SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENGAJAR LES PRIVAT UNTUK SISWA LEMBAGA BIMBINGAN BELAJAR DENGAN METODE AHP (STUDI KASUS LBB SYSTEM CERDAS)
Lusiana Kristiyanti, Aris Sugiharto,  Helmie Arif W Ilmu Komputer / Informatika FSM Universitas Diponegoro klusiana@yahoo.com, aris.sugiharto@undip.ac.id, helmie.arif@gmail.com

## ABSTRAK
Lembaga  bimbingan  belajar  les  privat  adalah  salah  satu  usaha  yang  sedang  berkembang  pesat.  Banyak siswa  yang  ingin  mendaftar  les  privat  sehingga  lembaga  sering  melakukan  pemilihan  pengajar  untuk mengajar  siswa.  Proses  pemilihan  pengajar  menjadi  hal  yang  sangat  penting  agar  siswa  mendapatkan pengajar sesuai yang diinginkan. Oleh karena itu, perlu dibuat Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat  membantu  lembaga  dalam  memilih  pengajar  agar  lebih  efisien  dan  efektif.  Sistem  dibangun menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP.  Sistem  ini  menggunakan  metode  AHP  yang  mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah multikriteria. Kriteria yang menjadi pertimbangan dalam sistem pemilihan pengajar ini meliputi jenis kelamin siswa, jumlah jam mengajar pengajar setiap minggu, jumlah siswa yang diajar pengajar, masa kerja pengajar, jurusan pengajar serta semester pengajar. Setiap kriteria dibandingkan dengan nilai skala perbandingan Saaty agar mendapat nilai bobot untuk penilaian pengajar. Sistem  yang  dihasilkan  dapat  memberikan  rangking  pengajar  berdasarkan  nilai  yang  didapat  pengajar sehingga dapat digunakan untuk pemilihan pengajar di lembaga bimbingan belajar.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Metode AHP , Pemilihan Pengajar.

## I. PENDAHULUAN
Sejalan  dengan  berkembangnya  teknologi informasi,  semakin  bertambah  pula  kebutuhan tentang kemampuan komputer dalam membantu menyelesaikan  permasalahan-permasalahan  di berbagai bidang. Di antaranya sistem pendukung keputusan  berbasis  komputer,  sistem  ini  adalah sistem  berbasis  komputer  yang  dirancang  untuk membantu pengambil keputusan dalam memecahkan  masalah  baik  yang  terstruktur maupun  tidak  terstruktur  dengan  menggunakan data  dan  model.  Penyusunan  model  keputusan dilakukan dengan cara mengembangkan hubungan-hubungan  logis  yang  mendasari persoalan  keputusan  ke  dalam  suatu  model matematis,  yang  mencerminkan  hubungan  yang terjadi di antara faktor-faktor yang terlibat.
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Salah  satu metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan permasalahan  yang  rumit.  Hal  ini  disebabkan metode  AHP  memperhitungkan  validasi  nilai sampai  dengan  batas  toleransi  inkonsistensi berbagai kriteria, struktur AHP yang berhierarki serta metode AHP memperhitungkan daya tahan output analisis sensitivitas pengambilan
keputusan.  Beberapa  permasalahan  rumit  yang telah  diselesaikan  dengan  metode  AHP, misalnya  dalam  penerimaan  karyawan  [1], penentuan  prioritas  usulan  sertifikasi  guru  [2], penjadwalan trucking dan heavy  equipment rental [3], dan penentuan mustahik [4].
Dewasa  ini  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  pengajar  les  privat  yang    mengajar siswa  di  Lembaga  Bimbingan  Belajar  System Cerdas menjadi permasalahan yang cukup rumit. Lembaga  Bimbingan  Belajar  System  Cerdas merupakan  salah  satu  lembaga  bimbingan belajar  les  privat  yang  terletak  di  Perum  Bukit Diponegoro  C  229  kecamatan  Tembalang,  kota Semarang.  Lembaga  ini    berdiri  pada  tahun 2007.  Lembaga  ini  kurang  lebih  memiliki  60 pengajar.
Sebuah  lembaga  bimbingan  belajar  les privat  tentunya  memerlukan  sebuah  manajemen yang  baik  dalam  menentukan  pengajar  yang mengajar  siswa  yang  hendak  les  privat  di lembaga  dari  sekian  banyak  pilihan  pengajar yang  bekerja  di  lembaga  tersebut.  Pilihan pengajar  ini  akan  sangat  berpengaruh  terhadap tingkat kepuasan siswa dalam les privat ini. Jika siswa merasa puas tentunya akan membuat nama Lembaga  System  Cerdas  menjadi  baik  di masyarakat.
Banyak  pertimbangan  yang  dipikirkan Lembaga  System  Cerdas  dalam  pemilihan pengajar  ini,  seperti  kesediaan  waktu  pengajar, kemampuan  akademik  pengajar,  jumlah  jam mengajar  pengajar  setiap  minggu,  kemampuan mengajar pengajar serta faktor pertimbangan lain yang mendukung pemilihan pengajar ini.
Lembaga  Bimbingan  Belajar  System Cerdas  dalam  menentukan  pilihan  pengajar  ini masih  secara  manual,  belum  menggunakan sistem yang terkomputerisasi sehingga membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam menentukan pengajar ketika ada siswa baru yang mendaftar les di lembaga.

