## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KIPER PADA KLUB SEPAK BOLA MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERRARCHY PROCESS (AHP)
Yuga Pramusinto (egajack19@gmail.com) Didik Nugroho (didikhoho@gmail.com) Kustanto (kustanto@sinus.ac.id)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  untuk  membantu  proses  pemilihan  kiper  di  SSB  pesat  Karanganyar.  Jika menggunakan  cara  manual  sehingga  pengolahan  data  memiliki  kesulitan  dalam  penyimpanan atau  pencarian  arsip  yang  telah  tersimpan.  SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap pengambilan keputusan dan membantu melakukan penilaian setiap kiper dengan menggunakan metode  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process  ), melakukan  perubahan  kriteria,  dan perubahan  nilai bobot  sehingga  memudahkan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  kiper  yang  di  seleksi. Aplikasi  ini  dibuat  dengan  bahasa  pemograman  PHP,  dan  CSS  pada  framework,  serta menggunakan  MySQL  sebagai  sistem  database.  Metode  yang  digunakan  dalam  perancangan sistem  ini  dengan  menggunakan  metode  algoritma  AHP.  Algoritma  AHP  merupakan  algoritma melakukan perubahan kriteria, dan perubahan nilai bobot. Dengan adanya sistem kriteria metode AHP ini mempermudah dalam penentu keputusan pemilihan kiper pada klub sepak bola. Kata kunci: Sistem Pendukung keputusan, kiper, AHP.

## I.  PENDAHULUAN
Sepak bola merupakan salah satu permainan  olahraga  yang  paling  popular  di dunia.  Anak –  anak  hingga  orang  dewasa sangat familiar dan suka dengan permainan ini mulai  dari  yang  suka  memainkannya  secara langsung maupun yang hanya gemar menikamati  atau  menonton  permainan  ini. Banyak  klub  sepak  bola  amatir  maupun professional bermunculan di perkotaan maupun  pelosok  pedesaan  menjadikan  sepak bola  tak  hanya  sebagai  permainan  olahraga biasa  tapi  juga  sebagai  sumber  penghasilan untuk  banyak  kalangan  yang  terjun  di  bidang olahraga  tersebut.  Sepanjang  tahun  diadakan suatu  kompetisi  sepak  bola  mulai  dari  level amatiran hingga professional untuk memperebutkan  trofi  juara  di  akhir  musim kompetisi. Begitu juga pada SSB
PESAT Karanganyar,  yang  anak  didiknya  berjumlah 86  orang,  dan  yang  memilih  sebagai  penjaga gawang  berjumlah  12  orang  dari  86  orang anak  didik.  Karena  terlalu  banyak  yang berminat  menjadi  penjaga  gawang,  maka  di perlukan  seleksi  untuk  mencari  siapa  yang lebih  cocok  dan  bisa  di  andal  kan  untuk menjadi penjaga gawang nantinya.
Dalam  pemilihan  kiper  dalam  klub  sepak bola  diperlukan  sebuah  sistem  informasi  yang
baik  untuk  mencegah  kesalahan-kesalahan dan  kecurangan-kecurangan  yang  dilakukan oleh  pihak-pihak  tertentu,  dalam  hal  ini digunakan sistem pendukung keputusan (SPK).  SPK  dirancang  untuk  mendukung seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan alternatif.  SPK  ini  membantu  melakukan pemilihan kiper sesuai dengan kriteria-kriteria yang di tetapkan oleh pelatih atau penyeleksi pada klub sepak bola.

## II  METODE PENELITIAN
2.1 Jenis Data a.  Data primer
Data  yang  diperoleh  langsung  dari  obyek penelitian di SSB Pesat Karanganyar
a.  Observasi
b.  Wawancara
c. Library Research b.  Data sekunder
Data   variabel   yang   dibutuhkan   sebagai penunjang dalam pembuatan Sistem
Pendukung Keputusan yang meliputi:
pengertian  Sistem    Pendukung    Keputusan,
langkah-langkah  pemodelan  untuk  mengambil keputusan, dan unsur-unsur pembuatan Sistem Pendukung Keputusan.
