## JEPIN
(Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika)
ISSN(e): 2548-9364 / ISSN(p) : 2460-0741

## Optimalisasi Perangkingan Nilai Akademik dan Non Akademik dalam Proses Pengawasan Studi Mahasiswa Menggunakan Metode AHP
Rosmini #+1 , Abdul Fadlil *2 , Sunardi *3
# Magister Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan, Jl. Prof. Dr. Soepomo SH, Warungboto, Umbulharjo, Kota Yogyakarta
+ Sistem Informasi STMIK PPKIA Tarakanita Rahmatika, Jl. Yos Sudarso RT. 06 No. 06, Kota Tarakan 1 rosmini@ppkia.ac.id
* Teknik Elektor Universitas Ahmad Dahlan, Jl. Prof. Dr. Soepomo SH, Warungboto, Umbulharjo, Kota Yogyakarta
2 fadlil@uad.ac.id
3 sunardi@uad.ac.id
Abstrak —  Proses  pembelajaran  mahasiswa  sering  kali mengalami  penurunan  kualitas  yang  dipengaruhi  faktor internal  maupun  eksternal.  Hal  ini  juga  menjadi  perhatian khusus  bagi  program  studi.  Untuk  mengatasi  dan menyelesaian  masalah  tersebut  dibutuhkan  sebuah  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode Analytic Hierarchy  Process (AHP),  dengan  mengotimalkan  data mahasiswa  untuk  peningkatan  kualitas  pembelajaran dengan melakukan pengawasan studi. Adapun kriteria yang digunakan  yaitu  akademik  dan  non  akademik.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  bentuk  perangkingan  metode  AHP berdasarkan nilai akademik dan non akademik, dari 20 data yang  digunakan  ada  8  mahasiswa  yang  memiliki  nilai terendah, mahasiswa tersebut yang membutuhkan pengawasan secara ekstra dalam proses pembelajaran.
Kata kunci — Perangkingan, Pengawasan, Studi Mahasiswa, Nilai Akademik, AHP

## I. P ENDAHULUAN
Pengawasan adalah proses pengamatan dari pelaksanaan  seluruh  kegiatan  organisasi  untuk  menjamin agar  supaya  semua  pekerjaan  yang  sedang  dilakukan berjalan  sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditentukan sebelumnya.
Proses pembelajaran mahasiswa sering kali mengalami  penurunan  kualitas  yang  dipengaruhi  faktor internal maupun eksternal. Untuk menyelesaikan masalah tersebut  penulis  melakukan  optimalisasi  data  mahasiswa dengan  memanfaatkan  metode Analytic  Hierarchy Process (AHP)  untuk  peningkatan  kualitas  dengan melakukan pengawasan proses pembelajaran
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  menguraikan multi  faktor  atau  multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi
suatu hirarki,  menurut  Saaty (1993), hirarki didefinisikan sebagai  representasi  permasalahan  yang  kompleks  dalam suatu  struktur  multi  level.  Level  pertama  adalah  tujuan, yang  diikuti  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan seterusnya  ke  bawah  hingga  level  terakhir  dari  alternatif. [1] [2]
Pada  penelitian  ini  untuk  pengambilan  keputusan menggunakan  metode  AHP.  Hasil  yang  harapkan  dari penelitian  ini  adalah  perangkingan  mahasiswa  yang membutuhkan  pengawasan  secara  ekstra  dalam  proses pembelajaran.