## II. DASAR TEORI

## 2.1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Konsep    Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  pertama  kali  diungkap  pada  tahun  1970- an  oleh  Michael  S.Scott  Morton  dengan  istilah Management Decision System . SPK merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi,
pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Menurut Alter,  SPK  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam situasi semiterstruktur dan situasi tidak terstruktur  yang mana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [5]. SPK  adalah  suatu  bentuk Computer  Base Information  System (CBIS)  yang  interaktif, fleksibel,  dan  secara  khusus  dikembangkan untuk  mendukung  penyelesaian  masalah  dari manajemen  yang  tidak  terstruktur  untuk memperbaiki pembuatan keputusan [6].
SPK biasanya dibangun untuk mendukung solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk mengevaluasi  suatu  peluang.  SPK  tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan perangkat  interaktif  yang  memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis  menggunakan  model-model  yang tersedia.

## 2.2. Multi Criteria Decision Making
Multiple  Criteria  Decision  Making (MCDM)  adalah  suatu  model  pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik
dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa kriteria tertentu.
Ada  beberapa  fitur  umum  yang  akan digunakan dalam MCDM [7], yaitu:
1. Alternatif;  alternatif  adalah  obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
2. Atribut;  atribut  sering  disebut  sebagai karakteristik, komponen atau kriteria keputusan.
3. Konflik  antar  kriteria;  beberapa  kriteria biasanya  mempunyai  konflik  antara  satu dengan  yang  lainnya,  misalnya  kriteria keuntungan  akan  mengalami  konflik  dengan kriteria biaya. 4. Bobot keputusan; bobot keputusan
menunjukkan  kepentingan  relatif  dari  setiap kriteria, W = (w 1 , w 2 , …, w n ).
5. Matriks  keputusan;  suatu  matriks  keputusan X  yang  berukuran  m  x  n,  berisi  elemen- elemen  x ij ,  yang  merepresentasikan rating dari  alternatif  A i (i=1,2,…,m)  terhadap kriteria C j (j=1,2,…,n).

## 2.3. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
Salah  satu  metode  dalam  model  MADM untuk  menyelesaikan  masalah  multikriteria adalah Analytic Hierarchy Process (AHP). AHP yang  dikembangkan  oleh  Tomas  L.  Saaty merupakan  model  hierarki  fungsional  dengan input utamanya  adalah  persepsi  manusia. Dengan adanya hierarki, masalah yang kompleks atau  tidak  terstruktur  dipecah  dalam  sub-sub masalah kemudian disusun menjadi suatu bentuk hierarki.  AHP  mempunyai  kemampuan  untuk memecahkan  masalah  multi  kriteria  yang berdasar  pada  perbandingan  preferensi  dari setiap  elemen  dalam  hierarki. Secara  spesifik, AHP  cocok  digunakan  untuk  permasalahaan pemilihan kandidat ataupun pengurutan prioritas yang memiliki sifat-sifat sebagai berikut [8]:
a. Melibatkan  kriteria-kriteria  kualitatif  yang sulit dikuantitatifkan secara eksak.
b. Masing-masing kriteria dapat memiliki sub- sub  kriteria  yang  dapat  dibentuk  seperti hierarki.
c. Penilaian  dapat  dilakukan  oleh  satu  atau beberapa  pengambil  keputusan  secara sekaligus.
d. Kandidat pilihan sudah tertentu dan terbatas jumlahnya.
III. ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

