## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa SMP Terbaik Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Masnuryatie 1 , Gandung Triyono 2*
1 Fakultas Teknologi Informasi, Pasca Sarjana, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
*2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia E-mail: 1 1611602085@budiluhur.ac.id, * 2 gandung.triyono@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstract
So  many  parents  want  their  children  to  excel.  There  are  various  ways  that  parents  provide  additional schoolings, such as doing additional learning at course institutions, and additional learning at home. The importance of the ranking process for outstanding students causes this process to be carried out correctly and  on  time.  In  the process  of  student  achievement  in  the school  environment,  there  are  still  problems, namely:  the  closeness  of  students,  parents,  and  teachers  results  in  not  being  objective  in  presenting assessments.  In  addition,  another  problem  is  the  slow  process  of  ranking  outstanding  students  because there are several stakeholders involved. From the existing problems, it is clear that a DSS model is needed that can help determine outstanding students in junior high schools. The DSS model that was developed is a model to provide recommendations in determining the best student. From the test results with TAM, the DSS  model  developed  using  the  AHP  method  is  very  suitable  for  the  user's  needs. The  suitability  value obtained from the test results with the questionnaire is 88%.
Keywords: system development, student achievement, DSS, AHP, TAM.

## Abstrak
Begitu banyak orang tua siswa menginginkan anak – anaknya berprestasi. Berbagai macam cara para orang tua memberikan sekolah tambahan, seperti melakukan belajar tambahan di lembaga – lembaga kursus dan melakuakan belajar tambahan di rumah. Pentingnya proses perangkingan siswa berprestasi menyebabkan proses  ini  perlu  dilakukan  dengan  tepat  dan  tepat  waktu.  Dalam  proses  penentuan  siswa  berprestasi  di lingkungan  sekolah  masih  beberapa  maslah,  yaitu:  adanya  kedekatan  siswa,  orang  tua  dan  guru menyebabkan  tidak  obyektifnya  dalam  pemberian  penilaian.  Selain  itu,  masalah  lain  adalah  lambanya proses perangkingan siswa berprestasi karena ada beberapa stakeholder yang terlibat. Dari permasalahan yang  ada  jelas  diperlukan  sebuah  model  SPK  yang  dapat  membantu  menentukan  siswa  berprestasi  di sekolah  tingkat  pertama.  Model  SPK  yang  dikembangkan  merupakan  model  untuk  memberikan rekomendasi  dalam  penentuan  siswa  terbaik.  Dari  hasil  pengujian  dengan  TAM,  model  SPK  yang dikembangkan dengan metode AHP sangat sesuai dengan kebutuhan user.  Nilai kesesuaian yang didapat dari hasil pengujian dengan kuesioner adalah 88%.
Kata kunci: pengembangan sistem, siswa berprestasi, SPK, AHP, TAM.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  orang  tua  siswa  pasti  menginginkan  anaknya  berprestasi.  Berbagai  macam caradilakuakn untuk meningkatkan prestasi anaknya, seperti memberikan pendidikan tambahan di  luar jam  sekolah,  meberikan  bimbingan  belajar  di lembaga  belajar, dan  melakuakan  belajar tambahan  di  rumah.  Hal  ini  dilakukan  untuk  meningkatkan  nilai  akademik  siswa  guna  untuk masuk  sekolah  unggulan  atau  sekolah  terbaik  pada  tingkat  selanjutnya.  Siswa  berprestasi merupakan  salah  satu  ukuran  keberhasilan  seorang  siswa  selama  pembelajaran.  Keberhasilan seorang  siswa  ditentukan  beberapa  factor  yaitu  nilai  akademik,  nilai  kepribadian  dan  juga kegiatan  ekstrakulikuler  yang  diikuti.  Dalam  menjadikan  siswa  berprestasi  terdapat  pihak  lain yang  terlibat,  yaitu  pihak  sekolah  yang  bersangkutan,  pemerintah  sebagai  penentu  kebijakan, swasta  sebagai  pendukung  dan  juga  lingkungan  keluarga.  Faktor  utama  dan  terpenting  dalam pencapaian prestasi siswa adalah guru dan orang tua atau keluarga [1].
Guna mengetahui siswa berprestasi di sekolah, maka setiap akhir semester selalu dilakukan perangkingan  siswa.  Perangkingan  siswa  berprestasi  dilakukan  oleh  pihak  sekolah  untuk kepentingan pelaporan ke eksternalyaitu kepada Dinas Pemerintah Kota dan dapat juga digunakan untuk  pemberian  beasiswa.  Pada  tingkat  sekolah,  kepala  sekolah  mendapat  kewenangan  untuk menentukan siswa berprestasi. Namun, sebelum ditentukan perlu dilakukan proses perangkingan berdasarkan beberapa kriteria yang ada, seperti nilai akademik siswa [2]. Selain nilai akademik, siswa  berprestasi  juga  dapat  ditentukan  dengan  kriteria  sikap,  ketrampilan  dan  pengetahuan umum. Teknik penentuan menggunakan nilai rata-rata dari semua total nilai. Teknik pembobotan dengan  menghitung  rata-rata  merupakan  teknik  yang  umum  digunakan  di  berbagai  tingkat sekolah [1].
Banyaknya  sekolah  yang  belum  memanfaatkan  teknologi  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan,  salah  satunya  adalah  dalam  penentuan  siswa  berprestasi.  Dalam memutuskan  siswa  berprestasi  sangatlah  rawan  terjadinya  kesalahan  karena  banyaknya  siswa yang terlibat serta beberapa guru. Pengalaman peneliti dalam dunia pendidikan telah memahami beberapa masalah dalam proses pemilihan siswa berprestasi. Berikut ini beberapa masalah yang ditimbulkan  antara  lain  proses  penentuan  lambat,  tidak  memiliki  kriteria  yang  baru  dalam penentuan,  dengan  menggunakan  mertode  nilai  rata-rata  mengakibatkan  kepentingan  kriteria terabaikan. Adanya kedekatan siswa, orang tua dan guru menyebabkan tidak obyektifnya dalam pemberian penilaian terhadap siswa.
Dari  beberapa  masalah  yang  ada,  beberapa  penelitian  telah  dilakukan  oleh  [3],  telah mengembangkan model Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Model SPK yang dikembangkan untuk membantu pihak manajemen dalam menentuan siswa berprestasi. Mertode yang digunakan adalah AHP. Kemudian, Penelitian oleh [2], telah dilakukan Pengembangan SPK penentuan anak didik tingkat SMP menggunakan VIKOR dan TOPSIS. Penelitian oleh [4], melakukan penelitian mengenai  perbandingan Analytic  Hierarchy  Process ( AHP)  dan Technique  for  Order  of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk mendapatkan metode terbaik untuk membuat model SPK penentuan siswa berprestasi. Hasil penelitian membuktikan bahwa metode AHP yang lebih baik untuk pengembangan SPK penentuan siswa berprestasi.
Dari beberapa masalah yang ada belum semuanya terselesaikan, maka penelitian ini telah mengembangan  model  SPK  untuk  menentukan  siswa  berprestasi  di  Sekolah  Tingkat  Pertama (SMP).  Metode  yang  digunakan  untuk  mengembangkan  model  adalah  AHP.  Metode  ini digunakan  untuk  pembobotan  terhadap  kepentingan  kriteria  dan  alternatif.  Guna  memastikan model SPK yang dikembangkan sudah sesuai dengan kebutuhan user, maka penelitian ini telah menguji model tersebut ke user dengan pendekatan Technology Acceptance Model (TAM). TAM merupakan  kerangka  model    yang  dapat  digunakan  untuk  pengujian  sebuah  model  ke  user. Pendekatan  ini  banyak  digunakan  karena  pendekatan  ini  dapat  memberikan  gambaran  dari beberapa aspek seperti kemudahan penggunaan, kehandalan, akurasi dan kecepatan pada model yang  dikembangkan.  Kelebihan  dari  penelitian  ini  adalah  model  yang  dihasilkan  telah  diuji menggunakan  pendekatan  TAM.  Dilakukanya  pengujian  terhadap  model  yang  dikembangkan merupakan tahapan yang sangat penting dalam pengembangan sebuah model sistem aplikasi.

