## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Topik Skripsi Dengan Metode Fuzzy AHP
Asrul Abdullah 1 , Sucipto 2 1 Universitas Muhammadiyah Pontianak Jalan Ahmad Yani No 111 Pontianak, e-mail: asrul.abdullah@unmuhpnk.ac.id
2 Universitas Muhammadiyah Pontianak Jalan Ahmad Yani No 111 Pontianak, e-mail: sucipto@unmuhpnk.ac.id

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 01 December 2020
Received in revised form 22 December 2020 Accepted 23 Maret 2021 Available online 23 Maret 2021
ABSTRACT
The  ability  to  produce  a  scientific  work  both journals,  scientific  articles  and  thesis  is  needed  to support the competence of undergraduate students in a  university.  The  existence  of  a  thesis  course  in  a number  of  universities  is  one  of  the  efforts  to  train students in producing a scientific work. To arrive at the  stage  of  making  a  thesis,  a  student  must  first study  various  kinds  of  courses  in  each  study program. Choosing a thesis topic is one of the most difficult stages in the preparation of a thesis. This is because  there  are  still  many  students  who  do  not understand and know their interest and ability in one of the courses which will later be used as a topic in thesis  preparation.  The  focus  of  this  research  is  a decision  support  system  that  is  able  to  answer student  problems  in  determining  thesis  topics according  to  their  abilities.  The  method  used  is  a waterfall within the SDLC (system development life cycle) framework starting from system requirement, data collection, design, implementation, testing,  and maintenance. The result of this research is the ability of  the  decision  support  system  to  provide recommendations  for  thesis  topics  according  to  the abilities  of  students.  The  greatest  weight  is  for  A5 students  for Computer Networking interest of  1,410 while  the  smallest  weight  is  for  A4  students  for Multimedia interest of 0.080.
Keywords: fuzzy, fuzzy ahp, ahp, thesis

## 1. Introduction
Berdasarkan Tri Dharma Perguruan Tinggi, setiap mahasiswa dituntut untuk  melakukan kewajiban salah satunya berupa penelitian. Kemampuan dalam menghasilkan sebuah karya ilmiah baik jurnal, artikel ilmiah maupun skripsi sangat diperlukan guna mendukung kompetensi lulusan mahasiswa  dalam  sebuah  perguruan  tinggi.  Adanya  mata  kuliah  skripsi  di  sejumlah  perguruan tinggi  menjadi  salah  satu  upaya  untuk  melatih  mahasiswa  dalam  menghasilkan  sebuah  karya ilmiah. Sejumlah perguruan tinggi baik negeri atau swasta mewajibkan pembuatan skripsi sebagai salah  satu  syarat  untuk  dapat  meraih  gelar  sarjana  pada  jenjang  strata  satu.  Untuk  sampai  pada
tahap pembuatan skripsi, seorang mahasiswa terlebih dahulu harus mempelajari berbagai macam mata  kuliah  yang  ada  pada  setiap  program  studi.  Berbagai  mata  kuliah  yang  dipelajari  selama proses  perkuliahan  diharapkan  dapat  membantu  mahasiswa  dalam  mengenal  dan  memilih  topik skripsi  sesuai  dengan  minat  dan  kemampuan  yang  dimiliki.  Meskipun  begitu  pemilihan  topik skripsi  menjadi  salah  satu  tahapan  yang  sulit  dalam  penyusunan  skripsi.  Hal  ini  dikarenakan masih  banyak  mahasiswa  yang  belum  memahami  dan  mengetahui  minat  dan  kemampuannya terhadap salah satu mata kuliah yang nantinya dijadikan sebagai topik dalam penyusunan skripsi. Hal ini tentunya menjadi masalah tersendiri bagi pihak program studi untuk menghasilkan lulusan tepat  waktu  serta  berkompetensi  di  bidangnya.  Selain  itu  juga  permasalahan  lain  yang  ditemui adalah kesulitan mencari literatur, kemampuan akademis mahasiswa yang kurang memadai serta kurangnya minat mahasiswa dapat menjadi penghambat dalam penentuan topik skripsi. Beberapa referensi  yang  menjadi state  of  the  art seperti  yang  diusulkan  peneliti  ini  [1]  dengan menggunakan 4 kriteria yakni indeks prestasi kumulatif (IPK), penghasilan orang tua, tanggungan orang tua, dan jarak. Hasil yang diperoleh adalah kriteria KPK yang memiliki bobot paling besar dibandingkan  kriteria  lainnya  untuk  menentukan  penerima  beasiswa,  kriteria  berikut  yang memiliki  bobot  besar  ada  pada  kriteria  penghasilan  orang  tua,  dilanjutkan  kriteria  tanggungan orang tua dan jarak.