## 3.1. Analisis Sistem
SPK pemilihan pengajar ini adalah sistem yang  berfungsi  untuk  membantu administrator mengambil  keputusan  berupa  pemberian  saran pilihan  pengajar  yang  terdaftar  di  Lembaga Bimbingan  Belajar  System  Cerdas  berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Sistem ini membantu lembaga agar dapat memilih pengajar yang  terbaik  dengan  lebih  efektif  dan  efisien. Data  yang  diolah  menjadi  kriteria  pemilihan diperoleh  dari  masukan administrator lembaga. Administrator memasukkan  jadwal  KBM  siswa yang  akan  les,  jenis  kelamin  siswa,  dan  mata pelajaran  yang  akan  siswa  pelajari.  Data masukan  tersebut  diproses  sebagai  kriteria pemilihan  untuk  menghasilkan  keputusan pengajar terbaik.
Data  pengajar  yang  ada  di  basis  data sebelum  diproses  dengan  metode  AHP dilakukan  penyaringan  data  terlebih  dahulu berdasarkan  jumlah  jam  mengajar  pengajar, kemampuan  pengajar,  jadwal  pengajar.  Data yang  diproses  harus  dipastikan  bahwa  jumlah jam  mengajar  pengajar  masih  di  bawah  kuota maksimal  kegiatan  belajar  mengajar  yaitu kurang  dari  15  pertemuan/minggu,  pengajar mampu  mengajar  pelajaran  sesuai  spesifikasi yang  diminta  siswa,  jumlah  siswa  yang  diajar pengajar  kurang  dari  10  siswa  serta  pengajar tidak  mempunyai  jadwal  mengajar  saat  waktu les yang diminta siswa. Data pengajar yang telah difilter  ini  baru  dilakukan  proses  pemilihan dengan metode AHP.
Salah satu contoh kasus yang diselesaikan oleh  SPK  yang  dibuat  dengan  metode  AHP, misalnya  ada  seorang  siswa  perempuan  kelas  2 SMA mendaftar les privat di lembaga dan ingin les  mata  pelajaran  fisika  hari  selasa  sore.  Pihak lembaga memilih pengajar untuk mengajar siswa tersebut.  Lembaga  memilih  pengajar  dari  data pengajar yang tersaji pada tabel 1.
Tabel 1. Data Pengajar
Tabel 2. Jadwal Pengajar
Pemilihan  pengajar  diproses  dengan metode  AHP.  Sebelum  dilakukan  pemrosesan dengan  metode  AHP,  pengajar  yang  menjadi kandidat  difilter  terlebih  dahulu.  Pengajar  yang menjadi pilihan adalah pengajar yang mempunyai kemampuan mengajar fisika kelas 2 SMA  serta  pengajar  yang  tidak  mempunyai jadwal  pada  hari  selasa  sore  selain  itu  juga jumlah  jam  mengajar  pengajar  yang  masih  di bawah  15  kali  pertemuan  serta  pengajar  yang masih mengajar siswa  di bawah 10 orang siswa. Dari  ketentuan  tersebut  maka  pengajar  yang diproses dengan metode AHP adalah pengajar A, F,  dan  G.  Kriteria  yang  dipertimbangkan  oleh lembaga  adalah  jenis  kelamin,  jumlah  jam mengajar tiap minggu, jumlah siswa, masa kerja, jurusan,  dan  semester.  Langkah-langkah  yang dilakukan  untuk  menentukan  pengajar  yang paling  tepat  mengajar  siswa  tersebut  adalah sebagai berikut :
1. Menentukan prioritas kriteria
Langkah  yang  harus  dilakukan  dalam menentukan  prioritas  kriteria  adalah  sebagai berikut :
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan  antara  satu  kriteria  dengan kriteria  yang  lain.  Hasil  penilaian  dapat dilihat dalam tabel 3.
Tabel 3.  Matriks Perbandingan Berpasangan
b. Membuat matriks nilai kriteria Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut : Nilai  baris  kolom  baru  =  Nilai  baris  kolom lama/jumlah masing-masing kolom lama. Hasil perhitungan dapat dilihat dalam tabel 4.
Tabel 1.  Matriks Nilai Kriteria
c. Membuat matriks penjumlahan setiap baris Matriks  ini  dibuat  dengan  mengalikan  nilai prioritas  pada  tabel  4  dengan  matriks perbandingan berpasangan pada tabel 3 Hasil perhitungan disajikan dalam tabel 5.
Tabel 2 Matriks Penjumlahan Setiap Baris
Kolom jumlah per baris diperoleh dari kolom jumlah  pada  tabel  5,  sedangkan  kolom prioritas  diperoleh  dari  kolom  prioritas  pada tabel 4.
d. Penghitungan rasio konsistensi
Penghitungan
ini
digunakan untuk memastikan  bahwa  nilai  rasio  konsistensi (CR)  <=  0.1.  Jika  ternyata  nilai  CR  lebih besar  dari  0.1  maka  matriks  perbandingan
berpasangan harus diperbaiki. Untuk menghitung  rasio  konsistensi,  dibuat  tabel seperti terlihat dalam tabel 6.
Tabel 6. Perhitungan Rasio Konsistensi
Dari  tabel  6,    diperoleh  nilai-nilai  sebagai berikut :
Jumlah  (jumlahan  dari  nilai-nilai  hasil)  : 38.48 n (jumlah kriteria) : 6 λ maks (jumlah/n) : 6.41 CI (( λ maks-n)/n) : 0.07 CR (CI/IR) : 0.06 Oleh karena CR < 0.1, maka rasio konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima.
2. Menentukan prioritas subkriteria. Penghitungan  subkriteria  dilakukan  terhadap sub-sub  dari  kriteria  Jumlah  jam  mengajar tiap minggu (JM) dan jumlah siswa (JS). i. Menghitung  prioritas  subkriteria  dari  kriteria
JM.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menghitung prioritas subkriteria dari kriteria JM adalah sebagai berikut :
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan. Hasilnya ditunjukkan dalam tabel 7.
Tabel  3  Matriks  Perbandingan  Berpasangan Kriteria JM
b. Membuat matriks nilai kriteria. Hasilnya ditunjukkan dalam tabel 8.
Tabel 4 Matriks Nilai Kriteria JM
Nilai  pada  kolom  prioritas  subkriteria diperoleh  dari  nilai  prioritas  pada  baris tersebut  dibagi  dengan  nilai  tertinggi  pada kolom prioritas.
c. Menentukan  matriks  penjumlahan  setiap baris.
Setiap elemen dalam tabel 9 dihitung dengan mengalikan matriks perbandingan
berpasangan dengan nilai prioritas.
Tabel  9.  Matriks  Penjumlahan  Setiap  Baris Kriteria JM
d. Penghitungan rasio konsistensi. Untuk  menghitung  rasio  konsistensi,  dibuat tabel 10.
Tabel  10.  Penghitungan  Rasio  Konsistensi Kriteria JM
Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil) : 9.19 n (jumlah kriteria) : 3 λ maks (jumlah/n) : 3.06 CI (( λ maks-n)/n) : 0.02 CR (CI/IR) : 0.03
ii. Menghitung  prioritas  subkriteria  dari  kriteria JS.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk menghitung  prioritas  subkriteria  dari  kriteria  JS adalah sebagai berikut :
a. Membuat matriks perbandingan berpasangan. Hasilnya disajikan dalam tabel 11.
Tabel 11. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria JS
b. Membuat matriks nilai kriteria. Hasilnya terlihat dalam tabel 12.
Tabel 12. Matriks Nilai Kriteria JS
c. Menentukan  matriks  penjumlahan  setiap baris.
Hasilnya disajikan dalam tabel 13.
Tabel 13. Matriks Penjumlahan Setiap Baris
Kriteria JS
d. Penghitungan rasio konsistensi. Untuk  menghitung  rasio  konsistensi  dibuat tabel 14.
Tabel  14.  Penghitungan  Rasio  Konsistensi Kriteria JS
Dari  tabel  14,  diperoleh  nilai-nilai  sebagai berikut :
Jumlah (jumlahan dari nilai-nilai hasil) : 9.12 n (jumlah kriteria) : 3 λ maks (jumlah/n) : 3.04 CI (( λ maks-n)/n) : 0.01 CR (CI/IR) : 0.02
3.  Menghitung hasil Prioritas  hasil  perhitungan  pada langkah  1  dan  2  kemudian  dituangkan  dalam matriks hasil yang terlihat dalam tabel 15.