## 2. METODE PENELITIAN
AHP  merupakan  model  yang  cukup  handal  untuk  memberikan  kemudahan  bagi pengembang aplikasi khususnya aplikasi pembobotan. Pengertian lain menyebutkan bahwa AHP merupakan metode yang  dapat dikembangkan untuk menghasilkan tingkat alternatif keputusan dengan  terstruktur  dan  matematis.  Metode  AHP  dapat  menemukan  nilai  setiap  alternatif keputusan untuk setiap atribut yang ada dengan perbandingan alternatif keputusan berpasangan pada atribut tersebut [5]. Metode ini termasuk dalam teknik pembobotan, yaitu Multiple-Criteria Decision Making (MCDM) [6]. Metode AHP sebuah kerangka atau model yang dapat membantu mengambil keputusan secara efektif pada persoalan yang kompleks. Teknik pemecahan masalah yang  diterapkan  adalah  dengan  memecahkan  persoalan  tersebut  kedalam  kelompok-kelompok dan kemudian menata kelompok tersebut ke dalam  suatu model hirarki. Setelah terbentuk model
Volume 5, Nomor 1, Januari 2022, Halaman 46-59                                                        E-ISSN: 2721-4788
hirarki,  selanjutnya  memberikan  nilai  numerik  untuk  kepentingan  setiap  kriteria.  Kemudian, menggunakan pengalaman hasil analisa sebagai  pertimbangan untuk  menentukan kriteria  yang digunakan, tentunya memilih kriteria yang memiliki prioritas tertinggi dan mempunyai pengaruh yang  tinggi  terhadap  hasil.  Metode  AHP  mempunyai  kemampuan  atau  sifat  dalam  melibatkan unsur kuantitatif dan kualitatif [7].

## 2.1 Keunggulan AHP
Metode  AHP  merupakan  pendekatan  yang  memberi  satu  model  tunggal  yang  mudah dipahami  dan  fleksibel  dalam  berbagai  bentuk  persoalan  tidak  terstruktur.  AHP  memiliki kompleksitas dalam memecahkan persoalan yang kompleks dan tidak tersetruktur. Metode AHP memiliki ketergantungan diantara elemen-elemen dalam suatu sistem. Dalam proses penyusunan hieraki,    metode  ini  memperlihatkan  kecendrungan  alami  dalam  pemikiran  untuk  milah-milah elemen  dari  suatu  sistem  ke  dalam  berbagai  tingkat  yang  berbeda.  Metode  ini  juga  dapat memberikan suatu skala untuk mengukur suatu kriteria dan menetapkan prioritas. Secara umum selain itu, AHP dapat menuntun kesuatu taksiran mengenai kebaikan setiap alternatif. Metode ini juga  dapat  mempertimbangkan  prioritas-prioritas  untuk  memilih  alternatif  terbaik  berdasarkan tujuannya.  Metode AHP tidak memaksakan kesepakatan dalam penilaian, akan tetapi berfokus pada suatu hasil yang representatif dari berbagai penilaian yang berbeda [8].