## II. PENELITAN Y ANG TERKAIT
Penelitian ini  mengacu  pada  5  penelitian sebelumnya. Penelitian pertama yaitu Analisa Pengawasan  Studi  Mahasiswa  Menggunakan  AHP  dan Clustering  K-Means sebagai  Bahan  Evaluasi  Akademik. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan  informasi pengetahuan tentang  mahasiswa  yang perlu  mendapatkan perhatian  khusus  berdasarkan  nilai  kompetensi  dan kehadiran mahasiswa. [3]
Penelitian  kedua  yaitu  AHP  untuk  Penentuan Rangking  Penggunaan  Lahan  berdasarkan  aspek  kriteria yaitu  demografi  sosial,  ekonomi,  rencana  tata  ruang  dan wilayah serta aspek lingkungan. [4]
Pada  penelitian  ketiga  yaitu  Analisa  dan  Penerapan Metode  AHP  dan Promethee untuk  Menentukan  Guru Berprestasi.  Hasil  dari  penelitian  ini  dalam  bentuk perangkingan  berdasarkan  nilai  tertinggi  dari  proses penilaian  pada  penggabungan  kedua  metode  tersebut, sehingga  penggabungan  kedua  metode  tersebut  layak digunakan dalam pemelihan guru berprestasi. [5]
Penelitian keempat yaitu Sistem Pendukung Keputusan  Siswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode
Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  SMK  Singosari Delituaa.  Hasil  dari  penilitian  ini  adalah  nilai  bobot  dari semua  kriteria  setiap  siswa  sehingga  pihak  sekolah  dapat menentukan siswa yang berprestasi. [6]
Penelitin  kelimat  yaitu  Pemilihan  Calon  Penerima Bantuan Siswa Miskin berdasarkan kriteria : Kepemilikan KPS,  Kepemilikan  Orang  Tua,  Penghasilan  Orang  Tua dan  Prestasi  Akademik.  Hasil  dari  penelitian  ini  untuk membantu  Tim  Penyeleksi  BSM  dalam  menentukan penerima bantuan lebih tepat sasaran. [7]
Perbedaan penelitian ini dengan penelitian - penelitian sebelumnya  adalah  bentuk  perangkingan  berdasarkan nilai akademik dan non akademik untuk melalukan proses pengawasan  studi  mahasiswa  dengan  memanfaatkan metode AHP.

## III. METODE PENELITIAN
Berikut  ini  metode  penilitian  yang  dilakukan  dalam bebearapa tahap yang ditunjukkan pada gambar 1:

## Gambar.1 Metode Penelitian
Beberapa  kriteria  yang  digunakan  untuk  pengawasan studi mahasiswa sebagai berikut :
a. Akademik : C1 = IPK C2 = Presensi
C3 = Status
b. Non Akademik
C4 = Tunggakan Biaya Kuliah C5 = Organisasi C6 = Pekerjaan
Sampel data manual yang digunakan sebagai berikut :
TABEL I

## SAMPEL DATA MANUAL
Mahasiswa Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 3,91 14 A 4.400.000 Tidak Aktif T 2 3,06 14 A 1.537.500 Tidak Aktif T 3 3,2 14 A 5.325.000 Tidak Aktif T 4 3,16 14 A 1.775.000 Tidak Aktif T 5 3,19 14 A 2.005.000 Tidak Aktif T 6 3,08 13 A 4.050.000 Tidak Aktif Y 7 3,09 12 A 2.550.000 Tidak Aktif Y 8 3,27 14 A 1.775.000 Kurang T 9 3,05 14 A 1.912.500 Tidak Aktif Y 10 2,89 12 TA 2.725.000 Tidak Aktif Y 11 3,38 14 A 1.775.000 Kurang T 12 3,16 14 A 3.550.000 Tidak Aktif Y 13 3,02 12 A 1.775.000 Tidak Aktif T 14 3,09 12 A 2.500.000 Tidak Aktif Y 15 3,17 12 A 3.550.000 Aktif T 16 2,91 11 TA 2.025.000 Tidak Aktif Y 17 3,84 14 A 1.775.000 Tidak Aktif T 18 2,96 14 A 1.775.000 Kurang T 19 3,07 14 A 1.775.000 Kurang T 20 3,17 14 A 1.775.000 Kurang T
Proses  lanjutnya  adalah  perhitungan  nilai  bobot  dari setiap  kriteria,  pertama  nilai  bobot  dari  kriteria  IPK seperti pada Tabel 2
TABEL II

## BOBOT IPK
Parameter Ukuran Bobot Nilai < 1.00 1 1.01 –  2.00 2 2.01  –  3.00 3 3.01  –  3.50 4 3.51  –  4.00 5
Menentukan  nilai  bobot  dari  keriteria  presensi  yang terdiri dari lima bilangan, seperti pada Tabel 3
Pengumpulan Data Akademik Non Akademik IPK Presensi
Status Tunggakan Biaya
Kuliah Organisasi Pekerjaan Perbandingan Berpasangan Bobot Vektor Prioritas Tidak Pemberian pembobotan pada masing-masing parameter Penjumlahan hasil perkalian skor dan bobot dari AHP Hasil perangkingan Ya Perhitungan AHP Mencari Lamda Mencari Konsitensi Indeks (CI) Uji konsistensi CR 0.1 ?
TABEL III BOBOT PRESENSI Parameter Ukuran Bobot Nilai 14 5 13 4 12 3 11 2 10 1
Menentukan nilai bobot dari kriteria status yang terdiri dari dua bilangan, seperti pada Tabel 4
TABEL IV

