sistem menerima dan menambahkan ke halaman daftar admin Sesusai harapan Valid Meng update data daftar admin Klik update dan mengisi form data admin yang akan di update Sistem menerima dan meng update data ke halaman daftar admin Sesusai harapan Valid Menghapus data daftar admin Klik hapus Sistem menerima dan menghapus daftar admin Sesusai harapan Valid Menambahkan data siswa pada sistem Klik tambah data dan mengisi form data siswa Sistem menerima dan menambahkan ke halaman daftar siswa Sesusai harapan Valid Meng update data daftar siswa Klik update dan mengisi form data siswa yang akan di update Sistem menerima dan meng update data ke halaman daftar siswa Sesusai harapan Valid Menghapus data daftar siswa Klik hapus Sistem menerima dan menghapus daftar siswa Sesusai harapan Valid Mengisi dan meng update data bobot kriteria Klik menu bobot kriteria dan mengisi form bobot kriteria Sistem menerima dan menambahkan ke halaman hasil konsistensi Sesusai harapan Valid Menampilkan menu hasil konsistensi pada sistem yang berisi informasi data konsistensi setelah mengisi data bobot kriteria Memperoleh informasi tentang hasil konsistensi data dari pengisian bobot kriteria Sistem menampilkan informasi ke halaman data hasil konsistensi. Sesuai harapan Valid Menampilkan menu hasil rekomendasi jurusan siswa Memperoleh informasi tentang hasil penjurusan siswa Sistem menampilkan informasi ke halaman data hasil rekomendasi jurusan. Sesuai harapan Valid Menambahkan data siswa pada sistem Klik tambah data dan mengisi form data siswa Sistem menerima dan menambahkan ke halaman daftar siswa Sesuai harapan Valid Logout sistem Klik menu logout Sistem menerima dan keluar ke halaman login Sesusai harapan Valid Username dan password tidak diisi kemudian klik tombol login Username : (kosong) Password : (Kosong) Sistem akan menolak dan menampilkan pesan “ username dan password salah” Sesuai harapan Valid
Username dan password diisi, kemudian klik tombol login Username : (tiara putri carneliian) Password : (putri) Sistem menerima akses login dan kemudian menampilkan halaman beranda Sesuai harapan Valid Menampilkan menu beranda pada sistem yang berisi informasi data nilai penjurusan, hasil rekomendasi jurusan dan logout sistem. Memperoleh informasi tentang profil SMAN 1 Gegesik. Sistem menampilkan informasi ke halaman beranda. Sesuai harapan Valid
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Mengisi data nilai penjurusan Klik menu data nilai penjurusan dan mengisi form nilai penjurusan Sistem menerima dan menambahkan ke halaman hasil rekomendasi jurusan Sesusai harapan Valid Menampilkan menu hasil rekomendasi jurusan siswa Memperoleh informasi tentang hasil penjurusan siswa Sistem menampilkan informasi ke halaman data hasil rekomendasi jurusan. Sesuai harapan Valid

## 3.4 Pengujian Confusion Matrix
Hasil pengujian metode Confusion Matrix Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jurusan SMA Menggunakan Metode AHP dapat dilihat pada tabel 1. Pengujian dilakukan pada 79 siswa yang diukur dengan metode Slovin, n adalah jumlah siswa kelas X di SMAN 1 Gegesik tahun 2018 dan untuk margin error yang digunakan oleh peneliti yaitu 10%[18].
Tabel 6. Pengujian Confusion Matrix [19][20] Klasifikasi Benar Diklasifikasikan sebagai IPA IPS IPA True Positive : 28 Siswa False Negative : 5   Siswa IPS False Positive : 13 Siswa True Negative : 33 Siswa Akurasi = 𝑡𝑝 + 𝑡𝑛 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝 + 𝑡𝑛 + 𝑓𝑛 Akurasi = 28 + 33
28 + 13 + 33 + 5 Akurasi = 61 79 = 0.77 = 77 %
Hasil  perhitungan  akurasi  menunjukkan  bahwa  tingkat  akurasi  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  jurusan adalah sebesar 77 %.

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  jurusan  di  SMAN  1  Gegesik  dibangun  menggunakan  model  pengembangan perangkat  lunak Rapid  Application  Development (RAD)  dengan  mengunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Hasil dari pengujian Black Box yang dilakukan oleh pengguna menunjukan bahwa fungsionalitas dari sistem yang dibangun  secara  keseluruhan  berjalan  dengan  benar  sesuai  perencanaan.  Sementara  itu  hasil  dari  perhitungan  akurasi menggunakan  metode Confusion  Matrix didapatkan  nilai  akurasi  sebesar  77  %,  maka  dapat  dinilai  bahwa  tingkat keakuratan sistem berada pada kategori baik dan bisa diterapkan pada subyek penelitian yaitu SMAN 1 Gegesik.