## 2.2 Prosedur AHP
Untuk  mempermudah  dalam  penggunaan  metode  AHP  perlu  dibentuk  langkah-langkah standar dalam penerapannya. Berikut ini tahapan dalam menggunakan metode AHP:
1) Pertama menentukan tujuan dari kasus yang akan diselesaikan
2) Kedua adalah menentukan kriteria, nilai kriteria dan alternative
3) Setelah langkah kedua, langkah selanjutnya adalah perhitungan pembobotan:
a) Pembentukan matriks perbandingan antar kriteria beserta nilainya, yang telah ditetapkan sebelumnya.
b) Kemudian menentukan bobot vektor prioritas
c) Langkah selanjutnya adalah mencari nilai lambda
d) Mencari nilai Konsitensi Indeks (KI)
e) Mencari Konsistensi Rasio (KR), yang perlu diperhatikan pada langkah ini adalah nilai KR < 0.1.
Perhitungan nilai Konsistensi Indeks (KI) dapat menggunakan persamaan:

## 𝐾𝐼 = (λ maks − x)

## 𝑥
dimana: x = jumlah elemen yang digunakan
4) Setelah mendapatkan nilai KI, maka langkah berikutnya menghitung Konsistensi Rasio (KR) dengan menggunakan persamaan:

## 𝐾𝑅 = KI
𝑅𝐼 dimana:
KR = Konsistensi Rasio KI  = Konsistensi Indeks RI  = Random Indeks Konsistensi
5) Langkah terakhir adalah memeriksa konsistensi dari hierarki yang terbentuk, dengan ketentuan sbb:
a) Jika nilai KR > 0.1, maka penilaian dari judgment harus diperbaiki.
b) Jika  KR  <  0,1  maka  konsistensi  dari  hirarki  pada  penilaian  perbandingan  kriteria perangkingan sudah konsisten.

