## Penilaian Mutu Pendidikan Berdasarkan Ketersediaan Sarana Prasarana di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode AHP
Gilbert Yesaya Likumahua * , Sri Yulianto Joko Prasetyo
Fakultas Teknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Kristen Satya Wacana, Salatiga, Indonesia Email: 1,* 672018241@student.uksw.edu, 2 sri.yulianto@uksw.edu Email Penulis Koresponding : 672018241@student.uksw.edu Submitted 04-10-2022; Accepted 30-10-2022; Published 31-10-2022

## Abstrak
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  sarana  prasarana  yang  digunakan  untuk  proses  belajar  mengajar  serta upaya yang dilakukan untuk meningkatkan mutu pendidikan selama saat masa pandemic covid-19. Tipe penelitiannya yakni kualitatif deskriptif. Subjek penelitian yang terlibat selama proses penelitian meliputi 4 sekolah SMP di Salatiga. Pelaksanaan  kegiatan  dalam  penelitian  dilakukan  dengan  menggunakan  pendekatan  metode  AHP.  Selanjutnya  data dikumpulkan melalui teknik wawancara bertipe kuisioner. Data yang terkumpul ini akan dianalisis menggunakan teknik triangulasi data berbasis literatur. Temuan hasil penelitian menunjukkan kriteria yang sangat berpengaruh terhadap mutu pendidikan  yang  dinilai  berdasarkan  sarana  prasarana  yaitu  bandwith  dengan  nilai  0,397  (39%),  lcd 0,245  (24%),  lab komputer 0,242 (24%), banyak komputer 0,064 (6%) dan yang terakhir access point 0,053 (5%).
Kata Kunci: Sarana Prasarana; Mutu; Covid-19

## Abstract
This study aims to know the infrastructures used for the teaching-learning process and the effort made to improve education quality during the pandemic of Covid-19. The method used by the researcher was descriptive qualitative. The subjects of this study were four senior high schools in Salatiga. AHP method approach was used in conducting this study. Meanwhile, Questionnaires and interviews were used as instruments for data retrieval. The data collected will be analyzed using literature-based data triangulation techniques. The results showed that some criteria have a high impact on improving the quality of education based on infrastructure tools: bandwidth with 0,397 (39%), lcd with 0,245 (24%), computer lab with 0,242 (24%), the  number of computers 0,064 (6%), and the last was the access point with 0.053 (5%).
Keywords : Infrastructure; Quality; Covid-19

