PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK STUDI KASUS SMPN 161 JAKARTA
M. Irfan Fadhilah 1) , Safitri Juanita 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : muhammadirfanfadhilah17@gmail.com 1) , safitri.juanita@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
SMP Negeri 161 Jakarta Selatan ber alamat di Jl. Delman Utama 1, Tanah Kusir. Selama ini, penilaian guru di SMP  ini  masih  belum  terkomputerisasi,  dengan  cara  guru  penilai  masuk  ke  kelas  membawa  lembar  penilaian kinerja guru yang akan dinilai pada saat guru memberi materi kepada siswa/i, setelah memberi penilaian maka guru  penilai  menyerahkan  lembar  penilaian  ke  bagian  kurikulum  untuk  direkap.  Lalu  rekapan  penilaian diserahkan  ke  kepala  sekolah  untuk  ditandatangani  dan  dijadikan  evaluasi  setiap  guru.  Oleh  karena  itu  pada penelitian  ini  akan  dibangun  SPK  dengan  metode  AHP.  Tujuan  dari  penelitian  ini  ialah  membangun  sistem pendukung  keputusan  guna  mempermudah  Guru  penilai  dalam  melakukan  penilaian  terhadap  setiap  guru, meminimalisir  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  guru  terbaik  sehingga  menghasilkan  hasil  yang  lebih maksimal,  dan  dokumentasi  menjadi  teratur  dengan  lengkap  sehingga  mencegah  terjadinya  hal  yang  tidak diinginkan.  Kriteria  pada  SPK  ini,  yakni  Pengetahuan  Pekerjaan,  Kemampuan  Komunikasi,  Motivasi, Kehadiran, Kejujuran, Tanggung Jawab. Pada pengembangannya, SPK ini menggunakan bahasa pemrograman PHP  dan  menggunakan  MySQL  untuk  Basis  datanya.  Kesimpulannya  ialah  dengan  adanya  sistem  ini,  akan meminimalisir  terjadinya  penilaian  subjektif  dan  meminimalisir  terjadinya  ketidaktepatan  penilaian  kinerja, mempercepat proses perhitungan, serta membuat backup data penilaian.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, analytical hierarchy process , pemilihan guru terbaik

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan  manusia  di  era  sekarang  sangat dipengaruhi oleh teknologi yang kian canggih. Salah satunya  adalah  komputer.  Komputer  ialah  sebuah perangkat  elektronik  yang  telah  terintegrasi  dalam sebuah  sistem  yang  dimana  telah  diprogram  untuk menjalankan perintah dan menghasilkan informasi.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ialah  sebuah sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dimana digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan  pada  suatu  organisasi  dengan  kondisi semiterstruktur  [1].
Tujuan utama dari Sistem Pendukung Keputusan  ialah  untuk  membantu  meningkatkan kemampuan  para  pengambil  keputusan  dalam mengambil  keputusan  yang  lebih  tepat  dengan memberi alternatif-alternatif  keputusan yang banyak dan  juga  baik  dan  juga  membantu  dalam merumuskan  masalah dan  juga  kondisi  yang  sedang dihadapi.  Dengan  demikian  Sistem  Penunjang Keputusan  bisa  mempersingkat  waktu,  tenaga,  dan juga  anggaran.  Jadi  bisa  dikatakan  secara  singkat bahwa  tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  ialah agar  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan  juga efisiensi  dalam  pengambilan  keputusan.  Walau demikian,  penekanan  dari  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  pada  peningkatan  efektivitas  dari pengambilan keputusan dari pada efisiensinya[2].
Sistem  Penunjang  Keputusan  mempunyai karakteristik,  yakni  :  Sistem  Pendukung  Keputusan dirancang  guna  mempermudah  para  pengambil keputusan  dalam    menyelesaikan  masalah  yang
bersifat  semi  terstruktur  atau  tidak  terstruktur dengan  menambahkan  kebijaksanaan  manusia  dan informasi komputerisasi; Pada proses pengolahannya, sistem pendukung keputusan menggabungkan  penggunaan  model-model  analisa dengan teknik pemasukan data konvensional  beserta fungsi-fungsi  pencari/interogasi  informasi;  Sistem Pendukung  Keputusan  dirancang  sedemikian  rupa agar  dapat  digunakan  dengan  mudah;  Sistem Pendukung Keputusan dirancang dengan menekankan aspek fleksibilitas dan juga kemampuan penyesuaian yang tinggi[3]. Analytical Hierarchy
Process (AHP) dikembangkan Thomas L. Saaty pada tahun 1970 an, AHP  memiliki  kegunaan  untuk  menyelesaikan permasalahan  yang  ber  belit-belit  menjadi  sub-sub permasalahan  dan  di  rangkai  dalam  bentuk hirarki[4].
Pengujian metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  dilakukan  dengan  menghitung  nilai Consistency  Index  (CI)  dan  nilai  Consistency  Ratio (CR) :
a)  Perhitungan Consistency Index (CI) Pengukuran ini dimaksudkan agar dapat diketahui konsistensi jawaban yang akan berpengaruh kepada kesahan hasil[7] Rumus CI adalah :
𝐶𝐼 = 𝜆 max − 𝑛 𝑛 − 1
CI = Rasio
penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index)
𝜆 𝑚𝑎𝑥 =      Nilai eigenvector terbesar dari matriks berordo n
n =       orde matriks
Untuk  mengetahui  CI  dengan  besaran  tertentu cukup  baik  atau  tidak,  maka  perlu  diketahui Consistency  Ratio  (CR)  yang  dianggap  baik,  yaitu apabila CR ≈ 0,1.
b)  Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Menurut  [5]  Consistency  Ratio  merupakan parameter  yang  digunakan  untuk  memeriksa perbandingan  berpasangan  telah  dilakukan  dengan konsisten atau tidak. Rumus CR adalah:

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐶𝑅
CR = Consistency Ratio RI =  Random Index
Nilai  Random  Index  (RI)  merupakan  nilai yang  dikeluarkan  oleh  Oarkridge  laboratory  yang berupa tabel berikut [7]:
Tabel 1. Nilai Random Index (Oarkidge Laboratory)

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Studi Literatur
Penelitian  pertama  berjudul  Sistem  Pendukung Keputusan    Dalam  Penentuan  Pertukaran  Pelajaran pada  SMAN  2  Tasikmalaya  menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)” yang dilakukan  [6].  Dalam  penelitian  ini  dilakukan penerapan  teknologi  informasi  pada  SMAN  2 Tasikmalaya  dengan  membuat  sistem  pendukung keputusan.  Masalah  yg  ada  pada  SMAN  2 Tasikmalaya  ialah  pada  proses  pemilihan  dan penilaian peserta yang belum efektif, ini menyebabkan kerancuan saat pengambilan keputusan  yang  ber  dampak  pada  terjadinya pengambilan  keputusan  yang  agak  kurang  tepat. Peserta yang terpilih  terkadang  jauh dari  harapan di karena  kan  peserta  tidak  memiliki  kriteria  yang layak,  metode  dalam  pembuatan  sistem  ini  adalah dengan  menggunakan  metode  AHP  sebagai  alat pengambilan  keputusan  dari  kriteria-kriteria  yang merupakan  nilai  pendekatan  eigenvector  untuk perbandingan  berpasangan  dan  mempersiapkan metodologi  untuk  mengkalibrasi  numerik  untuk skala pengukuran kuantitaif serta sebagai pertunjukan  kualitatif.  Hasil  dari  penelitian  ini adalah  peserta  terpilih  merupakan  hasil  pemilihan
dari  peserta  pertukaran  pelajar  yang  tepat  untuk siswa SMAN 2 Tasikmalaya.
Penelitian  kedua  ber  judul  “Sistem  Pendukung Keputusan  pada  Penilaian  Kinerja  Pegawai  dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  RSUD  Serang”  yang  dilakukan  oleh  [7]. Pada  penelitian  ini  dibangun  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dalam  penilaian  kinerja pegawai  guna  mengetahui  prestasi  setiap  karyawan. masalah  pada  RSU  Serang  ialah  pada  proses penilaian  yang  masih  manual  sehingga  proses penilaian  kinerja  pegawai  menjadi  agak  lambat  dan kurang  akurat.  Dalam  penilaian  kinerja  pegawai masih  bersifat  subjektif  dan  pihak  rumah  sakit kesulitan  dalam menentukan  prestasi  kinerja pegawai.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  adalah dengan metode AHP. Metode AHP digunakan untuk pengambilan keputusan yang komprehensif dan  juga terstruktur.  Metode  ini  meliputi  proses  penilaian kinerja yang dimulai dari pembobotan kriteria untuk mengetahui  bobot  penting  dari  setiap  masing  – masing  indikator  kemudian  indikator  yang  dapat menghasilkan  bobot  alternatif  untuk  mengetahui nilai  tertinggi  dari  alternatif  yang  ada.  Harapan  nya agar  sistem  ini  bisa  memudahkan  pengambil keputusan  dalam  mendapatkan  informasi  untuk menentukan  prestasi  kinerja  pegawai  yang  bersifat lebih objektif.
Perbedaan  antara  kedua  penelitian  di  atas dengan  penelitian  ini  ialah  kedua  penelitian  masih berbasis  desktop  sedangkan  penelitian  ini  berbasis web. Penelitian pertama menggunakan 8 kriteria dan penelitian  kedua  menggunakan  7  kriteria.  Berbeda dengan penelitian ini yang menggunakan 6 kriteria.