2.2 Pengembangan Sistem a.  Analisis Sistem
Analisis  sistem  memegang  peranan  yang sangat  penting  untuk  memahami  perilaku organisasi beserta fungsi-fungsinya, pemahaman  tersebut  akan  membantu  dalam mengidentifikasi  kemungkinan  terbaik  serta menganalisis  penyelesaian  permasalahan. Proses analisis sistem dimulai dengan menganalisa  sistem  yang  berjalan  sekarang, mencari  permasalahannya,  merumuskan  dan kemudian  membuat  sistem  baru  yang  lebih baik.
b.  Perhitungan AHP
Perhitungan manual pemilihan kiper menggunakan  metode  AHP yang  akan dijadikan dasar pembuatan perhitungan program. Metode ini meggunakan pembobotan untuk masing-masing kriteria. c.  Perancangan Database
Database  digunakan  untuk  merancang penyimpanan  data  aplikasi  pemilihan  kiper pada  klub  sepak  bola  di  SSB  PESAT Karanganyar. Perancangan database dilakukan  dengan  menentukan  entitas  dan atribut  selanjutnya  menentukan  relasinya menggunakan Entity  Relationship  Diagram (ERD) .  Selain  itu  digambarkan  juga  relasi antar tabelnya.
d.  Perancangan Input
Digunakan  untuk  menjelaskan  tata  letak dialog  secara  terinci.  Sedang  yang  dimaksud dalam  desain  ini  adalah  desain  tampilan  yang nantinya  akan  digunakan  untuk  menginputkan data-data dalam sistem baru. e.  Perancangan Output
Digunakan  untuk  menjelaskan  tata  letak dialog layar untuk output sistem secara terinci. Yang  dimaksud  perancangan  output  dalam desain  ini  adalah    desain  tampilan  yang digunakan  untuk  mencetak  laporan  atau keluaran output hasil inputan data. f.  Desain Teknologi
Digunakan  untuk  menentukan  kebutuhan software dan hardware yang kedua komponen ini  digunakan  sebagai  penunjang  dalam penggunaan  pembuatan  dan  perancangan aplikasi  sistem  pemilihan  kiper  pada  klub sepak bola di SSB PESAT Karanganyar. g.  Perancangan Program dan Pembuatan
Perancangan  program  dan  pembuatan program yang sudah siap akan dilakukan pada tahap  ini,  dengan  kriteria  program  mudah dalam  penggunaan  dan  program  dapat dipahami oleh pemakai.
h.  Pengujian dan Implementasi Program
Program  di  uji  terlebih  dahulu  untuk mengetahui adanya kesalahan atau kekurangan  sehingga  tidak  terjadi  kesalahan yang  dapat  mengganggu  proses  pemilihan kiper.

## III. TINJAUAN PUSTAKA
3.1 Sistem Pendukung Keputusan 3.1.1.  Definisi Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan  suatu  istilah  yang  mengacu  pada sistem  berbasis  komputer  dalam  proses pengambilan  keputusan.  SPK  didefinisikan sebagai  sistem  interaktif  yang  membantu pengambilan  keputusan  melalui  penggunaan data  dan  model-model  keputusan  untuk memecahkan  masalah  yang  sifatnya  semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur [1] 3.1.2.  Manfaat dan keterbatasan SPK
Manfaat  sistem  pendukung  keputusan  ini adalah [2]:
a)  SPK memperluas kemampuan pengambilan keputusan dalam
memproses data / informasi bagi pemakainya.
b)  SPK  membantu  pengambilan  keputusan untuk  memecahkan  masalah  terutama berbagai  masalah  yang  sangat  kompleks dan tidak teratur.