## 1. PENDAHULUAN
Corona  Virus  Disease (Covid-19)  merupakan  penyakit  menular  yang  disebabkan  oleh coronavirus jenis  baru  yang menyerang sistem pernapasan pada manusia sehingga dapat menyebabkan kematian. World Health Organization (WHO) menyatakan  Covid-19  sebagai  pandemi  sejak  11  Maret  2020  yang  bermula  di  kota  Wuhan,  China.  Covid-19  mulai menyebar kebeberapa negara di dunia, termasuk Indonesia[1]
Di Indonesia, Covid-19 memberikan dampak terhadap semua sektor termasuk sektor pendidikan. Oleh karena itu, pemerintah Indonesia mengaktifkan sistem belajar dari rumah berbasis online atau dikenal dengan istilah pembelajaran dalam  jaringan  (daring)  sejak  Maret  2020  melalui  Keputusan  Menteri  Pendidikan  Kebudayaan  RI  No.  4  Tahun  2020 Pelaksanaan  Kebijakan  Pendidikan  Di  Masa  Darurat  COVID-19[2].  Pemerintah  menetapkan  kebijakan  tersebut  agar pendidikan tetap berjalan sehingga tidak mengalami ketertinggalan. Pembelajaran daring menjadi sesuatu hal yang baru dalam dunia pendidikan karena belum pernah dilakukan sebelumnya sehingga mengharuskan pendidik dan semua elemen pendidikan untuk tetap melaksanakan pembelajaran daring dan membuat suatu pembaharuan serta penyesuaian terhadap pemanfaatan  teknologi  yang  telah  tersedia  sehingga  dapat  menunjang  proses  pembelajaran.  Maka  dari  itu  pada  masa pandemi  Covid-19  pendidikan  menjadi  salah  satu  aspek  yang  sangat  penting  untuk  diperhatikan  setiap  aspek  dan perkembangannya untuk meningkatkan mutu pendidikan.
Y  Mauly  menyatakan  bahwa  mutu  pendidikan  merupakan  unsur  penting  yang  dapat  membantu  membentuk kualitas pendidikan menjadi lebih baik sesuai dengan tujuan utamanya yaitu menjadikan bangsa Indonesia sebagai negara maju. Sejalan dengan pendapat Soedijarto (2008) mengungkapkan bahwa pendidikan Indonesia dapat dianggap bermutu apabila  sistem  pendidikannya  bersifat  demokratis  dimana  suasana  proses  pembelajarannya  lebih  menyenangkan  serta menantang bagi peserta didik agar dapat mengembangkan setiap bakat yang dimiliki dengan baik [3]
Mutu pendidikan tidak hanya terkait akreditasi sekolah namun mutu pendidikan juga bisa di nilai dari segi sarana dan  prasarana  yang  tersedia  pada  lembaga  pendidikan  tersebut  yang  mana  telah  tertuang  dalam  Peraturan  Menteri Pendidikan Nasional Republik Indonesia Nomor 24 Tahun 2007 Tentang Standar Sarana dan Prasarana Untuk Sekolah Dasar/Madrasah  Ibtidaiyah  (SD/MI),  Sekolah  Menengah  Pertama/Madrasah  Tsanawiyah  (SMP/MTs),  dan  Sekolah Menengah Atas/Madrasah Aliyah (SMA/MA), karena sarana prasarana sangat berpengaruh untuk meningkatkan mutu pendidikan pada suatu lembaga pendidikan.
Sarana pendidikan merupakan setiap peralatan serta perlengkapan yang secara langsung dipakai untuk menopang proses pendidikan secara khusus pada proses belajar mengajar seperti gedung sekolah, ruang kelas, meja, kursi, dan serta media  pengajaran.  Sarana  pendidikan dapat  berperan  baik dalam  proses  pendidikan  apabila  digunakan  secara  optimal oleh  tenaga  pendidik  (Mulyasa,  2003).  Barnawi  (2012)  berpendapat  bahwa  prasarana  pendidikan  yaitu  seluruh
perlengkapan  dasar  yang  secara  tidak  langsung  mendukung  terselenggaranya  proses  pendidikan  di  sekolah.  Sehingga sarana  dan  prasarana  pendidikan  menjadi  salah  satu  komponen  pendukung  terselenggaranya  proses  belajar  mengajar secara baik dan optimal [4]
Prasarana pendidikan dapat menjadi tolak ukur mutu sekolah, namun prasarana harus ditingkatkan terus menerus seiring dengan perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang semakin canggih. Sarana dan prasarana perlu untuk dilakukan  agar  dapat  menunjang  keterampilan  siswa  sehingga  siswa  siap  untuk bersaing  terhadap pesatnya  teknologi. Oleh  karena  itu,  sarana  dan  prasarana  menjadi  bagian  yang  paling  penting  yang  harus  disiapkan  dengan  cermat  dan berkesinambungan agar proses kegiatan belajar mengajar dapat dijamin bisa berjalan dengan lancar dan efisien [5]
Metode Analytical Hierarchy Process merupakan metode yang dipakai untuk menentukan rangking dari setiap alternatif terhadap pemecahan suatu permasalahan (Sinaga, 2009) [6]. Alasan menggunakan metode AHP karena di dalam AHP  terdapat  konsep eigenvector yang dapat  digunakan untuk  menentukan  perangkingan  prioritas  dari  setiap  kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan
Sumber-sumber  dari  penelitian  sebelumnya  menjadi  hal  yang  paling  dibutuhkan  untuk  menjadi  referensi  bagi penulis dalam melakukan penelitian ini.
Penelitian yang dilakukan oleh Frieyadie (2018) dengan judul Metode AHP Sebagai Penunjang Keputusan Untuk Penilaian  Kinerja  Kerja  Karyawan  SPBU  menggunakan  metode  AHP  untuk  melakukan analisis  perhitungan  terhadap data yang diperoleh dan Microsoft Excel untuk mengimplementasikan data dengan tujuan untuk memberikan alternatif serta membantu staff kantor untuk menentukan penilaian kinerja karyawan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan [7]
Penelitian dengan judul Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya yang dilakukan oleh Jadiaman  Parhusip  (2019)  juga  menggunakan  metode  AHP  dalam  melakukan  proses  analisis  agar  dapat  memperoleh alternatif  dalam  menentukan  keluarga  yang  tepat  dan  lebih  layak  untuk  menerima  program  raskin  atau  biasanya  juga disebut Keluarga Penerima Manfaat (KPM)[8]
Penelitian yang dilakukan oleh Anita Sindar dan Jamal Purba (2018) dengan judul Penentuan Karyawan Lembur Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) juga menggunakan metode AHP untuk membuat suatu rancangan sistem yang memiliki beberapa form sebagai penunjuk dari penginputan data, proses dan hasil perhitungan. Perancangan sistem yang dilakukan menghasilkan output sehingga memperoleh alternatif dengan bobot tertinggi yang dapat digunakan sebagai penentuan nama karyawan yang harus lembur sebagai pemenuhan kebutuhan perusahaan [9]
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  yang  telah  dibahas,  maka  penulis  membahas  judul  yang  sedikit berbeda  dengan  beberapa  penelitian  terdahulu.  Judul  yang  diambil  adalah  Penilaian  Mutu  Pendidikan  Berdasarkan Ketersediaan Sarana Prasarana di Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode AHP dengan tujuan untuk memperoleh hasil penilaian yang baik terkait sarana prasarana yang berpengaruh terhadap mutu pendidikan pada saat masa pandemi Covid-19 khususnya bagi Sekolah Menengah Pertama (SMP) di kota Salatiga.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Penelitian menggu nakan metode AHP untuk memperoleh hasil penilaian mutu pendidikan di masa pandemi Covid-19 berdasarkan ketersediaan sarana prasarana  terhadap SMP di kota Salatiga dengan menggunakan tools R-Programing. Penelitian ini memiliki beberapa tahapan, yaitu :