## Tabel 15. Matriks Hasil
Data  Pengajar  yang  diproses  dengan metode AHP dapat dilihat dalam tabel 16.
Tabel 16. Data Pengajar yang  Diproses dengan AHP
Kriteria  jenis  kelamin  (JK)  diubah menjadi nilai 1 jika jenis kelamin pengajar sama dengan jenis kelamin siswa yang diajar pengajar serta  diubah  menjadi  nilai  0  jika  jenis  kelamin pengajar berbeda dengan jenis kelamin siswa.
Kriteria  jumlah  jam  mengajar  (JM) mempunyai  3  subkriteria,  yaitu  padat,  sering, dan  jarang.  Penilaian  termasuk  padat  jika  nilai JM  lebih  dari  8,  termasuk  sering  jika  nilai  JM lebih dari 5 dan kurang dari atau sama dengan 8 serta  termasuk  jarang  jika  nilai  JM  kurang  dari atau sama dengan 5.
Kriteria  jumlah  siswa  (JS)  mempunyai  3 subkriteria,  yaitu  banyak,  sedang,  dan  sedikit. Penilaian  termasuk  banyak  jika  nilai  JS    lebih dari 5, termasuk sedang jika nilai JS lebih dari 3 dan  kurang  dari  atau  sama  dengan  5  serta termasuk  sedikit  jika  nilai  JS  kurang  dari  atau sama dengan 3.
Kriteria  jurusan  diubah  menjadi  nilai  1 jika  jurusan  pengajar  sesuai  dengan  mata pelajaran  yang  diajarkan  kepada  siswa  yang diajar serta bernilai 0 jika sebaliknya.
Hasil  akhir  perhitungan  data  pengajar pada  Tabel  16  dengan  AHP  disajikan  dalam tabel 17.
Tabel 17. Hasil Akhir
Nilai total ini yang dipakai sebagai dasar untuk  merangking  pengajar  yang  disarankan untuk  mengajar  siswa.  Semakin  besar  nilainya, pengajar tersebut akan semakin disarankan untuk mengajar siswa.

