## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Tempat Cafe di Kisaran
Zulfi Azhar * , Jeperson Hutahaean
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Indonesia Email: zulfi_azhar@yahoo.co.id

## Abstrak
Untuk mendapatkan informasi mengenai tempat kafe yang sesuai dengan keinginan konsumen sangatlah tidak mudah kadang para konsumen merasa  bingung. Hal inilah yang  menjadi permasalahan dalam memberikan solusi dalam pemilihan tempat kafe yang cocok dan terbaik sesuai dengan selera konsumen di Kota Kisaran. Untuk memberikan solusi dari permasalahan yang  muncul,  maka  dibuatlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk memudahkan  bagi  para  penggunanya  dalam  memberikan  solusi  permasalahannya.  Metode  yang  dilakukan  yaitu  dengan pengumpulan  data pengisian formulir yang diberikan kepada konsumen yang sering melakukan kunjungan di beberapa kafe di Kisaran. Hasil yang diperoleh pada implementasi penelitian ini yang terpilih adalah kriteria Tempat dengan alternatifnya adalah Kafe Callisto.
Kata Kunci: AHP; Alternatif; Kafe; Konsumen; Kriteria

## Abstract
To get information about a cafe in accordance with consumer desires is not easy, sometimes consumers feel confused. This is a problem in providing solutions in choosing the right  and best cafe places according to the tastes of consumers in Kisaran City. To provide solutions to problems that arise, a decision support system (DSS) is made using the AHP method to make it easier  for  users  to  provide  solutions  to  their  problems.  The  method  used  is  to  collect  data  on  filling  out  forms  given  to consumers  who  frequently  visit  several  cafes  in  Kisaran.  The  results  obtained  in  the  implementation  of  this  study  were selected as the criteria for a place with the alternative being Callisto Cafe.
Keywords: AHP; Alternatives; Cafes; Consumers; Criteria