## a. Mengidentifikasi Masalah
Mengidentifikasi masalah merupakan tahapan awal dalam penelitian ini. Peneliti mengidentifikasi masalah sesuai dengan permasalahan yang terjadi dilapangan sehingga dapat mengetahui dengan pasti masalah apa yang terjadi serta menemukan solusi untuk mengatasi permasalahan tersebut.

## b. Studi Literatur
Pada tahapan ini penulis mencari berbagai referensi terkait topik yang akan diteliti, dalam hal ini referensi yang dicari terkait metode AHP dan sistem pendukung keputusan.
a. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) merupakan  suatu  teori  umum  mengenai  pengukuran  yang  dipakai  dalam menentukan skala rasio, baik itu dari perbandingan berpasangan ataupun kontinu. Masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks dapat diuraikan menggunakan AHP sehingga dapat menjadi sebuah hirarki. Hirarki adalah suatu  representasi  dari  suatu  permasalahan  yang  kompleks  pada  struktur  multi  level  dimana  level  yang  pertama merupakan tujuan, kemudian level faktor, kriteria dan sub kriteria, dan begitu seterusnya sampai pada level paling akhir dari  alternatif.  Dengan hirarki  maka  suatu permasalahan yang  kompleks  dibagi  kedalam  beberapa  kelompok setelah  itu  diatur  menjadi  sebuah  hirarki  sehingga  permasalahan  menjadi  lebih  terstruktur  dan  sistematis.  Berikut merupakan tahapan-tahapan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), antara lain : 1. Mendefinisikan masalah serta menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hierarki yang didalamnya terdapat tujuan umum, kriteria dan alternatif.

## Gambar 2. Struktur Hirarki AHP
3. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap  tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  di  atasnya.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  pilihan  atau judgement  dari  pembuat  keputusan  dengan  menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan  elemen lainnya.
4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
5. Menghitung  nilai  eigen  vector  dan  menguji  konsistensinya,  jika  tidak  konsisten  maka  pengambilan  data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh.
6. Mengulangi langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen.
8. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR <0,100 maka penilaian harus diulangi kembali [10]
b. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan serta manipulasi  data  dengan  tujuan  agar  dapat  membantu  para pengambil  keputusan  untuk memilih  berbagai  alternatif keputusan yang merupakan hasil dari pengolahan setiap informasi yang didapat atau tersedia  dengan menggunakan model  pengambilan  keputusan.  Oleh  karena  itu,  sistem  pendukung  keputusan  sangat  dibutuhkan  untuk  membantu dalam hal mempercepat serta mempermudah proses pengambilan keputusan [11]

## c. Pengumpulan Data
Peneliti melakukan pengumpulan data langsung dari Sekolah Menengah Pertama (SMP) di kota Salatiga. Data yang sudah dikumpulkan merupakan hasil wawancara yang dibuat dalam bentuk  kuisioner dan isi langsung oleh SMP yang bersangkutan kemudian dijadikan sebagai data pada penelitian ini.