Metode  yang  sama  tetapi  dengan  kasus  yang  berbeda  diusulkan  oleh  [2],  kriteria  yang menjadi  pertimbangan  adalah  nilai  PPDB,  prestasi  belajar  (rapor),  nilai  ujian  nasional,  hasil psikotes dan pernyataan minat peserta didik baru. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah nilai  akurasi  sebesar  76,67  %  yang  merupakan  perubahan  nilai  bobot  kriteria  perbandingan berpasangan  dengan  kriteria  masing-masing.  Masih  menggunakan  metode  fuzzy  AHP  untuk menentukan  keputusan  supplier  jeruk  diusulkan  oleh  [3],  kriteria  yang  menjadi  bahan pertimbangan  sebagai  penentu  keputusan  adalah  penampilan,  ukuran,  kerusakan,  kehieginisan, pemasaran secara berurutan menempati peringkat teratas dalam memberikan supplier jeruk di tiap wilayah. Metode berbeda dengan fuzzy AHP yakni triangular fuzzy number diusulkan oleh [4]. Ia melakukan penelitian tentang penentuan calon penerima beasiswa PPA dan BBM di Universitas Tadulako  dengan  menggunakan  metode  triangular  fuzzy  number  terhadap  skala  AHP.  Adapun kriteria yang digunakan adalah IPK, semester, tanggungan orang tua, dan pendapatan orang tua. Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  tentang  Penentuan  penerima  beasiswa  menggunakan fuzzy multiple attribute decision making (FMADM) dengan metode simple additive weighting (SAW). Pada  penelitian  ini,  setiap  kriteria  masing-masing  memiliki  nilai  bobot  tertentu  dan  bukan merupakan  dominasi  terhadap  kriteria  yang  lain.  Hasil  dari  penelitian  ini  berupa  calon  terbaik penerima beasiswa. Penelitian lainnya yang memiliki tema yang sama tetapi dengan metode yang berbeda diusulkan oleh [6], kriteria yang menjadi bahan rekomendasi antara lain decision support system , embedded  system ,  dan  sistem  kecerdasan  buatan.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  sistem rekomendasi  menggunakan  algoritma decision  tree dalam  menentukan  judul  skripsi  bekerja dengan  baik,  pohon  keputusan  sangat  dipengaruhi  oleh  pengelompokkan  dan  pengambilan sampel-sampel data dari populasi data seluruhnya.