## 3.2. Desain Antarmuka
Struktur  menu  SPK  Pemilihan  Pengajar yang dibuat dapat dilihat pada gambar 1.
SPK Pemilihan Pengajar
Daftar Login Pengajar Administrator Data Kemampuan Ubah Password Biodata Jadwal Siswa Pengelolaan Ubah Password Pilih Pengajar Data Pengajar Data Siswa Data Mapel Data Waktu Les Data Pengampu Siswa Data Jadwal Siswa Data Bobot Kriteria Data Bobot SubKriteria Home Logout Home Logout Data Kemampuan Gambar 1. Struktur Menu SPK yang dibuat
3.2.1.  Desain  Antarmuka  Menu  Data  Bobot Kriteria
SPK Pemilihan Pengajar
Kriteria Pembobotan Kriteria Kriteria Dibandingkan = Skala Set Matriks Skala Perbandingan Matriks Nilai Kriteria Matriks Penjumlahan per Baris Ubah Nilai CI Nilai IR Nilai CR Hitung Bobot Simpan Pengelolaan Data Pengajar Data Siswa Data Mapel Data Pengampu Siswa Data Kemampuan Data Waktu Les Data Jadwal Siswa Data Bobot Kriteria Home Pilih Pengajar Ubah Password Logout Data Bobot Subkriteria
Gambar 2. Desain Menu Data Bobot Kriteria
3.2.2.  Desain  Antarmuka  Menu  Data  Bobot Subkriteria SPK Pemilihan Pengajar Subkriteria Pembobotan SubKriteria Subkriteria Dibandingkan = Skala Set Matriks Skala Perbandingan Matriks Nilai Kriteria Matriks Penjumlahan per Baris Ubah Nilai CI Nilai RC Nilai CR Pilih Hitung Bobot Simpan Kriteria Pengelolaan Data Pengajar Data Siswa Data Mapel Data Pengampu Siswa Data Waktu Les Data Bobot Kriteria Data Bobot SubKriteria Data Jadwal Siswa Data Kemampuan Home Pilih Pengajar Ubah Password Logout
Gambar 3. Desain Menu Data Bobot Subkriteria