## Tabel 1. Data Sarana Prasarana
Nama Sekolah Sarana Prasarana Access Point Bandwith Banyak Komputer Banyak LCD Lap Komputer SMP Negeri 2 Salatiga 2 Titik 100 mbps 147 29 1
SMP Muhammadiyah Plus Salatiga 8 Titik 200 mbps 3 3 1 SMP Negeri 5 Salatiga 30 Titik 100 mbps dan 200 mbps 100 27 1 SMPIT Nidaul Hikmah Salatiga 4 Titik 100 mbps 30 3 1
Tabel 1 menunjukan data yang telah dikumpulkan dari beberapa SMP di kota Salatiga. Data tersebut yang dipakai hanya 4 SMP dari 8 SMP yang menjadi subjek penelitian.

## d. Pengolahan Data
Pada tahap ini akan di lakukan pengolahan dataset sarana prasarana SMP di kota Salatiga menggunakan R-Programming . Pengolahan data ini dilakukan untuk menguji metode yang dipakai pada penelitian ini.
Gambar 3 . Import Data ke R-Programming
Pada gambar 3 menunjukan dataset yang sudah di import ke R-Programming . Data yang dalam bentuk angka pada kolom access point, bandiwth, banyak komputer, banyak lcd dan banyak komputer harus diubah ke dalam bentuk numeric dan kemudian akan diimport untuk diolah datanya, karena data sebelumnya yang tidak diubah ke dalam bentuk numerc tidak akan terbaca dan tidak bisa di import untuk diolah sehingga nantinya tidak mendapatkan hasil yang maksimal.
Pada gambar 4 menunjukan tampilan data yang sudah di import ke dalam R-Programming sehingga data tersebut dapat terbaca dan dilakukan pengolahan data untuk mengetahui nilai prioritas yang dijadikan sebagai penentuan ranking dari metode AHP.

## e. Selesai
Pada tahapan ini peneliti melakukan penarikan kesimpulan berdasarkan hasil penelitian yang sudah dilakukan.

## 2.2 Pseudocode Metode AHP
Berikut merupakan pseudocode dari metode AHP yang dipakai pada penelitian ini. a. Inisialisasi Matriks hasil Pairwise Comparison baris1 = c(1/1, 1/2, 1/3, 1/4, 1/5) …. barisN = c(5/1, 1/5, 3/1, 4/1, 1/1) Kemudian tetapkan “pilihan” sebagai gabungan dari baris1 hingga barisN sebagai matriks pilihan = as.matrix(rbind(baris1, …, barisN))
b. Cek semua eigenvalue dan eigenvector berdasarkan “pilihan” eigen(pilihan)
c. Cek eigenvalue terbesarnya dengan “max”. Dan pakai “Re” untuk mengambil nilai realnya. max(Re(eigen(pilihan)$values))
d. Cek posisi eigenvalue terbesarnya dengan “which” posisi = which.max(Re(eigen(pilihan)$values))
e. Pilih eigenvector yang berkaitan dengan eigenvalue terbesar lalu ambil nilai realnya. eigen_vektor_maks = Re(eigen(pilihan)$vectors[, posisi])
f. Normalisasi eigen_vektor_maks sehingga totalnya 1. Inilah nilai prioritasnya. prioritas = eigen_vektor_maks / sum(eigen_vektor_maks)
g. Bulatkan vektor prioritas ke tiga angka decimal. prioritas_bulat = round(prioritas, 3)
h. Buat tabel kriteria dan nilai prioritasnya.
tabel_prioritas = data.frame(minuman = nama, nulai = prioritas_bulat)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini data yang sudah dikumpulkan dan dijadikan dataset akan diolah menggunakan tools R-Programming . Data  tersebut  diimport  terlebih  dahulu  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  metode  yang  di  pakai.  Setelah  itu  data tersebut  akan  diolah  untuk  membuat  matriks  perbandingan,  menghitung  nilai  eigen  value  dan  eigen  vector  serta menampilkan tabel prioritas.
Pengujian metode pada penelitian ini akan menghasilkan suatu tabel prioritas. Nilai pada tabel prioritas tersebut dijadikan  sebagai  acuan  untuk  melihat  kinerja  dari  metode  yang  dipakai  serta  dapat  digunakan  untuk  menentukan rangking pada setiap kriteria dari sarana prasarana.
Dalam penelitian metode AHP digunakan pada bagian hasil dan pembahasan dari mulai menentukan bobot untuk matriks perbandingan berpasangan kriteria sampai pada membuat tabel prioritas untuk menentukan ranking karena proses penentuan  ranking  merupakan  hasil  akhir  dari  metode  AHP.  Metode  AHP  pada  dasarnya  adalah  suatu  metode  yang dipakai dalam memecahkan masalah yang kompleks serta tidak terstruktur menjadi kelompok-kelompok dan mengatur kelompok tersebut ke dalam suatu hierarki setelah itu memberikan nilai numerik. Oleh karena itu, dengan suatu hipotesa maka bisa ditentukan elemen apa yang mempunyai prioritas tinggi.