## BOBOT STATUS
Parameter Ukuran Bobot Nilai Cuti 2 Tidak Pernah Cuti 1
Menentukan nilai bobot dari kriteria tanggungan biaya kuliah  yang terdiri dari lima  bilangan, seperti pada Tabel 5
TABEL V BOBOT TANGGUNGAN BIAYA KULIAH Parameter Ukuran Bobot Nilai < 1.000.00 1 1.100.000 – 2.000.000 2 2.100.000 – 2.500.000 3 2.550.000 – 3.500.000 4 > 3.500.000 5
Menentukan  nilai  bobot  dari  kriteria  organisasi  yang terdiri dari lima bilangan, seperti pada Tabel 6
TABEL VI

## BOBOT ORGANISASI
Parameter Ukuran Bobot Nilai Sangat aktif 5 Aktif 4 Cukup 3 Kurang 2 Tidak aktif 1
Menentukan  nilai  bobot  dari  kriteria  pekerjaan  yang terdiri dari dua bilangan, seperti pada Tabel 7
TABEL VII

## BOBOT PEKERJAAN
Parameter Ukuran Bobot Nilai Bekerja 2 Tidak Bekerja 1
Berikut  penjelesan  langkah-langkah  perhitungan metode AHP sesuai pada gambar diatas, sebagai berikut :
1. Membuat  matriks  perbandingan  kriteria  dengan nilai yang telah diinputkan
2. Mencari  bobot  vektor  prioritas  dengan  melakukan penjumlahan  setiap  kolom  sel  pada  kolom  matriks dibagi dengan jumlah kolom pada setiap selnya.
3. Mencari lamda
4. Mencari Konsitensi Index (CI)
.............  (1)
5. Mencari  Konsistensi  Rasio  (CR),  Tingkat  konsistensi apabila nilai CR ≤ 0,1
.............  (2)
Setelah  diperoleh  CI,  maka  hasilnya  dibandingkan dengan RI untuk setiap n objek, seperti pada Tabel 8 [1], [2], [6], [10]
TABEL VIII RANDOM CONSISTENCY INDEX (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0,00  0,00  0,58  0,90  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,48

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Nilai  pada  perbandingan  berpasangan  sesuai  dengan tingkat kepentingan berikut [3], [4], [8], [9], [10]
Nilai 1 :  Kedua  elemen  mempunyai  kepentingan  yang sama.
Nilai 3 : Sedikit lebih penting, pengalaman dan penilaian sangat  memihak  satu  elemen  dibandingkan  dengan pasangannya.
Nilai 5 :  Lebih  penting,  satu  elemen  sangat  disukai  dan secara  praktis  dominasinya  sangat  nyata,  dibandingkan dengan elemen pasangannya.
Nilai 7 :  Sangat  penting,  satu  elemen  terbukti  sangat disukai  dan  secara  praktis  dominasinya  sangat  nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya.
Nilai 9 :  Mutlak  lebih  penting,  Satu  elemen  terbukti mutlak  lebih  disukai  dibandingkan  dengan  pasangannya, pada keyakinan tertinggi.
Nilai 2,4,6,8 :  Nilai  tengah,  Diberikan  bila  terdapat keraguan penilaian di antara dua tingkat kepentingan yang berdekatan.

## 4.1 Kriteria Akademik
Langkah pertama pada penelitian ini  membuat  matrik perbandingan  kriteria  dengan  nilai  yang  telah  diinputkan seperti pada Tabel 9.
1 n    n maks CI  RI CI CR 
TABEL IX

## PERBANDINGAN BERPASANGAN AKADEMIK
Akademik IPK Status Presensi IPK 1 3 4 Status 1/3 1 2 Presensi 1/4 1/2 1
Langkah kedua mengubah nilai perbandingan berpasangan  menjadi  bentuk  desimal  dan  menjumlahkan setiap  kolom  sel  pada  kolom  matriks  dibagi  dengan jumlah kolom pada setiap selnya, seperti pada Tabel 10.
TABEL X NILAI DESIMAL Akademik IPK Status Presensi IPK 1,000 3,000 4,000 Status 0,333 1,000 2,000 Presensi 0,250 0,500 1,000 Total 1,583 4,500 7,000
Selanjutnya membagi elemen tiap kolom dengan  total jumlah kolom bersangkutan, seperti pada Tabel 11
TABEL XI HASIL PEMBAGIAN NILAI ELEMEN DENGAN