## 3.2.3.  Desain  Antarmuka  Menu  Pilih Pengajar
Menu  ini  merupakan  menu  yang digunakan untuk memilih pengajar.
SPK Pemilihan Pengajar
SISWA YANG AKAN LES Jenis Kelamin : L P Waktu Les : Hari Waktu Kelas : Mapel : Pilih Pengajar Pengelolaan Data Pengajar Data Siswa Data Mapel Data Pengampu Siswa Data Waktu Les Data Bobot Kriteria Data Bobot SubKriteria Data Jadwal Siswa Data Kemampuan Pilih Pengajar Ubah Password Logout Home
Gambar 4. Desain Menu Pilih Pengajar
Hasil  Pemilihan  pengajar  dari  menu  pilih pengajar dapat dilihat pada gambar 5.
SPK Pemilihan Pengajar
Pengajar Jenis Kelamin Jumlah KBM Jumlah Siswa Masa Kerja Jurusan Semester Total Pengelolaan Data Pengajar Data Siswa Data Mapel Data Pengampu Siswa Data Waktu Les Data Bobot Kriteria Data Bobot SubKriteria Data Jadwal Siswa Data Kemampuan Home Pilih Pengajar Ubah Password Logout RANGKING NILAI PENGAJAR YANG TERPILIH
Gambar 5. Desain Hasil Pemilihan Pengajar

## IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN
4.1. Implementasi Antarmuka
4.1.1.    Implementasi  Menu  Data  Bobot Kriteria

## Gambar 6. Tampilan Menu Data Bobot Kriteria
4.1.2.  Implementasi  Menu  Data  Bobot Subkriteria
Gambar 7. Tampilan Menu Data Bobot Subkriteria

## 4.1.3. Implementasi Menu Pilih Pengajar
Gambar 8. Tampilan Menu Pilih Pengajar
Tampilan  hasil  pemilihan  pengajar  disajikan pada gambar 9.

## Gambar 9. Tampilan Hasil Pemilihan Pengajar

## 4.2.  Pengujian Sistem

## 4.2.1. Lingkungan Pengujian
4.2.1.1. Perangkat Keras
Perangkat  keras  yang  digunakan  untuk pengujian SPK Pemilihan Pengajar
Menggunakan  Metode  AHP  adalah  sebagai berikut : 1. System Manufacturer : Acer
2. System Model : Aspire 4730z
3. Processor : Pentium(R) Dual-Core CPU
4. Memory : 954MB RAM
5. DirectX Version : 9.0c (4.09.0000.0904)

## 4.2.1.2. Perangkat Lunak
Perangkat  lunak  yang  digunakan  untuk menguji SPK Pemilihan Pengajar Menggunakan Metode AHP adalah sebagai berikut :
1. Sistem  Operasi  :  Microsoft  Windows  XP Profesional
2. DBMS : MySQL client versi 5.1.37
3. Browser : Mozilla Firefox versi  16.0.2.4680
4. XAMPP versi 1.7.2.

