http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Dosen Pembimbing Perlombaan Mahasiswa

## Decision Support System for Selection of Student Competition Supervisor
1 Herwanda Ayu Destania, 2 Rochmat Rizky Alfandy, 3 Muhammad Wahyudi,
4 Julianto Lemantara*
S1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika Jl. Raya Kedung Baruk No. 98, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia, Telp. (031)8721731 *e-mail: julianto@dinamika.ac.id
( received : 30 November 2021, revised : 19 Februari 2022, accepted: 26 Februari 2022)

## Abstrak
Setiap  perguruan  tinggi  di  Indonesia  berhak  mengikuti  perlombaan  dari  Direktorat  Jenderal Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan  (Belmawa)  dengan  mengirimkan  beberapa  tim  yang  terdiri  atas mahasiswa  dan  dosen  pembimbing.  Setelah  melakukan  observasi,  terdapat  83%  dari  35  mahasiswa yang mengikuti lomba belmawa di Universitas Dinamika mengalami kesulitan dalam memilih dosen pembimbing.  Ketidaktahuan  mahasiswa  mengenai  profil  dosen  menyebabkan  mahasiswa  memilih dosen  pembimbing  secara  acak.  Akibatnya,  ketika  mahasiswa  melakukan  bimbingan  tidak  sesuai dengan  profil  dosen  yang  dipilih  dan  hasil  bimbingan  menjadi  kurang  optimal.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  bertujuan  menghasilkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  penentuan  dosen pembimbing yang terbaik untuk lomba belmawa dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Graphic Rating Scale (GRS) sehingga meningkatkan kualitas dalam memilih dosen pembimbing lomba  belmawa.  Dalam  penerapannya,  AHP  digunakan  untuk  menghasilkan  local  priority  dari masing-masing kriteria dan GRS digunakan untuk perangkingan dari masing-masing dosen kemudian dipilih  4  dosen  dengan  nilai  tertinggi.  Hasil  penelitian  SPK  dapat  membantu  memilih  calon  dosen pembimbing  yang  sesuai  dengan  kriteria  yaitu:  tingkat  pendidikan  terakhir  dosen,  jumlah publikasi/penelitian dari dosen, jenis keahlian dosen, jumlah tim yang meminta bimbingan dosen, dan jumlah lomba belmawa yang telah diraih mahasiswa bimbingan dosen di Universitas Dinamika. Hal ini dibuktikan dengan adanya penurunan kesulitan terhadap pemilihan dosen pembimbing belmawa di Universitas Dinamika dari 83% menjadi 5,71%.
Kata  kunci :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Dosen  Pembimbing,  Analytical  Hierarchy  Process, Graphic Rating Scale

## Abstract
Every university in Indonesia has the right to take part in any competition from Directorate General of  Learning  and  Student  Affairs  (Belmawa)  by  sending  several  teams  consisting  of  students  and supervisors.  After  doing  observations,  there  were  83%  of  35  students  who  took  part  in  Belmawa competition  at  Dinamika  University  had  difficulty  in  choosing  a  supervisor.  The  causes  students choose a supervisor at random. When the students conducting guidance does not match the profile of the  selected  supervisor  and  the  guidance  results  are  not  optimal.  Therefore,  this  study  aims  to produce  an  Decision  Support  System  (DSS)  for  determining  the  best  supervisor  of  Belmawa competition using Analytical Hierarchy Process (AHP) and Graphic Rating Scale (GRS) methods to improve  quality  in  choosing  the  supervisor  for  Belmawa  competition.  In  its  application,  AHP  was used to generate local priority from each criterion and GRS was used for ranking of each lecturer and then 4 lecturers with the highest score were selected. The results showed DSS could assist students in selecting  prospective  supervisors  according  to  the  existing  criteria,  namely:  the  supervisor's  last education  level,  the  number  of  publications  from  supervisor,  the  type  of  supervisor's  expertise,  the number of teams that asked for guidance, and the number of belmawa competitions, which has been
achieved  by  students  under  the  guidance  of  supervisor.  This  was  evidenced  by  the  decrease  in  the difficulty of selecting Belmawa supervisors at Dinamika University from 83% to 5.71%.
Keywords: Decision Support System, Supervisor, Analytical Hierarchy Process, Graphic Rating Scale

