Volume 4 Nomor 2, Desember 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING MAGANG DENGAN MENGGUNAKAN METODE AHP RATING MODE

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DETERMINATION OF INTERNSHIP SUPERVISORS USING AHP RATING MODE METHOD
Bayu Laksono Wahyu Arminsyah 1 , Kamal Prihandani 2 , Ultach Enri 3
123 Universitas Singaperbangsa Karawang bayu.laksono17068@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
At  this  time  the  determination  of  the  internship  supervisor  at  FASILKOM  UNSIKA  is  still  carried  out manually, of course this is less efficient and effective and has the possibility of human error. Determining the  internship  supervisor  is  also  not  easy  because  it  must  also  consider  the  theme  or  topic  of  student internships with the ability of the supervisor. The purpose of this research is to implement the AHP rating mode method to help determine the internship supervisor. The research method used is the waterfall model of  the  SDLC,  which  consists  of  needs  analysis,  design,  coding,  testing  and  maintenance.  The  decision support  system will  be  designed  web-based  using  the  PHP  programming  language  and  MySQL  DBMS. Based on the results of testing the system by the FASILKOM UNSIKA internship team, it can be concluded that  this  decision  support  system  is  needed  and  helps  in  determining  the  internship  supervisor  at FASILKOM UNSIKA.
Keyword: AHP Rating Mode, DSS, Intership.

## ABSTRAK
Pada saat ini penentuan dosen pembimbing magang di FASILKOM UNSIKA masih dilaksanakan secara manual, tentu saja hal ini kurang efisien dan efektif serta mempunyai kemungkinan human error . Penentuan dosen  pembimbing  magang  juga  tidak  mudah  karena  harus  mempertimbangkan  juga  antara  tema/topik magang mahasiswa dengan kemampuan dosen. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan metode  AHP  rating  mode  untuk  membantu  menentukan  dosen  pembimbing  magang.  Metode  penelitian yang  digunakan  adalah  model  waterfall  dari  SDLC,  yang  terdiri  dari  analisis  kebutuhan,  desain, pengkodean,  pengujian  dan  pemeliharaan.  Sistem  pendukung  keputusan  akan  dirancang  berbasis  web dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  dengan  DBMS  MySQL.  Berdasarkan  hasil  dari pengujian  terhadap  sistem  oleh  tim  magang  FASILKOM  UNSIKA  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem pendukung  keputusan  ini  dibutuhkan  dan  membantu  dalam  menentukan  dosen  pembimbing  magang  di FASILKOM UNSIKA.
Kata Kunci: AHP Rating Mode, SPK, Magang.

## PENDAHULUAN
Magang  merupakan  kegiatan yang  wajib  diikuti  oleh  mahasiswa  di Program  Studi  Teknik  Informatika Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas Singaperbangsa  Karawang  yang  dapat diambil  mulai  dari  semester  5.  Ada beberapa  tahapan  dalam  melakukan magang diantaranya pendaftaran magang,  pembuatan  surat  pengantar magang,  penentuan  dosen  pembimbing, sampai  pembuatan  laporan  magang. Pembuatan surat pengantar magang dan penentuan dosen pembimbing dilakukan oleh  seorang  koordinator  magang.  Saat ini  penentuan  dosen  magang  masih
dilaksanakan  secara  manual,  tentu  saja hal  ini  kurang  efisien  dan  efektif  serta mempunyai  kemungkinan human  error juga (Prasyanto, 2017). Penentuan dosen pembimbing  juga  tidak  mudah  karena harus  mempertimbangkan  juga  antara tema/topik  magang  mahasiswa  dengan kemampuan  dosen.  Dan  juga  karena jumlah  mahasiswa  dan  dosen  tidak sebanding,  jadi  harus  lebih  teliti  juga agar  dosen  tidak  menjadi  pembimbing pada  mahasiswa  yang  sama  dan  juga agar dosen tersebut tidak melebihi batas jumlah mahasiswa yang dibimbingnya.
Metode  yang  akan  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  di  atas
ialah  metode Analytical  Hierarchy
Process rating mode . Metode Analytical Hierarchy  Process digunakan  karena metode Analytical  Hierarchy  Process
mampu  untuk  menyeleksi  alternatif terbaik dari beberapa alternatif (Simanjorang,  Hutahaean,  &  Sihotang, 2017).  Alternatif  yang  dimaksudkan pada  hal  ini  yaitu  dosen  pembimbing magang  yang  sesuai  dengan  topik magang mahasiswa berdasarkan kriteria- kriteria  yang  telah  ditentukan. Rating mode pada  AHP  digunakan  karena menurut  Saaty  (1980)  dan  Ozdemir (2003) pada jurnal Bahurmoz dan Asma (2006)  yang  menjelaskan  bahwa  jika jumlah  alternatif  lebih  dari  7  lebih  baik menggunakan AHP rating mode ,
alasannya  yaitu  metode  ini  memiliki kelebihan  yang  dapat  menilai  sejumlah besar alternatif dengan  lebih cepat serta efisien.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan  metode  AHP
rating mode untuk membantu menentukan dosen pembimbing magang.