Keterbatasan dari sistem pendukung keputusan ini diantaranya adalah:
a)  Ada  beberapa  kemampuan  menajemen dan  bakat  manusia  yang  tidak  dapat dimodelkan,  sehingga  model  yang  ada dalam sistem tidak semuanya
mencerminkan persoalan sebenarnya.
b)  Kemampuan  suatu  SPK  terbatas  pada perbendaharaan pengetauan yang dimilikinya  (pengetahuan  dasar  serta model dasar)
Suatu  SPK  memiliki  empat  subsistem utama  yang  menentukan  kapabilitas  teknis SPK  tersebut  yaitu  subsistem  menejemen data, subsistem menejemen model, subsistem mesin  pengetahuan (knowledge  engine, dan subsistem antarmuka [3].
3.2. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic  Hierarchy  Process merupakan pendekatan dasar untuk pengambilan
keputusan. Dalam proses ini pembuat keputusan menggunakan Pairwise Comparison yang digunakan untuk
membentuk seluruh prioritas untuk mengetahui ranking dari alternatif. Metode ini dikembangkan  oleh    Thomas  L.,    Saaty  ahli matematika  yang  dipublikasikan  pertama  kali dalam    bukunya The  Analytical  Hierarchy Process tahun  1980. AHP merupakan  alat pengambil keputusan yang menguraikan suatu permasalahan kompleks  dalam  struktur  hirarki dengan  banyak  tingkatan  yang  terdiri5  dari tujuan, kriteria, dan alternatif. Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan  persepsi  manusia  sebagai  input utamanya [4].
3.2.1. Prinsip Kerja AHP
Prinsip  kerja  AHP  adalah  penyederhanaan persoalan  kompleks  yang  tidak    terstruktur, stratejik,    dan    dinamik    menjadi    bagian- bagiannya,    serta  menata  dalam  suatu hierarki,  kemudian  tingkat  kepentingan  setiap variabel  diberi  nilai  numerik  secara   subjektif tentang  arti  penting  variabel  tersebut  secara relatif  dibandingkan  dengan    variabel    lain. Berbagai  pertimbangan  tersebut    kemudian dilakukan    sintesa    untuk    menetapkan variabel      yang  memiliki  prioritas  tinggi  dan berperan  untuk  mempengaruhi  hasil  pada sistem tersebut.[5] 3.2.2.  Prosedur AHP Langkah-langkah AHP meliputi: a. Menyusun hierarki permasalahan.
Persoalan  yang  akan  diselesaikan,  diuraikan menjadi unsur-unsur.

## Gambar 1 Struktur Hierarki AHP
Keterangan Gambar 1:
1.  Hierarki terbawah adalah berisi alternatif-alternatif (pilihan- pilihan) dalam analisis.
2.  Hierarki    kedua    adalah    sub    kriteria objektif    yang    dipakai    untuk menganalisis lebih spesifik.
3.  Hierarki  ketiga  adalah  kriteria-kriteria objektif yang dipakai untuk menganalisis. 4. Hierarki  keempat  yang  berisi  tujuan analisis (goal) .
b.  Penilaian kriteria dan alternatif.
Kriteria  dan  alternatif  dinilai  melalui perbandingan berpasangan untuk  berbagai persoalan,  skala    1    sampai    9    adalah skala    terbaik    dalam    mengekspresikan pendapat.
3.2.3. Analytical Hierarchy Process (AHP) Amalia  [6]  dalam  jurnalnya  yang  berjudul sistem pendukung keputusan untuk penjurusan SMA  pada  kelas  IPA  unggulan  menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP). Sistem  penjurusan  ini  berdasarkan  kriteria- kriteria yang ada, antara lain : Tes kemampuan IQ, persetujuan orang tua, fasilitas, kemampuan  finansial,  minat,  nilai  bahasa inggris,  nilai  matematika,  nilai  kimia,  nilai biologi,  dan  nilai  fisika.  Dari  hasil  pengolahan kriteria  akan  dihasilkan  alternatif-alternatif pemmilihan  berdasarkan  urutan  prioritas  yang tertinggi.  Sistem  pendukung  pengambilan keputusan  pemilihan  jurusan  dapat  membantu pihak  kurikulum  dalam  memilih  siswa  yang masuk  pada  kelas  IPA  unggulan  secara  cepat dan akurat.