## 1 Pendahuluan
Direktorat  Jenderal  Pembelajaran  dan  Kemahasiswaan  (Belmawa)  merupakan  direktorat pelaksana  dan  sekaligus  bertanggung  jawab  kepada  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi Republik Indonesia untuk menumbuhkan kreativitas, inovasi mahasiswa. Dalam melaksanakan tanggung  jawab  tersebut,  berdasarkan  [1]    belmawa  mempunyai  beberapa  program  lomba  seperti Program  Kreativitas  Mahasiswa  (PKM)  5  bidang,  Pekan  Ilmiah  Mahasiswa  Nasional  (pimnas), Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  (pilmapres),  kompetisi  debat,  kontes  robot,  pagelaran  Mahasiswa Nasional  TIK  (gemastik),  dan  sebagainya  Menurut  [2]  UU  no.12  tahun  2012,  pasal  4  bahwa perguruan  tinggi  berfungsi  mengembangkan  sivitas  akademika  yang  inovatif,  responsif,  kreatif, terampil,  berdaya  saing  dan  kooperatif  melalui  Tridharma.  Oleh  karena  itu  dengan  adanya  program perlombaan  yang  diadakan  belmawa,  maka  perguruan  tinggi  berhak  mengikuti  lomba  tersebut sehingga  akan  mengasah  daya  saing,  kreatif,  terampil  serta  inovatif  pada  mahasiswa.  Menurut  [3] fungsi  mahasiswa  yang  berperan  aktif  dalam  organisasi  dan  perlombaan,  maka  akan  membuat mahasiswa tersebut termotivasi dalam belajar. Prestasi juga dijadikan pengalaman dan sebagai bahan informasi  untuk  kedepan  bagi  mahasiswa  tersebut.  Dengan  demikian,  perlunya  setiap  mahasiswa mempunyai prestasi untuk meningkatkan individu berkualitas yang mampu bersaing di pasar global. Salah satunya yaitu mengikuti perlombaan yang diselenggarakan oleh belmawa ini. Setiap perguruan tinggi yang ingin mengikuti lomba belmawa, maka wajib mengirimkan beberapa tim yang terdiri dari mahasiswa  dan  dosen  pembimbing  dikarenakan  menurut  [4],  parameter  penilaian  dari  sistem informasi  manajemen  pemeringkatan  mahasiswa  (Simkatmawa)  berasal  dari  prestasi  kegiatan belmawa sebesar 50%.
Pada  Universitas  Dinamika,  pembentukan  tim  dan  dosen  pembimbing  diserahkan  pada mahasiswa  yang  ingin  mengikuti  lomba  belmawa.  Tetapi  masing-masing  jenis  lomba  memiliki permasalahan  dan  kesulitan  yang  berbeda.  Oleh  karena  itu,  pembentukan  tim  dan  penentuan  dosen pembimbing  harus  tepat  sesuai  jenis  lomba  yang  diikuti.  Kebebasan  dalam  penentuan  dosen pembimbing  dan  tim  menimbulkan  banyak  kendala.  Pada  hasil  kuesioner  yang  telah  disebar menyatakan terdapat 83% dari 35 responden mahasiswa Universitas Dinamika yang mengikuti lomba belmawa  mengalami  kendala  dalam  pemilihan  dosen  pembimbing.  Kendala  yang  dialami  oleh  tim yakni  pada  saat  memilih  dosen  pembimbing  secara  acak,  subjektif  serta  memilih  berdasarkan kedekatan dari anggota tim dengan dosen tertentu. Sehingga ketika tim melakukan bimbingan menjadi kurang  maksimal  karena  keahlian  dosen  tidak  sesuai  jenis  dengan  lomba  belmawa.    Disamping  itu, mahasiswa  belum  banyak  mengetahui  profil  dari  dosen  pembimbing  tersebut  seperti  :  tingkat pendidikan terakhir dosen, jumlah jurnal/penelitian pada dosen, jumlah tim yang meminta bimbingan dosen dan jumlah lomba belmawa yang telah diraih mahasiswa bimbingan dosen, juga mengakibatkan kurang  maksimalnya  dalam  bimbingan  di  lomba  belmawa  ini.  Akibatnya  akan  berdampak  dari  segi kualitas perlombaan yang sedang dikerjakan oleh mahasiswa tersebut.
Berdasarkan  uraian  masalah  diatas,  maka  penelitian  ini  mempunyai  batasan  masalah, diantaranya:  penelitian  ini  hanya  membahas  pemilihan  dosen  pembimbing  untuk  lomba  belmawa dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  GRS,  serta  solusi  yang  ditawarkan  yaitu  merancang  sistem pendukung keputusan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Graphic Rating Scale (GRS). Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) diperlukan karena dapat mengubah faktor- faktor  yang  bersifat  kualitatif  menjadi  kuantitatif  sehingga  dapat  menghasilkan  bobot  untuk  setiap kriteria  yang  digunakan  dalam  analisis  pemilihan  dosen  pembimbing.  Kriteria  yang  digunakan  pada metode  AHP  pada  penelitian  ini  adalah  (a)  tingkat  pendidikan  terakhir  dosen,  (b)  jumlah jurnal/penelitian pada dosen, (c) jenis keahlian dosen, (d) jumlah tim yang meminta bimbingan dosen, (e)  jumlah  Lomba  belmawa  yang  telah  diraih  mahasiswa  bimbingan.  Serta  penggunaan  metode Graphic  Rating  Scale (GRS)  digunakan    untuk  perangkingan  dari  masing-masing  dosen  kemudian dipilih 4 dosen dengan nilai tertinggi.
Dengan demikian, tujuan penelitian ini adalah menghasilkan SPK penentuan dosen pembimbing untuk  lomba  belmawa  yang  terbaik  dengan  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Graphic
Rating  Scale  (GRS)  sehingga  mengurangi  kesalahan  mahasiswa  dalam  memilih  dosen  pembimbing untuk lomba belmawa.

## 2 Tinjauan Literatur

## Penelitian Terdahulu
Saat  ini  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Graphic  Rating  Scale (GRS)  telah banyak  untuk  membuat  sistem  pengambilan  keputusan.  Terdapat  beberapa  penelitian  sebelumnya yang paling mendekati dengan penelitian ini, yaitu penelitian yang dilakukan oleh Ariawan Djoko R. dan  Jesica  Andini  R.  serta  penelitian  Sri  Widaningsih.  Dalam  penelitian  [5],  peneliti  hanya menggunakan  metode  AHP.  Metode  tersebut  digunakan  untuk  menentukan  kualitas  biji  kopi  pada café kaki bukit Lembang. Ariawan Djoko R. dan Jesica Andini R. menentukan kriteria yaitu tes kadar air, test trease , test defect, test warna & bau, dan test ukuran biji kemudian kriteria tersebut diproses hingga perangkiran dan muncul rekomendasi kualitas biji kopi terbaik.
Pada  bidang  penentuan  dosen  pembimbing,  terdapat  penelitian  yang  menerapkan  AHP  model rating,  salah  satunya  di  jurnal  Media  Jurnal  Informatika  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Dosen  Pembimbing  Kerja  Praktek  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  Model Rating ” dengan peneliti bernama Sri Widaningsih. Widyaningsih menentukan 6 kriteria, yaitu tingkat pendidikan, latar belakang pendidikan, status dosen, kesesuaian, pengalaman membimbing. 6 kriteria tersebut  diproses  menggunakan  model  rating  untuk  menghasilkan  perangkiran  dosen  kerja  praktek. [6].
Perbedaan  dari  penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya  bahwa  objek  yang  diteliti  pada Ariawan  Djoko  R  dan  Jesica  A.R  adalah  kualitas  biji  kopi,  pada  widyaningsih  adalah  dosen pembimbing untuk kerja praktek  sedangkan objek pada penelitian ini adalah tentang pemilihan dosen pembimbing  untuk  pendampingan  lomba  belmawa  sehingga  kriteria  yang  diberikan  juga  berbeda. Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yaitu  yaitu  (a)  tingkat  pendidikan  terakhir,  (b)  jumlah jurnal/penelitian,  (c)  jenis  keahlian,  (d)  jumlah  tim  yang  meminta  bimbingan,  (e)  jumlah  lomba belmawa yang telah diraih mahasiswa bimbingan. Sedangkan kriteria yang digunakan pada penelitian Widyaningsih  yaitu  tingkat  pendidikan,  latar  belakang  pendidikan,  status  dosen,  kesesuaian, pengalaman  membimbing.  Pada  penelitian Widyaningsih  menggunakan  program  desktop  sedangkan pada  penelitian  ini  jangkauan  penggunanya  lebih  luas  karena  menggunakan  website  sehingga  tidak terbatas oleh waktu dan tempat. Selain itu kelebihan dari penelitian ini, pada krtiteria menggunakan analisis benefit dan cost. Analisis benefit berarti jika nilai semakin besar, maka bobot kriteria semakin bagus.  Sedangkan  analisis  cost  berarti  jika  nilai  semakin  kecil,  maka  bobot  kriteria  juga  semakin bagus.  Kriteria  yang  termasuk  dalam  benefit  diantaranya  :  tingkat  pendidikan  terakhir,  jumlah jurnal/penelitian,  jenis  keahlian,  jumlah  lomba  belmawa  yang  telah  diraih  mahasiswa  bimbingan. Sedangkan yang termasuk dalam cost yaitu jumlah tim yang meminta bimbingan.