Penelitian  yang  diusulkan  oleh  [7],  kriteria  yang  digunakan  untuk  menentukan  judul skripsi  adalah  nilai  akademik,  historis  proyek,  keaktifian  penelitian,  pelatihan  dan  minat.  Hasil yang didapatkan adalah nilai tertinggi pada tiap mahasiswa pada setiap bidang ilmu berdasarkan kriteria yang telah disebutkan merupakan bidang ilmu yang direkomendasikan. Fokus penelitian yang  sama  tetapi  dengan  metode  yang  berbeda  diusulkan  oleh  [8]  dengan  data  uji  dalam penelitian ini adalah dokumen skripsi. Hasil dari penelitian ini sistem mampu mengenal kategori- kategori  yang  ada  pada  tiap  dokumen  skripsi.  Hasil  yang  didapatkan  adalah  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  kombinasi  K-Means  dan  SAW  memiliki  kecepatan  perhitungan  yang sangat  baik  untuk  menentukan  keputusan  alternatif  [9].  Lain  halnya  dengan  penelitian  yang diusulkan oleh [10] dengan data yang menjadi masukkan bagi sistem adalah bagian abstrak dari
sebuah skripsi yang memiliki ekstensi .doc, .pdf dan .txt. Hasil dari penelitian ini adalah sebesar 76% dokumen telah berhasil dikelompokkan sesuai dengan program studi asal dokumen. Selain itu,  ada  penelitian  yang  membandingkan  akurasi  menggunakan  fuzzy  AHP  dan  AHP  yang dilakukan oleh [11] pada objek pemilihan investasi properti.
Hasil  penelitiannya  mengungkapkan  AHP  sangat  cepat  dalam  eksekusi  pembobotan kriteria  atau  sub  kriteria  dan  penggunaan  memori  yang  lebih  kecil  dibandingkan  fuzzy  AHP. Akan  tetapi,  fuzzy  AHP  lebih  cepat  dalam  eksekusi  proses  pembobotan  terhadap  alternatif properti.  [12]  Pemilihan  metode  Fuzzy  AHP  sangat  cocok  diterapkan  untuk  penyelesaian permasalahan multi kriteria yang bersifat subjektif. Hasilnya adalah kesesuaian keputusan sistem terhadap  keputusan  koperasi  sebesar  86  %.  Penelitian  lain  dilakukan  oleh  [13]  dengan  objek penelitian  pelanggan  yang  berkunjung  ke  galeri.  Hasil  penelitiannya  adalah  kriteria  barang menjadi  prioritas  paling  tinggi  yang  menyebabkan  seseorang  ingin  berkunjung  ke  galeri  yakni sebesar  34.1  %  dan  posisi  berikutnya  ada  barang  yang  ditawarkan  sebesar  24.5%.  Penggunaan metode Fuzzy AHP juga dapat diterapkan dalam penentuan kualitas batu permata yang dilakukan oleh [14]. Kriteria yang  menjadi dasar penentuan kualitas batu permata adalah Specific Gravity , Color,  Hardness,  Cutting,  Clarity .  Hasil  penelitiannya  adalah  Rubi1  dengan  nilai  bobot  0.152. Dari  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang  telah  dilakukan,  penelitian  yang  fokus  terhadap pemilihan  topik  skripsi  berdasarkan  minat  dan  kemampuan  akademik  mahasiswa  dengan menggunakan  metode fuzzy  analytical  hierarchy  process (FAHP)  khususnya  di  Universitas Muhammadiyah  Pontianak  belum  pernah  dilakukan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  membantu  mahasiswa  yang  akan  mengambil  mata  kuliah skripsi dalam hal penentuan topik skripsi berdasarkan minat dan kemampuan.

## 2. Research Method
Tahap  –  tahap  yang  dilakukan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  diuraikan  di  bagian pendahuluan adalah sebagai berikut :

## 2.1  Perhitungan Kriteria
Kriteria yang telah ditetapkan di dalam penelitian ada 3 yakni Rekayasa Perangkat Lunak (K1), Jaringan Komputer (K2) dan Multimedia (K3). Pemilihan kriteria ini mengikuti peminatan yang ada di program studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Pontianak.

## 2.2  Konversi Nilai Perbandingan AHP ke Fuzzy AHP
Setelah diketahui nilai dari CR < 0.1 maka nilai matriks perbandingan berpasangan AHP diubah kedalam himpunan fuzzy segitiga ( triangular fuzzy number ). Pada skala F-AHP memiliki tiga nilai, yaitu nilai terendah ( lower ,l), tengah ( median , m), dan tertinggi ( upper , u).