## METODE
Metodologi pengembangan
sistem  yang  akan  digunakan  pada penelitian  ini  ialah  SDLC (System Development  Life  Cycle )  dengan  model waterfall . Tahapan dari model waterfall dapat dilihat pada gambar 1.
GAMBAR 1. Tahapan Waterfall (Sumber: Susanto & Andriana, 2016)
Menurut  Rosa  dan  Shalahuddin tahapan dari model waterfall terdiri dari (Anggraini. 2019):

## 1. Analisis Kebutuhan
Pada  tahap  ini  akan  membahas tentang kebutuhan-kebutuhan atau syarat-syarat  yang  terkait  input,  proses dan output. Kebutuhan-kebutuhan tersebut  diperoleh  berdasarkan  hasil wawancara  dengan  ketua  tim  magang 2019-2020  dan  ketua  tim  magang  2021 di  FASILKOM  UNSIKA.  Berdasarkan dari hasil wawancara tersebut, diperoleh hasil  analisis  kebutuhan  sistem  yang disesuaikan dengan kebutuhan data yang digunakan  untuk  proses  pengambilan keputusan  menggunakan  metode  AHP rating mode .

## 2. Desain
Pada  tahap  ini,  hasil  dari  analisis akan  diterjemahkan  ke  dalam  bentuk rancangan  yang  lebih  mudah  dipahami oleh  tim  magang.  Terdapat  2  aktifitas utama pada tahap ini yaitu desain sistem dan  desain  antarmuka.  UML  ( Unified
Modelling  Language )  akan  digunakan untuk  menjelaskan  desain  sistem  yang dibangun dengan menggunakan diagram-diagram seperti use case diagram , activity  diagram , sequence diagram dan class diagram .

## 3. Pengkodean
Pada  tahap  ini,  pembuatan  kode program berdasarkan desain yang sudah dibuat yang nantinya kode tersebut akan diterjemahkan oleh bahasa pemrograman  menjadi  sistem  yang berbasis web.

## 4. Pengujian
Pada  tahap  ini,  pengujian  terhadap sistem  yang  sudah  dibangun  akan dilakukan.  Tujuannya  adalah  untuk mendeteksi  apakah  ada  kesalahan  atau error  pada  sistemnya  dan  apakah  sudah
sesuai  dengan  keinginan  atau  belum. Adapun  metode  pengujian  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah metode Black Box Testing dan pengujian oleh tim magang FASILKOM UNSIKA.