## Lomba Belmawa
Lomba  belmawa  diselenggarakan  oleh  Direktorat  Jenderal  Pendidikan  Tinggi  untuk menumbuhkan,  mewadahi  dan  mewujudkan  ide  kreatif  serta  inovatif  mahasiswa  di  Indonesia  yang berlandaskan  penguasaan  sains,  teknologi  dan  keimanan  yang  tinggi.  Menurut  [1]  belmawa mempunyai  beberapa  bidang  lomba,  yaitu  :  Olimpiade  Matematika  dan  IPA  Perguruan  Tinggi (ONMIPA PT), Debat Bahasa Inggris National University Debate Championship (NUDC), Pemilihan Mahasiswa  Berprestasi  (PILMAPRES),  Pekan  Kreativitas  Mahasiswa  (PKM)  dan  Pekan  Ilmiah Mahasiswa  Nasional  (PIMNAS),  Kontes  Robot  Indonesia  (KRI),  Kontes  Robot  Terbang  Indonesia (KRTI),  Pagelaran  Mahasiswa  Bidang  TIK  (GEMASTIK),  Kontes  Mobil  Hemat  Energi  (KMHE), Kontes  Kapal  Cepat  Tak  Berawak  (KKCTB),  Kompetisi  Jembatan  Indonesia  (KJI)  dan  Kontes Bangunan Gedung Indonesia (KBGI), dsb.

## Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem tersebut berguna untuk membantu seseorang ataupun  organisasi  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  situasi  yang  semistruktur  maupun  tidak
terstruktur [7]. Dalam sistem pendukung keputusan (SPK) terdapat beberapa tahapan [8] diantaranya: Intelligence, Design, Choice & Implementation.

## Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Multiple    Criteria    Decision    Making (MCDM)  merupakan  sebuah  pendekatan  dalam pengambilan  keputusan  berdasarkan  alternatif  solusi  dari  multi  kriteria.  Pada  dasarnya  MCDM merupakan  bagian  dari  bidang  keilmuan  riset  operasi,  serta  fokus  bahasanya  mencakup  aspek kualitatif dan kuantitatif [9].
Awal mula MCDM juga diinsiasi oleh Benyamin Franklin pada tahun 1706 sampai tahun 1790 melakukan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  2  faktor  yang  saling  bertentangan    mencakup  aspek subjektif dan multi atribut. Dengan melakukan pembobotan, Benyamin berhasil membuat keputusan penting [10]
Analytical Hierarchy Process (AHP) Menurut [11], metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebuah kerangka dalam pengambilan keputusan yang efektif atas persoalan kompleks dengan mempercepat proses pengambilan keputusan. Model  AHP  dapat  memecahkan  persoalan  tersebut  dengan  menata  variabel  yang  memberi  nilai numerik  pada  pertimbangan  subjektif  tentang  pentingnya  tiap  variabel  dan  mensintesis  berbagai pertimbangan  untuk  menetapkan  variabel.  Sehingga  memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan  bertindak untuk  mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut.  Model  AHP  ini  biasanya  digunakan  untuk menganalisis dalam pengambilan keputusan dengan melakukan pendekatan sistem. AHP mempunyai pemahaman  yang  mengacu  pada  permasalahan  yang  dilakukan,  mempunyai  akibat  dan  kepentingan dalam suatu masalah tersebut pada orang yang mengalaminya. Biasanya, dalam pengukuran kualitatif yang terpenting rumitnya permasalahan dan ketidakpastian yang tinggi. Menurut [12], di dalam AHP terdapat rumus untuk mengukur konsistensi pada setiap jawaban yang diberikan.
(1) Rumus Perhitungan Consistency Index (CI) =
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑥− 𝑛 𝑛−1 ………………………………………………………………………………………... (1) Dimana, : n = Jumlah kriteria 𝜆𝑚𝑎𝑥 = Nilai eigen vektor maksimal
(2) Rumus Perhitungan Consistency Ratio (CR) = 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 ……………………………………………………………………………………………… (2) Dimana, : CI = Consistency Index

## RI = Random Index
Menurut  [13],  AHP juga mempunyai  tabel  nilai  kepentingan,  angka  di  dalam  nilai  kepentingan mempunyai arti. Perhatikan Tabel 1.

## Tabel 1. Nilai Kepentingan dari Matriks Perbandingan
Graphic Rating Scale (GRS)
Skala Arti
1 tidak penting
3 Salah satu sedikit lebih penting daripada yang lain (cukup penting)
5 Salah satu lebih penting daripada yang lain (lebih penting)
7 Salah satu jauh ebih penting daripada yang lain (sangat lebih penting)
9 Salah satu mutlak lebih penting daripada yang lain (mutlak lebih penting) 2,4,6,8 nilai - nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan kebalikan dari angka
angka diatas jika variabel I mendapat salah satu dari nilai-nilai di atas pada saat dibandingkan dengan variabel j memiliki nilai kebalikan bila di bandingkan dengan variabel I yaitu a Ij = 1/1ij
e-ISSN:2540-9719
Metode GRS adalah metode penilaian yang membagi lima kategori untuk setiap faktor penilaian, faktor  yang  dijadikan  penilaian  harus  terukur  agar  penilaian  dapat  dilakukan  secara  objektif.  Lima faktor itu adalah : Sangat buruk, buruk, sedang, baik, dan sangat baik [14]. Beberapa skala rating yang sering digunakan menurut [15] adalah : Skala dikotomi, kategori, likert, perbedaan semantik, numeric, penjumlahan  tetap,  staple,  dan  grafik.  Kelebihan  dari  metode  GRS  adalah  sederhana,  mudah  untuk dirancang,  mudah  untuk  digunakan,  meminimalkan  bias.  Sementara  itu,  penilaian  bersifat  objektif, dan sama penting [16]. Dalam model rating scale, responden tidak menjawab dari data deskriptif yang tersedia, tetapi menjawab salah satu dari jawaban angka yang telah disediakan.