## 2.3  Perankingan Alternatif
Perangkingan  alternatif  merupakan  langkah  untuk  menemukan  keputusan  akhir.  Pada taha ini, aktivitas yang terjadi adalah mengalikan bobot (W) prioritas alternatif dengan bobot (W) prioritas  lokal  (bobot  kriteria)  dan  dijumlahkan  tiap  elemen  alternatif  dalam  level  yang dipengaruhi  kriteria.  Penjumlahan  nilai  bobot  yang  diperoleh  dirangkingkan  dan  menghasilkan bobot global dan keputusan berupa minat yang disesuaikan dengan kemampuan mahasiswa . 2.4  Penentuan Topik Skripsi
Tahap  terakhir  adalah  penentuan  /  hasil  keputusan  topik  skripsi  untuk  tiap  mahasiswa yang  dihitung  dari  bobot  global  tiap  kriteria.  Nilai  terbesar  dari  hasil  ketiga  bobot  global  untuk tiap mahasiswa itu yang dipilih sebagai topik skripsi.
3.  Hasil dan Pembahasan
Penentuan topik skripsi didasarkan pada dua hal yakni kemampuan dan minat mahasiswa. Kemampuan  disini  mengacu  kepada  penilaian  yang  diberikan  tiap  dosen  pengampu  pada  setiap mata kuliah yang berhubungan dengan topik skripsi. Minat  mengacu kepada pilihan konsentrasi yang  telah  dipilih  oleh  mahasiswa  saat  memasuki  semester  6.  Untuk  membuktikan  kemampuan Fuzzy  AHP  dalam  memberikan  rekomendasi  topik  skripsi  yang  sesuai  dengan  kemampuan  dan minat mahasiswa.

## A.  Perhitungan Kriteria
Bobot yang diberikan untuk tiap kriteria sebagai berikut :
1) Konsentrasi / peminatan Jaringan Komputer 4 kali lebih penting dibandingkan Multimedia
2) Konsentrasi  /  peminatan  Jaringan  Komputer  2  kali  lebih  penting  dibandingkan  dengan Rekayasa Perangkat Lunak.
3) Konsentrasi / peminatan Rekayasa Perangkat Lunak 3 kali lebih penting dibandingkan dengan Multimedia.
Penentuan bobot ini dilakukan berdasarkan hasil wawancara dengan ketua program studi Teknik Informatika terkait perbandingan antar bobot untuk tiap bidang minat. Jika dibuat dalam bentuk matrik perbandingan berpasangan seperti yang ditunjukkan pada Table 1.
Table 1. Matriks perbandingan berpasangan antar kriteria
K1 K2 K3 K1 1 0.50 3 K2 2 1 4 K3 0.33 0.25 1 Total 3.33 1.75 8
Langkah  selanjutnya  adalah  normalisasi  matrik.  Setelah  mendapatkan  matriks berpasangan,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi  matrik  yakni  dengan  cara menjumlahkan nilai-nilai pada setiap kolom dan kemudian membagi nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan seperti yang ditunjukkan pada Table 2.
Table 2. Normalisasi matriks
K1 K2 K3 K1 0.30 0.29 0.38 K2 0.60 0.57 0.50 K3 0.10 0.14 0.13
Langkah berikutnya adalah pembobotan vektor ( eigen vector ). Untuk mendapatkan bobot prioritas adalah dengan cara menjumlah nilai pada setiap baris dan membaginya  dengan jumlah kriteria. Hasil bobot prioritas ditunjukkan pada Table 3.