## 2.3 TAM
TAM merupakan kependekan dari Technology Acceptance Model . TAM merupakan salah satu teknologi yang dapat digunakan  untuk mengetahui seberapa tinggi pengguna  menerima sistem aplikasi  yang  dikembangkan.  Secara  singkat,  TAM  dapat  digunakan  untuk  mengukur  tingkat penerimaan  pengguna  terhadap  sistem  aplikasi.  TAM  merupakan  model  untuk  menjelaskan variabel  eksternal  yang  mempengaruhi  perilaku  dari  pengguna  sistem  aplikasi  terhadap penerimaan.  Berdasarkan  pengalaman,  TAM  telah  terbukti  dapat  memberikan  gambaran bagaimana pengguna sistem palikasi jika dilihat dai aspek perilaku.
TAM  merupakan  pengembangan  dari  Theory  of  Reasoned  Action  (TRA).  Pada  TRA berfokus pada dua faktor yang memengaruhi penerimaan pengguna terhadap sistem aplikasi, yaitu manfaat dan kemudahan dalam menggunakan sistem aplikasi [9]. Dalam pengembangan sistem informasi teknologi TAM ini dapat digunakan sebagai alat analisis atau pengujian. Sebagai alat analisis  adalah  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  kondisi  sistem  aplikasi  yang  sedang  berjalan. Dengan memanfaatkan teknologi ini analis dapat mengetahu kelemahan dari sistem aplikasi yang berjalan. Dengan memanfaatkan TAM analis dapat menguji sistem aplikasi yang dikembangkan seberapa tinggi pengguna menerima sistem aplikasi [9, 10].
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  tingkat  penerimaan  sistem  palikasi  digunakan  dua variabel yaitu kegunaan atau Perceived Usefulness (PU) dan manfaat atau Percieved Ease of Use (PEOU).  Tingkat  penerimaan  ini  berpengaruh  terhadap  perilaku  pemaikain  sistem  aplikasi. Prilaku pemakaian ini secara umum akan mempengaru behaviral dan penggunaan sistem aplikasi, oleh sebab itu dalam teknik penggunjian model TAM ini dapat dimanfaatkan untuk mengetahui kekurangan dari sistem aplikasi yang dikembangkan [9, 10].
Variabel Ekstenal
Kegunaan
Kemudahan Prilaku Pemakaian Behavioral Penggunaan Sistem Aktual
Gambar 1. Kerangka Model TAM [9].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Identifikasi Kriteria dan Nilai Kriteria
Penelitian yang dilakukan menggunakan beberapa sekolahuntuk ambil sample. Salah satunya di salah satu sekolah di Banjarmasin yaitu SMP Negeri 25  dan 5. Di Banjarmasin Barat masih banyak smp swasta. Dari dua sekolah diambil lagi 5 besar setiap kelasnya, dari rangking 1 – 5 maka  data  yang  akan  di  ambil  menjadi  65  murid.  Dalam  menentukan  siswa  berprestasi menggunakan kriteria presensi siswa, prilaku, kerapian pakaian, mengikuti ekstrakulikuler, nilai mata  pelajaran,  juara  acara  lomba,  dan  catatan  pelanggaran.  Untuk  kriteria  presensi  siswa, kerapian,  nilai  mata  pelajaran,  ekstrakulikuler  dan  juara  acara  lomba  ditetapkan  sebagai  Core factor dimana nilai ini semakin besar nilainya maka akan semakin baik, sedangkan untuk kriteria
dan catatan pelanggaran, ditetapkan sebagai Secondary factor berlaku semakin kecil nilai maka akan semakin baik.
Pemilihan  siswa  berprestasi  merupakan  cara  untuk  meningkatkan  semangat  belajar  pada siswa. Dengan system perengkingan antar dua SMP Negeri. Dengan melakukan dua sekolah akan memacu  daya  saing  siswa  untuk  mengejar  prestasi  mereka.  Salah  satunya  dengan  beberapa kriteria yang akan mereka hadapi untuk mendapatkan prestasi tersebut. Di kelas mereka akan di seleksi menjadi lima rangking saja di setiap kelasnya, dikumpulkan dari dan akan dilihat sekolah mana yang terbaik dengan beberapa siswa mereka yang memiliki prestasi di sekolah kecamatan Banjarmasin Barat. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan telah mendapatkan persetujuan dari semua kepala sekolah. Kreteria yang digunakan dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Untuk Penentuan Siswa Berprestasi
No. Kode Nama Kriteria Keterangan 1. K-1 Presensi Siswa Tingkat kehadiran siswa di kelas 2. K-2 Prilaku Siswa Merupakan kriteria yang  dimiliki dimiliki oleh siswa yang nilainya dipengaruhi  oleh tingkah laku individu seperti sikap, emosi, etika, dan genetika. 3. K-3 Kerapian Pakaian Tingkat kerapian berpakaian saat di lingkungan sekolah 4. K-4 Tingkat Keikutsertaan Ektrakulikuler Tingkat keikutsertaan dalam kegiatan ekstrakulikuler 5. K-5 Nilai Matapelajaran Nilai rata-rata akademik siswa untuk semua pelajaran 6. K-6 Tingkat Pelanggaran Tingkast pelanggaran yang pernah dilakukan siswa
Pada Tabel 2 dan Tabel 3 diperlihatkan mengenai nilai bobot dari setiap kriteria. Pada Tabel 2 ditunjukan bahwa keiteria K-1, K-2, K-3, K-4 dan K-5 mempunyai nilai “Sangat Baik”, “Baik”, “Cukup”, Kurang “Baik” dan “Buruk”, dan untuk bobot setiap kriteria antara 0 samapai dengan 100. Sedangkan untuk Bobot Nilai Kriteria K6 adalah 0 sampai 10.
Tabel 2. Bobot Nilai Kriteria K-1 sampai K-5
Nilai Kriteria Bobot Nilai Kriteria Sangat Baik 91-100 Baik 71-90 Cukup 61-70 Kurang Baik 31-60 Buruk 0-30 Tabel 3. Bobot Nilai Kriteria K-6 Nilai Kriteria Bobot Nilai Kriteria Sangat Baik 0 – 2 Baik 3 – 4 Cukup Baik 5 – 6 Kurang Baik 7 – 8 Buruk 9 – 10
Sebelum melakukan perangkingan dengan AHP, tahap pertama adalah menetukan nilai KR terhadapat setiap kriteria yang digunakan. Berikut ini tahapan dalam penentuan KR :
1) Menentukan matriks kriteria berpasangan
Salah satu cara menentukan nilai matrik n berpasangan menggunakan metode AHP. Dengan cara  pengimputan  data  dalam  bentuk  kriteria  matriks  berpasangan  dengan  menggunakan  skala intensitas kepentingan AHP. Untuk mengetahui nilai ini dilakukan KR. Dimana syarat KR<0.1, nilai intensitas kepentingan dapat disimpulkan perbandingan anatar tiap kriteria bagian produksi dalam table di bawah ini:
Tabel 4. Nilai Matrik Berpasangan
K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 K-1 1/1 1/1 1/2 1/1 1/2 1/1 K-2 1/1 1/1 2/1 1/1 1/2 1/1 K-3 2/1 ½ 1/1 1/2 1/2 1/1 K-4 1/1 1/1 2/1 1/1 1/2 1/2 K-5 2/1 2/1 2/1 2/1 1/1 1/2 K-6 1/1 1/1 1/1 2/1 2/1 1/1
Dari Tebel 4  dilakukan konversi menjadi nilai desimal, hasil dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Matrik Berpasangan Dalam Nilai Desimal
K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 K-1 1 1 0.5 1 0.5 1 K-2 1 1 2 1 0.5 1 K-3 2 0.5 1 0.5 0.5 1 K-4 1 1 2 1 0.5 0.5 K-5 2 2 2 2 1 0.5 K-6 1 1 1 2 2 1
2) Mencari Solusi Eigenvector
Setelah  mentukan  bobot  kriteria  berpasangan,  tahapan  selanjutnya  adalah  mencari  nilai eigenvactor. Dalam menentukan eigenvactor, lakukan perkalian matrik berpasangan (Tabel 4) dengan dirinya sendiri atau dikuadratkan (x 2 ) dari matrik bilangan decimal pada Tabel 5. Hasil dari perkalian matrik (Tabel 6). Perhitungan untuk mendapatkan nilai pada baris K-1 dan Kolom K-1 dapat dilihat sbb:
Nilai bari K-1 dan kolom K-1 =  (1,0000 x 1,0000) + (1,0000 x 1,0000) + (0,5000 x 2,0000) + (1,000 x 1,0000) + (0,5000 x 2,0000) + (3,0000 x 0,3333) + (3,0000 x 0,3333) + (1,0000 x 1,0000) +
(3,0000 x 0,3333) + (0,2000 x 5,000)
=   6,0000