## 3 Metode Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  menyelesaikan  penelitian  ini  adalah  metode Extreme Programming (XP). Metode ini digunakan karena merupakan salah satu jenis metode pengembangan software yang  cepat,  efisien,  beresiko  rendah,  fleksibel,  terprediksi, scientific, dan  menyenangkan [17].  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  penelitian  dimulai  dari  perencanaan  ( planning) ,  perancangan ( design) ,  pengkodean  ( coding), pengujian  ( testing) hingga  peningkatan  perangkat  lunak  ( Software Increment) .  Di  dalam  tahap  perencanaan  terdapat  4  cara  yaitu  observasi,  identifikasi  masalah,  studi literatur,  analisis  kebutuhan.  Berikut  adalah  gambar  kerangka  kerja Extreme  Programming menurut [18] :

## Gambar  1. Tahapan Metode Extreme Programming (XP)
Observasi  pada  penelitian  ini  menggunakan  kuesioner  mahasiswa  Universitas  Dinamika  untuk mendapatkan  data,  menentukan  kriteria,  mencari  masalah  yang  dihadapi  dalam  menentukan  dosen pembimbing.  Setelah  mengumpulkan  hasil  kuesioner,  masalah  yang  didapat  dari  hasil  observasi bahwa  seringnya  mahasiswa  yang  mengikuti  program  perlombaan  belmawa  menghasilkan  program yang kurang maksimal dikarenakan ketidaksesuaian antara keahlian dosen pada jenis lomba belmawa. Maka  didapat  alternatif  solusi  dengan  membuat  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen Pembimbing  Perlombaan  belmawa  di  Universitas  Dinamika  dengan  metode Analytic  Hierarchy Process (AHP) dan Graphic Rating Scale (GRS). Di samping itu, peneliti menggunakan studi literatur dengan  kajian  pada  referensi  dari  beberapa  jurnal  dan  artikel  yang  berhubungan  dengan  topik  atau judul  yang  diambil.  Referensi  yang  dimaksud  antara  lain  :  belmawa,  penelitian  terdahulu,  Sistem Pendukung  Keputusan, Analytic  Hierarchy  Process (AHP), Graphic  Rating  Scale (GRS), Extreme Programming. Setelah studi literatur diselesaikan, maka peneliti melakukan analisis kebutuhan yang mendukung sistem pendukung keputusan. Kebutuhan yang dimaksud adalah kebutuhan bisnis dengan mengidentifikasi  data,  identifikasi  dan  analisis  kebutuhan  pengguna,  kebutuhan  fungsional  dan kebutuhan non fungsional serta kebutuhan software & hardware.

## Perancangan
e-ISSN:2540-9719
Pada perancangan , menggunakan beberapa cara yaitu : pemodelan sistem, arsitektur serta basis data.  Pemodelan  sistem  menggunakan  diagram  input  proses  output  (IPO)  yang  dijelaskan  kembali dengan alur proses. Diagram input proses output (IPO) adalah diagram yang menggambarkan semua data  dan  perintah  yang  dimasukkan  kedalam  proses  program  lalu  menghasilkan  hasil  keluaran.  IPO pada sistem ini dapat dilihat pada  Gambar 2. Alur proses diagram merupakan  gambaran umum dari sistem  baru  yang  akan  dibuat  secara  terkomputerisasi.  Sedangkan  alur  proses  dapat  dilihat  pada Gambar 3 dan 4.
Gambar 2 menjalaskan terdapat 5 data master (data lomba, data jenis bidang lomba, data dosen, data kriteria) yang diinputkan untuk dikelola menjadi daftar master. Setelah dikelola, masuk ke dalam proses dengan metode AHP. Pada metode AHP, yang pertama dilakukan dengan menginputkan daftar jenis  bidang  lomba,  daftar  kriteria,  daftar  mahasiswa  dan  di  tambah  tabel  nilai  kepentingan  yang dihitung  melalui local  priority sehingga  menghasilkan  urutan  dan  nilai local  priority dari  masing- masing  kriteria.  Setelah  itu,  menghitung  konsistensi  dengan  penambahan  tabel  nilai  random consistency index yang menghasilkan nilai konsistensi yang diharapkan. Kemudian nilai local priority diproses  dengan  metode  GRS  untuk  dihitung  menjadi  nilai  dosen  dan  perangkingan  dengan  hasil rekomendasi  4  dosen  terbaik.  Ketika  mahasiswa  ingin  masuk  pada  pendaftaran  lomba,  mahasiswa memerlukan rekomendasi dosen, daftar lomba, dosen, serta mahasiswa. Jika sudah, maka diajukan ke dosen pembimbing dan menunggu persetujuan dosen. Jika setuju, menghasilkan daftar tim.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar  2. Input Proses Output Diagram
Penjelasan  alur  proses  menghitung  bobot  kriteria  dan  konsistensi  menggunakan  AHP  dapat dijelaskan pada Gambar 3. Pada metode AHP, yang pertama menginputkan daftar jenis bidang lomba, daftar  kriteria,  daftar  mahasiswa  dan  di  tambah  tabel  nilai  kepentingan.  Kemudian  diproses  pada penilaian  kriteria  dengan  nilai  kepentingan  yang  menghasilkan  daftar  nilai  masing-masing  kriteria. Selanjutnya  diproses  kembali  dengan  membandingkan  dari  kriteria satu  ke  kriteria  masing  -  masing dengan  rumus  kriteria  baris  dibagi  kriteria  kolom  maka  mengeluarkan  matriks  perbandingan.  Di samping itu  membandingkan kriteria lanjut dengan menjumlahkan setiap kolom  untuk  mencari nilai konsistensi  dengan  menambahkan  nilai local  priority ,  matriks  perbandingan  dan  daftar  jumlah  nilai per kolom diproses dengan mencari normalisasi maka menghasilkan hasil normalisasi yang diproses kembali  dengan  menghitung local  priority hingga  menghasilkan  urutan  nilai  atau priority masing- masing kriteria.
e-ISSN:2540-9719
Penjelasan  alur  proses  perhitungan  nilai  dosen  dan  perangkingan  menggunakan  metode  GRS dijelaskan  pada  Gambar  4.  Penjelasan  dari  Gambar  4  sebagai  berikut  :  dimulai  dari  menginputkan data skala penilaian dosen dari kemahasiswaan yang dikelola dengan rentang nilai 1  -100 kemudian menghasilkan  daftar  skala  penilaian.  Lalu  daftar  dosen  dimasukkan  dan  diubah  sesuai  dengan  skala penilaian sehingga  menghasilkan  daftar  penilaian  dosen  kemudian  di  hitung  nilai  akhir  setiap  dosen dengan cara menambahkan daftar nilai local priority dikali daftar penilaian dosen, yang menghasilkan daftar  masing  masing  nilai  dosen  dan  akan  diurutkan  seluruh  dosen  dari  nilai  terbesar  ke  terkecil. Kemudian menghasilkan 4 rekomendasi dosen terbaik.