## 5. Pemeliharaan
Pada  tahap  ini,  pemeliharaan  dari aplikasi  yang  telah  diciptakan  akan dilakukan. Karena tidak menutup kemungkinan aplikasi yang telah selesai dibangun tersebut nantinya akan memunculkan kesalahan ketika digunakan.  Apabila  terjadi  kesalahan maka  akan  kembali  ke  tahap-tahap sebelumnya, bisa ke Analisis Kebutuhan, Desain, Pengkodean ataupun Pengujian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah  sistem  pendukung  keputusan penentuan dosen pembimbing magang di FASILKOM  UNSIKA  berbasis  web. Berikut  ini  merupakan  pembahasan mengenai  tahapan  penelitian  yang  telah dilakukan:

## 1. Analisis Kebutuhan
Analisis  kebutuhan  pada  penelitian ini  akan  dibagi  menjadi  4  bagian,  yaitu user  requirement ,  kebutuhan  input, kebutuhan proses dan kebutuhan output.
a. User Requirement
Berikut  ialah user requirement dari sistem  pendukung  keputusan  penentuan dosen pembimbing magang di FASILKOM UNSIKA: 1) Sistem dirancang dengan antarmuka yang cukup mudah dipahami
2) Sistem  berupa web  application ,
antarmuka tampilan dirancang
seminimalis  mungkin  agar  menarik dan lebih enak dilihat 3) Tombol-tombol diutamakan menggunakan ikon-ikon yang sesuai dengan  fungsi  tombol  dan  mudah dipahami 4) Pada isian form login dan penentuan dosen pembimbing magang seluruh field harus diisi dan tidak boleh ada yang dikosongkan 5) Pada tahap penentuan dosen pembimbing  magang,  sistem  akan merekomendasikan  5  rekomendasi dosen  yang  dapat  dipilih  salah satunya oleh user
b. Kebutuhan Input Kebutuhan  input  dari  penelitian  ini terbagi  menjadi  2  bagian,  yaitu  data alternatif  dan  data  pembobotan  kriteria dan sub kriteria.
1) Data  alternatif  pada  penelitian  ini adalah  data  dosen  pembimbing magang  di  program  studi  teknik informatika  FASILKOM  UNSIKA yang  telah  dipilih  oleh  tim  magang yang nantinya diamanahkan menjadi pembimbing magang mahasiswa  sebanyak  28  orang dosen.
2) Data  pembobotan  berisi  5  kriteria yang  memiliki  pengaruh  pada penentuan dosen pembimbing magang.  Data  kriteria  dan  sub kriteria tersebut diperoleh dari ketua tim magang 2021 berdasarkan hasil rapat dengan tim magang
FASILKOM  UNSIKA.  Kriteria- kriteria  dan  sub  kriteria  yang ditetapkan  akan  ditampilkan  pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Tabel Kriteria Nama Kriteria Kode Kriteria Status Dosen K1 Kesesuaian dengan Bidang Minat K2 Kuota Mahasiswa Bimbingan K3 Kesamaan Tempat Magang K4 Dosen Wali dari Mahasiswa K5 Tabel 2. Tabel Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Kode Sub Kriteria
K1 Aktif S1 Tidak Aktif S2 K2 Sesuai S3 Tidak Sesuai S4 K3 Penuh S5 Belum Penuh S6 K4 Sama S7 Tidak Sama S8 K5 Ya S9 Tidak S10 Selanjutnya dilakukan perbandingan antar kriteria dan penentuan  nilai rating pada  sub  kriteria berdasarkan  tabel  perbandingan  yang ditampilkan pada tabel 3 dibawah ini.
Tabel 3. Tabel Perbandingan Nilai Numerik Tingkat Kepentingan (Preference) 1 Sama  pentingnya  (Equal Importance) 2 Sama  hingga  sedikit  lebih penting 3 Sedikit lebih penting (Slightly more importance) 4 Sedikit  lebih  hingga  jelas lebih penting 5 Jelas lebih penting (Materially more importance) 6 Jelas  hingga  sangat  jelas lebih penting 7 Sangat  jelas  lebih  penting (Significantly more importance) 8 Sangat  jelas  hingga  mutlak lebih penting 9 Mutlak lebih penting (Absolutely more importance) Sumber: Saaty, 2008
Berikut  ialah  tabel  perbandingan antar kriteria dan tabel perbandingan sub kriteria  pada  penelitian  ini  yang  akan ditampilkan pada tabel 4 dan 5 dibawah ini.
Tabel 4. Tabel Perbandingan Kriteria Kriteria 1 Nilai Perbandingan Kriteria 2 K1 5 K2 K1 7 K3
K1 8 K4 K1 9 K5 K2 3 K3 K2 4 K4 K2 6 K5 K3 2 K4 K3 4 K5 K4 2 K4 Tabel 5. Tabel Rating Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Nilai Rating Sub Kriteria K1 S1 9 S2 1 K2 S3 7 S4 1 K3 S5 1 S6 8 K4 S7 4 S8 1 K5 S9 3
S10 1 c. Kebutuhan Proses Kebutuhan  proses  pada  penelitian ini  ialah  proses  metode  AHP rating mode . Menurut Saaty tahapan dari AHP rating  mode adalah  sebagai  berikut (Silva et al, 2010):
1) Mengidentifikasi  permasalahan yang  ada  dan  menentukan  tujuan  dari permasalahan tersebut. Permasalahan  yang  ada  pada penentuan dosen magang di FASILKOM  UNSIKA  yaitu  penentuan dosen  magang  masih  dilakukan  secara manual,  jadi  hal  tersebut  dirasa  kurang efisien  dan  efektif  serta  mempunyai kemungkinan  human  error  juga  seperti dosen  pembimbing  magang  melebihi kapasitas dari jumlah maksimal mahasiswa  yang  dibimbingnya  atau dosen  pembimbing  magang  memiliki bidang minat yang berbeda dengan tema atau  topik  magang  mahasiswa  yang dibimbingnya.
Tujuannya  yaitu  dapat  membantu memberikan rekomendasi dosen pembimbing magang kepada tim magang  dengan  tepat  sesuai  dengan keahlian  dan  kecocokan  dengan  bidang
minat mahasiswa dari dosen pembimbing  magang  tersebut  dengan menggunakan metode AHP rating mode . 2) Membuat struktur hierarki keputusannya Struktur dari tujuan, kriteria, alternatif  dalam  penelitian  ini  dalam bentuk  suatu  hierarki  akan  ditampilkan pada gambar 2 dibawah ini.