## Tabel 6. Nilai Eeigenvactor
K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 Jumlah Eigenvector K-1 6,00 5,25 7,00 6,25 4,25 4,25 33,00 0,1263 K-2 9,00 6,00 8,50 7,00 5,00 5,75 41,25 0,1577 K-3 7,00 5,50 6,00 6,50 4,50 5,00 34,50 0,1319 K-4 8,50 5,50 8,00 6,00 4,00 5,25 37,25 0,1424 K-5 12,50 9,50 13,50 10,00 6,00 8,00 59,50 0,2275 K-6 11,00 9,50 12,50 10,50 6,50 6,00 56,00 0,2141 Jumlah 261,50 1,0000
Setelah  hasil  didapat  dari  perkalian  matrik,  langkah  berikutnya  dengan  menggunakan penjumlahan  angka  dalam  matriks  perbaris  dan  dijumlahkan.  Setelah  itu  dinormalisasikan, normalisasi  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai  eigenvector.  Perhitungan  nomalisasi  adalah membagi jumlah setiap barisnya pada matriks (Tabel 6) dengan total keseluruhan baris (hasil lihat Tabel 7). Berikutnya melakukan perhitungan iterasi kedua hasil perkalian matriks iterasi ke satu.
Nilai baris K-1 dan kolom K-1  =  (6,0000 x 6,0000) + (5,2500 x 9,0000) + (7,0000 x 7,0000) +(6,2500 x 8,5000) + (4,2500 x 12,5000) + (4,2500 x 11,0000) = 285,2500
Tabel 7. Nilai Perkalian Perbandingan Matriks Berpasangan Kriteria dan Nilai Eigen Vector
K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 Jumlah Eigenvector K-1 285.25 216.63 289.13 244.38 161.38 183.00 1,38 0.1273 K-2 352.75 270.63 360.38 305.88 201.88 226.50 1,72 0.1585 K-3 300.00 228.75 307.00 257.75 169.75 191.50 1,46 0.1342 K-4 315.25 242.50 321.88 274.75 181.75 202.75 1,54 0.1420 K-5 503.00 384.88 510.25 436.38 289.38 323.75 2,45 0.2358 K-6 475.50 360.00 479.50 407.50 270.50 307.00 2,30 0,2122 Jumlah 10,84 1,0000 Tabel 8. Nilai Selisih Antara Nilai Eigen Vektor Tabel 6 Dan Tabel 7 No. Eigen Tabel 6 Eigen Tabel 7 Nilai Eigen 1. 0,1263 0.1273 0,0011 2. 0,1577 0.1585 0,0008 3. 0,1319 0.1342 0,0023 4. 0,1424 0.1420 0,0005 5. 0,2275 0.2358 0,0017 6. 0,2141 0,2122 0,0020
Nilai Eigen pada Tabel 8 didapatkan dari Eigen Tabel 6 dikurangi nilai Eigen Tabel 7.
Tahap berikutnya adalah melakukan kembali iterasi untuk nilai eigen Pada Tabel 7. Tahap ini perlu dilakukan berulang untuk mendapatkan nilai eigen dengan nilai selisih antar iterasi tidak  mengalami  perubahan  (=0),  nilai  iterasi  diperoleh  selanjutnya  menjadikan  urutan prioritas.  Jumlah  setiap  baris  dikalikan  dengan  jumlah  setiap  kolom  dihitung  dan dinormalisasi. Hasil dari perkalian matrik dapat dilihat pada Tabel 9.
Nilai baris K-1 dan kolom K-1 = (285,2500 x 285,2500) + (216,6250 x 352,7500) + (289,1250 x 300,0000) + (244,3750 x 315,2500) + (161,3750 x 503,0000)+(183,0000 x 475,5000)
= 489.746,8750
Tabel 9. Nilai Perkalian Perbandingan Berpasangan Kriteria Dan Nilai Eigen Vector
K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 Jumlah Eigenv ector K-1 489.746,88 373.803,91 498.048,81 422.624,66 279.456,91 314.606,94 2.378.288,09 0,1273 K-2 609.868,38 465.499,47 620.217,44 526.298,47 348.009,72 391.770,31 2.961.663,78 0,1585 K-3 516.064,75 393.896,13 524.824,75 445.338,38 294.472,88 331.508,25 2.506.105,13 0,1341 K-4 546.472,25 417.114,41 555.744,94 471.596,53 311.840,03 351.047,44 2.653.815,59 0,1420 K-5 869.386,38 663.583,00 884.125,88 750.259,38 496.106,63 558.487,50 4.221.948,75 0,2259 K-6 816.980,75 623.563,25 830.813,63 705.009,00 466.186,50 524.824,75 3.967.377,88 0,2123 Jumlah 18.689.199,2 3 1.0000
Hitung kembali selisih perbedaan nilai eigenvector pada perhitungan iterasi 1 dan iterasi 2. Perbedaan nilai tidak terlalu siknifikan, sehingga eigenvector yang diperoleh seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Nilai Selisih Antara Nilai Eigenvektor Tabel 7 dan Tabel 8 Eigen Tabel 7 Eigen Tabel 9 Nilai Eigen 0.1273 0.1273 0.0000 0.1585 0.1585 0.0000 0.1342 0.1341 0.0001 0.1420 0.1420 0.0000 0.2258 0.2259 0.0001 0.2122 0.2123 0.0001 3) Menentukan Consistency Ratio
Hasil  perhitungan  KR  sebagai  parameter  untuk  menentukan  apakah  perbandingan berpasangan  telah  dilakukan  dengan  konsekuen  atau  tidak.  Penentuan  parameter  untuk perangkingan siswa terbaik dilakukan dengan langkah sbb:
1) Lankah Pertama
Pada tahap pertama adalah mencari hasil perkalian Tabel 5 dengan nilai eigen pada Tabel 9. Setelah dilakukan perkalian didapatkan nilai sbb:
Tabel 11. Hasil Perkalian Matrik Berpasangan (Tabel 5) dengan Tabel 9.
Hasil 0.8201 1.0211 0.8641 0.9150 1.4557 1.3679
Perhitungan untuk mencari nilai baris pertama adalah sbb:
= (1,00 x 0,1273) + (1,00 x 0,1585) + (0,50 x 0,1341) + (1,00 x 0,1420) + (0,50 x 0,2259) +  (1,00 x 0,2123) = 0,8201