## Gambar  3. Alur Proses Metode AHP

## Gambar  4. Alur Proses Metode GRS
Setelah  itu terdapat  pemodelan  arsitektur,  di  dalam  pemodelan  arsitektur  peneliti  menggunakan analisis  kebutuhan  arsitektur  antarmuka  pengguna.  Kebutuhan  arsitektur  pengguna  digunakan  untuk mengetahui  halaman  serta  fitur  apa  saja  yang  terdapat  pada  program.  Pada  penelitian  ini  akan melibatkan  3  pengguna,  yaitu  :  bagian  kemahasiswaan,  dosen,  serta  mahasiswa.  Di  dalam  bagian kemahasiswaan, maka terdapat beberapa halaman yang dibuat diantaranya : halaman login, dashboard kemahasiswaan, halaman daftar lomba, daftar program.
Pada  pengguna  dosen  terdapat  beberapa  halaman  yaitu  home,  profile,  bimbingan  program belmawa,  serta  permintaan  bimbingan.  Pada  pengguna  mahasiswa,  terdapat  halaman  utama  yang menampilkan  jenis  lomba  belmawa  yang  terdaftar,  testimoni  serta  motivasi  yang  dilakukan  oleh beberapa mahasiswa yang telah mengikuti lomba belmawa, terdapat about , serta halaman pilih dosen
e-ISSN:2540-9719
yang menggunakan metode AHP dan GRS. Dalam pemodelan basis data hal hal yang dilakukan yaitu: membuat Conceptual Data Model (CDM) maupun Physical Data Model (PDM). Alat yang digunakan dalam membuat CDM maupun PDM a dalah Power Designer 6. Pada pemodelan basis data terdapat 10 tabel dengan berbagai relasi yang saling berhubungan.

## Pengkodean ( Coding)
Dalam  tahapan  pengkodean  merupakan  implementasi  dari  perancangan  yang  telah  dilakukan pada tahap sebelumnya. Tahapan Pengkodean memastikan bahwa menggunakan bahasa pemrograman PHP yang dikombinasikan dengan HTML, CSS, serta javascript dan mysql sebagai tempat basis data. Program yang dibuat oleh peneliti menerapkan metode AHP, GRS untuk menghasilkan rekomendasi peringkat dari dosen.

## Pengujian ( Testing)
Dalam  tahap  pengujian,  menggunakan  metode Black-box  Testing yaitu  melakukan  pengujian terhadap  fungsionalitas  pada  sistem  sesuai  yang  diharapkan  dan  melakukan  kuisioner  terhadap mahasiswa  yang  pernah  mengikuti  lomba  belmawa  untuk  mengetahui  kecepatan  dan  kegunaan  dari program yang dibuat oleh peneliti.

## Peningkatan Perangkat Lunak ( Software Increment)
Pada tahap terakhir, peningkatan perangkat lunak merupakan tahap pengembangan program yang telah  dibuat  secara  bertahap  yang  disarankan  oleh  pihak  pengguna.  Sehingga  dapat  menambahkan konten yang mengakibatkan kemampuan fungsionalitas program tersebut.

## 4 Hasil dan Pembahasan
Setelah  melakukan  beberapa  tahapan  penelitian Extreme  Programming yang  telah  dijelaskan pada  bab  sebelumnya,  penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan penentuan  dosen  pembimbing  yang  terbaik  untuk  lomba  belmawa  menggunakan  metode  Analytic Hierarchy  Process (AHP), Graphic  Rating  Scale (GRS).  Berikut  langkah-langkah  utama  dalam proses pemilihan dosen pembimbing oleh mahasiswa.
Pertama, user dosen mengisi data diri & keahliannya, pada halaman profil dosen seperti Gambar 5.  Disamping itu, user kemahasiswaan menambah data lomba pada Gambar 6. Kemudian, user mahasiswa  masuk  pada  halaman  pemilihan  dosen  pembimbing.  Untuk  halaman pemilihan  dosen  pembimbing  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.  Pada  halaman  pemilihan  dosen pembimbing, maka mahasiswa harus mengisi bidang lomba yang akan diikuti, lalu menilai seberapa penting  tingkat  kriteria  dosen  menurut  masing  masing  mahasiswa.  Pada  halaman  tersebut  terdapat penjelasan  cara  mengisi  kriteria.  Nilai  kriteria  tersebut  akan  di  dijadikan  nilai  matriks  perbandingan dalam bentuk pecahan lalu diubah ke dalam bentuk desimal.
Setelah  mengisi  form  pemilihan  dosen  pembimbing,  maka  sistem  akan  memunculkan  4 rekomendasi dosen terbaik berdasarkan rangking dengan perhitungan AHP dan GRS seperti Gambar 8. Setelah muncul halaman tersebut, maka mahasiswa berhak memilih rekomendasi dosen atau tidak. Jika  ingin  memilih  dosen  dan  mendaftar  lomba,  maka  pilih  daftar  lomba  berdasarkan  jenis  lomba yang mahasiswa inginkan pada menu home seperti Gambar 10.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar  7. Pemilihan Dosen Pembimbing Menggunakan AHP
Jika  dihitung  secara  manual  maka  langkah-langkah  dalam  menggunakan  AHP  &  GRS  sebagai berikut:
1. mendefinisikan  terlebih  dahulu  kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan  sebagai  tolak  ukur penyelesaian masalah dan menentukan tingkat kepentingan dari setiap kriteria.
2. Menghitung  nilai  matriks  perbandingan  dari  masing-masing  kriteria  berdasarkan  tabel  nilai kepentingan.  Kriteria  yang  dipakai  pada  penelitian  ini  ada  5,  yaitu  (A)  tingkat  pendidikan terakhir,(B) jumlah jurnal,(C) jenis keahlian,(D) jumlah tim yang meminta bimbingan dosen pada tahun ini,(E) riwayat tim yang di bimbing. Yang mana nilai dan definisi penilaian kualitatif dari skala perbandingan dapat dilihat pada Tabel 1.
3. Setelah itu membuat matriks perbandingan dengan cara  membandingkan antara baris dan kolom. Kemudian  diubah  dalam  bentuk  desimal.  Sebagai  contoh  perhatikan  Tabel  2,  kolom  A  di jumlahkan seluruhnya (1,0 + 1,33 + 2,0 + 2,33 + 2,0) menjadi jumlah nilai kolom A yaitu 8,67. Selanjutnya dijumlahkan per kolom kriteria yang dapat dilihat pada Tabel 2.

