## Article history
Received Oct 15, 2018 Accepted Nov 15, 2018

## METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM METODE PERFORMANCE APPRAISAL UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KUALITAS DOSEN PADA JURUSAN AKUNTANSI POLITEKNIK NEGERI BANJARMASIN
Heru Kartika Candra 1 , Ronny Mantala 2 , Said Muhammad 3 , Slamet Riyadhi 4 1,4 Prodi Komputer Akuntansi, Politeknik Negeri Banjarmasin
2,3 Prodi Manajemen Informatika, Politeknik Negeri Banjarmasin Email : Heru_kcandra@poliban.ac.id , rmantala@gmail.com , muhamad.bahasyim@gmail.com , mets1409@akuntansipoliban.ac.id

## Abstract
The measure of the success of a lecturer in transferring his knowledge to students becomes the main focus  so that it can  be  described in  a  measurable  manner, so that  what  is  given  can  be  understood, accepted and applied by students in accordance with the objectives to be achieved, namely the quality of teaching. Almost all universities assess their teaching performance. Performance appraisal means evaluating the current and / or past teaching quality relative to its performance standards. Some reasons for  assessing  teacher  quality,  first  is  integrated  in  the  performance  management  process,  second  is assessment allows superiors and subordinates to develop a plan to correct all deficiencies found, third is  assessment  needed  to  know  the  strengths  and  weaknesses  of  teachers  that  are  useful  for  career planning for teachers itself.
There are several tools that are commonly used to conduct teacher performance assessments, namely the performance appraisal method. However, performance appraisal has several weaknesses (Dessler, 2008) including: subjective assessment, halo effect, centralized tendency, influenced by age, race and gender. Therefore, a technical evaluation system for performance appraisal is needed, so that it can get a more accountable assessment.
In the previous research conducted by the author, the method used in the measurement process with parameters in the performance appraisal method is by using the Fuzzy Mamdani Logic method where the aim is to assess teacher performance by improving the assessment method of performance appraisal from  the  parameters,  so  can  be  used  as  a  decision  support  system.  The  results  obtained  in  the measurement with Fuzzy Mamdani Logic method are seen from the accuracy level of 60% accuracy of the calculation compared to the use of performance appraisal method. After developing the method that is by using the method of Fuzzy Analiytic Hierarchi Process the results obtained can increase the level of calculation accuracy up to 93%, considering in the FAHP method, the parameters that become the calculation variable will be analyzed first the level of consistency so that it is feasible to use.
Keywords: Fuzzy Analiytic Hierarchi Process; Assessment, Teacher

## Abstrak
Ukuran keberhasilan seorang dosen dalam mentransferkan ilmunya kepada mahasiswa menjadi fokus utama agar dapat digambarkan secara terukur, sehingga apa yang diberikan dapat dipahami, diterima dan  diterapkan  oleh  mahasiswa  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin  dicapai  yaitu  kualitas  pengajaran. Hampir seluruh perguruan tinggi melakukan penilaian prestasi pengajarnya. Penilaian prestasi berarti mengevaluasi  kualitas  pengajar  saat  ini  dan/atau  dimasa  lalu  relatif  terhadap  standar  kinerjanya. Beberapa alasan untuk menilai kualitas pengajar, pertama adalah terintegasi dalam proses manajemen kinerja, kedua adalah penilaian memungkinkan atasan dan bawahan menyusun sebuah rencana untuk mengkoreksi semua kekurangan yang ditemukan, ketiga adalah penilaian dibutuhkan untuk mengetahui kelebihan dan kelemahan dari pengajar yang berguna untuk perencanaan karier bagi pengajar itu sendiri.
Ada beberapa alat bantu yang sudah umum digunakan untuk melakukan penilaian prestasi pengajar yaitu dengan  metode performance  appraisal. Akan  tetapi performance  appraisal memiliki  beberapa kelemahan  (Dessler, 2008)  diantaranya adalah:  penilaian subyektif,  terjadi  efek halo ,  kecenderungan terpusat, dipengaruhi oleh umur, ras dan jenis kelamin. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem teknis penilaian  pada performance  appraisal ,  agar  lebih  mendapatkan  penilaian  yang  lebih  dapat dipertanggungjawabkan.
Pada  penellitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  penulis,  metode  yang  dipakai  dalam  proses pengukuran  dengan  parameter  dalam  metode performance  appraisal yaitu  dengan  menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani dimana tujuannya untuk melakukan penilaian prestasi pengajar dengan cara memperbaiki metode penilaian dari performance appraisal dari parameter-parameter yang dimiliki, sehingga  dapat  dipergunakan  sebagai  sistem  penunjang  keputusan.    Hasil  yang  diperoleh  dalam pengukuran dengan metode Logika FuzzyMamdani dilihat dari tingkat akurasi sebesar 60% ketepatan perhitungan  dibandingkan  dari  penggunaan  metode performance  appraisal .    Setelah  melakukan pengembangan  metode  yaitu  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Analiytic  Hierarchi  Process hasil yang  diperoleh  dapat  miningkatkan  tingkat  akurasi  perhitungan  sampai  mencapai  93%,  mengingat dalam  metode  FAHP,  parameter  yang  menjadi  variable  perhitungan  akan  di  analisa  dulu  tingkat konsistensinya sehingga layak untuk digunakan.
Kata Kunci : Fuzzy Analiytic Hierarchi Process ; Penilaian, Pengajar