Table 3. Bobot prioritas tiap kriteria
K1 K2 K3 BOBOT PRIORITAS K1 0.30 0.29 0.38 0.3202 K2 0.60 0.57 0.50 0.5571 K3 0.10 0.14 0.13 0.1227 JUMLAH 1.000
Langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  konsistensi.  Pengukuran  konsistensi  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada.  Hal  ini  dikarenakan  kita  menginginkan keputusan  berdasarkan  dengan  konsistensi  yang  rendah.  Tahapan  untuk  mengukur  konsistensi sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Tiap baris dijumlahkan dan hasilnya dibagi dengan prioritas relatif yang bersangkutan.
c. Hasil bagi tersebut lalu dijumlah untuk mendapatkan nilai . Hasil dari dapat dilihat pada Table 4.
Table 4. Pengukuran prioritas relatif Kriteria Total Bobot Prioritas Prioritas relatif K1 3.33 0.3202 1.0675 K2 1.75 0.5571 0.9750 K3 8 0.1227 0.9810
3.0234
Langkah  terakhir  yakni  menghitung  consistency  index  (CI)  dan  consistency  ratio  (CR). Untuk  menghitung  indeks  konsistensi  dengan  cara  lambda  maksimal  ( )  dikurangi  dengan jumlah kriteria dibagi dengan jumlah kriteria dikurangi 1. CI = (3.0234−3)*3−1 = 0.02342 = 0.0117 sedangkan consistency ratio (CR) adalah CR =CI/RI= 0.01170 / 0.58 = 0.020183 < 0.1 (Konsisten) dengan RI = 0.58 .

## B.  Konversi Nilai Perbandingan AHP ke Fuzzy AHP
Pada penelitian ini menggunakan teori [15], sehingga tiap himpunan fuzzy akan dibagi 2, kecuali untuk himpunan perbandingan yang sama ( just equal ) atau dapat dilihat skala TFN seperti yang ditunjukkan pada Table 5.
Table 5. Skala nilai segitiga fuzzy Kepentingan AHP Himpunan Linguistik Triangular Fuzzy Number (TFN) Kebalikan 1 Just Equal (1,1,1) (1,1,1) 2 Intermediate (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) 3 Moderately important (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3,1) 4 Intermediate (3/2, 2, 5/2) (2/5,1/2,2/3) 5 Strongly Important (2, 5/2, 3) (1/3,2/5,1/2) 6 Intermediate (5/2, 3, 7/2) (2/7,1/3,2/5) 7 Very Strong (3, 7/2, 4) (1/4,2/7,1/3) 8 Intermediate (7/2, 4, 9/2) (2/9,1/4,2/7) 9 Extremely Strong (4, 9/2, 9/2) (2/9,2/9,1/4)
Perubahan  nilai  perbandingan  berpasangan  dari  matriks  AHP  menjadi  fuzzy  AHP  dapat dilihat pada Table 6.
Table 6. Perbandingan matriks berpasangan fuzzy AHP Perbandingan matriks berpasangan K1 K2 K3 K1 AHP 1 0.50 3 K1 F- AHP 1,1,1 2/3, 1, 2 1/2, 2/3, 1
DAN BEGITU JUGA UNTUK K2 DAN K3. KEBALIKAN =
Lebih jelas matriks perbandingan dalam bentuk Fuzzy AHP untuk tiga kriteria (rekayasa perangkat lunak, jaringan komputer dan multimedia) dapat dilihat seperti pada Table 7.
Table 7. Perbandingan matriks berpasangan fuzzy AHP
Kriteria K1 K2 K3 l m u l m u l m u K1 1.00  1.00  1.00  0.67  1.00  2.00  1.00  1.50 2.00 K2 0.50  1.00  1.50  1.00  1.00  1.00  1.50  2.00 2.50 K3 0.50  0.67  1.00  0.40  0.50  0.67  1.00  1.00 1.00
Setelah nilai perbandingan AHP ditranformasi ke nilai skala F-AHP, maka dihitung nilai sintesis fuzzy (Si). Penghitungan nilai sintesis fuzzy  mengarah pada perkiraan keseluruhan nilai masing-masing kriteria, dan alternatif yang diinginkan seperti yang ditunjukkan pada Table 8.