## TOTAL JUMLAH KOLOM
Akademik IPK Status Presensi IPK 0,632 0,667 0,571 Status 0,211 0,222 0,286 Presensi 0,158 0,111 0,143 Berikutnya menghitung nilai Eigen Vector Normalization (EVN)  dengan  cara  menjumlahkan  tiap baris  kemudian  dibagi  dengen  jumlah  kriteria,  seperti pada Tabel 12.
TABEL XII NILAI EVN Akademik Jumlah EVN IPK 1,870 0,623 Status 0,718 0,239 Presensi 0,412 0,137
Langkah  ketiga  mencari  lamda  sesuai  rumus  yang diawali dengan perhitungan nilai eigen maksimum.
λmaks = (1,583*0,623) + (4,500*0,239) + (7,000*0,137) λmaks = 3,025
Langkah keempat menghitung konsistensi indeks (CI) dengan  hasil  lamda  dikurang  dengan  banyaknya  kriteria dibagi jumlah kriteria dengan rumus, sebagai berikut :
.............  (1)
CI = (λmaks-n)/(n-1) CI = (3,025 – 3)/(3-1) CI = 0,013
Langkah  kelima  mencari  konsistensi  rasio  (CR). Karena  jumlah  kriteria  ada  3  maka  nilai  indeks  random konsistensi (RI) adalah 0,58. Dapat dihitung dengan rumus :
.............  (2)
CR = CI / RI CR = 0,013 / 0,58 CR = 0,022
Nilai CR < 0,1 maka preferensi pembobotan adalah konsisten

## 4.2 Kriteria Non Akademik
Langkah pertama adalah membuat matrik perbandingan  kriteria  dengan  nilai  yang  telah  diinputkan seperti pada Tabel 13.
TABEL XIII

## PERBANDINGAN BERPASANGAN NON AKADEMIK
Non Akademik  Pekerjaan  Organisasi  TBK Pekerjaan 1 3 3 Organisasi 1/3 1 2 TBK 1/3 1/2 1 Langkah kedua mengubah nilai perbandingan berpasanga  menjadi  bentuk  desimal  dan  menjumlahkan setiap  kolom  sel  pada  kolom  matriks  dibagi  dengan jumlah kolom pada setiap selnya, seperti pada Tabel 14.

## TABEL XIV NILAI DESIMAL
Non Akademik  Pekerjaan  Organisasi  TBK Pekerjaan 1,000 3,000 3,000 Organisasi 0,333 1,000 2,000 TBK 0,333 0,500 1,000 Total 1,667 4,500 6,000
Selanjutnya membagi elemen tiap kolom dengan  total jumlah kolom bersangkutan, dapat dilihat pada Tabel 15.

## TABEL XV HASIL PEMBAGIAN NILAI ELEMENT DENGAN
TOTAL JUMLAH KOLOM Non Akademik  Pekerjaan  Organisasi  TBK Pekerjaan 0,600 0,667 0,500 Organisasi 0,200 0,222 0,333 TBK 0,200 0,111 0,167
1 n    n maks CI 
RI CI CR 
Berikutnya menghitung nilai Eigen Vector Normalization  (EVN)  dengan  cara  menjumlahkan  tiap baris kemudian dibagi dengen jumlah kriteria seperti pada Tabel 16.
TABEL XVI NILAI EVN Non Akademik Jumlah EVN Pekerjaan 1,767 0,589 Organisasi 0,756 0,252 TBK 0,478 0,159
Langkah  ketiga  mencari  lamda  sesuai  rumus  yang diawali dengan perhitungan nilai eigen maksimum
λmaks = (1,667*0,589) + (1,833*0,252) + (6,000*0,159) λmaks = 3,070
Langkah keempat menghitung konsistensi indeks (CI) dengan  hasil  lamda  dikurang  dengan  banyaknya  kriteria dibagi jumlah kriteria dengan rumus, sebagai berikut
.............   (1)
CI = (λmaks-n)/(n-1) CI = (3,070 – 3)/(3-1) CI = 0,035
Langkah  kelima  mencari  konsistensi  rasio  (CR). Karena  jumlah  kriteria  ada  3  maka  nilai  indeks  random konsistensi (RI) adalah 0,58. Dapat dihitung dengan rumus :
.............  (2)
CR = CI / RI CR = 0,035 / 0,58 CR = 0,061
Nilai CR < 0,1 maka preferensi pembobotan adalah konsisten

## 4.3 Sub Kriteria Akademik
Langkah
pertama adalah membuat matrik perbandingan  kriteria  dengan  nilai  yang  telah  diinputkan seperti pada Tabel 17.