Berdasarkan  jurnal  SPK  diatas,  metode AHP  yang  paling  cocok  untuk  SPK  yang  saya ambil  karena  AHP  yang  dikembangkan  oleh Thomas L. Saaty, dapat memecahkan masalah yang  kompleks  dimana  aspek  atau  kriteria yang diambil cukup banyak. Juga kompleksitas ini  disebabkan  oleh  struktur  masalah  yang belum jelas, ketidak pastian presepsi pengambil  keputusan  data  ketidak  pastian ketersediaan data  statistik  akurat  bahkan tidak ada sama sekali.
Tabel 1 Skala Perbandingan Berpasangan
Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan  pembuat  keputusan      dengan menilai   tingkat   kepentingan   satu   elemen terhadap      elemen      lainnya      proses perbandingan   berpasangan, dimulai dari level
hirarki paling atas yang ditujukan untuk memilih kriteria,  misalnya  A,  kemudian  diambil  elemen yang akan dibandingkan, misal A1, A2, A3, A4, A5.  Maka  susunan  elemen  yang dibandingkan tersebut.
Tabel 2. Matriks perbandingan berpasangan A1 A2 A 3 A 4 A5 A1 1 A2 1 A3 1 A4 1 A5 1
Untuk  menentukan  nilai  kepentingan  relatif antar  elemen  digunakan  skala  bilangan  dari  1 sampai  9  seperti  pada  Tabel  2.  Penilaian  ini dilakukan  oleh  seorang  pembuat  keputusan yang ahli dalam bidang persoalan yang sedang dianalisa dan mempunyai kepentingan terhadapnya. Apabila suatu elemen dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri  maka diberi  nilai  1.  Jika  elemen  i  dibandingkan dengan  elemen  j  mendapatkan  nilai  tertentu, maka elemen j  dibandingkan  dengan  elemen  i merupakan kebalikannya.
c.  Penentuan prioritas
Untuk setiap kriteria dan alternatif, dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons) .    Nilai-nilai  perbandingan  relatif kemudian  diolah  untuk  menentukan  peringkat alternatif  dari  seluruh  alternatif.  Pertimbangan- pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan  untuk  memperoleh    keseluruhan prioritas melalui tahapan-tahapan berikut:
1.  Kuadratkan  matriks  hasil  perbandingan berpasangan.
2. Hitung  jumlah  nilai  dari  setiap  baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
d.  Konsistensi logis.
Semua  elemen  dikelompokkan  secara  logis dan  diperingatkan  secara  konsisten  sesuai dengan suatu kriteria yang logis. Matriks bobot yang  diperoleh  dari  hasil  perbandingan  secara berpasangan tersebut harus mempunyai hubungan  kardinal  dan  ordinal.  Hubungan tersebut dapat ditunjukkan sebagai berikut [7]:  Hubungan kardinal : a ij . a jk = a ik  Hubungan ordinal   : A i >A j , A j >A k maka A i >A k Perhitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah-langkah sebagai berikut : 1.  Mengalikan matriks dengan proritas
bersesuaian.
2.  Menjumlahkan hasil perkalian per baris.
3.  Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
4.  Hasil c dibagi jumlah elemen, akan didapat λmaks.
5.  Consistensi Indexs
( CI ) = (λmaks-n) / (n-1)
6.  Consistensy  Ratio = CR / RI ,  di  mana RI adalah  indeks  random  consistensi.    Jika rasio  consistensi  ≤  0.1,  hasil  perhitungan dapat dibenarkan.
7. Menghitung nilai lambda (λ) dan Consistency  Index ( CI )  dan Consistency Ratio ( CR ) , rumus :
 λ =  ∑ CV ............................ (1)
∑ n  CI = λ − n ............................. (2)
n − 1
 CR = CI .............................. (3)
RI Dimana : λ  = Nilai rata-rata vector consistency CV = Consistency Vector N = Jumlah faktor yang sedang dibandingkan CI = Consistency Index RI = Random Index CR = Consistency Ratio Dalam hal ini RI ( Random Index ) ádalah indeks rerata konsistensi untuk bilangan numerik yang diambil  secara  acak  dari  skala  perbandingan ahp.