## 2) Langkah Kedua
Consistency vector dihitung deengan cara menentukan nilai rata-rata dari Weighted Sum Vector . Perhitunganya kolom “Hasil” pada Tabel 11 dikalikan dengan Eigen pada Tabel 9. Setelah dilakukan perkalian didapatkan nilai sbb:
Tabel 12. Tabel 11 dengan Eigenvactor pada Tabel 9.
Hasil 6.4415 6.4423 6.4437 6.4437 6.4440 6.4432
Setelah mendapatkan nilai perkalianya maka dilakukan langkah ketiga.
3) Langkah Ketiga
Menghitung nilai rata-rata dari consistency vector (Tabel 12), hasil perhitunganya adalah sbb:
λmaks = 6,4415  +  6,4423  +  6,4437 +  6,4437  +  6,4440  +  6,4432 6 = 6,443
4) Langkah Keempat
Menghitung  nilai  KI  dengan  menggunakan  persamaan:  KI  =  (λmaks-x)/(x-1),  dengan mengisikan nilai maksimal dari nilai rata-rata consistency vector pada persamaan, maka didapatkan nilai KI = (6,4431-6)/(6-1)   =  0,0886
5) Langkah Kelima
Menghitung KR, dibutuhkan nilai Random Indeks (RI) yang didapat dari rumus 𝐾𝑅 = 𝐾𝐼 𝑅𝐼 , untuk nilai x=6, maka RI yang dihasilkan adalah 1,24.
𝐾𝑅 = 0,0886 1,24 = 0,0715 , dengan nilai KR sebesar 0,0715, maka penilaian perbandingan dikatakan konsisten jika nilai KR tidak lebih dari 0,1 sehingga penilaian perbandingan kriteria perangkingan siswa terbaik sudah konsisten.

## 3.2. Hasil Pengembangan Model
Hasil  pengembangan  model  SPK  menentuan siswa  berprestasi  (Gambar  2).  Pada  Gambar diperlihatkan  bahwa  model  SPK  memiliki  beberapa  fungsi,  yaitu  Fungsi  untuk  menambah, mengurang,  mengubah data kriteri, nilai kriteria dan data alternatis. Kemudian, dikembangkan pula fungsi untuk merangking siswa yang terpilih (lihat Gambar 3). Selain itu, ada pula fungsi untuk membuat laporan. Laporan ini dapat dicetak sesuai dengan waktu yang diinginka.
Gambar 2. Tampilan Utama Model SPK
Gambar 3. Hasil Penentuan Perankingan Sistwa Pada Sistem

## 3.3. Penerapan Metode untuk Perangkingan
Nilai  KR  sebesar  0,0715,  yang  artinya  bahwa  hirarki  yang  dihasilkan  konsisten  dengan perbandingan antar alternatif untuk setiap kriteria. Maka lanngkah selanjutnya dapat melakukan perangkingan terhadapat setiap  siswa atau alternatif. Setiap siswa diberikan penilaian terhadap kriteria.
Volume 5, Nomor 1, Januari 2022, Halaman 46-59                                                        E-ISSN: 2721-4788

## Tabel 13. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria
No. Alternatif Nilai Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 1 A-1 93 90 85 90 86 5 2 A-2 82 86 87 92 92 8 3 A-3 90 85 82 86 81.6 7 4 A-4 90 92 90 86 82.8 5 5 A-5 85 90 85 83 80 5 6 A-6 82 85 92 85 80 7 7 A-7 88 80 82 85 80.2 5 8 A-8 90 90 93 80 82.4 8 9 A-9 80 88 80 90 81 5 10 A-10 85 87 85 82 81 7 Jumlah 865 873 861 859 827 62
Berdasarkan Tabel 13 didapatkan nilai perbandingan matriks berpasangan dengan alternatif terhadap 6 (enam) kriteria. Nilai bobot yang dihasilkan dapat dilihat pada Tabel 14. Berikut ini perhitungan perhitungan untuk  alternatif A-1 dan kriteria K1.
A-1 dan K-1 =  (93/865) = 0, 1075 A-2 dan K-1 = (82/865) = 0, 0948 A-3 dan K-1 = (90/948) = 0, 1040 ... A-10 dan K-6 = (7/63)
= 0.1129

## Tabel 14 Nilai Bobot Alternatif Terhadap Kriteria
Tabel 14 merupakan nilai dari eigenvactor berdarkan Tabel 9.
No. Alternatif Nilai Kriteria K-1 K-2 K-3 K-4 K-5 K-6 1. A-1 0.1075 0.1031 0.0987 0.1048 0.1040 0.0806 2. A-2 0.0948 0.0985 0.1010 0.1071 0.1112 0.1290 3. A-3 0.1040 0.0974 0.0952 0.1001 0.0987 0.1129 4. A-4 0.1040 0.1054 0.1045 0.1001 0.1001 0.0806 5. A-5 0.0983 0.1031 0.0987 0.0966 0.0967 0.0806 6. A-6 0.0948 0.0974 0.1069 0.0990 0.0967 0.1129 7. A-7 0.1017 0.0916 0.0952 0.0990 0.0970 0.0806 8. A-8 0.1040 0.1031 0.1080 0.0931 0.0996 0.1290 9. A-9 0.0925 0.1008 0.0929 0.1048 0.0979 0.0806 10. A-10 0.0983 0.0997 0.0987 0.0955 0.0979 0.1129 Jumlah 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000