## 1. PENDAHULUAN
Evaluasi kualitas pengajar sangat diperlukan, untuk  mengetahui  pengaruh  pengajaran  seorang pengajar  terhadap  mahasiswa.  Sedangkan  tujuan dari  evaluasi  ini  adalah:  Pertama,  Untuk meningkatkan kualitas pengajar. Kedua, Mengembangkan diri pengajar itu sendiri. Ketiga, Meningkatkan  kepuasan  mahasiswa  terhadap pengajaran.  Keempat,  Meningkatkan  motivasi kerja pengajar. Kelima, Mencapai tujuan program studi. Keenam, Meningkatkan penilaian masyarakat terhadap perguruan tinggi. Perhitungan  evaluasi  kualitas  pengajar  adalah mempergunakan cara perhitungan dengan menggunakan beberapa parameter yang nantinya menghasilkan  sebuah  nilai  yang  dinamakan dengan  Nilai  Kualitas  Dosen  (NKD),  dengan rumus sebagai berikut : NKD = 20 % KM + 30 % KH + 25 % SU + 25 % NA.  Dimana KM adalah Kepuasan Mahasiswa , KH adalah Kehadiran , SU adalah Penyerahan  Soal  Ujian ,  NA  adalah Pengumpulan  Nilai  Akhir .    Ada  beberapa  alat bantu  yang  sudah  umum  digunakan  untuk melakukan  penilaian  prestasi  pengajar  yaitu dengan  metode performance  appraisal. Akan tetapi performance  appraisal memiliki  beberapa kelemahan  (Dessler,  2008)  diantaranya  adalah: penilaian subyektif, terjadi efek halo , kecenderungan  terpusat,  dipengaruhi  oleh  umur, ras dan jenis kelamin. Oleh karena itu dibutuhkan suatu  sistem  teknis  penilaian  pada performance appraisal , agar lebih mendapatkan penilaian yang lebih dapat dipertanggungjawabkan.
Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Herri Trianto,  dkk  (2011),  tentang  Sistem  Informasi Perijinan  dan  Monitoring  Papan  Reklame Berbasis  WEB  GIS  dengan  Fuzzy  AHP  sebagai Hasil  yang  dicapai  pada  penelitian  ini  adalah Penentuan  lokasi  pemasangan  papan  reklame dengan  melihat  hasil  bobot  dari  setiap  kriteria berdasarkan  dari  inputan  surat  ijin  pemasangan. Hasil  yang  diperoleh  yaitu  pemasangan  dapat dilakukan di Jalan Pemuda Surabaya dengan nilai bobot  kriteria volume  jalan =  0,0516356, dekat perdagangan  =  0,0416667, dekat  pendidikan  = 0,0568182, kepadatan  kendaraan  = 0,0434457, dan Luas reklame = 0,047244. (Trianto, H., dkk., 2011).  Sedangkan Penelitian yang dilakukan oleh Ni  Made  Dwi  Parwati  (2010),tentang  Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan Metode Fuzzy AHP,  dalam  penelitian  iniProses  penilaian kualitas  karyawan  PT.  BTDC  melakukan pemilihan  karyawan  teladan  untuk  memacu semangat  karyawan  dalam  meningkatkan  atau bahkan  tetap  mempertahankan  dedikasi  dan kualitasnya.    Metode  Fuzzy  AHP  dapat diterapkan  pada  aplikasi  dan  dapat  memberikan rekomendasi  karyawan  teladan  yang  dipilih  dari beberapa  alternative  kandidat  sesuai  dengan kriteria yang ditentukan.(Parwati,2010).
Logika Fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki  nilai  kekaburan  atau  kesamaran ( Fuzzyness )  antara  dua  nilai.  Pendekatan  fuzzy khususnya  pendekatan triangular  fuzzy  number terhadap  skala  AHP  diharapkan  mampu  untuk
meminimalisasi ketidakpastian
sehingga diharapkan hasil yang diperoleh lebih akurat.