## 3.3. PHP (Hypertext Preprocessor)
“PHP (Personal  Home  Page) adalah pemograman (interpreter) adalah proses penerjemahan  baris  sumber  menjadi  kode mesin  yang  dimengerti  komputer  secara langsung pada saat baris kode dija lankan”. [8]

## IV.  HASIL DAN PENGUJIAN
4.1  Perhitungan SPK AHP Pemilihan Kiper Tahapan perhitungan AHP adalah:
1.  Menentukan indikator atau kriteria. Indikator  atau  kriteria  penilaian  tertera pada tabel 3.
Tabel 3 Nilai Indikator penilaian
2.  Membuat matriks pairwise comparison
Untuk  kriteria,  misalnya  diberi  nama matriks  A.  Angka  di  dalam  baris  ke-  i  dan
kolom ke-j merupakan relatif importance Ai dibandingkan Aj.
Tabel 4 Matriks pairwise comparison
3.  Matriks Nilai Kriteria
Nilai  matriks  kriteria  perkolom  diperoleh dari  rumus  (  Nilai  setiap  kolom  /  jumlah nilai  setiap  kriteria  ).  Kemudian  diperoleh jumlah nilai kriteria untuk menentukan nilai prioritas kriteria dengan rumus :
 Nilai Prioritas = (jumlah nilai kriteria) / n (jumlah kriteria)
Tabel 5 Matriks Nilai Kriteria
4.  Penjumlahan Setiap Baris Menjumlahkan  nilai  kolom  per  kriteria  dari setiap baris, kemudian untuk mendapatkan lamda tiap kriteria dengan rumus : Tabel 6 Penjumlahan Setiap Baris
 λ = (jumlah tiap baris) / (nilai prioritas) kemudian  dihitung  jumlah  λ  ,  untuk memperoleh nilai λ  max
 λ  max = (jumlah lamda) / n ( jumlah kriteria )
5.  Menghitung Konsistensi logis
 n (jumlah kriteria) =  6
 λ  max = 6,123
 CI (λ max-n) / (n-1) = (6,123 - 6)/(6 - 1) = 0,0246
 CR (CI/IR) = 0,0246/ 1,24 = 0,019 Oleh  karena  CR  <  0,1  ,  maka  rasio konsistensi  dari  perhitungan  tersebut  dapat diterima.
Setelah Dilakukan Perhitungan
menggunakan  metode  AHP  Dari  perhitungan bobot  kriteria,  sehingga  diperoleh  hasil  akhir berupa  hasil  prioritas  bobot  kriteria  seperti pada tabel 7.
Tabel 7 Hasil bobot prioritas Kriteria
Perhitungan data prioritas kriteria menunjukkan  dari  hasil  perhitungan  manual yang  telah  di  cek  dengan  perhitungan algoritma  sistem  dimana  perhitungan  manual sistem  SPK  sudah  cocok  dan  sesuai  dengan yang  telah  diharapkan.  Dengan  demikian tingkat  validasi  algoritma  sistemnya  dengan nilai  ketepatan  100  %.  Sudah  sesuai  dengan aturan    perhitungan  SPK  AHP  dengan  sistem berjalan yang ada di SSB Pesat Karanganyar.

## 4.2 Diagram Konteks
Gambar 2 Diagram Konteks
Pada  Diagram  konteks  Sistem  diatas, terdapat 2 entitas luar yang saling berhubungan  dengan  system  ini  yaitu  admin dan pelatih.  Aliran data pada  diagram konteks ini dijabarkan secara global, pengetahuan  yang  berisi  data  kiper,  data kriteria  dan  data  subkriteria  yang  diinputkan oleh admin, selanjutnya inputan tersebut  akan disimpan kedalam tabel yang sesuai.
4.3 Data Flow Diagram
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 0 Pada data  flow  diagram Level  0,  proses pengambilan  keputusan,  admin  menginputkan data pemilihan kiper yang terdiri dari data tabel kiper  diambil  no  urut  dan  juga  data  nama subkriteria  serta  nilai  bobot  sub_prioritas  dari table tb_subkriteria , untuk diolah sistem untuk menghasilkan  output  berupa  data  hasil keputusan kiper yang akan disimpan ke dalam tabel tb_hasil.