## 4.2.2. Analisis Hasil Pengujian
Dari  hasil  pengujian  dapat  diketahui  bahwa sistem ini telah memenuhi untuk :
1. Dapat melakukan Autentikasi pengguna.
2. Dapat  memanajemen  data  lembaga  yang terdiri  atas  data  pengajar,  data  siswa,  data jadwal  les  siswa,  data  pengampu  siswa,  data perhitungan AHP.
3. Dapat memasukkan biodata pengajar, Jadwal les  siswa  yang  diajar  pengajar,  data kemampuan pengajar.
4. Dapat  memfilter  data  pengajar  berdasarkan kriteria pemilihan.
5. Dapat melakukan pemilihan pengajar dengan metode AHP.
V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari pembuatan  tugas  akhir  ini  adalah  sebagai berikut: 1. Telah  dihasilkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan pemilihan pengajar dengan metode AHP.
2. Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat digunakan  untuk    proses  pemilihan  pengajar yang  lebih  efisien  dan  efektif  dibanding sistem yang belum terkomputerisasi.

## 5.2. Saran
Beberapa  saran  untuk  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pengajar  yang diharapkan  dapat  diimplementasikan  adalah sebagai berikut :
1. Sistem  dapat  mengubah  kriteria  pemilihan pengajar sesuai kebutuhan pengguna.
2. Sistem  dapat  menambah  sub  kriteria  dari kriteria pemilihan pengajar.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Hafsarah  R.,  Syukur  A.,  dan  Catur T,“ Penerapan Metode AHP dalam Penerimaan  Karyawan  pada  PT.  Pasir Besi Indonesia” , diakses dari http://www.research.pps.dinus.ac.id,
tanggal  10  Januari  2012,  pukul  13.00
WIB.
[2]   Rochmasari  L.,  Suprapedi,  dan  Subagyo H, “ Penentuan Prioritas Usulan Sertifikasi Guru  dengan  Metode  AHP” ,  diakses  dari http://www.research.pps.dinus.ac.id, tanggal  10  Januari  2012,  pukul  13.00 WIB.
[3]  Setiawan  A.,  Christian  H.,  dan  Kirana  L, “Implementasi Sistem Penjadwalan
Trucking  dan  Heavy  Equipment  Rental dengan  Menggunakan  AHP ”,  diakses  dari http://www.repository.upnyk.ac.id, tanggal 10 Januari 2012, pukul 13.10 WIB.
[4]   Subri,  Ahmad,  “ Rancang  Bangun  Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Mustahik ”, diakses dari http://www.scribd.com, tanggal 10 Januari 2012, pukul 14.00 WIB.
[5]   Kusrini,  2007,  “ Konsep  dan  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan ”,    Andi,
Yogyakarta.
[6]  Turban,  E,  2005,  “ Decision  Support System  and  Intelligent  System  (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) ”, Andi, Yogyakarta.
[7]   Kusumadewi, S, dkk., 2006, “ Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) ”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[8]  Komarudin,  “ Analytic  Hierarchy  Process
(AHP) ”,
diakses dari
http://www.heru.wordpress.com,  tanggal
20 Agustus 2011, pukul 15.00 WIB.
[9]     Pressman,  Roger  S,  2001,  “ Software Engineering : A Practitioner’s approach ”,
McGraw – Hill, New York.
[10]   Widodo,  A.P.,  dkk,  2004,  “ Buku  Ajar Basis Data ”, Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Diponegoro, Semarang.
[11]  Al  Bahra  Bin  Ladjamudin  B,  2006, “ Rekayasa Perangkat Lunak ”, Graha Ilmu, Yogyakarta.
[12]   Widodo,  A.P.,  dkk,  2006,  “ Bahan  Ajar
Pemrograman Internet ”, Jurusan
Matematika  Fakultas  MIPA  Universitas Diponegoro, Semarang.
[13]   Simarmata,  Janer,  dan  Iman  Paryudi, 2006, “ Basis Data ” , Andi, Yogyakarta.