## 3.1 Membuat Matriks Perbandingan
Tahap  pembuatan  matriks  perbandingan  ini  merupakan  tahapan  untuk  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) .
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria Access Point  Bandwidth  Banyak Komputer  LCD  Lab Komputer Access Point 1 1 ⁄ 1 2 ⁄ 1 3 ⁄ 1 4 ⁄ 1 5 ⁄ Bandwidth 2 1 ⁄ 1 1 ⁄ 3 1 ⁄ 4 1 ⁄ 5 1 ⁄ Banyak Komputer 3 1 ⁄ 1 3 ⁄ 1 1 ⁄ 1 4 ⁄ 1 5 ⁄ LCD 4 1 ⁄ 1 4 ⁄ 1 3 ⁄ 1 1 ⁄ 5 1 ⁄ Lab Komputer 5 1 ⁄ 1 5 ⁄ 3 1 ⁄ 4 1 ⁄ 1 1 ⁄
Pada  tabel  2  merupakan  tahapan  pembuatan  matriks  perbandingan  terhadap  setiap  kriteria.  Matriks  tersebut kemudian akan diinput ke dalam R-Programming untuk mengetahui nilai dari setiap kriteria dan dari nilai yang dihasilkan selanjutnya akan diolah terus sehingga mendapatkan nilai prioritas yang akan dijadikan untuk mennetukan ranking.
3.2 Nilai Matriks Perbandingan
Tabel 3 . Hasil Nilai Matriks Perbandingan Access Point Bandwith Banyak Komputer LCD Lab Komputer Access Point 1 0.50 0.33 0.25 0.2 Bandwith 2 1.00 3.00 4.00 5.0 Banyak Komputer 3 0.33 1.00 0.25 0.2 LCD 4 0.25 0.33 1.00 5.0 Lab Komputer 5 0.20 3.00 4.00 1.0
Pada  tabel  3  menunjukan  hasil  nilai  matriks  perbandingan  dari  setiap  kriteria  yang  telah  di  input  dan  diolah menggunakan tools R-Programming , dimana hasil tersebut di dapat dengan cara membagikan nilai matriks perbandingan berpasangan  kriteria  seperti  pada  tabel  2  sehingga  memperoleh  nilai  untuk  setiap  kriteria,  angka-angka  tersebut menunjukan ranking variabel pada setiap kriteria.