## 1. PENDAHULUAN
Kafe  adalah  suatu  tempat  untuk  bercerita  bersama  teman,  sahabat  dan  keluarga  sambil  menikmati  hidangan seperti minuman dan makanan yang telah disediakan pihak pengelola sesuai dengan  daftar menu yang tersedia. Bangunan dan fasilitas  kafe dibuat dengan desain yang sangat menarik sehingga membuat para konsumen yang mengunjungi merasa senang dan nyaman sehingga membuat para konsumen  akan merasa tidak bosan dan betah berlama-lama di tempat tersebut. Ditambah pula dengan beberapa fasilitas yang diberikan pihak pengelola kafe untuk  memberikan  daya  tarik  kaum  muda  salah  satunya  dengan  dengan  memberikan  hiburan  musik    untuk menemani pengunjung dalam menikmati hidangan yang disediakan.
Kota  Kisaran  merupakan  kota  di  daerah  Asahan yang  memiliki  banyak  keanekaragaman  makanan  lokal dan juga masakan luar lainnya dengan penduduknya yang banyak dengan berbagai rumpun suku, disamping itu juga   para  pendatang  luar  yang  berkunjung  ke  daerah  ini  juga  wisatawan  baik  lokal  maupun  luar  daerah.  Kota Kisaran  merupakan  tempat  yang  sering  dikunjungi  dari  pendatang  luar  untuk  tempat  bersinggah  sementara sebelum  mereka  melanjutkan  perjalanan  ke  luar  daerah  seperti  Rantau  Parapat,  Penyabungan.  Madina  atau daerah  lainnya.  Untuk  mendapatkan  informasi  mengenai  tempat  kafe  yang  sesuai  dengan  keinginan  konsumen sangatlah  tidak  mudah  kadang  para  konsumen  merasa  bingung.  Hal  inilah  yang  mungkin  akan    menjadi permasalahan  dalam  memberikan  solusi  dalam  pemilihan  tempat  kafe  yang  cocok  dan  terbaik  sesuai  dengan selera konsumen. Oleh karena itu maka dibutuhkan suatu sistem penunjang keputusan dalam  pemilihan tempat kafe yang dapat  memberikan kemudahahan dan kenyamanan yang sesuai  dengan selera dan kemampuan pihak konsumen.  Untuk  memberikan  solusi  dari  permasalahan  yang  muncul,  maka  dibuat  suatu  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk  memudahkan  bagi  para  penggunanya  dalam memberikan  solusi  permasalahannya.  Sistem  ini  juga  diharapkan  dapat  mempermudah  pengguna  dalam pemilihan tempat kafe dan memberikan rekomendasi tempat kafe terbaik di Kisaran.
Penggunaan  metode  AHP  dapat  menganalisis  faktor  kriteria  yang  prioritas  dalam  pemilihan  perumahan KPR[1].  Penggunaan  metode  AHP  mampu  menganalisis  pemilihan  produksi  ikan  air  tawar  di  pembibitan  ikan Dwi  Mutiara.  Bagi  pengelola  dan  penjual  pada  pembibitan  ikan  dapat  memberikan  solusi  ikan  air  tawar  yang ekonomis dan menguntungkan dalam pembibitan, pemeliharan dan penjualan[2]. Pada metode AHP digunakan pada  pemilihan  matakuliah  praktek  di  STMIK  Royal  Kisaran,  dengan  menggunakan  sejumlah  alternatif  dari beberapa  kriteria  yang  mempengaruhi  dalam  pemilihan  matakuliah  praktek  di  laboratorium[3].  Metode  AHP menganalisis  faktor/kriteria  prioritas  dalam  pemilihan  bibit  jagung  unggul  bagi  para  petani  di  Tanjung  Balai Kabupaten  Asahan[4].  Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  pada  kenaikan  pangkat  yang  dibuat untuk  menentukan  layak  tidaknya  kenaikan  pangkat  diberikan  kepada  pegawai[5].  Dengan  adanya  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini  dapat  membatu  pihak-pihak  yang  terkait  dan  mempersingkat  pemensiunan dengan kriteria yang sudah di beri bobot[6].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Penelitian ini memberikan solusi  bahwa metode  AHP dapat  digunakan dalam penilaian kompetensi  soft skill  karyawan  sampai  menentukan  nilai  prioritas  karyawan  tertinggi[7].  Metode  yang  digunakan  yaitu  AHP, dapat  menampilkan  peringkat  sepuluh  besar  karyawan  berprestasi  melalui  grafik  yang  di  tampilkan  dalam aplikasi  dengan  menggunakan  kriteria  penilaian  kinerja,  score  TOEIC  dan  kehadiran  karyawan[8].  Dengan metode AHP dapat membantu untuk pencapaian kegiatan promosi karyawan pada PT. Selular Global net Medan secara maksimal[9].  Hasil  penelitian ini  adalah model sistem pendukung  keputusan seleksi  calon  karyawan berdasar hasil tes psikologi, sehingga pemilihan calon karyawan yang tepat untuk menjadi karyawan perusahaan sesuai dengan posisi yang dibutuhkan perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  membantu  pengambilan  keputusan  dari  sejumlah  pilihan  diperlukan  sistem,  memberikan  solusi  akhir pilihan  yang  terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  bagian  dari Artifical  Intelligence yang  digunakan  untuk memberikan  jawaban  dari  proses  perhitungan  dari  sejumlah  pilihan  dengan  tujuan  tertentu.  Manfaat  SPK memperluas,  membantu,  menghasilkan  solusi  stimulan  bagi  pengambil  keputusan  dalam  memahami persoalannya  dengan  menyajikan  berbagai  alternatif  pemecahan[10]–[14].  Pengambilan  keputusan  dalam pembuat keputusan manajemen dari masalah semi terstruktur[15].

## 2.2 Analytical hierarchy Process (AHP )
Penggunaan  metode  AHP  menerapkan  pendekatan  matematis  yang  kompleks  ,  pendekatan  kualitatif  dapat diterima semua stake holder dan pengelola program[16].  Penggunaan AHP memerlukan sejumlah kriteria yang dicari  berdasarkan  tujuannya.  Sejumlah  alternatif  adalah  pilhan  yang  akan  ditentukan  melalui  proses perhitungan. Sistem pada AHP lebih sederhana dan efektif dalam penggunaan pengambilan hasil yang terbaik. Pengetahuan  yang  terinci  dalam  menyusun  realitas  yang  kompleks  kedalam  bagian  elemen  pokok,  kemudian dibagi kedalam bagian-bagiannya lagi, secara hierarki[17]–[23]. Tahapan proses dalam metode AHP, yaitu:
a. Pendefinisian permasalahan yang terjadi dengan memberikan pembagian secara hierarki secara tersusun.
b. Membuat penentuan prioritas menggunakan pasangan matriks.
c. Sintesis dengan memperbandingkan secara matriks dalam mendapatkan  hasil nilai yang prioritas.
d. Hasil ukuran konsistensi
e. Hasil ukuran konsistensi berdasarkan rumus yang  yang telah ditentukan yang dibuatkan dalam tabel.
f. Pengukuran hasil nilai Consistency  Index , yaitu :
CI  =  (λ  maks - n) / n - 1 (1)
n = banyak jumlah elemen λmaks =  angka eigen maksimum dari matriks perbandingan yang berpasangan g. Mendapatkan nilai Rasio  Konsistensi, yaitu :
CR = CI / RI (2)
CR = Rasio Consistency , CI = Indeks Consistency , RI = Indeks secara Random h. Hasil nilai konsistensi secara hirarki.
Penilain konsistensi secara hirarki jika nilai  perhitungan itu sebagai hasil bernilai benar.
CR < 0,1 (3)
Gambar 1. Bagan Hierarki Pada Metode AHP