## 2. METODE PENELITIAN
Data  kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan tingkat kualitas kualitas dosen, seperti pada table 1 di bawah ini.  Berdasarkan Tabel 1 terdapat  4(empat)  kriteria  sebagai  penentuan tingkat kualitas kualitas dosen.
Tabel 1. Data Kriteria Nilai
Adapun sebagai sampel data awal perhitungan sebagai alternatif, digunakan 5 (lima) orang  siswa  yang  termasuk  ikut  dalam  seleksi masuk.  Data dosen peserta seleksi seperti terlihat pada table 2.

## Tabel 2. Daftar Perangkingan Kualitas Dosen Jurusan Akuntansi Poliban
Adapun  tahapan  proses  perhitungan  penentuan kaulitas  kinerja  dosen  dengan  metode  FAHP adalah sebagai berikut :
Gambar 2.  Prosedur Perhitungan Menggunakan metode Fuzzy AHP
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini dengan metode FAHP adalah : 1. Membuat Struktur Hirarki Struktur hirarki dari permasalahan
Penentuan  Tingkat  Kualitas  Dosen,  dapat dilihat pada gambar 3. sedangkan perbandingan  matriks  berpasangan  antar criteria dengan skala TFN dapat dilihat pada table 3a dan 3b.

## Gambar 3 Hirarki Penentuan Kualitas
Dosen
Tabel 3a. Perbandingan matriks berpasangan Kriteria FAHP

## 2. Penentuan Nilai Sintesis
Tabel 3b. Penghitungan Jumlah baris setiap kolom sel
Tabel  di  atas  adalah  perhitungan  nilai  jumlah baris  dan  kolom  hasil  perbandingan  kriteria, selanjutnya menggunakan persamaan nilai sintesis Fuzzy masing-masing  criteria  ( Ski ) dimana I = 1, 2, dan 3. 1 2,500; 3000; 4000 1 16,5 ; 1 13,400 ; 1 10,900 0,150; 0,222; 0,367 2 5; 6,5; 8 1 16,5 ; 1 13,400 ; 1
10,900 0,300; 0,481; 0,734
3 3,4; 4,000; 4.667 1 16,5 ; 1 13,400 ; 1
10,900 0,204; 0,296; 0,428 4
3,4; 4,000; 4.667 1 16,5 ; 1 13,400 ; 1 10,900 0,204; 0,296; 0,428
Sehingga dapat ditabelkan seperti berkut :