## 3.3 Nilai Eigen Value dan Eigen Vector
Nilai eigen value dan eigen vector merupakan suatu pasangan dimana eigen value adalah suatu nilai yang bukan matriks yaitu suatu nilai angka yang jika dikalikan dengan suatu matriks x dapat mewakili matriks yang lainnya oleh karena itu disebut eigen value. Nilai dari eigen value dan eigen vector menunjukan jumlah elemen dari matriks itu sendiri.
Tabel 4 . Nilai Eigen Value dan Eigen Vector Eigen Value [1] 7.268 [2] -3.439 [3] 0.240 [4] 0.224 [5] 0.690 Eigen Vector [,1] [1,] 0.098 [2,] 0.745 [3,] 0.119 [4,] 0.461
[5,] 0.454
[,2] [1,] -0.020 [2,] 0.0718 [3,] -0.004 [4,] 0.7521 [5,] -0.654 [,3] [1,] -0.041 [2,] 0.859 [3,] -0.327 [4,] 0.190 [5,] -0.069 [,4] [1,] -0.041 [2,] 0.859 [3,] -0.327 [4,] 0.190 [5,] -0.069 [,5] [1,] 0.007 [2,] 0.235 [3,] -0.787 [4,] 0.569 [5,] -0.000
Tahapan selanjutnya yaitu mengecek nilai eigen value dan eigen vector. Pada tabel 4 menunjukan hasil untuk nilai eigen  value  dan  eigen  vector dari  matriks  yang  sudah  dibuat.  Bisa  dilihat  pada  hasilnya  yaitu  nilai  eigen  value  ada  5 dimana ada komponen real dan komponen imaginarenya, tapi untuk eigen value tertinggi pada urutan 1 hanya komponen real dan komponen imaginarenya 0 (nol) dan untuk eigen vector jumlahnya tetap sama seperti eigen value yaitu 5. Angka dari nilai eigen value dan eigen vector menunujukan seberapa besar pengaruh variabel terhadap matriks.
Nilai eigen value maximum adalah 7.268. Nilai ini menunjukan nilai real dari eigen value dan dari nilai real itu dicari nilai maximumnya. Sehingga akan menghasilkan  nilai terbesar. Nilai tersebut untuk memilih eigen vector yang berasosiasi dengan nilai eigen value terbesar. Setelah memperoleh hasil nilai eigen value terbesar maka selanjutnya yaitu mengecek posisi eigen value terbesar dan posisi eigen value terbesar berada pada urutan ke 1.

## 3.4 Eigen Vector Terbesar
Nilai eigen vector adalah nilai bukan nol yang jika dikalikan dengan suatu matriks maka akan menghasilkan vector lain yang memiliki nilai kelipatan dari eigen vector sendiri. nilai dari eigen vector menunjukan jumlah elemen.
Tabel 5 . Eigen Vector Terbesar
0.098  0.745  0.119  0.461  0.454
Pada tabel 5 menunjukan posisi dimana nilai eigen vector terbesar dan dari nilai ini menunjukan angka eigen vector yang mencerminkan ranking.
Normalisasi nilai eigen vector yaitu membagi nilai eigen vector maksimal dengan total jumlahnya sehingga yang diambil bukan nilai absolutnya atau nilai langsungnya jadi nilai normalisasi eigen vector ini menunjukan nilai presentase yang akan dijadikan sebagai nilai untuk ranking prioritas.
Tabel 6. Normalisasi Nilai Eigen Vector
0.052  0.396  0.063  0.245  0.241
Tabel 6 menunjukan hasil normalisasi angka atau presentase dari nilai eigen vector terbesar seperti pada tabel 5 jadi bukan diambil nilai langsung atau absolutnya tapi dibagi dengan jumlah totalnya yaitu nilai dari eigen vector dibagi dengan jumlah totalnya. Hasil normalisasi nilai eigen vector menunjukan angka prioritas yang akan dibulatkan.
Nilai vector prioritas merupakan nilai yang dipakai sebagai untuk menentukan ranking. Nilai ini menunjukan hasil ranking pada setiap kriteria pada tabel prioritas.
Tabel 7 . Pembulatan Nilai Vector Prioritas
0.053  0.397  0.064  0.245  0.242
Hasil  normalisasi  nilai  eigen  vector  pada  tabel  6  harus  dibulatkan  sehingga  menghasilkan  3  (tiga)  angka  di belakang  koma  seperti  yang  ditunjukan  pada  tabel  7.  Nilai  eigen  vector  prioritas  yang  sudah  dibulatkan  menunjukan angka untuk menentukan ranking.

