Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Penerapan Metode AHP dan Metode TOPSIS Dalam Menentukan Asisten Laboratorium Komputer
Nia Nailil Farih 1 , Wiwien Hadikurniawati 2 1,2 Teknik Informatika, Universitas Unisbank Semarang, Indonesia e-mail : naililnia@gmail.com 1 , wiwien@edu.unisbank.ac.id 2

## Abstract
The process of developing a decision support system for accepting computer laboratory assistants uses the  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS) methods. for the criteria weighting process and the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method for the alternative ranking process. The results of the weighting  of  the  criteria  that  have  been  calculated,  the  TOPSIS  method  is  used  for  the  alternative ranking process.
Keywords : Computer laboratory assistant, AHP, TOPSIS, decisision support system,Solution.

## Abstrak
Proses  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  asisten  laboratorium  komputer menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  untuk  proses  pembobotan  kriteria  dan  metode  Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk  proses  pemeringkatan  alternatif. Hasil  pembobotan  kriteria  yang  telah  dihitung,  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  proses pemeringkatan alternatif.
Kata  kunci :  Asisten  Laboratorium  Komputer  Universitas  Stikubank  Semarang,  Sistem  Pendukung Keputusan, AHP, TOPSIS, Solusi.

## 1. PENDAHULUAN
Banyak  pertimbangan  yang  harus  di  pikirkan  untuk  mendapat  keputusan yang terbaik dan terkadang banyaknya pilihan yang tersedia juga dapat membuat kita  lebih  sulit  dalam  mengambil  keputusan  tersebut.  Dalam  proses  seleksi tersebut  para  laboran  yang  di  bantu  oleh  Asisten  senior  biasanya  melakukan wawancara  dan  tes  kepada  para  calon  Asisten  tersebut.  Berdasarkan permasalahan tersebut, peranan Teknologi Informasi di harapkan dapat digunakan untuk  membantu  para  laboran  dalam  melakukan  proses  penerimaan  Asisten Laboratorium,  sehingga  dapat  mempercepat  proses  dan  dapat  menghasilkan keputusan terbaik tentang siapa saja Asisten yang diterima. Oleh karena itu dalam penerapan  metode  AHP  (Analitical  Hierarcy  Process)  dan  metode  TOPSIS (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Laboratorium  Komputer  pada Universitas Stikubank Samarang dalam hal proses penerimaan Asisten.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data  dari  objek  yang  diteliti adalah  beberapa  teknik  pengumpulan  data.  Metode  dalam  memperoleh  data dengan  mengadakan  tanya  jawab  informal  demi  mendapatkan  keterangan langsung  dari  pengguna  sistem  yang  berperan  langsung  dalam  proses  kinerja
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Universitas  Stikubank  Semarang.  Disini  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem Informasi  yang  dibangun  apakah  sudah  sesuai  dengan  yang  diharapkan  atau belum.

## 2.1. Kerangka Pikir
Perancangan  sistem  ini  bertujuan  untuk  memberikan  gambaran  umum tentang flowchart atau diagram alir sistem untuk evaluasi seleksi yang diusulkan untuk menganalisa data calon asisten.

## Gambar 1. Kerangka Pikir

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  biasanya  dibangun  menggunakan  CBIS (Computer  Based  information  System)  yang  flexibel,  interaktif  dan  dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spsifik dan tidak tersetruktur.

## a) Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process(AHP)  merupakan  suatu  metode  pendekatan yang  sesuai  untuk  menangani  sistem  yang  kompleks  yang  berhubungan  dengan penentuan keputusan dari beberapa alternatif dan memberikan pilihan yang dapat dipertimbangkan. Langkah yang harus dilakukan dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP yaitu dengan Hasil akhir dari penghitungan bobot prioritas tersebut adalah suatu bilangan desimal di bawah satu (misalnya 0.01 sampai 0.99) dengan total prioritas untuk elemen – elemen dalam satu kelompok sama dengan satu.
Dengan  metode  AHP  yang  memakai  persepsi  manusia  sebagai  inputannya maka  ketidak  konsistenan  itu  mungkin  terjadi  karena  manusia  mempunyai keterbatasan  dalam  menyatakan  persepsinya  secara  konsisten  terutama  kalau membandingkan banyak elemen.

## b) TOPSIS
Ide dasar dari metode TOPSIS ( Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) ini adalah alternatif  yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi  ideal  positif  dan  memiliki  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif.  TOPSIS
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
memperhatikan  jarak  ke  solusi  ideal  positif  maupun  solusi  ideal  negatif  dengan mengambil hubungan kedekatan menuju solusi ideal.