Table 8. Perhitungan jumlah baris dan kolom setiap sel
Kriteria K1 K2 K3 ∑ l m u l
m u l m u l m u K1 1 1 1 2/3 1 2 1 3/2 2 2.67 3.5 5 K2 1/2 1 3/2 1 1 1 3/2 2 5/2 3 4 5 K3 1/2 2/3 1 2/5 1/2 2/3 1 1 1 1.9 2.17 2.67
∑ ∑ 7.57 9.67 12.67 Dari Tabel 8 diatas, maka nilai sintesis fuzzy (Si) sebagai berikut : SK1 = (2.67, 3.5, 5) x (1/12.67,  1/9.67,  1/7.57) = (0.211, 0.362, 0.660) SK2 = (3, 4, 5) x (1/12.67,  1/9.67,  1/7.57)
= (0.237, 0.414, 0.660)
SK3 = (1.90, 2.17, 2.67) x (1/12.67,  1/9.67,  1/7.57) = (0.150, 0.224, 0.353)
Penghitungan nilai sintesis fuzzy di atas dapat disimpulkan dalam Table 9.
Table 9. Nilai sintesis fuzzy Kriteria Si l m u K1 0.211 0.362 0.660 K2 0.237 0.414 0.660 K3 0.150 0.224 0.353
Proses  ini  menerapkan  pendekatan  fuzzy  yaitu  fungsi  implikasi  minimum  (min)  fuzzy. Setelah dilakukan perbandingan nilai sintesis fuzzy, akan diperoleh nilai ordinat defuzzifikasi (d’) yang nilai d’ minimum. Dengan mengacu pada rumus sebagai berikut :
V(M 2 M 1 ) = { (     ) (     ) } ………………………… (1)
Jika mengikuti rumus diatas maka akan didapat nilai v dan d’. VsK1 ≥ (VsK2, VsK3)
VsK1 ≥ VsK2 = (     ) (     )
=
(           ) (           ) (           )
= (      ) (     ) = = 0.890 VsK1 ≥ VsK3   =  m1 ≥ m3 = 1. Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’(VsK1) = min(0.890, 1) = 0.890. VsK2 ≥ (VsK1, VsK3) VsK2 ≥ VsK1   = m2 ≥ m1 = 1 VsK2 ≥ VsK3   =  m2 ≥ m3 = 1. Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’(VsK2) = min(1, 1) = 1. VsK3 ≥ (VsK1, VsK2)
VsK3 ≥ VsK1   = (     ) (     )
= (           ) (           ) (           )
= (      ) (     )
= = 0,507
VsK3 ≥ VsK2   = (     ) (     ) = (           ) (           ) (           ) = (      ) (     ) = = 0.379
Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’(VsK3) = min(0.507, 0.379) = 0.379. Menghitung nilai bobot vector fuzzy (W’)
W’ = (0.890, 1, 0.379) T = 2,269 Normalisasi nilai bobot vector fuzzy (W)
= ( 0.392, 0.440, 0.167 )
Sehingga dapat disimpulkan bobot global seperti yang ditunjukkan pada Table 10.
Table 10. Bobot global antar kriteria GLOBAL K1 K2 K3 BOBOT (W) 0.392 0.440 0.167

## C.  Penyelesaian Kasus Alternatif
Adapun data nilai-nilai mata  kuliah mahasiswa seperti yang ditunjukkan pada Table 11. Untuk minat RPL (Logika Informatika (R1), Basis Data (R2), Pemrograman Web (R3), Rekayasa Perangkat  Lunak  (R4)),  untuk  minat  Jaringan  Komputer  (Komunikasi  Data  (J1),  Jaringan Komputer (J2), Jaringan Komputer Lanjut (J3), Keamanan Komputer (J4) dan minat Multimedia (Komputer  Grafik  (M1),  Desain  Grafis  (M2),  Interaksi  Manusia  dan  Komputer  (M3),  Metode Numerik (M4)).