## Tabel 4.  Kesimpulan Penghitungan Nilai Sintesis Fuzzy (Si) Kriteria
3. Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’)
Berdasarkan table 3. dan persamaan yang ada, maka diperoleh nilai vector dan nilai ordinat defuzzyfikasi dari masing-masing kriteria :
⎩ ⎨ ⎧ , !, " #
" $ #
$ # $   $ " , "% &&'%
a) Kriteria 1 (K1), nilai vektornya adalah :
VSK1 ≥ (VSK2, VSK3, VSK4)
VSK1 ≥ VSK2 = 0,300 $ 0,367 0,222 $ 0,367 $ 0,481 $ 0,734 0,205
VSK1 ≥ VSK3  = 0,688 VSK1 ≥ VSK4  = 0,688 Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ d’(VSK2)= min (0,205;0,688;0,688) = 0,205
b) Kriteria 2 (K2), nilai vektornya  adalah :
VSK2 ≥ (VSK1, VSK3, VSK4) VSK2 ≥ VSK1  = 1 VSK2 ≥ VSK3  = 1 VSK2 ≥ VSK4  = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ d’(VSK2)= min (1;1;1) =1
c) Kriteria 3 (K3), nilai vektornya adalah :
VSK3 ≥ (VSK1, VSK2, VSK4)
VSK3 ≥ VSK1  = 1
VSK3 ≥ VSK2  = 0,409 VSK3 ≥ VSK4  = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ d’(VSK2)= min (1;0,409;1) =0,409
d) Kriteria 4 (K4), nilai vektornya adalah : VSK4 ≥ (VSK1, VSK2, VSK3) VSK4 ≥ VSK1  = 1 VSK4 ≥ VSK2  = 0,409
VSK4 ≥ VSK3  = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, d’ d’(VSK2)= min (1;0,409;1) =0,409 Berdasarkan nilai ordinat K1, K2, K3 dan K4, maka nilai bobot vector dapat ditentukan sesuai persamaan sebagai berikut:
W’ = (d’ (A 1 ), d’ (A 2 ) …, d’ (A n )) T , maka dihasilkan bobot W’=(0,205; 1; 0,409; 0,409 ) T
4. Normalisasi nilai bobot vector (W)
Normalisasi  nilai  bobot  vector  diperoleh dengan  persamaan  yang  ada,  dimana  tiap elemen  bobot  vector  dibagi  jumlah  bobot vector  itu  sendiri.    Normalisasi  nilai  bobot vector fuzzy criteria sama dengan nilai bobot prioritas global (yang menjadi tujuannya) W lokal =(0,101; 0,494; 0,202; 0,202) T
5. Perangkingan Alternatif dan hasil keputusan Nilai  yang  ditetapkan  dari  hasil  penilaian berkisar  antara  <=  20  sampai  dengan  100. Sehingga rentang nilai akhir yang disesuaikan  dengan  intensitas  kepentingan fuzzy seperti pada table 4.
Tabel 5.  Rentang Nilai Berdasarkan Intensitas Kepentingan
Dari hasil penilaian yang dapat dilihat pada table  4.,  maka  dapat  ditentukan  perhitungan FAHP  untuk  alternative  dari  masing-masing
kriteria  yang  telah  ditentukan.    Adapun  langkah yang lakukan sebagai berikut :
a) Perhitungan  Perbandingan  Alternatif  dengan Kriteria Kepuasan Mahasiswa
Tabel 6. Pembandingan Alternative Berdasar
Kriteria Kepuasan Mahasiswa
1
3,444; 4,500; 5.571 1 24,944 ; 1 30,667 ; 1 37.571 0,092; 0,147; 0,223 2 7,500; 9,000; 10,500 1 24,944 ; 1 30,667 ; 1 37.571 0,200; 0,293; 0,421 3 7,500; 9,000; 10,500 1 24,944 ; 1 30,667 ; 1 37.571 0,200; 0,293; 0,421 4 3,000; 3,667; 5,000 1 24,944 ; 1 30,667 ; 1 37.571 0,080; 0,120; 0,200 5 3,500; 4,500; 6,000 1 24,944 ; 1 30,667 ; 1 37.571