## 2.3. Metode AHP dan TOPSIS
Perhitungan  subkriteria  dilakukan  terhadap  sub-sub  dar  semua  kriteria. Dalam hal ini, terdapat 5 sub kriteria yang berarti akan ada 5 perhitungan prioritas subkriteria yaitu :
a) Sangat Baik
b) Baik
c) Cukup
d) Buruk
e) Sangat Buruk
Kriteria nilai juga memiliki penilaian antara satu sampai dengan sembilan dengan ketentuan sebagai berikut:
a) Sama penting
b) Mendekati lebih sama penting
c) Sedikit lebih penting
d) Mendekati lebih penting
e) Lebih penting
f) Mendekati sangat penting
g) Sangat penting
h) Mendekati mutlak
i) Mutlak sangat penting
Pemberian  nilai  untuk  setiap  calon  asisten  pada  masing-  masing  kriteria, kecuali kriteria IPK dan pengalaman, dimulai dari satu sampai dengan lima dengan predikat sebagai berikut:
Tabel 1. Tabel Penilaian Nilai Predikat 80-100 Sangat Baik 70-79 Baik 60-69 Cukup 40-59 Buruk 0-39 Sangat Buruk

## 2.4. MysQl
Database  Management  System  (DBMS)  adalah  kumpulan  program  yang digunakan untuk mendefinisikan, mengatur, dan memproses database, sedangkan database  adalah  sebuah  struktur  yang  dibangun  untuk  keperluan  penyimpanan data.    Database  Management  System  (DBMS)  adalah  suatu  kumpulan  data  yang saling terkait dan kumpulan program untuk mengakses data tersebut.
MySQL  merupakan  software  DBMS  (atau  server  database)  yang  dapat mengelola  database  dengan  sangat  cepat,  dapat  menampung  data  dalam  jumlah sangat besar, dapat diakses oleh banyak user (multi-user), data melakukan suatu proses secara sinkron atau berbarengan (multi-threaded).
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Metode Pengumpulan Data
Dalam  usaha  untuk  mendapatkan  data  yang  valid  dan  sesuai  dengan  yang diinginkan, maka digunakan beberapa metode pengumpulan data yaitu :

## 3.1.1. Metode Pengumpulan Data Premier
Metode  pengumpulan  data  primer  atau  metode  pengumpulan  data  yang diperoleh langsung dari obyeknya yaitu di UNISBANK Semarang :
a. Metode Observasi
Beberapa  observasi  yang  dilakukan  penulis  diantaranya  mengamati  proses seleksi yang berjalan serta proses kegiatan yang dilakukan asisten praktikum yang ada di lab .

## b. Metode Wawancara
Wawancara dilakukan dengan mewancarai langsung pada pihak – pihak yang berhubungan  penerimaan  asisten  praktikum  yaitu  bagian  laboratorium  sebagai koordinator seleksi penerimaan asisten praktikum di UNISBANK Semarang.

## 3.1.2. Metode Pengumpulan Data Sekunder
Penelitian  dilakukan  dengan  pemahaman  terhadap  berbagai  landasan  teori yang terkait dengan pelaksanaan penelitian dilakukan pada tahap ini. Penelaahan terhadap  literature  yang  terkait  dengan  tujuan  penelitian  antara  lain  prinsip- prinsip  sistem  pendukung  keputusan,  cara  kerja  metode  AHP,  TOPSIS  dan penelitian terkait baik melalui buku- buku, jurnal, dan situs internet yang ada.

## 3.2. Model Pengambilan Keputusan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Kriteria-kriteria  dalam  penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  ini didapatkan  dari  kepala  laboratorium  komputer,  antara  lain:  Kemampuan menguasai matakuliah (C1), nilai matakuliah (C2), IPK (C3), tanggung jawab (C4).
Gambar 2. Hasil matrik Perbandingan
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  kebijakan  kepala  laboratorium komputer  dengan  menilai  tingkat  kepentingan  satu  elemen  terhadap  elemen lainnya.

## Tabel 2. Nilai Rasio
Selanjutnya,  menghitung  rasio  konsistensi  untuk  memastikan  bahwa  nilai rasio konsistensi (CR) kurang dari sama dengan 0.1. Apabila rasio konsistensi lebih besar dari 0.1 maka matriks perbandingan berpasangan perlu diperbaiki.
Tabel 3. Kolom Prioritas
Kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah pada tabel penjumlahan tiap baris, sedangkan kolom prioritas diperoleh dari kolom prioritas tabel matriks nilai criteria. Dari tabel diatas diperoleh nilai berikut: n (jumlah kriteria) = 6
Untuk  memperoleh  ranking  kecocokan  dari  alternatif  penerimaan  asistem laboratorium komputer maka harus menentukan nilai kecocokan antara alternatif dan kriteria dengan interval dari 1 sampai 5, dengan ketentuan 1 = Tidak Baik; 2 = Kurang Baik; 3 = Cukup Baik;4 = Baik; 5 = Sangat baik.
Proses  penerapan  metode AHP  (Analytical  Hierarchy  Process) dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  asisten  laboratorium  komputer  untuk  proses pembobotan  setiap  kriteria,  Sistem  penerapan  metode  AHP dan TOPSIS dalam sistem pendukung keputusan pemilihan asisten laboratorium computer.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
3.3. Halaman Admin a) Halaman Login
Gambar 3. Halaman Login Halaman login
Digunakan  untuk  memvalidasi  admin  sebelum  dapat  mengakses  halaman dashboard sehingga admin bisa menginput , edit, delete nilai kriteria, data alternatif dan nilai alternatif.
Gambar 4. Kode Program Login
b) Halaman Utama