4.4 Entity Relationship Diagram a.  Entity Relationship Diagram Kriteria
Kriteria jumsub pertanyaan Memiliki Id_kriteria Sub Kriteria Id_kriteria Id_subkriteria1 Id_subkriteria2 1 M prioritas Sub_prioritas prioritas Id Kriteria nm_kriteria Id_kriteria2 prioritas sub_prioritas nm_subkriteria jumsub
Gambar 4 Entity Relationship Diagram Kriteria
Terdapat  relasi  antar  tabel  kriteria  dan subkriteria.  Dimana  1  data  field  tabel  kriteria bisa memiliki banyak data field dari subkriteria, tetapi 1 subkriteria hanya memiliki 1 relasi data field dari tabel kriteria. b.  ERD Ketentuan
Ketentuan kiper id_kiper nama_kiper umur bobot tinggi berat Id_kiper M Id_proses Sub Kriteria Id_kriteria Id_subkriteria1 Id_subkriteria2 Sub_prioritas prioritas sub_prioritas nm_subkriteria M

## Gambar 5 Entity Relationship Diagram
Ketentuan
Relasi  antar  tabel  kiper  dan  ketentuan subkriteria.  subkriteria  bisa  memiliki  beberapa data field dari tabel kiper. Dan juga sebaliknya
tabel  kiper  bisa  memiliki  beberapa  data  field dari tabel subkriteria berupa bobot sub_prioritas.  Sehingga  menghasilkan  tabel baru,  tabel  ketentuan  yang  berisi  id_proses, id_kiper dan juga nilai bobot dari subkriteria.
c.  ERD Hasil SPK Hasil SPK kiper Id_kiper nama_kiper umur bobot tinggi berat Id_kiper M Id_proses Ketentuan M status id_kiper Id_hasil jum_bobot

## Gambar 6 ERD Hasil SPK
Relasi antar tabel kiper dan hasil ketentuan. Tabel  ketentuan  bisa  memiliki  beberapa  data field  dari  tabel  kiper,  tabel  kiper  memiliki beberapa  data  field  dari  tabel  ketentuan berupa  bobot.  Sehingga  menghasilkan  tabel tb_hasil yang berisi id_hasil, id_kiper dan juga jumlah nilai bobot juga status kiper diambil dari ketentuan jumlah bobot dari tiap id_kiper.
4.5 Implementasi Sistem 1)  Tampilan Halaman Login
Gambar 7 Halaman Login
2)  Tampilan Halaman Input Kiper
Gambar 8 Halaman Menu Input Kiper
3)  Tampilan Halaman menu edit data kiper
Gambar 9 Halaman menu edit data kipper
4)  Tampilan Halaman Input Kriteria
Gambar 10 Halaman menu input kriteria
5)  Halaman Input Subkriteria
Gambar 11 Halaman Input Subkriteria
6)  Halaman Input perbandingan kriteria
Gambar 12 Konsep perbandingan kriteria
7)  Tampilan Input perbandingan subkriteria
Gambar 13 Input Tampilan Input perbandingan subkriteria
8)  Tampilan Halaman Laporan Hasil SPK Gambar 14 Halaman input Hasil SPK 4.6  Pengujian Program 1)  Pengujian Black Box Pengetesan program dilakukan menggunakan pengujian black box di gunakan untuk  menguji  fungsi –fungsi  khusus  dari aplikasi yang di kembangkan. Pengujian di sini
dilakukan  hanya  pada  menu  dan  sub  menu yang  ada  pada  aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Kiper  dengan  hasil sebagai berikut:
Tabel 8 Uji BlackBox SPK Metode AHP

## 2)  Pengujian Validitas SPK
Pengujian sistem disini akan disajikan data keadaan  kiper  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara  langsung  di  lapangan,  akan  di  uji dengan  sistem  SPK  pemilihan  kiper  untuk mendapatkan keakuratan data hasil
penentuan sistem. Tabel 9 Tabel Validitas SPK Keterangan:
T= True. Apabila hasil perhitungan SPK sama dengan perhitungan manual
F = False. Apabila hasil perhitungan SPK berbeda dangan hasil perhitungan manual
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan, maka diperoleh :
Tingkat valid SPK = (jumlah data akurat/total sampel) * 100%
= (6/6) * 100%
= 100%
Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  SPK pemilihan  kiper  dalam  menghitung  proses hasil  bobot  sub  prioritas  dari  subkriteria  yang ada telah bekerja dengan sangat baik.