## 0,093; 0,147; 0,241

## 1) Penentuan Nilai Sintesis

## Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Kepuasan Mahasiswa
2) Penentuan  Nilai  vector  (V)  dan  nilai Ordinat  Defuzzifikasi  (d’)  Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa
3) Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi Bobot Kriteria (W) = (0,059; 0,423; 0,423; 0,002; 0,920)
b) Perhitungan  Perbandingan  Alternatif  dengan Kriteria Kehadiran
Tabel 7. Pembandingan Alternative Berdasar
Kriteria Kehadiran
1 3,286; 4,167; 5.400 1 25,175 ; 1 31,383 ; 1 38,686 0,085; 0,133; 0,215 2 8,500; 10,500; 12,500 1 25,175 ; 1 31,383 ; 1 38,686 0,220; 0,335; 0,497 3 2,667; 3,133; 4,000 1 25,175 ; 1 31,383 ; 1 38,686 0,069; 0,100; 0,159 4 5,500; 6,833; 8,500 1 25,175 ; 1 31,383 ; 1 38,686 0,142; 0,218; 0,338 5 5,222; 6,750; 8,286 1 25,175 ; 1 31,383 ; 1 38,686 0,135; 0,215; 0,329

## 1) Penentuan Nilai Sintesis

## Penentuan Nilai Sintesis Kriteria
Kehadiran 2) Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’) Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa
3) Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi  Bobot  Kriteria  (W)  =  (0,241; 0,505; 0,000; 0,254; 0,000)
c) Perhitungan  Perbandingan  Alternatif berdasarkan  Kriteria  Penyerahan  Soal Ujian

## Tabel 8. Pembandingan Alternative Berdasar
Kriteria Penyerahan Soal Ujian
1 4,500; 5,167; 6,000 1
22,333 ; 1 26,900 ; 1 32,500 0,138; 0,192; 0,269 2 4,500; 5,167; 6,000 1 22,333 ; 1 26,900 ; 1 32,500 0,138; 0,192; 0,269 3 6,000; 8,000; 10,000 1 22,333 ; 1 26,900 ; 1 32,500 0,185; 0,297; 0,448 4 4,500; 5,167; 6,000 1 22,333 ; 1 26,900 ; 1 32,500 0,138; 0,192; 0,269 5 2,833; 3,400; 4,500 1 22,333 ; 1 26,900 ; 1 32,500 0,087; 0,126; 0,201