Table 11. Nilai rata-rata mahasiswa Kode RPL JARKOM MULTIMEDIA A1 6.50 8.50 7.50 A2 7.50 9.00 8.00 A3 8.50 7.50 7.75 A4 7.00 7.00 8.50 A5 8.25 6.50 8.25
Agar  bisa  diputuskan  setiap  mahasiswa  dapat  memilih  topik  skripsi  berdasarkan  minat dan  kemampuan,  maka  tiap  kriteria  (RPL,  Jarkom,  dan  Multimedia)  harus  dibuatkan  matriks perbandingan  berpasangan.  Untuk  kriteria  RPL,  maka  perbandingan  berpasangan  dapat ditunjukkan pada Table 12.
Table 12. Perbandingan berpasangan untuk kriteria K1
KODE A1 A2 A3 A4 A5 A1 1 0.33 0.20 0.50 0.25 A2 3 1 0.33 2 0.50 A3 5 3 1 4 2 A4 2 0.50 0.25 1 0.33 A5 4 2 0.50 3 1 TOTAL  15 6.83 2.28 10.50 4.08
Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  normalisasi  dari  matriks  perbandingan berpasangan untuk kriteria K1 seperti yang ditunjukkan pada Table 13.
Table 13. Normalisasi matriks perbandingan berpasangan untuk kriteria K1
KODE A1 A2 A3 A4 A5 TOTAL A1 0.07  0.05  0.09  0.05  0.06  0.312 A2 0.20  0.15  0.15  0.19  0.12  0.805 A3 0.33  0.44  0.44  0.38  0.49  2.081
A4 0.13  0.07  0.11  0.10  0.08  0.493 A5 0.27  0.29  0.22  0.29  0.24  1.309
TOTAL  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00 Lakukan hal yang sama seperti yang ditunjukkan pada Table 12 dan 13. Langkah terakhir adalah  mengalikan  bobot  global  dengan  alternatif  untuk  tiap  kriteria  kemudian  dari  hasil  ketiga kriteria  untuk  tiap  alternatif  dengan  mengambil  nilai  terbesar  pada  tiap  kriteria  seperti  yang ditunjukkan  pada  Tabel  14.  Hasil  keputusan  berupa  topik  skripsi  menurut  minat  yang  telah disesuaikan dengan kemampuan mahasiswa dijadikan dasar penentuan topik skripsi.
Table 14. Hasil keputusan minat topik skripsi
BOBOT K1 K2 K3 TOPIK SKRIPSI MINAT 0.392 0.440 0.167 A1 RPL A2 RPL A3 JARINGAN KOMPUTER A4 JARINGAN KOMPUTER A5 JARINGAN KOMPUTER
Kelemahan dari sistem pendukung keputusan ini adalah belum adanya sub kriteria untuk tiap  –  tiap  kriteria.  Adanya  sub  kriteria  dapat  membuat  hasil  keputusan  menjadi  lebih  spesifik sehingga  pemilihan  topik  skripsi  yang  awalnya  sesuai  minat  secara  umum  menjadi  minat  yang secara khusus.
4. Kesimpulan
Penentuan  kriteria  didasarkan  dengan  konsentrasi  yang  ada  di  program  studi  Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Pontianak sedangkan untuk penentuan alternatif adalah nilai mata kuliah mahasiswa yang diambil dari hasil belajar mahasiswa selama menempuh kuliah di program studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Pontianak. Bobot paling besar ada  pada  mahasiswa  A5  untuk  minat Jaringan  Komputer  sebesar  1,410  sedangkan  bobot  paling kecil ada pada mahasiswa A4 pada minat Multimedia sebesar 0.08.