## Tabel 14. Nilai Eigenvactor untuk Perangkingan
Kriteria Eigenvactor K-1 0.1273 K-2 0.1585 K-3 0.1341 K-4 0.1420 K-5 0.2259 K-6 0.2123
Menghitung nilai bobot setiap alternatif berdasarkan kriteria dengan nilai eigenvavtor pada Tabel  15.  Nilai  Bobot  setiap  alternatif  dihitung  dari  jumlah  perkalian  dari  nilai  setiap  kriteria dengan Setiap nilai kriteria pada alternatif pada Tabel 14 dikalikan dengan nilai eigenvavtor pada Tabel 14. Berikut ini hasil perhitungan penentuan nilai bobot tiap alternatif.
𝐴- 1 =  (0,1075 x 0,1529) + (0,1031 x 0,1726) + (0,0987 x 0,1623) + (0,1048 x 0,1157) + (0,1040 x 0,2181) + (0,0806 𝑥 0,1784) = 0,0987
𝐴- 2 =  (0,0948 x 0,1529) + (0,0985 x 0,1726) + (0,1010 x 0,1623) + (0,1071x 0,1157) + (0,1112 x 0,2181) + (0,1290 𝑥 0,1784)= 0,1090
𝐴- 3 =  (0,1040 x 0,1529) + (0,1054 x 0,1726) + (0,1045 x 0,1623) + (0,1001 x 0,1157) + (0,1001 x 0,2181) + (0,1129 𝑥 0,1784) = 0,1019
𝐴- 4 =  (0,1040 x 0,1529) + (0,0974 x 0,1726) + (0,x 0,1623) + (1048 x 0,1157) + (0,1040 x 0,2181) + (0,0806 𝑥 0,1784) = 0,0979
𝐴- 5 =  (0,0983 x 0,1529) + (0,1031 x 0,1726) + (0,0987 x 0,1623) + (0,0966 x 0,1157) + (0,0967 x 0,2181) + (0,0806 𝑥 0,1784) = 0,0948
𝐴- 6 =  (0,0948 x 0,1529) + (0,0974 x 0,1726) + (0,1069 x 0,1623) + (0,0990 x 0,1157) + (0,0967 x 0,2181) + (0,1129 𝑥 0,1784) = 0,1017
𝐴- 7 =  (0,1017 x 0,1529) + (0,0916 x 0,1726) + (0,0952 x 0,1623) + (0,0990 x 0,1157) + (0,0970 x 0,2181) + (0,0806 𝑥 0,1784) = 0,0933
𝐴- 8 =  (0,1040 x 0,1529) + (0,1031 x 0,1726) + (0,1080 x 0,1623) + (0,0931 x 0,1157) + (0,0996 x 0,2181) + (0,1290 𝑥 0,1784) = 0,1072
𝐴- 9 =  (0,0925 x 0,1529) + (0,1008 x 0,1726) + (0,0929 x 0,1623) + (0,1048 x 0,1157) + (0,0979 x 0,2181) + (0,0806 𝑥 0,1784) = 0,0943
𝐴- 10 =   (0,0983 x 0,1529) + (0,0997 x 0,1726) + (0,0987 x 0,1623) + (0,0955 x 0,1157) + (0,0979 x 0,2181) + (0,1129 𝑥 0,1784) = 0,1012
Pada hasil perhitungan di atas dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Perankingan
Alternaif Bobot Nilai Ranking A-2 0.1090 1 A-8 0.1072 2 A-3 0.1019 3 A-6 0.1017 4 A-10 0.1012 5 A-1 0.0987 6 A-4 0.0979 7 A-5 0.0948 8 A-9 0.0943 9 A-7 0.0933 10
Tabel  15  diperlihatkan  hasil  dari  perhitungan  alternatif  telah  diurutkan  berdasarkan  nilai bobot  mulai  tertinggi  sampai  dengan  terkecil.  Mulai  dari  Alternatif  A2  mendapat  nilai tertinggidengan nilai 0,1090 sampai dengan alternatif A7 dengan nilai 0,0933.