## REFERENCES
[1] Y.  Handrianto  and  E.  W.  Styani,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Untuk  Pemilihan  Metode Pembelajaran,” JSI J. Sist. Inf. , vol. 12, no. 1, pp. 106–113, 2020, doi: 10.36706/jsi.v12i1.9537.
[2] N.  Kusumawardhany,  N.  Nurmansyah,  and  N.  Wardani,  “Penerapan  Metode  AHP  Dan  Profile  Matching  Dalam  Penentuan Jurusan  SMA,” J.  BIT  (Budi  Luhur  Inf.  Technol. ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  35–41,  2020,  [Online].  Available: http://journal.budiluhur.ac.id/index.php/bit/article/view/946.
[3] T. I. Pratiwi and N. Permatasari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perguruan Tinggi Swasta (Bidang Komputer) di Kota Pontianak dengan Metode Electre,” J. Digit. Intell. , vol. 1, no. 1, pp. 36–46, 2020.
[4] P. Sistem and P. Mahasiswa, “Berprestasi Menggunakan Metode AHP Berbasis Web ( Studi Kasus : Prodi Sistem Informasi Unipdu Jombang ),” vol. 3, no. 1, pp. 80–89, 2020.
[5] A. Herdiansah, “Sistem Pendukung Keputusan Referensi Pemilihan Tujuan Jurusan Teknik Di Perguruan Tinggi Bagi Siswa Kelas Xii Ipa Mengunakan Metode Ahp,” MATRIK  J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 2, pp. 223– 234, 2020, doi: 10.30812/matrik.v19i2.579.
[6] M.  Rahmayu  and  R.  K.  Serli,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  Pada  SMK  Putra  Nusantara  Jakarta Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, pp. 551–564, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/view/2022.
[7] F. Retrialisca, Y. A. Effendi, and N. Nuzulita, “Decision Support System and Recommendation on SBMPTN Try-Out with Analytic Hierarchy Process (AHP),” Proc. - 2019 Int. Conf. Comput. Sci. Inf. Technol. Electr. Eng. ICOMITEE 2019 , vol. 1, pp. 169–174, 2019, doi: 10.1109/ICOMITEE.2019.8921040.
[8] A.  S.  P.  Dona  Katarina,  Aji  Nurrohman,  Wibisono,  Priatno,  “Decision  Support  System  For  The  Best  Student  Selection Recommendation Using Ahp ( Analytic Hierarchy Process ) Method,” pp. 1210–1217, 2021.
[9] C. Mandang,  D. C. J. Wuisan, J. G. L. Mandagi, and A. A. Web, “Penerapan Metode RAD dalam Merancang Aplikasi Web Proyek PLN UIP Sulbagut,” J. Informatics Eng. , vol. 01, no. 02, pp. 49–53, 2020.
[10]  N. Hidayat and K. Hati, “Penerapan Metode Rapid Application Development ( RAD ) dalam Rancang Bangun Sistem Informasi
Hal 810−820 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Rapor Online ( SIRALINE ),” no. 1, pp. 8–17, 2021.
[11]  N.  Hadianto,  H.  B.  Novitasari,  and  A.  Rahmawati,  “Klasifikasi  Peminjaman  Nasabah  Bank  Menggunakan  Metode  Neural Network,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 2, pp. 163–170, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i2.658.
[12]  T.  K.  Ahsyar,  S.  Syaifullah,  and  A.  Ardiansyah,  “E-Marketplace  Media  Pengembangan  Promosi  Usaha  Mikro  Kecil  Dan Menengah Dinas Koperasi  Umkm Kota  Pekanbaru,” J.  Ilm.  Rekayasa  dan  Manaj.  Sist.  Inf. ,  vol.  6,  no.  1,  p.  43,  2020,  doi: 10.24014/rmsi.v6i1.8768.
[13]  N. N. K. Sari, W. Widiatry, and N. Chitayae, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Seleksi Penerima Beasiswa BBP-PPA dengan Metode TOPSIS berbasis Web,” Anterior J. , vol. 18, no. 1, pp. 86–91, 2018, doi: 10.33084/anterior.v18i1.431.
[14]  F. Rahman, M. T. Furqon, and N. Santoso, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS ( Studi Kasus : Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Ponorogo ),” vol. 2, no. 11, pp. 4365–4370, 2018.
[15]  A. Ridlan, “Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan dengan Menggunakan Metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam Menyeleksi  Kelayakan  Penerima  Beasiswa,” METIK  J. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  28–33,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.stmikbpn.ac.id/index.php/metik1/article/view/36/36.
[16]  R.  U.  Wahyu  Astri Widyowati1,  “Aplikasi  Rekomendasi  Pemilihan Undangan  Pernikahan  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP),” no. 1, pp. 19–24, 2021.
[17]  L. E. Sari and W. Hadikurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Skincare Untuk Kulit Wajah Menggunakan Metode Decision Tree (Studi Kasus : Kosmetik Wardah),” Proceeding SENDIU 2020 , pp. 978–979, 2020.
[18]  A. Dina Rosalin and L. Herfiyanti, “Ketepatan Pengembalian Rekam Medis Pasien Rawat Inap di Rumah Sakit Mitra Siaga Tegal,” Cerdika J. Ilm. Indones. , vol. 1, no. 7, pp. 775–783, 2021, doi: 10.36418/cerdika.v1i7.117.
[19]  E. Badar Sambani, D. Mulyana, I. Maulana, S. Tasikmalaya, and J. Teknik Informatika, “RE Martadinata No. 272 A Indihiang,” J. Appl. Intell. Syst. , vol. 1, no. 2, p. 3, 2016.
[20]  G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[21]  D. Pratomo and W. S. Yuliandhari, “Analisis Korelasi Akurasi, Ketepatan Waktu Dan Relevansi Informasi Terhadap Kepuasan Pemakai  Sistem  Informasi  PT.  Perisai  Husada,” J.  Manaj.  dan  Bisnis  Indones. ,  vol.  1,  no.  3,  pp.  469–492,  2014,  doi: 10.31843/jmbi.v1i3.36.