## TABEL XVII PERBANDINGAN BERPASANGAN SUB KRITERIA AKADEMIK
Sub 5 4 3 2 1 5 1 3 5 7 9 4 1/3 1 5 7 9 3 1/5 1/5 1 5 7 2 1/7 1/7 1/7 1 7 1 1/9 1/9 1/7 1/7 1
Langkah kedua mengubah nilai perbandingan berpasangan  menjadi  bentuk  desimal  dan  menjumlahkan setiap  kolom  sel  pada  kolom  matriks  dibagi  dengan jumlah kolom pada setiap selnya, seperti pada Tabel 18
TABEL XVIII NILAI DESIMAL Sub 5 4 3 2 1 5 1,000 3,000 5,000 7,000 9,000 4 0,333 1,000 5,000 7,000 9,000 3 0,200 0,200 1,000 5,000 7,000 2 0,143 0,143 0,143 1,000 7,000 1 0,111 0,111 0,143 0,143 1,000 Total 1,787 4,454 11,286  20,143  33,000
Selanjutnya membagi elemen tiap kolom dengan  total jumlah kolom bersangkutan, seperti pada Tabel 19.
TABEL XIX

## HASIL PEMBAGIAN NILAI ELEMENT DENGAN TOTAL JUMLAH KOLOM
Sub 5 4 3 2 1 5 0,560 0,674 0,443 0,348 0,273 4 0,187 0,225 0,443 0,348 0,273 3 0,112 0,045 0,089 0,248 0,212 2 0,080 0,032 0,013 0,050 0,212 1 0,062 0,025 0,013 0,007 0,030 Berikutnya menghitung nilai Eigen Vector
Normalization (EVN)  dengan  cara  menjumlahkan  tiap baris kemudian dibagi  dengen  jumlah  kriteria,  seperti pada Tabel 20.
TABEL XX

## NILAI EVN
Sub Jumlah EVN 5 2,296 0,459 4 1,474 0,295 3 0,706 0,141 2 0,386 0,077 1 0,137 0,027
Langkah  ketiga  mencari  lamda  sesuai  rumus  yang diawali dengan perhitungan nilai eigen maksimum.: λmaks = (1,787*0,459) + (4,454*0,295) + (11,286*0,141) + ( 20,143*0,077) + (33,000*0,27)
λmaks = 6,189
Langkah keempat menghitung konsistensi indeks (CI) dengan  hasil  lamda  dikurang  dengan  banyaknya  kriteria dibagi jumlah kriteria dengan rumus, sebagai berikut:
.............  (1)
1 n    n maks CI  RI CI CR  1 n    n maks CI 
CI = (λmaks-n)/(n-1)
CI = (6,189 – 5)/(5-1) CI = 0,297
Langkah  kelima  mencari  konsistensi  rasio  (CR). Karena  jumlah  kriteria  ada  5  maka  nilai  indeks  random konsistensi (RI) adalah 1,12. Dapat dihitung dengan rumus:
.............  (2) CR = CI / RI
CR = 0,297 / 1,12 CR = 0,003 Nilai CR < 0,1 maka preferensi pembobotan adalah konsisten
Nilai sub kriteria untuk yang lain sama yaitu 5, 4, 3, 2, 1 maka nilai Eigen Vector Normalization juga sama, jadi tidak  perlu  dihitung.  Langkah  berikutnya  adalah  proses perangkingan  berdasarkan  nilai  akademik  dan Eigen Vector Normalization serta  sub  kriteria,  seperti  pada Tabel 21.
TABEL XXI