## Gambar 4. Halaman dashboard admin
Halaman  di  atas  berisi  informasi  tentang  asisten  laboratorium  komputer  serta beberapa  menu  seperti  menu  perhitungan  yang  digunakan  untuk  memperoleh peringkat  dari  hasil  perhitungan  nilai  alternatif  dengan  kriteria  dan  menu  data
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
asisten  digunakan  untuk  menginput  data  asisten  laboratorium  seperti  nama mahasiswa atau mahasiswi dan nilai-nilai hasil dari pemeringkatan.
Untuk menghitung jarak ideal positif maka semua kriteria nilai  ideal positif dikurang dengan semua kriteria nilai normalisasi berbobot.
D i+ = (0.006990696-0.012459702) 2 +  (0.001703647-0.003118985) 2 + (0.001765938-0.002409799) 2 + (0.000562289-0.001059116) 2 = 0.001588886
Untuk  menghitung  jarak  ideal  negatif  semua  kriteria  nilai  normalisasi berbobot dikurangi dengan semua kriteria nilai ideal negatif.
D i- = (0.012459702-0.00249194) 2 + (0.001703647-0.000623797) 2 + (0.001765938-0.00096392) 2 + (0.000562289-0.000211823) 2 = 0.010161801
Setelah  mendapatkan  nilai  jarak  ideal  positif  dan  negatif,  selanjutnya  bisa digunakan  untuk    mencari  nilai  preferensi  dengan  cara  jarak  ideal  negatif  dibagi dengan jarak ideal negatif ditambah dengan jarak ideal positif.

## 0.864783561

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  perhitungan,  maka  dapat  diambil  suatu kesimpulan  dari  sistem  penerapan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dalam  sistem pendukung keputusan pemilihan asisten laboraturium komputer pada Universitas Stikubank  Semarang  adalah  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan asisten  laboraturium komputer pada  Universitas  Stikubank  Semarang  berhasil  di terapkan  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk  pembobotan  kriteria  dan metode TOPSIS untuk pemeringkatan setiap alternatif. Proses pembobotan kriteria pada  metode  AHP  menghasilkan  bobot  0.563178523  pada  rasio  Kemampuan menguasai  matakuliah  (C1),  0.24396228  rasio  nilai  matakuliah  (C2), 0.14555165rasio  IPK  (C3)  dan  0.054226756  rasio  tanggung  jawab  (C4).  Proses pemeringkatan  alternatif  pada  metode  TOPSIS  menghasilkan  nilai  preferensi teringgi yaitu Alternatif ke-1 dengan nilai preferensi bernilai 0.864783561.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Bartolomius Harpad, S. (2012). Penerapan Metode AHP Dan TOPSIS Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Asisten  Laboratorium  Komputer  Pada  STMIK WIDYA CIPTA DHARMA SAMARINDA. Jl.M.Yamin No.25, Samarinda, 75123 , 28-34.
[2]  Maesyaroh,  S.  (2020).  Analisis  Perbandingan  Metode  AHP  Dan  TOPSIS  Dalam Pemilihan Asisten Laboratorium Di FKOM UNIKU. Volume 14 Nomor 2, Juli 2020 , 17- 30.
[3]  Mardiana,  T.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Asisten Laboratorium  Komputer  Menggunakan  AHP  Dan  TOPSIS. VOL.  3.  NO.  2  FEBRUARI 2018 , 159-166.
[4]  Nuryanto.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Asisten Praktikum Di AMIK CIPTA DHARMA SURAKARTA Dengan Metode AHP Dan TOPSIS. Surakarta, 24 November 2016 , 1-112.
Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 32-39 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[5]  Supriadi, A. (2016). Analytical Hierarchy Process (AHP). Tasikmalaya, Agustus 2016 , 1-91.
[6]  M. Hosoz and H. M. Ertunc, “Artificial Neural Network Analysis of an Automobile Air Conditioning System” Energy Conv. Man., Vol. 47, pp. 1574-1587, July 2006.