## 2.4 Pemilihan Tempat Kafe
Pemilihan  tempat  Kafe  berdasarkan  sejumlah  kriteria  seperti  Rasa,  Tempat,  Harga,  Fasilitas  dan  Pelayanan. Pemilihan  tempat  Kafe yang terpilih ini akan memberikan pilihan solusi  dalam mendapatkan pemilihan tempat Kafe yang terbaik di Kisaran. Yang diantaranya adalah : Callisto, Kojab. Lims, PuakAmbay dan Ritz

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Metode dengan melakukan menggunakan beberapa tahap  seperti :
a. Pengumpulan  Data Dokumen
Pengisian  formulir  isian  diberikan  kepada  50  orang    konsumen  yang  sering  melakukan  kunjungan  di beberapa Kafe di Kisaran.
b. Hasil Analisa Data
Menganalisa data dengan penggunaan beberapa kriteria yang dan beberapa alternatif pilihan.
c. Melakukan Proses Uji
Dengan sistem matrix excel,  pada proses uji dengan   perhitungan metode  AHP Penggunaan formula perhitungan AHP dengan menghasilkan Consistency Ratio lebih kecil dari 0,1

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Hasil pengumpulan data di lapangan dengan menggunakan formulir pengisian untuk penilaian.  Para konsumen yang sudah pernah mengunjungi  Kafe di Kisaran diminta untuk melakukan perbandingan dari sejumlah kriteria yang diperlukan.  Adapun kriteria yang dipilih pada penelitian ini adalah : Rasa (C1), Lokasi (C2), Harga (C3), Fasilitas (C4) dan Pelayanan (C5).
Tabel 1. Nilai Secara Hierarki Nilai Artinya                              Keterangan 1 3 5 7 9
2, 4. 6. 8 Sama-sama penting Sedikit penting Lebih penting Sangat penting Mutlak penting Nilai diantaranya Punya pengaruh yang sama Perbandingan sedang dari lainnya Perbandingan lebih dari lainnya Perbandingan sangat lebih  dari lainnya
Perbandingan sangat kuat dari lainnya
Penilaian yang berdekatan Tabel 2. Cara Hitungan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 0,2 0,333 0,333 0,333 C2 5 1 3 3 3 C3 C4 C5 Jumlah 3 3 3 15 0,333 0,333 0,333 2,200 1 3 3 10,333 3 1 0,333 6,667 5 3 1 5,167 Tabel 3. Menormalisasikan Nilai Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah C1 0,067 0,091 0,290 0,050 0,065 0,304 C2 0,333 0,455 0,290 0,450 0,581 2,109 C3 C4 C5 Jumlah 0,200 0,200 0,200 1 0,152 0,152 0,152 1 0,484 0,161 0,097 1 0,050 0,150 0,300 1 0,065 0,097 0,194 1 0,563 0,889 1,135 5 Tabel 4. Hasil Rangking dan Prioritas Kriteria Nilai Prioritas Prioritas (Persentase) Perangkingan C1 0,061 6,10 5 C2 0,422 42,2 1 C3 C4 C5 Jumlah 0,113 0,178 0,227 1 11,3 17,8 22,7 100 4 3 2 Tabel 5. Hasil nilai eigen maksimum Kriteria  maksimum CI CR C1 1,100098351 0,097780379 0,08730391 C2 0,902404421