## PERANGKINGAN BERDASARKAN NILAI AKADEMIK DAN EVN
KRITERIA DAN SUB KRITERIA Mahasiswa Kriteria Hasil C1 C2 C3 1 5 5 1 0,355 2 4 5 1 0,253 3 4 5 1 0,253 4 4 5 1 0,253 5 4 5 1 0,253 6 4 4 1 0,231 7 4 3 1 0,210 8 4 5 1 0,253 9 4 5 1 0,253 10 3 3 2 0,126 11 4 5 1 0,253 12 4 5 1 0,253 13 4 3 1 0,210 14 4 3 1 0,210 15 4 3 1 0,210 16 3 2 2 0,117 17 5 5 1 0,355 18 3 5 1 0,157 19 4 5 1 0,253 20 4 5 1 0,253
Langkah  berikutnya  proses  perangkingan  berdasarkan nilai non akademik dan eigen vektor normalisasi serta sub kriteria, seperti pada Tabel 22.
TABEL XXII

## PERANGKINGAN BERDASARKAN NILAI NON AKADEMIK DAN EVN KRITERIA DAN SUB KRITERIA
Mahasiswa Kriteria Hasil C4 C5 C6 1 5 1 1 0,205 2 2 1 1 0,144 3 5 1 1 0,205 4 2 1 1 0,144 5 3 1 1 0,154 6 5 1 2 0,234 7 4 1 2 0,208 8 2 2 1 0,102 9 2 1 1 0,144 10 4 1 2 0,208 11 2 2 1 0,102 12 5 1 1 0,124 13 2 1 1 0,144 14 3 1 2 0,183 15 5 5 1 0,096 16 3 1 1 0,154 17 2 1 1 0,144 18 2 2 1 0,102 19 2 2 1 0,102 20 2 2 1 0,102 4.4 Akademik dan Non Akademik Langkah pertama adalah membuat matrik perbandingan  kriteria  dengan  nilai  yang  telah  diinputkan seperti pada Tabel 23.
TABEL XXIII

## PERBANDINGAN BERPASANGAN ALTERNATIF AKADEMIK DAN NON AKADEMIK
Ket Akademik Non Akademik Akademik 1 5 Non Akademik 1/5 1 Langkah kedua mengubah nilai perbandingan berpasangan  menjadi  bentuk  desimal  dan  menjumlahkan setiap  kolom  sel  pada  kolom  matriks  dibagi  dengan jumlah kolom pada setiap selnya, seperti pada Tabel 24
RI CI
CR 
TABELXXIV NILAI DESIMAL Non Akademis Akademik Non Akademik Akademik 1,000 5,000 Non Akademik 0,200 1,000 Total 1,200 6,000
Membagi  elemen  tiap  kolom  dengan  total  jumlah kolom bersangkutan, seperti pada Tabel 25.
TABEL XXV HASIL PEMBAGIAN NILAI ELEMENT DENGAN

## TOTAL JUMLAH KOLOM
Non Akademis Akademik Non Akademik Akademik 0,833 0,833 Non Akademik 0,167 0,167
Menghitung  nilai Eigen  Vector Normalization (EVN) dengan  cara  menjumlahkan  tiap  baris  kemudian  dibagi dengen jumlah kriteria, seperti pada Tabel 26.
TABEL XXVI NILAI EVN Non Akademis Jumlah EVN Akademik 1,667 0,833 Non Akademik 0,333 0,167
Langkah  ketiga  mencari  lamda  sesuai  rumus  yang diawali dengan perhitungan nilai eigen maksimum.:
λmaks = (1,200*0,833)+(6,000*0,167) λmaks = 2,000
Langkah keempat menghitung konsistensi indeks (CI) dengan  hasil  lamda  dikurang  dengan  banyaknya  kriteria dibagi jumlah kriteria dengan rumus, sebagai berikut:
.............  (1)
CI = (λmaks-n)/(n-1) CI = (2,000 – 2)/(2-1) CI = 0,000
Langkah  kelima  mencari  konsistensi  rasio  (CR). Karena  jumlah kriteria  ada  3  maka  nilai  indeks  random konsistensi (RI) adalah 0. Dapat dihitung dengan rumus :
.............  (2)
CR = CI / RI CR = 0,000 / 0 CR = 0,0
Nilai CR < 0,1 maka preferensi pembobotan adalah konsisten
Langkah  berikutnya  adalah  proses  perangkingan berdasarkan  nila  akademik,  non  akademik  dan Eigen Vector Normalization , seperti pada Tabel 27.
TABEL XXVII