## 2.2. Langkah-langkah Penelitian
Langkah  –  langkah  penelitian  yang  dilakukan disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian
Keterangan : 1. Studi Lapangan
Pada  tahap  ini  peneliti  mengumpulkan  data  secara langsung  ke  SMPN  161  jakarta  dengan  cara Observasi dan Wawancara 2. Studi Pustaka
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  studi  pustaka guna    melihat  penelitian  yang  pernah  dilakukan sebelumnya. Dengan studi pustaka, peneliti dapat pertimbangan  untuk  melakukan  penulisan  dan juga sebagai perbandingan.
3. Identifikasi Masalah Pada  tahapan    ini  peneliti  merumuskan  masalah yang  ada  pada  saat  penilaian  guru  guna memecahkan masalah.
4. Perancangan Kuisioner Pada  tahap  ini  peneliti  merancang  kuisioner untuk pengumpulan data.
5. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan data  seperti  kuisioner  dan  juga  dokumen berjalan.
6. Analisis Data Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  analisa  data untuk perancangan basis data.
7. Desain Model Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  pemodelan sistem yang akan dibangun.
8. Desain Sistem Dan pada tahapan ini peneliti mulai membangun sistem
9. Laporan Pada  tahap  ini  peneliti  akan  membuat  laporan hasil penelitian yang telah dilakukan pada SMPN 161 Jakarta
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis Masalah
Adapun masalah yang ada pada SMPN 161 ini ialah  dari  sisi Physical  Evidence,  Process,  People yang  telah  digambarkan  dengan  fishbone  seperti dalam Gambar 2:
Gambar 2. Gambar Fishbone dalam Penelitian ini
Dan  berikut  ialah  korelasi  masalah  dan  solusi yang dapat dilihat pada tabel 2.

## 3.2. Proses Bisnis
SMP  Negeri  161  Jakarta  melakukan  penilaian kinerja  guru  sekali  dalam  setahun.  Proses  dimulai dari  guru  penilai  masuk  ke  kelas  membawa  lembar penilaian kinerja guru yang akan dinilai selama guru memberikan materi pembelajaran, setelah memberikan penilaian, guru penilai lalu menyerahkan  lembar  penilai  ke  bagian  kurikulum untuk  direkap  lalu  dibuatkan  laporan  penilaian kinerja  guru.Kemudian  laporan  penilaian  kinerja guru  diserahkan  kepada  kepala  sekolah  untuk ditandatangani.  Berikut  ialah  activity  diagram berjalan  Proses  Penilaian  Kinerja  Guru  yang  bisa dilihat pada gambar 3:
Gambar 3. Gambar Activity Diagram Berjalan Proses Penilaian Kinerja Guru
3.3. Rancangan Basis Data
a) Entity Relationship Diagram (ER-D)
ERD digunakan dalam menggambarkan rancangan basis data.  Peneliti menggunakan rancangan basis data yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. ERD
b) Logical Record Structure (LRS)
Berikut Adalah Logical Record Structure yang dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Gambar Logical Record Structure (LRS)

## 3.4. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram  (Gambar  6,  7,  8)  ialah Diagram  yang  menjelaskan  tentang  kebutuhan sistem dari sisi User (pengguna) dan juga merupakan pola  dari  perilaku  sistem.  Rancanganan  nya  ialah sebagai berikut:
Gambar 6.Use Case Diagram Master Gambar 7. Use Case Diagram Analisa
Gambar 8. Use Case Diagram Laporan

## 3.5. Model Keputusan dengan Struktur Hirarki
Berikut  ialah  struktur  hirarki  pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik pada SMPN  161  Jakarta.  Pada  gambar  16,  dapat  dilihat bahwa dalam Sistem Pendukung Keputusan Tersebut  digunakan  enam  Kriteria  dengan  beberapa Alternatif.
Gambar 16. Struktur Hirarki Pemilihan Guru Terbaik
Keterangan : A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah

## 3.6. Perbandingan Kepentingan antar Kriteria
Perbandingan kepentingan antar kriteria terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Perbandingan Kriteria
Keterangan : K1 = Pengetahuan Pekerjaan K2 = Kemampuan Komunikasi K3 = Motivasi K4 = Kehadiran K5 = Kejujuran K6 = Tanggung Jawab
Langkah  untuk  menentukan  bobot  masing- masing kriteria ialah sebagai berikut:
1)  Hasil dari perkalian matriks
2)  Menormalisasikan  dengan  membagi  tiap-tiap jumlah  baris  pada  matriks  dengan  total  baris yang akan menghasilkan eigenvector .
3)  Menentukan  bobot  dari  masing-masing  kriteria yang diambil dari Eigenvector.
Pengetahuan Pekerjaan 0,0909 Kemampuan Komunikasi 0,1604 Motivasi 0,1148 Kehadiran 0,2015 Kejujuran 0,2355 Tanggung Jawab 0,1969
Pengujian  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) Kriteria Pengujian  model  AHP  dilakukan  dengan  cara menghitung  nilai  Consistency  Index  (CI)  dan  nilai Consistency  Ratio  (CR),  dengan  langkah-langkah sebagai berikut :
1)  Menghitung  Nilai  Consistency  Index  dengan menggunakan rumus
2)  Menghitung  Consistency  Ratio,  dibutuhkan  nilai RI  yaitu  Random  Index  yang  didapat  dari  tabel Oarkridge.  Untuk  n  =  6,  maka  nilai  RI  adalah 1,24.
Jadi  kesimpulan  nya  ialah  perbandingan  sudah konsisten  karena  CR tidak  lebih dari 0,10, sehingga penilaian  perbandingan  kriteria  tidak  memerlukan revisi penilaian.
3.7. Perbandingan Kepentingan Alternatif
dengan Kriteria Pengetahuan Pekerjaan
Perbandingan  kepentingan  alternatif  kriteria pengetahuan pekerjaan terdapat pada tabel 4.

## Tabel 4. Perbandingan Alternatif Kriteria Pengetahuan
Pekerjaan
Keterangan : A1 = Tuti Alawiyah
A2 = Mulki Ulummudin A3 = Fakhri Zhulfikar
A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah Langkah-langkah  perhitungan  sama  seperti perhitungan perbandingan kriteria  yang dimulai dari menghitung  bobot  kriteria  sampai  menghitung Consistency Ratio (CR).
3.8. Perbandingan Kepentingan
Alternatif dengan Kriteria Motivasi Perbandingan alternatif kriteria motivasi terdapat pada tabel 5.

## Tabel 5. Perbandingan Alternatif Kriteria Motivasi
Keterangan : A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin
A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah Langkah-langkah  perhitungan  sama  seperti perhitungan perbandingan kriteria  yang dimulai dari menghitung  bobot  kriteria  sampai  menghitung Consistency Ratio (CR).
3.9. Perbandingan Kepentingan Alternatif
dengan Kriteria Kehadiran
Perbandingan  Alternatif  kriteria  Kehadiran terdapat pada tabel 6.
Tabel 6. Perbandingan Alternatif Kriteria Kehadiran
Keterangan : A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah
Langkah-langkah  perhitungan  sama  seperti perhitungan perbandingan kriteria  yang dimulai dari menghitung  bobot  kriteria  sampai  menghitung Consistency Ratio (CR)

## 3.10. Perbandingan
Kepentingan
Alternatif
dengan Kriteria Kejujuran
Perbandingan  Alternatif  kriteria  Kejujuran terdapat pada tabel 7.
. Tabel 7. Perbandingan Alternatif Kriteria Kejujuran
Keterangan : A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah
Langkah-langkah  perhitungan  sama  seperti perhitungan perbandingan kriteria  yang dimulai dari menghitung  bobot  kriteria  sampai  menghitung Consistency Ratio (CR)
3.11. Perbandingan Kepentingan Alternatif
dengan Kriteria Tanggung Jawab
Berdasarkan  Kuesioner  penetapan  tingkat kepentingan  Alternatif  pada  kriteria  Tanggung Jawab,  maka  di  dapatlah  tabel  perbandingan alternatif yang dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Perbandingan Alternatif Kriteria Tanggung Jawab
Keterangan :
A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin
A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah Langkah-langkah perhitungan sama seperti perhitungan perbandingan kriteria  yang dimulai dari menghitung  bobot  kriteria  sampai  menghitung Consistency Ratio (CR)

## 3.12. Perangkingan Alternatif
Perangkingan  yang  telah  didapat  (Tabel  9) dikalikan dengan bobot per kriteria agar mendapatkan alternatif terbaik.