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Kriteria  maksimum CI CR C3 C4 C5 Jumlah 1,435136189 1,03102062 0,922461935 5,391121516
Penilaian  kriteria  akan  terpenuhinya  jika  nilai  Consistency  Ratio  (CR)  <  0,1.  Rasio  Konsistensi/Consistency Ratio (CR) = CI/IR CR = Consistency Ratio CI  =  Consistency Index RI  =  Random Index CI  = ( λ maks-n)/n -1 , n    =  jumlah elemen (n=5) λmaks = hasil nilai eigen maksimum dari matriks pairwise comparisons.
Penilaian  eigen  maksimum  (λmaksimum)    dengan  penjumlahan  dilakukan  pada  perkalian  jumlah  pada tabel 2 dengan kolom persentase prioritas pada tabel 4, nilai IR = 1,12 Nilai CR = CI/IR = 0,097780379/1,12 = 0,08730391, hal ini terpenuhi syaratnya ,      CR < 0,1.
Gambar 2. Bagan Pemilihan Tempat Kafe Secara Hierarki
Tabel 6. Indeks Random(RI)
n 1, 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0 0,58  0,90  1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59
Pada matriks  kriteria di atas pada tabel  4 maka kriteria yang mendapat  rangking 1 adalah Tempat (C2). Pemilihan tempat Kafe dengan beberapa alternatif yaitu : Callisto (A1),  Kojabs(A2), Lims 1(A3),  Puak Ambay (A4)  dan  Ritz(A5).  Penilaian  eigen  maksimum  (λmaksimum)    dengan  menjumlahkan  pada  hasil  perkalian jumlah pada kolom matriks  perbandingan alternatif pada tabel 7 dengan kolom prioritas pada tabel 9.
Tabel 7. Cara Hitungan Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A1 A2 A3 A4 A5 Jumlah 1 0,25 0,333 0,333 3 4,917 4 1 5 2 7 19 3 3 1 3 0,333 10 3 3 0,333 1 0,5 14,5 3 3 0,333 3 0,333 1,819 Tabel 8. Menormalisasikan Nilai Alternatif Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 Jumlah A1 A2 A3 A4 A5 Jumlah 0,203 0,051 0,068 0,068 0,610 1 0,211 0,053 0,263 0,105 0,368 1 0,315 0,021 0,105 0,035 0,524 1 0,207 0,034 0,207 0,069 0,483 1 0,183 0,079 0,110 0,079 0,550 1 1,119 0,237 0,753 0,356 2,536 6 Tabel 9. Hasil Rangking dan Prioritas Alternatif Prioritas Prioritas (Persentase) Perangkingan A1 A2 A3 0,224 0,047 0,151 22,4 4,7 15,1 1 5 3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
Alternatif Prioritas Prioritas (Persentase) Perangkingan A4 A5 Jumlah 0,071 0,507 1 15,9 12,8 2 4 Tabel 10. Hasil Nilai Eigen Maksimum Alternatif  maksimum CI CR A1 1,100098351 0,097780379 0,08730391 A2 0,902404421 A3 A4 A5 Jumlah 1,435136189 1,03102062 0,922461935 5,391121516
Perhitungan nilai  CR, CR =  0,097780379/1,12   =  0,08730391, hal  ini  terpenuhi syaratnya ,  CR < 0,1 dapat  dinyatakan  benar  (konsisten).  Pada  penilaian  akhir    dari    hasil  uji  ini  ternyata  pemilihan    tempat  Kafe berdasarkan kriteria Tempat(C2) adalah  Callisto(A2) yang terpilih  berdasarkan kriteria tempat.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  Metode  AHP  dapat  memberi  penilaian  pada  sejumlah  kriteria  dengan beberapa  alternatif  pilihan  dalam  pemilihan  tempat  Kafe  di  Kisaran.  Penilaian  dihasilkan  merupakan implementasi  dari  metode  AHP  yang  digunakan  dalam  memilih  tempat  Kafe  yang  terbaik  dengan  sejumlah kriteria  yang  terpilih.  Pada  implementasi  penelitian  ini  yang  terpilih  adalah  Kriteria  Tempat  dan  Alternatifnya adalah Kafe Callisto.