## 1) Penentuan Nilai Sintesis

## Penentuan Nilai Sintesis Kriteria
Penyerahan Soal
2) Penentuan Nilai vector (V) dan nilai
Ordinat Defuzzifikasi (d’) Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa 3) Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi  Bobot  Kriteria  (W)  =  (0,183;
0,183; 1,413; 0,183; 0,037)
d) Perhitungan  Perbandingan  Alternatif berdasarkan  Kriteria  Penyerahan  Nilai Ujian
Tabel 9. Pembandingan Alternative
Berdasar Kriteria Penyerahan Nilai Ujian 1 8,000; 10,000; 12,000 1 23,900 ; 1 29,367 ; 1 35,000 0,229; 0,341; 0,502 2 3,333; 3,567; 4,167 1 23,900 ; 1 29,367 ; 1 35,000 0,095; 0,121; 0,174 3 4,500; 6,167; 8,000 1 23,900 ; 1 29,367 ; 1 35,000 0,129; 0,210; 0,335 4 3,233; 3,567; 4,167 1 23,900 ; 1 29,367 ; 1 35,000 0,092; 0,121; 0,174 5 4,833; 6,067; 6,667 1 23,900 ; 1 29,367 ; 1 35,000 0,138; 0,207; 0,279 1) Penentuan Nilai Sintesis
Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Penyerahan Nilai Ujian
2) Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’) Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa
3) Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi  Bobot  Kriteria  (W)  =  (0,581; 0,000; 0,260; 0,000; 0,159)
Dari  proses  penghitungan  FAHP  kriteria diperoleh bobot local (W lokal ) yang akan dikalikan dengan hasil bobot dari penghitungan alternative (W prioritas ), sehingga didapatkan nilai bobot global (W global ) sebagai nilai perangkingan.
Dari perhitungan perbandingan kriteria di atas, maka dapat direkapitulasi hasil bobot global kriteria seperti terlihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 10. Nilai Bobot Kriteria
Kemudian  dilakukan  perhitungan  terhadap alternatif  dalam  hal  ini  penilaian  dosen.    Dari perhitungan  di  atas  didapatkan  hasil  nilai  bobot global  dari  kriteria  seperti  terlihat  pada  tabel  di bawah ini.
Tabel 11. Nilai Bobot Alternatif Berdasar Kriteria
Dari  nilai  bobot  global  kriteria  dan  nilai  bobot global  alternatif,  maka  akan  ditentukan  nilai perhitungan prioritas alternatif, yaitu dengan cara mengalikan  nilai  bobot  global  kriteria  dengan nilai bobot global alternatif per kriteria.
Nilai  Prioritas  Alternatif  (V)  =  Nilai  bobot global  kriteria  x  Nilai  bobot  global  alternatif per kriteria
V11 = K1 x K1A1 = 0,101 x 0,059 = 0,006 V12 = K1 x K1A2 = 0,101 x 0,423 = 0,119 V13 = K1 x K1A3 = 0,101 x 0,423 = 0,037 ......
V45 = K4 x K4A5 = 0,202 x 0,159 = 0,133
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  diperoleh  hasil keseluruhan  perhitungan  seperti  terlihat  pada tabel di bawah ini
Tabel 13. Hasil Perhitungan Penilaian Alternatif
Dari  perhitungan  di  atas,  maka  akan  dapat dilakukan  perangkingan  prioritas  untuk  menilai tingkat kualitas kinerja dosen, dimana nilai bobot yang terbesar adalah nilai tingkat kulaitas kinerja dosen yang paling baik
Tabel 14. Hasil Perangkingan

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  proses penggunaan program yang dibuat untuk penentuan  tingkat  kulaitas  kinerja  dosen.    Pada Program sistem ini terdiri menu utama, input data dosen, input data kriteria, input nilai pembandingan kriteria, input nilai pembandingan alternatif, perhitungan bobot kriteria, perhitungan bobot alternatif tiap kriteria, proses perangkingan dan laporan hasil perangkingan.
Gambar 4. Form Login sistem
Form  ini  digunakan  untuk  keamanan  sistem, khususnya  adalah  keamanan  data.    Form  ini
dilengkapi  dengan  mengisi  user  name  dan password yang berhak atas sistem ini.
Gambar 5. Form Input Data Master Dosen
Form  ini  digunakan  untuk  memberikan  kode terhadap obyek dosen JURUSAN AKUNTANSI POLIBAN  Banjarmasin,  hal  ini  dimaksudkan untuk  mengefektifkan  dan  memudahkan  dalam pemanggilan data dosen yang berisi uraian nama- nama item tentang dosen.
Sedangkan form yang digunakan untuk memberikan  kode  terhadap  jenis  kriteria,  hal  ini dimaksudkan untuk mengefektifkan dan memudahkan  dalam  pemanggilan  data  kriteria yang berisi criteria, seperti terlihat di bawah ini.
Gambar 6. Form Input Data Kriteria
Form ini digunakan untuk memasukkan data nilai pembandingan  kriteria  dari  setiap  kriteria  yang telah  ditetapkan.    Form  ini  sebagai  nilai  untuk proses  perhitungan  selanjutnya  menggunakan metode Fuzzy AHP.
Gambar 7. Form Input nilai pembandingan kriteria dan sub kriteria
Gambar 8. Form Input nilai pembandingan criteria dan alternatif
Dari  proses  perhitungan  sebelumnya      dengan menggunakan metode FAHP, maka didapat hasil dalam bentuk hasil perangkingan sistem.
Gambar 9. Form Hasil Perangkingan Alternatif
Pada uji implementasi sistem ini,proses yang dilakukan  adalah  membandingkan  antara  nilai akhir  secara  manual  ( Pre  Test )    dan  nilai  akhir ( Post Test)  dengan  menggunakan  metode  Fuzzy AHP .  Sistem penentuan Tingkat Kualitas Dosen Jurusan  Akuntansi  Poliban  yang  ada  diharapkan memberikan nilai akhir yang menghitung manual dengan perhitungan sistem memilki kondisi pada penentuan tingkat 10 (sepuluh) besar.
Untuk  mengetahui  kesesuaian  system  dilakukan pengujian sebagai berikut:
()()*+,+- /+),0 1+-2 )()*+,
3*40+ℎ 6+7+ 8(-(0,7,+- 9 100%
()()*+,+- 28 30 9 100 % 93%
;,6+< )()*+, 2 30 9 100 % 7%
Maka dapat digambarkan dalam grafik seperti di bawah ini.
Gambar 10. Grafik Kesesuaian Sistem