## Gambar  5. Tambah Lomba
Gambar  6. Profil Dosen

## Tabel 2. Matriks Perbandingan dalam Desimal
4. Kemudian  melakukan  normalisasi.  Perhatikan  Tabel  3,  untuk  baris  pertama  kolom  pertama, merupakan hasil dari perhitungan baris pertama kolom pertama pada matriks perbandingan (1,00) yang  kemudian  dibagi  jumlah  nilai  kolom  A  pada  matriks  perbandingan  (8,67)  yaitu  0,12  pada Tabel 3.
5. Menghitung  local  priority.  Untuk  melakukan  perhitungan  local  priority  yaitu  dengan menjumlahkan semua baris disetiap kolom. Lalu hasil penjumlahan tersebut dibagi 5 yang sesuai dengan jumlah kriteria yang ada pada program ini. Perhatikan pada Tabel 3, misalnya pada baris kriteria  A  ((0,12  +  0,12  +  0,12  +  0,12  +  0,12)/5  )  sehingga  hasil  dari  local  priority    kriteria  A adalah  0,12.  Untuk  nilai  local  priority  masing-masing  kriteria  penelitian  ini  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
6. Mengurutkan kriteria berdasarkan hasil perhitungan local priority
Tabel 3. Perhitungan Normalisasi & Local priority
Perhitungan menggunakan Graphic Rating Scale (GRS) Adapun langkah-langkah dalam metode GRS ini pada penelitian ini adalah : 1. Menentukan skala yang dipakai dari kriteria. Pada penelitian ini menggunakan skala 1–100 pada data  dosen  di  setiap  kriteria.  Nilai  dan  skala  jawaban  setiap  kriteria  ditentukan  oleh  pihak kemahasiswaan.  Tabel  4  adalah  daftar  nilai  skala  jawaban  setiap  kriteria.  Kemudian  data  dosen pada  Tabel  5  melakukan  perhitungan  skala  kategori  dengan  memberikan  isian  jawaban  sebagai tolok ukur perhitungan. Untuk detail nya dapat dilihat pada Tabel 6. Sebagai contoh nilai jawaban kriteria  pertama  yaitu  pendidikan.  Dilihat  dari  pendidikan  tertinggi  dosen  yaitu  S3  yang  mana nilai tertinggi skala yaitu 100 dibagi 3 (sesuai dengan jumlah jawaban) lalu dikali 3. Maka nilai jawaban untuk pendidikan S3 yaitu 100. Lalu untuk S2, skala tertinggi dibagi 3 selanjutnya dikali 2.  Dengan  perhitungan  (100/3)*2  menghasilkan  66.66666667.  Selanjutnya  untuk  S1,  skala tertinggi dibagi 3 selanjutnya dikali 1. Dengan perhitungan (100/3)*1 menghasilkan 33.3333, dst.

## Tabel 4. Nilai Skala Jawaban Setiap Kriteria
2. Kemudian,  terdapat  data  yang  berisi  jawaban  dari  masing-masing  dosen  dan  per  kriteria.  Lalu diubah  sesuai  dengan jenis jawaban.  Selanjutnya,  kategori jawaban  diubah  sesuai  skala  kategori yang telah ditentukan. Selanjutnya mengubah menjadi skala nilai jawaban. Lihat pada Tabel 6.
KODE A B C D E A 1.00 0.75 0.50 0.43 0.50 B 1.33 1.00 0.67 0.57 0.67 C 2.00 1.50 1.00 0.86 1.00 D 2.33 1.75 1.17 1.00 1.17 E 2.00 1.50 1.00 0.86 1.00 JUMLAH NILAI 8.67 6.50 4.33 3.71 4.33 KODE A B C D E JUMLAH LOCAL PRORITY URUTAN A 0.12 0.12 0.12 0.12 0.12 0.58 0.12 3 B 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 0.77 0.15 2 C 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 1.15 0.23 4 D 0.27 0.27 0.27 0.27 0.27 1.35 0.27 1 E 0.23 0.23 0.23 0.23 0.23 1.15 0.23 5 KRITERIA PERTANYAAN JAWABAN
NILAI JAWABAN S1 33.33333333
S2
66.66666667
S3 100
<5 33.33333333
5-10 66.66666667
>10
100 tidak sesuai bidang
50 sesuai 100 0 - 1 100 2 80 3 60 4 40 >=5 20 <3 33.33333333 3 66.66666667 >3 100 apa pendidikan terakhir dosen ABC ?
Berapa jumlah jurnal anda ?
Apa keahlian dosen sesuai dengan lomba belmawa ?
berapa jumlah tim saat ini yang anda bimbing ?
berapa jumlah mahasiswa yang juara ketika anda bimbing ? tingkat pendidikan terakhir dosen Jumlah jurnal jenis keahlian dosen jumlah tim yang dibimbing jumlah mahasiswa bimbingan yang telah menjuarai
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Tabel 5. Data Dosen