## V. PENUTUP
5.1. Kesimpulan
Adapun kesimpulan untuk pemilihan kiper pada klub sepak bola adalah sebagai berikut : 1.  Metode  AHP  ini  juga  dapat  digunakan untuk pengambilan keputusan suatu persoalan multikriteria yang lain.
2.  Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  SPK Pemilihan  kiper  pada  klub  sepak  bola dalam  proses  menentukan  hasil  kiper terbaik  memperoleh  keakuratan  sebesar 100%  dari  8  data  sampel  kiper  yang diseleksi,  8  data  sesuai  dengan  status
kiper terbaik setelah dilakukan perhitungan SPK AHP pemilihan kiper.
5.2 Saran
1.  Penambahan  model  AHP  di  dalam aplikasi perlu ditambahkan. Karena penambahan  aplikasi  baru  maka    perlu adanya  pelatihan  dan  training  bagi karyawan  yang  menggunakan  aplikasi tersebut.
2.  Untuk  kedepannya  SPK  pemilihan  kiper ini diharapkan dapat dikembangkan dengan melakukan modifikasi dan penambahan beberapa kriteria dan subkriteria  yang  lebih  lengkap,  serta digabungkan menggunakan algoritma lain selain  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) diharapkan memperoleh
perhitungan yang lebih tepat dan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hidayat,  A.  (2011). Sistem  Penunjang Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan Teladan Dengan Logika Fuzzy Tsukamoto (Studi  Kasus  :  PT  F.I.F (Federal International Finance) ). Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika Dan Komputer BANJARBARU. Banjarmasin.
[2]   Hidayat, M.T. (2011). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Jurusan Di SMA Dengan  Metode Analytic  Hierarcy Process (AHP)  (Studi  Kasus  Di  SMAN 1  Pemalang). Universitas  Gajah  Mada. Yogyakarta.
[3]    M.  Bobby  R.R.    (2012), Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemberian Kredit  Oada  Pt.  Adira  Dinamika  Multi Finance  Tbk.  Dengan  Menggunakan Metode Preference Ranking Organitation  Method  For  Enrichment Evaluation  (Promethee), Universitas
Sumatra Utara, Medan.
[4]   Suyatno.  (2011). Rancang  Bangun Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Pemilihan  Gagasan  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp). (p.  2-5). Master  of  Information  System.
Universitas Diponegoro: Semarang.
[5]   Marimin.  (2009). Teknik  dan  Aplikasi Pengambilan Keputusan
Kriteria Majemuk.  In  Marimin, Teknik  dan Aplikasi Pengambilan Keputusan
Kriteria Majemuk. PT Grasindo,
Jakarta.
[6] Amalia,  Dewi  P  .  (  2013).  Sistem Pendukung  keputusan  pemilihan  jurusan kelas IPA unggulan dengan
menggunakan  Metode  AHP,  Unikama, malang,
(http://ejurnal.unikama.ac.id/index.php/JF TI/article/view/129) , diakses  tgl  28  April 2015
[7] Suryadi,  &  Ramdani.  (2009). Sistem Teknologi  Informasi.  In  Mustakini,  , Sistem  Teknologi  Informasi (p.  34).
Yogyakarta: Andi Offset.
[8] Sibero,  A.  (2011). Kitab  Suci  Web Programing.  In  A.  Sibero, Kitab  Suci
Web  Programing (p.  49). Jakarta:
Mediakom.