## REFERENCES
[1] Z. Azhar and M. Handayani,  “ANALISIS FAKTOR PRIORITAS DALAM PEMILIHAN PERUMAHAN KPR MENGGUNAKAN METODE AHP,” J. Manaj. Inform. dan Sist. Inf. , 2018.
[2] Z. Azhar, “ANALISIS PEMILIHAN PRODUKSI IKAN AIR TAWAR DI DWI,” 2019.
[3] Z. Azhar, “Analisis Pemilihan Mata Kuliah Praktek Menggunakan Metode AHP,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , 2019.
[4] Z. Azhar, “Faktor Analisis Prioritas Dalam Pemilihan Bibit Jagung Unggul Menggunakan Metode AHP,” pp. 347–350, 2020.
[5] R. A. Suherdi, R. Taufiq, A. A. Permana, P. S. Informatika, F. Teknik, and U. M. Tangerang, “Penerapan Metode AHP dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Pangkat  Pegawai  Di  Badan  Kepegawaian  Dan  Pengembagan  Sumber  Daya  Manusia  Kota Tangerang,” Sintak , 2018.
[6] I.  A.  Susila  and  R.  Taufiq,  “Penerapan  Metode  Analytical  Heirarchy  Process  (Ahp)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (Spk) Pemensiunan Pada Badan Kepegawaian Dan Pengembangan Sumber Daya Manusia Kota Tangerang,” Pros. SINTAK 2018 , 2018.
[7] R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Y.  Yuminah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  AHP  untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , 2018.
[8] L.  O.  Iwan  Rijayana1),  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  BERPRESTASI  BERDASARKAN KINERJA  MENGGUNAKAN  METODE  ANALITYC  HIERARCY  PROCESS,” Semin.  Nas.  Inform.  2012  (semnasIF  2012) UPN”Veteran” Yogyakarta, 30 Juni 2012 , 1986.
[9] Iskandar and E. S. Pasaribu, “Sitem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan Karyawan Dengan Metode Analytycal Hierarchy Process (AHP) Studi Kasus Pada PT.Selular Global Net Medan,” Teknol. Dan Sist. Inf. , 2015.
[10]  M. A. Sembiring and Z. Azhar, “Factors Analysis And Profit Achievement For Trading Company By Using Rough Set Method,” Int. J. Artif. Intell. Res. , Jun. 2017.
[11]  S.  dan  W.  Mohammad  Taufan  AZ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Investasi  Perumahan  Area  Malang  Menggunakan  P Algoritma Bayesian,” J. EECCIS , 2014. [12]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13]  E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[14]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM) . 2006.
[15]  Priranda Widara Ananta and Sri Winiarti, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Pegawai Untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Gap Kompetisi,” J. Sarj. Tek. Inform. e-ISSN  2338-5197 , 2013.
[16]  K.  Makkasau,  “PENGGUNAAN  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  DALAM  PENENTUAN  PRIORITAS PROGRAM KESEHATAN (STUDI KASUS PROGRAM PROMOSI KESEHATAN),” J@TI UNDIP  J. Tek. Ind. , 2013.
[17]  T. Imandasari, M. G. Sadewo, A. P. Windarto, A. Wanto, H. O. Lingga Wijaya, and R. Kurniawan, “Analysis of the Selection Factor of Online Transportation in the VIKOR Method in Pematangsiantar City,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1255, no. 012008, pp. 1–7, 2019.
[18]  K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE  ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[19]  H.  Nurdiyanto  and  E.  Vem,  “PERFORMANCE  EVALUATION  DECISION  SUPPORT  SYSTEM  USING  THE  LECTURER ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS  (CASE STUDY: STMIK DHARMA WACANA METRO),” J. Teknol. Inf. Magister , vol. 1, no. 01, pp. 1–16, Feb. 2016.
[20]  D.  R.  Sari,  A.  P.  Windarto,  D.  Hartama,  and  S.  Solikhun,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Kelulusan  Sidang Skripsi Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 1, p. 1, 2018.
[21]  M.  Widyasuti,  A.  Wanto,  D.  Hartama,  and  E.  Purwanto,  “KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Komputer) REKOMENDASI  PENJUALAN  AKSESORIS  HANDPHONE  MENGGUNAKAN  METODE  ANALITYCAL  HIERARCHY PROCESS (AHP),” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 27–32, 2017.
[22]  Mesran,  Suginam,  and  D.  P.  Utomo,  “Implementation  of  AHP  and  WASPAS  (  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  ) Methods in Ranking Teacher Performance,” Ijistech , vol. 3, no. 36, pp. 173–182, 2020.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 2, No 2, December 2020 Page 159-164 ISSN 2684-8910 (media cetak)

## ISSN 2685-3310 (media online)
[23]  G. Ginting, M. Mesran, and K. Ulfa, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic Hierarchy  Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS)  (StudiKasus:  STMIK  Budi  Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 834–845, Sep. 2019.