## Tabel 6. Data Dosen Berdasarkan Skala Nilai Jawaban
3. Setelah melakukan pengubahan menjadi skala nilai jawaban, selanjutnya  melakukan  perhitungan metode  GRS  dengan  mengkalikan  hasil  dari  pengubahan  skala  nilai  jawaban  dikali  nilai local priority pada metode AHP. Setelah itu, menjumlahkan disetiap hasil perkalian local priority dan skala  nilai  jawaban  dan  menghasilkan  jumlah  yang  nantinya  sebagai  tolak  ukur  perhitungan perangkingan seperti Tabel 7 Perhitungan dilakukan pada masing masing dosen.
Tabel 7. Perhitungan Skala Nilai Jawaban Dosen Beberapa Dosen
Jika  dibandingkan  antara  hasil  perhitungan  &  perangkingan  manual  pada  Tabel  7  dan  dengan menggunakan program yang telah dibuat pada Gambar 8, maka tingkat akurasi program 100% sama dengan hitungan manual. Pada program akan menghasilkan 4 nilai dosen tertinggi dari seluruh dosen.
Gambar 8. Perangkingan Dosen Berdasarkan GRS
NO NIDN
NAMA PENDIDIKAN TERAKHIR JUMLAH JURNAL JENIS KEAHLIAN DOSEN JUMLAH TIM YANG DIBIMBING JUMLAH MAHASISWA BIMBINGAN YANG TELAH MENJUARAI
1 123 herwanda S2 2 BISNIS 0 0 2 234 rochmat rizky S2 1 APLIKASI 0 0
3 345 muh. Wahyudi S3 12 APLIKASI 0 0 4 678 erwin sukatmojo S3 3 APLIKASI 0 0
5 1011 endang soekamti S3 5
APLIKASI 0 0 NO NIDN
NAMA
PENDIDIKA N
TERAKHIR JUMLAH JURNAL JENIS KEAHLIAN DOSEN JUMLAH TIM YANG DIBIMBING
JUMLAH MAHASISWA BIMBINGAN YANG TELAH MENJUARAI 1 123 herwanda S2 <5
TIDAK SESUAI 100 <3 2 234 rochmat rizky S2 <5
SESUAI 100 <3 3 345 muh. Wahyudi S3 >10
SESUAI 100 <3 4 678 erwin sukatmojo S3 <5
SESUAI 100 <3 5 1011 endang soekamti S3 5-10 SESUAI 100 <3 NO NIDN NAMA PENDIDIKAN TERAKHIR JUMLAH JURNAL JENIS KEAHLIAN DOSEN JUMLAH TIM
YANG DIBIMBING JUMLAH MAHASISWA BIMBINGAN YANG TELAH MENJUARAI NILAI RAINGKING
1 123 herwanda 8,04 4,95 11,5
27 7,59 59 5
2 234 rochmat rizky 8,04 4,95 23
27 7,59 71 4
3 345 muh. Wahyudi 12 15 23
27 7,59 85 1
4 678 erwin sukatmojo 12 4,95 23
27 7,59 75 3
5 1011 endang soekamti 12 10,05 23 27
7,59 80 2
Lalu  akan  muncul  isian  daftar  lomba,  seperti  Gambar  9.  Pada  halaman  ini,  mahasiswa  dapat mengisi dosen pembimbing sesuai atau tidak dari rekomendasi sistem pemilihan dosen pembimbing. Jika telah di klik submit, maka mahasiswa menunggu konfirmasi dari pihak dosen, apakah menyetujui menjadi  dosen  pembimbing  atau  tidak.  Mahasiswa  juga  dapat  melihat  status  pengajuan  dosen pembimbing, apakah di terima,ditolak atau belum ada validasi dari dosen seperti Gambar 11.
Di  samping  itu, user dosen  akan  melakukan  validasi  pada  halaman  permintaan  bimbingan program  belmawa.  Misalkan  terdapat  permintaan  bimbingan,  maka  klik  validasi,  lalu  akan  muncul pilihan tolak atau terima, seperti Gambar 12.

## Gambar  11. Pemberitahuan Persetujuan Pengajuan Dosen Pembimbing

## Gambar  12.  Validasi Permintaan Bimbingan
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dosen pembimbing  untuk  belmawa  menggunakan  metode  AHP  dan  GRS  di  Universitas  Dinamika  telah menyelesaikan  masalah  pada  mahasiswa  yang  kesulitan  dalam  memilih  dosen  pembimbing  serta menghidari  pemilihan  secara  subjektif  terhadap  beberapa  faktor.  Metode  AHP  digunakan  untuk mengurangi nilai subjektif dengan mengubah menjadi objektif sedangkan kelemahannya terletak pada algoritma  pemeringkatan  yang  hanya  dapat  menghasilkan  1  rekomendasi,  sebaliknya  pada  metode GRS  digunakan  untuk  peringkatan  dosen  terbaik  yang  ditentukan  oleh  skala  kategori.  Kelemahan yang  ada  pada  penelitian  ini  adalah  kriteria  ditentukan  oleh  pihak  kemahasiswaan,  sehingga  kriteria hanya 5 dan bersifat statis.
Pada  program  ini  terdapat  dashboard  untuk  user  kemahasiswaan.  Di  dalam  dashboard  terdapat laporan jumlah mahasiswa yang mengikuti lomba belmawa, jumlah dosen yang dapat menjadi dosen pembimbing,  jumlah  lomba  belmawa  yang  dapat  diikuti,  serta  jumlah  program  mahasiswa  yang diikuti. Untuk dashboard kemahasiswaan dapat dilihat pada Gambar 13. Selain itu, pada program ini, user kemahasiswaan terdapat laporan tentang dosen yang dipilih ketika tim sudah mendaftar, sehingga dapat  diketahui  bahwa  dosen  yang  direkomendasikan  dari  sistem  akan  dipilih  atau  tidaknya  oleh mahasiswa. Laporan tersebut dapat dilihat pada Gambar 14.
Volume 11, Nomor 2, Mei 2022: 429-444
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar  13. Dashboard Kemahasiswaan

## Gambar  14. Laporan Daftar Tim Lomba
Sebelum  adanya  program  ini,  terdapat  83%  mahasiswa  yang  merasa  kesulitan  dalam  memilih lomba belmawa seperti pada Gambar 15. Setelah adanya program ini dan telah melakukan pengujian melalui  kuisioner  kepada  mahasiswa  yang  mengikuti  lomba  belmawa  yang  masih  mengalami kesulitan sebanyak 5,7%. Dapat dilihat pada Gambar 16.
Setelah adanya program ini dan telah melakukan pengujian melalui kuisioner mengenai estimasi waktu ketika menggunakan program ini, terdapat 94,29% memilih jawaban kurang dari 5 menit untuk melakukan  pemilihan  dosen  pembimbing  belmawa.  Diagram  hasil  kuisioner  estimasi  waktu penggunaan program dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar  15. Diagram Hasil Kuisioner Sebelum Ada Program
Gambar  16. Diagram Hasil
Kuisioner Setelah Ada Program
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar  17. Diagram Estimasi Waktu Penggunaan Program