## 3.4. Hasil Pengujian Model
Pengujian merupakan tahapan yang harus dilakukan guna menilai kelayakan dari model yang dikembangkan [11]. Pada penelitian ini dilakukan pengujian guna untuk mengetahui kesesuaian dari  model  yang  dikembangan  terhadap  kebutuhan  user.  Dalam  penentuan  kesesuaian menggunakan  pendekatan  skala  likert.  Dalam  skala  likert  untuk  perhitungan  prosentasi kesesuaian  model  memanfaatkan  skor  ideal  atau  disebut  juga  skor  kriterium.  Skor  ideal didapatkan  dari  perhitungan  bobot  nilai  jawaban  pertanyaan  pada  kuesioner  dikalikan  dengan jumlah responden.
Skor ideal adalah skor tertinggi digunakan untuk menentukan rating skala dan jumlah seluruh jawaban  pertanyaan  pada  kuesioner.  Jawaban  pertanyaan  pada  kesioner  yang  bentuk menggunakan skala 1 sampai 5, untuk jawaban STS = 1, TS=2, CS=3, S=4 dan SS=5. Model skor ideal dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel 16. Skor ideal Rumus Skala Keterangan 5 x 5 = 25 SS Sangat Sesuai 4 x 5 = 20 S Sesuai 3 x 5 = 15 CS Cukup Sesuaia 2 x 5 = 10 TS Tidak Sesuai 1 x 5 = 5 STS Sangat Tidak Sesuai
Pada  Tabel  16,  diperlihatkan  bahwa  skor  kriterium  yang  digunakan  adalah  Sangat  Tidak Sesuai (SKS), Tidak Sesuai (TS), Cukup Sesuai (CS), sesuai (S) dan Sangat Sesuai (SS). Nilai skor terendah sampai dengan tertinggi adala 5, 10, 15, 20 dan 25 dan skor terendah adalah SKS=5. Setelah  mendapatkan  jawaban  dari  responden,  kemudian  dibentuk  skala  rating  seperti  terlihat pada Tabel 17.
Tabel 17. Skala Rating Nilai Jawaban Skala 0 – 5 STS 6 – 10 TS 11 – 15 CS 16 – 20 S 21 – 25 SS
Pada  penelitian ini,  pengujian dilakukan  di  SMP  Negeri  25  Banjarmasin,  responden  yang terlibat adalah guru–guru wali kelas. Jumlah responden berjumlah 5 orang. Dalam pengujian yang dilakukan  adalah  dengan  cara  menanyakan  langsung  ke  user  mengenai  model  yang dikembangkan.  Untuk  mengetahui  pendapat  user  mengenai  model  yang  dikembangkan menggunakan kuesioner. Kuesionar dibentuk berdasarkan User Acceptance Model (TAM).
Tabel 18. Hasil Kuesioner
No. Pertanyaan Kuesioner Jumlah Jawaban Jumlah Skor Prosentase (%) STS TS CS S SS 1. Dengan adanya sistem ini bisa memudahkan guru – guru dalam memberikan penilaian siswa. 0 0 0 3 2 22 88 2. Interface dari sistem memudahkan user dalam mengurangi kesalahan input. 0 0 0 3 2 22 88 3. Proses penilaian sistwa terbaik lebih cepat 0 0 0 1 4 24 96 4. Guru – guru di sekolah bisa melihat peringkat siswa satu sekolah dengan mudah 0 0 0 2 3 23 92 5. Sistem mudah dipahami dan digunakan 0 0 0 3 2 22 88 6. Sistem ini layak digunakan atau diimplementasikan 0 0 0 4 1 21 84 7. Sistem memiliki tingkat akurasi yang baik dalam proses penilaia siswa 0 0 0 4 1 21 84
8. Sistem dapat membantu penentuan terbaik siswa terbaik dengan cepat 0 0 0 4 1 21 84 Rata-rata 0 0 0 3 2 22 88
Pada Tabel 18 di perlihatkan jumlah pertanyaan kuesioner sebanyak 8 pertanyaan, dengan jumlah responden 5 orang. Rata-rata responden menjawab “sesuai” adalah 3 dan “sangat sesuai sebanyak 2. Kolom Jumlah Skor didapatkan dari jumlah jawaban dikalikan dengan bobot setiap pertanyaan. Contoh perhitungan Jumlah Skor pada baris pertama adalah sbb:
Jumlah Skor = (3 x 4) + (2 x 5 ) =  22 Untuk nilai prosentasenya adalah hasil perhitungan dari: Prosentase = (Jumlah Skor/ Nilai Skor Tertinggi) x 100 = (22/25) x 100 = 88% Hasil pengujian menunjukan nilai rata-rata dari skor kriterium adalah 22, jika mengacu pada Tabel 17 maka nilai 22 termasuk dalam SS, yaitu model yang dikembangkan Sangat Sesuai (SS) dengan kebutuhan user.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil dari penelitian ini berupa model SPK untuk membantu kepala sekolah untuk menentukan siswa. Metode AHP dapat diterapkan pada model SPK untuk membantu dalam proses penentuan siswa  terbaik  di tinggkat  SMP.  Hasil  pengujian  model  SPK  yang  dikembangkan  mendapatkan penilaian 88%, yang artinya bahwa model yang dikembangkan sangat sesuai dengan kebutuhan user. Dengan model SPK yang dikembangkan user dapat dengan mudah memproses penentuan siswa terbaik. Kelebihan Model SPK yang dikembangkan adalah dapat diterapkan pada semua Sekolah Tingkat Pertama (SMP), khusunya di Kalimantan Selatan.
Setelah  melakukan  evalusi,  ada  dua  saran  yang  diberikan,  pertama  jika  ingin diimplementasikan harus melihat regulasi pada sekolah yang bersangkutan. Kedua, Model SPK yang  dikembangkan  diuji  pada  sekolah-sekolah  swasta  yang  setingkat.  Dengan  pengujian  ke sekolah-sekolah swasta tentunya akan mendapatkan model SPK yang lebih bagus lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Amrullah, E. Setyo, and B. Harijanto, “Berprestasi Pada Sistem Informasi Akademik,” Jurnal Informatika Polinema , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2015.
[2] R.  P.,  Pratama,  I.  Werdiningsih,  and  I.  Puspitasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi di Sekolah Menengah Pertama dengan Metode VIKOR dan TOPSIS,” Journal of Information Systems Engineering and Business Intelligence , vol. 3, no. 2, pp. 113–121, 2017.
[3] R.  Wijaya, “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  Pada  Sekolah Menengah Pertama Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Jurnal PROSISKO , vol. 2, no. 2, pp. 27–40, 2015.
[4] N.  Andriyani,  and  A.  Hafiz,  “Perbandingan  Metode  AHP  dan  Topsis  dalam  Penentuan Siswa Berprestasi,” Seminar Nasional Teknologi Dan Bisnis 2018 , pp. 362–371, 2018.
[5] R. Ahmad, “Implementasi SPK  Pemilihan Siswa Terbaik  dengan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  dan  SMS  Gateway  di  SMA  Muhammadiyah  2  Bandar Lampung,” , Skripsi, 2017.
[6] G. Triyono, S. Hartati, R. Pulungan, and L. Lazuardi, “E-Referral System Modeling using Fuzzy Multiple-Criteria Decision Making,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 11, no. 2, pp. 475–486, 2018.
[7] B.  Sinaga,  and  H.  M.  Zabua,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Siswa  Berprestasi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) Pada SMK Singosari Delitua,” Jurnal Mantik Penusa , vol. 16, no. 2, pp. 1–11, 2014.
[8] P.  P.  Pamungkas,  “Implementasi  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam Sistem Penunjang Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi Pada SDN Kembangan 01,” Perpustakaan Universitas Budi Luhur, 2014.
[9] F.  D.,  Davis,  “Perceived  Usefulness,  Perceived  Ease  of  Use,  and  User  Acceptance  of Information Technology,” MIS Quarterly , vol. 13, no. 3, 1989.
[10]   J.  Lucyanda,  “Pengujian  Technology  Acceptance  Model  (Tam)  Dan  Theory  Planned Behavior (TPB),” JRAK , vol. 1, no. 2, pp. 1–14, 2010.
[11]  S.  Melati  and  G.  Triyono,  “Pemodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Siswa Terbaik Menggunakan Metode Simple Addictive Weighting (SAW),” IDEALIS , vol. 3, no. 2, pp. 15–21, 2020.