## Ucapan Terima Kasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Ristekdikti  yang  telah  memberi  dukungan finansial terhadap penelitian ini berupa hibah Penelitian Dosen Pemula . Daftar Pustaka
[1]  R. Hardi, “PEMODELAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN FUZZY AHP DALAM PENENTUAN PENERIMAAN BEASISWA,” in Simposium  Nasional  RAPI  XII , 2014, pp. 177–183.
[2]  M. Fajri, R. R. M. Putri, and L. Muflikhah, “Implementasi Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) Dalam Penentuan Peminatan di MAN 2 Kota Serang,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 5, pp. 2109–2117, 2018.
[3]  Salahuddin  and  S.  Hartati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Supplier Jeruk Pontianak Berbasis Fuzzy-AHP,” IJCCS , vol. 6, no. 1, pp. 67–78, 2012.
[4]  Y.  Ansori,  “Pendekatan  Triangular  Fuzzy  Number  dalam  Metode  Analytic  Hierarchy Process,” J. Ilm. Foristek , vol. 2, no. 1, pp. 126–135, 2012.
[5]  A.  Putra  and  D.  Y.  Hardiyanti,  “PENENTUAN  PENERIMA  BEASISWA  DENGAN MENGGUNAKAN FUZZY MADM,” in Seminar Nasional Informatika 2011 , 2011, pp. 16– 20.
[6]  A.  S.  Khazari,  F.  Marisa,  and  I.  D.  Wijaya,  “SISTEM  REKOMENDASI  PENENTUAN
JUDUL  SKRIPSI  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  DECISION  TREE,” J.  Teknol.  dan Manaj. Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 123–127, 2017.
[7]  R.  R.  Panggali,  F.  Marisa,  and  D.  Purnomo,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN UNTUK  MENENTUKAN  JUDUL  SKRIPSI  JURUSAN  TEKNIK  INFORMATIKA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” JIMP - J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2, no. 1, pp. 16–27, 2017.
[8]  Sulartopo, “PENGKATEGORIAN TOPIK SKRIPSI DENGAN METODE NBC,” E-BISNIS J. Ilm. Ekon. DAN BISNIS , vol. 8, no. 1, pp. 49–53, 2015.
[9]  E.  Daniati  and  A.  Nugroho,  “K-Means  Clustering  With  Decision  Support  System  using SAW  Determining  Thesis  Topic,”  in 2016  6th  IEEE  International  Conference  on  Control System, Computing and Engineering , 2016, pp. 326–331.
[10] K. R. Prilianti and H. Wijaya, “Aplikasi Text Mining untuk Automasi Penentuan Tren Topik Skripsi dengan Metode K-Means Clustering,” J. Cybermatika , vol. 2, no. 1, pp. 1–6, 2014.
[11] H.  S.  Faisol,  A,  M.A.  Muslim,  “Komparasi  Fuzzy  AHP  dengan  AHP  pada  Sistem Pendukung Keputusan Investasi Properti,” J. EECCIS , vol. 8, no. 2, pp. 123–128, 2014.
[12] M.  T.  F.  F.P.Saputra,  N  Hidayat,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (F-AHP) Untuk Menentukan Besar Pinjaman Pada Koperasi,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 4, pp. 1761–1767, 2018.
[13] S.  A  Santoso,  R  Rahmawati,  “APLIKASI  FUZZY  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS  UNTUK  MENENTUKAN  PRIORITAS  PELANGGAN  BERKUNJUNG  KE GALERI (Studi Kasus di Secondhand Semarang),” J. Gaussian , vol. 5, no. 2, pp. 239–248, 2016.
[14] A.  G.  M.S.D  Putra,  S  Andryana,  Fauziah,  “Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process  Method  to Determine the Quality of Gemstones,” Adv. Fuzzy Syst. , pp. 1–6, 2018.
[15] D.-Y.  Chang,  “Applications  of  the  extent  analysis  method  on  fuzzy  AHP,” Eur.  J.  Oper. Res. , vol. 95, no. 3, pp. 649–655, 1996.