## PERANGKINGAN BERDASARKAN NILAI AKADEMIK DAN NON AKADEMIK
Data Akademik Non Akademik Hasil 1 0,367 0,205 0,340 26 0,367 0,165 0,334 17 0,367 0,144 0,330 25 0,355 0,165 0,324 21 0,355 0,136 0,319 29 0,355 0,136 0,319 30 0,355 0,136 0,319 2 0,265 0,144 0,245 8 0,265 0,102 0,238 11 0,265 0,102 0,238 3 0,243 0,205 0,236 5 0,243 0,154 0,228 4 0,243 0,144 0,226 9 0,243 0,144 0,226 6 0,222 0,234 0,224 12 0,243 0,124 0,223 19 0,243 0,102 0,219 20 0,243 0,102 0,219 15 0,243 0,096 0,218 14 0,222 0,183 0,215 7 0,213 0,208 0,212 13 0,222 0,144 0,209 28 0,157 0,165 0,159 10 0,114 0,208 0,129 27 0,126 0,136 0,127 18 0,126 0,102 0,122 24 0,110 0,173 0,121 16 0,114 0,154 0,120 22 0,098 0,208 0,116 23 0,058 0,070 0,060
Jadi,  dari  hasil  pembahasan  dan  perhitungan  yang dilakukan  dari  awal  sampai  proses  terakhir,  maka mahasiswa yang membutuhkan pengawasan secara ekstra dalam  proses  pembelajaran  yaitu  ada  8  mahasiswa  yang memiliki  nilai  terendah  dari  mahasiswa  yang  lain,  dapat dilihat pada tabel diatas..
1 n    n maks CI  RI CI CR 

## V. KESIMPULAN
Metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  berhasil diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan  dalam penentuan mahasiswa yang diprioritaskan untuk pengawasan  dalam  proses  pembelajaran.  Hasil  dari perhitungan menggunakan metode AHP dalam penentuan bobot prioritas mahasiswa yang membutuhkan pengawasan  dalam pembelajaran sangat tergantung  pada pemberian nilai terhadap kriteria dan sub kriteria.

## REFRENSI
[1] T.  L.  Saaty.,  ―Pengambilan  Keputusan  Bagi  Para  Pemimpin,
Proses  Hirarki  Analitik  untuk  Pengambilan  Keputusan  dalam Situasi yang Kompleks‖. Pustaka Binama Pressindo. 1993.
[2] Kursini,.  ―Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan.
Yogyakarta‖. Penerbit Andi. 2007
[3] Haryansyah,  E.  Novianto,  E.  T.  Putri.,  ―Analisa  Pengawasan Studi  Mahasiswa  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy Process  (AHP)  dan  Clustering  K-Means  Sebagai Bahan Evaluasi Akademik‖. STMIK AMIKOM , ISSN : 2302-3805, 2014 [4] A. T. Kurniawan, M. Munir., ―Analytic Hierarchy Process (AHP) untuk  penentuan  Rangking  Penggunaan  Lahan‖. Journal  Of Research and Technology, Vol. 3 No.1. 2017 [5] S.  K.  Gusti.,  ―Analisa  dan  Penerapan  Metode  AHP  dan Promethee  untuk Menentukan  Guru Berprestasi‖., Jurnal  IRMSI, Vol 4 No. 1. 2018
[6] B.  Sinaga,  H.  M.  Zebua.,  ―Sistem  Pendukung  Keputusan  Siswa Berprestasi  Menggunakan  Metode  Analytic  Hierarchy  Process (AHP) pada SMK Singosari Delitua‖., Jurnal Mantik Penusa , Vol 16 No.2., 2014
[7] T.  Mufizar,  D.  S.  Anwar,  R.  K.  Dewi.,  ―Pemilihan  Calon Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process‖., Citec Journal, Vol. 4 No. 1 2016
[8] R.  M.  Simanjorang,  H.  D.  Hutahaean,  H.  T.  Sihotang.,  ―Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Bahan  Pangan Bersubsidi  untuk  Keluarga  Miskin  dengan  Metode  AHP  pada Kantor  Keluarahan  Mangga‖. Journal  Of  Informatic  Pelita Nusantara, Vol. 2 No. 1. 2017 [9] R. Ahamad., ― Penggunaan Sistem Pendukung Keputusan dengan Menggunakan Metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam Menyeleksi Kelayakan Penerimaan Beasiswa‖., Metik Jurnal, Vol. 2 No. 1. 2018
[10] W.  H.  Am,  E.  Kumalasari,  Rr.  Y.  Rachmawati.,  ―  Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Framework Laravel., Jurnal SCRIPT, Vol 3. No.1. 2015