## Tabel 9. Perangkingan Alternatif
Keterangan :
K1 = Pengetahuan Pekerjaan K2 = Kemampuan Komunikasi
K3 = Motivasi K4 = Kehadiran
K5 = Kejujuran
K6 = Tanggung Jawab A1 = Tuti Alawiyah A2 = Mulki Ulummudin A3 = Fakhri Zhulfikar A4 = Tessie Permata A5 = Hasnawati A6 = Fajar Abdillah
Sesuai  data  yang  ditampilkan  pada  tabel  9,  maka dilakukan pengkalian antara Bobot Alternatif dengan nilai  bobot  kriteria  guna  menentukan  perangkingan alternatif.
1) A1 = 0,2251
2) A2 = 0,1787
3) A3 = 0,1204
4) A4 = 0,1339 5) A5 = 0,0113 6) A6 = 0,2306 Sesuai perhitungan, ditetapkan bahwa alternatif dengan  nilai eigenvector (bobot)  tertinggi  ialah Alternatif A6 = Fajar Abdillah dengan bobot 0,2306.

## 3.13. Implementasi Program
1. Tampilan Entri Data Master Guru
Tampilan Master Guru dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Data Master Guru
2. Tampilan Entry Data Master Kriteria
Tampilan  Entri  Data  Master  Kriteria  dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Entri Data Master Kriteria
3. Tampilan Layar Analisa Kriteria
Tampilan  Analisa  Kriteria  untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan Analisa Kriteria
4. Tampilan Layar Analisa Perangkingan
Tampilan  Analisa  Perangkingan dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Analisa Perangkingan
5. Tampilan Layar Analisa Hasil Keputusan Tampilan  Analisa  Hasil  Keputusan  dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Analisa Hasil Keputusan
6. Tampilan Cetak Laporan Hasil Keputusan
Berikut  adalah  tampilan  dari  Laporan  Hasil Keputusan yang dapat dilihat pada gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Cetak Laporan Hasil Keputusan
7. Tampilan Cetak Laporan Perangkingan Berikut adalah tampilan dari Laporan Perangkingan yang dapat dilihat pada gambar 15.
Gambar 15. Tampilan Cetak Laporan Perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  setelah  melewati  tahap  uji  coba program aplikasi yang telah di jalan kan, maka dapat disimpul kan sebagai berikut.
a. Dengan dibuatnya sistem ini, akan meminimalisir  terjadinya  penilaian  subjektif dan  meminimalisir  terjadinya  ketidak  tepatan pada penilaian kinerja
b. Sistem  ini  diharapkan  dapat  mempercepat proses perhitungan untuk menentukan
penilaian guru
c. Sistem  ini  memiliki  backup  untuk  seluruh proses penilaian

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Turban,  " Decision  Support  System  and  Intelligent
Systems  (Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas) Jilid I Edisi 7 ", Yogyakarta: Andi, 2015.
[2]  Utami, A.B, "Sistem Pendukung  Keputusan Berbasis Web untuk Penentuan Penerima Beasiswa Menggunakan  Metode  AHP  Topsis". Skripsi ,
Fakultas Teknik,  Universitas Diponegoro, Semarang,
2012.
[3]  Wibowo,  "Manajemen  Kinerja",  Jakarta:  Raja Grafindo Persada, 2012.
[4]  Husni  A,  Imam,  "Sistem  Informasi  Pendukung Keputusan Pada Seleksi Peneriman Pegawai Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)". Jurnal  Dinamika  Informatika ,  Vol.2,  no.2, pp. 1-5, Oktober 2010.
[5]  Maghfiroh,  &  Marimin,  Nurul,  " Aplikasi  Teknik Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen  Rantai Pasok ". Bogor: PT. Penerbit IPB Press, 2010.
[6]  Mufizar,  Teuku,  "Sistem  Pendukung  Keputusan Dalam  Penentuan  Pertukaran  Pelajaran  Di  SMA Negeri  2  Tasikmalaya  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy  Process". Jurnal  Cogito  Smart  Journal ,
3(1), 2017.
[7]  Saefudin, and Wahyuningsih, Sri, "Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai
Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) Pada RSUD Serang". Jurnal Sistem Informasi , vol.1, no.1, Agustus 2014.