## 4.  PENUTUP
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  dapat disimpulkan  bahwa  aplikasi  berbasis  metode Fuzzy  AHP  pada  kasus  ini  dapat  digunakan sebagai perhitungan alternatif, hal ini dapat dilihat dari  kesesuaian  hasil  dengan  perhitungan menggunakan  metode  Fuzzy  AHP  sebesar  93%. Sehingga  hal  ini  dapat  dipakai  untuk  membantu dalam  menentukan  tingkat  kualitas  dosen  di Jurusan  Akuntansi  Poliban  Banjarmasin.Untuk kebenaran  perbandingan  antara  perhitungan manual dengan menggunakan system perlu di uji tingkat konsistensi dengan menggunakan metode uji yang lain, pada penelitian ini masih memakai pembandingan hasil.

## 5.  REFERENSI
Chang,  D.Y.  (1996).  “ Applications  of  Extent Analysis Method on Fuzzy AHP ”.
European Journal of Operational
Research , 95, 649-655.
Eniyati,  S.  (2010). Sistem  pendukung  keputusan pemilihan dosen berprestasi menggunakan metode AHP:: Studi kasus pada
UNISBANK Semarang (Doctoral dissertation, Universitas Gadjah Mada). .
Kusrini. (2007). “Konsep dan Aplikasi Penunjang Keputusan” . Andi Publisher. Yogyakarta.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &
Wardoyo, R. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu , 78-79. .
Latifah, S. (2005). Prinsip-prinsip Dasar AHP.
MADCOM,  L.  K.  (2007). Panduan  Lengkap Borland  Delphi  7  edisi  2. Yogyakarta:
Andi.
Munawar.  (2005). Pemodelan  Visual  dengan UML. Jakarta: Graha Ilmu.
Saaty, T.L. (1986). Decision Making for Leaders: The  Analytical  HierarchyProcess  for Decision  in  ComplexWorld ,  University  of Pittsburgh,USA.
Parwati,  N.M.D.  (2010).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi Menggunakan  Metode  AHP.  Surabaya  : STIKOM Surabaya.
Shalahuddin,  M.,  Rosa  A.  S.  (2011).  “Rekayasa Perangkat Lunak”. Modula. Bandung.
93% 7% Sesuai Tidak Sesuai
Turban.  (2005).  ” Decision  Support  System  and Intelligent  System (Sistem  Pendukung Keputusan  Dan  Sistem  Cerdas)  Jilid  1”. Andi Offset. Yogyakarta.
Trianto,  H.,  Fariza,  A.,  Kom,  S.,  Kom,  M.,  & Basofi,  A.  (2011).  SISTEM  INFORMASI
PERIJINAN DAN MONITORING
PAPAN  REKLAME  BERBASIS  WEB GIS  DENGAN  FUZZY-AHP  SEBAGAI METODE PEMILIHAN LOKASI PAPAN REKLAME (STUDI KASUS SURABAYA PUSAT). EEPIS Final
Project .Vanany,  I.  (2009).  Model  dan Aplikasi (Cetakan ke–2 revisi). . Surabaya.
Yanuar,  Y.,  &  Hakim,  L.  (2004).  Pemrograman Delphi  dengan  Database  Microsoft  SQL Server. Jakarta: Elek Media Komputindo . .