## 3.5 Tabel Prioritas
Tabel 8 . Tabel Prioritas Kriteria Nilai 1. Access Point 0.053 2. Bandwith 0.397 3. Banyak Komputer 0.064 4. LCD 0.245 5. Lab Komputer 0.242
Tabel prioritas dibuat untuk mempermudah dan lebih jelas untuk menampilkan kriteria dengan nilainya masing- masing.  Pada  tabel 8 menunjukan tabel prioritas sesuai dengan kriteria dan nilainya masing-masing. Angka dari tabel prioritas  tersebut  menunjukan  angka  yang  dijadikan  sebagai  tolak  ukur  untuk  menentukan  ranking.  Jadi  dapat  dilihat bahwa bandwith dengan nilai tertinggi 0,397 (39%), lcd 0,245 (24%), lab komputer 0,242 (24%), banyak komputer 0,064 (6%) dan yang terakhir access point dengan nilai paling rendah yaitu 0,053 (5%).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  telah  dipaparkan dapat  disimpulkan  bahwa  kriteria  yang  sangat  berpengaruh terhadap mutu pendidikan yang dinilai berdasarkan sarana prasarana yaitu bandwith dengan nilai 0,397 (39%), lcd 0,245 (24%), lab komputer 0,242 (24%), banyak komputer 0,064 (6%) dan yang terakhir access point 0,053 (5%). Dari angka- angka  untuk  setiap  kriteria  pada  tabel  prioritas  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  mutu  pendidikan  pada  saat  masa pandemi Covid-19 masih harus ditingkatkan khususnya pada bagian sarana prasarana karena terdapat beberapa sarana prsarana yang mempunyai presentase rendah pada penelitian ini sehingga mutu pendidikan terus meningkat dan proses pembelajaran  dapat  berjalan  dengan  baik.  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  ternyata  dapat  dipakai  untuk melakukan  penilaian  mutu pendidikan  berdasarkan  ketersediaan  sarana  prasarana karena  metode  AHP  sendiri mampu untuk menyelesaikan suatu masalah yang sebelumnya tidak terstruktur menjadi lebih terstruktur dan mudah dimengerti.

## REFERENCES
[1] Bhavya Bhasin, Gautam Gupta, and Sumedha Malhotra, “Impact of Covid-19 Pandemic on Education System,” EPRA Int. J. Environ. Econ. Commer. Educ. Manag. , no. May 2020, pp. 6–8, 2021.
[2] I. A. Nafrin and H. Hudaidah, “Perkembangan Pendidikan Indonesia di Masa Pandemi Covid-19,” Edukatif  J. Ilmu Pendidik. , vol. 3, no. 2, pp. 456–462, 2021.
[3] P. Sarana and D. A. N. Prasarana, “Cerdas Sifa, Edisi No.1. Mei – Agustus 2012,” no. 1, pp. 1–9, 2012.
[4] S. Rahmiga, “Kurangnya Sarana Dan Prasarana Belajar Di Sekolah,” Teknol. Pendidik. , vol. 4, no. 2, pp. 1–8, 2019.
[5] S. Kartika, H. Husni, and S. Millah, “Pengaruh Kualitas Sarana dan Prasarana terhadap Minat Belajar Siswa dalam Pembelajaran Pendidikan Agama Islam,” J. Penelit. Pendidik. Islam , vol. 7, no. 1, p. 113, 2019.
[6] D. Pawestri, J. Informatika, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, P. Alam, and U. S. Maret, “digilib . uns . ac . id,” 2013.
[7] Frieyadie,  “Metode  Ahp  Sebagai  Penunjang  Keputusan  Untuk  Penilaian  Kinerja  Kerja  Karyawan  Spbu,” J.  TECHNO  Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 63–68, 2018.
[8] Jadiaman  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , vol. 13, no. 2, pp. 18–29, 2019.
[9] A. S. R. Sinaga, “Penentuan Karyawan Lembur Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),” J. Inkofar , vol. 1, no. 2, pp. 40–50, 2019.
[10]  E. Darmanto, N. Latifah, and N. Susanti, “Penerapan Metode Ahp (Analythic Hierarchy Process) Untuk Menentukan Kualitas Gula Tumbu,” Simetris  J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 75, 2014.
[11]  R. Anjasmaya and S. Andayani, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Komoditi Sayuran Berdasarkan Karakteristik Lahan Menggunakan Metode PROMETHEE,” JUITA  J. Inform. , vol. 6, no. 2, p. 127, 2018.