## 5 Kesimpulan
Setelah  melakukan  tahap Extreme  Programming, penelitian  ini  dapat  mengimplementasikan sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dosen  pembimbing  untuk  lomba  belmawa  dengan  metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  dan Graphic  Rating  Scale (GRS)  di  Universitas  Dinamika. Setelah  melakukan  tahap  uji  coba  pada  sistem,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  menghasilkan  pemeringkatan  yang  berbeda  -  beda  sesuai  dengan kebutuhan  masing  -  masing  tim  dalam  perlombaan  belmawa,  sehingga  hasil  rekomendasi  dosen pembimbing dari aplikasi ini lebih tepat dan objektif. Selain itu, terdapat pula halaman daftar tim yang mendaftar lomba  belmawa  di user kemahasiswaan sehingga  pihak  kemahasiswaan  dapat  melakukan monitoring  terhadap  tim  yang  mengikuti  lomba  belmawa  tentang  dosen  pembimbing  yang  dipilih, ketua, jenis bidang yang dipilih, jenis lomba yang dipilih, status pelaksanaan lomba, serta juara. Dari 83%  mahasiswa  Universitas  Dinamika  mengatakan  bahwa  sulit  dalam  mencari  dosen  pembimbing. Namun,  setelah  adanya  penelitian  ini  mahasiswa  yang  masih  mengalami  kesulitan  memilih  dosen pembimbing  menurun  menjadi  5,71%.  Setelah  adanya  penelitian  ini,  terdapat  94,29%  mahasiswa yang  menyatakan estimasi waktu pemilihan dosen pembimbing  kurang dari 5 menit sehingga waktu lebih cepat dari sebelumnya.

## Referensi
[1]    Ditjen Dikti Kemdikbud, Panduan Simkatmawa, Jakarta: Pemerintah Indonesia, 2020.
[2]    Pemerintah Indonesia, Undang-Undang No. 12 Tahun 2012, Pasal 4 tentang Pendidikan Tinggi, Jakarta: Sekretariatan Negara, 2012.
[3]    Pratiwi dan S. Sinta, “Pengaruh Keaktifan Mahasiswa Dalam Organisasi Dan Motivasi Belajar Terhadap Prestasi Belajar Mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Negeri Yogyakarta,” Jurnal Pendidikan Dan Ekonomi, Vol.6(1), pp. 54-64, 2017.
[4]    Ditjen Dikti Kemdikbud, Panduan Simkatmawa, Jakarta: Pemerintah Indonesia, 2018.
[5]    A. D. Rachmato dan J. A. Risanti, “Andini, Jesica; Rachmanto, Ariawan Djoko. Sistem Pendukung Keputusan Kualitas Biji Kopi Dengan Metode Ahp (Analytical Hierarchy Process) Studi Kasus Cafe Kaki Bukit Lembang.,” Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi,Vol. 9(1), pp. 49 - 52, 2020.
[6]    S. Widyaningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Pembimbing Kerja Praktek Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Model Rating.,” Media Jurnal Informatika, 7, pp. 6 - 17, Juli 2015.
[7]    Y. dan F. Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada Siswa Sma 1 Huluk Palik Desa Sumber Rejo Bengkulu Utara Menggunakan PHP Dan MYSQL.,” Jurnal Media Infotama, 16(2), pp. 94 - 101, September 2020.
[8]    P. Simangunsong dan S. Sinaga, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode AHP .,” dalam Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi Komputer Dan Sains 2019 , Medan, 2019.
[9]    A. Mardani, A. Jusoh, K. Nor, Z. Khalifah, N. Zakwan dan A. Valipour, “Multiple criteria
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
decision-making techniques and their applications,” a review of the literature from 2000 to 2014. Economic Research-Ekonomska Istraživanja. 28 (1), pp. 516-571, 2015.
[10]   R. Jaya, E. Fitria, Yusriana dan R. Ardiansyah, “Implementasi Multi Criteria Decision Making (Mcdm) Pada Agroindustri: Suatu Telaah Literatur,” Jurnal Teknologi Industri Pertanian 30 (2), pp. 234-243, 2020.
[11]   I. Wahyuni dan H. Arief, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP).,” INFORMATIKA DAN RPL,2(2), , pp. 134 - 145, September 2020.
[12]   A. Abdullah dan M. W. Pangestika, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Pembimbing Skripsi Berdasarkan Minat Mahasiswa Dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Di Universitas Muhammadiyah Pontianak,” Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika,4(2), pp. 184 - 191, Desember 2018.
[13]   R. Ilhami dan D. Rimantho, “Penilaian Kinerja Karyawan dengan Metode AHP dan Rating Scale,” Jurnal optimasi sistem industri, Vol.16(2), pp. 150-157, 2017.
[14]   W. Bangun, Manajemen Sumber Daya, Yogyakarta: Erlangga, 2018.
[15]   Satria dan A. Agustini, “ Penerapan Metode Graphic Rating Scale (Grs) Dalam Penilaian Kinerja Karyawan.,” Jurnal Kajian Ilmu Dan Teknologi, Vol. 6(2), pp. 139 - 144, Oktober 2017.
[16]   R. Riyanto, “Implementasi Dashboard Reporting Online Electronic Kinerja Pegawai dengan Metode Analytic Hirarchy Process (Studi Kasus: Koperasi Adil Kec. Pecangaan Kab. Jepara),” Doctoral dissertation, , University of Technology Yogyakarta, 2019.
[17]   C. Febrianto , E. Putra dan M. Rohman , “Metode Extreme Programming, Contoh Penggunaan Dan Cara Menggunakannya,” 30 Maret 2020. [Online]. Available: Https://Ilmurplkitabersama.Blogspot.Com/2020/03/Metode-Xtreme-Programming-Contoh. [Diakses 10 Desember 2020].
[18]   A. Fatoni dan D. Dwi, “Rancang Bangun Sistem Extreme Programming Sebagai Metodologi Penelitian,” Jurnal POSISKO, Vol 3(1), pp. 17 - 20, Maret 2016.
[19]   H. Tohari, Analisis Serta Perancangan Sistem Informasi Melalui Pendekatan UML, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2014.
[20]   Kusrini dan A. Kristanto, Tuntunan Praktis Membangun Sistem Informasi Akuntansi dengan Visual Basic dan SQL Server, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2009.
[21]   A. Kadir, Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi, Yogyakarta: Penerbit Andi, 2013.
[22]   F. Ilmiajayanti dan D. I. K. Dewi, “Persepsi Pengguna Taman Tematik Kota Bandung Terhadap Aksesibilitas Dan Pemanfaatannya,” RUANG, Volume 1, Nomor 1, 2015 ISSN: 2356-0088, p. 23, 2015.