## Gambar 2. Hierarki AHP
3) Membangun set matriks perbandingan berpasangan Berikut ini ialah
matriks perbandingan  berpasangan  dari  setiap kriteria  pada  penelitian  ini  yang  akan ditampilkan pada tabel 6.
Tabel 6. Tabel Matriks Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 5 7 8 9 K2 1/5 1 3 4 6 K3 1/7 1/3 1 2 4 K4 1/8 ¼ 1/2 1 2 K5 1/9 1/6 1/4 ½ 1 Jumlah 1,57897  6,75 11,75 15,5 22
Selanjutnya  bagi  nilai  masing- masing  kolom  dengan  nilai  jumlah  dari kolom tersebut sehingga diperoleh hasil yang terlihat pada tabel 7.

## Tabel 7. Tabel Bagi Kolom Dengan Nilai Kolom
Selanjutnya  jumlahkan  masing- masing  baris  dan  bagi  jumlah  baris tersebut  dengan  jumlah  elemen  untuk
mendapatkan  nilai  bobot  sehingga diperoleh hasil seperti pada tabel 8.
Tabel 7. Tabel Bagi Kolom Dengan Nilai Kolom Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K1 0,6333  0,7407  0,5957  0,5161 0,4091 K2 0,1267  0,1482  0,2553  0,2581 0,2727 K3 0,0905  0,0494  0,0851  0,1290 0,1818 K4 0,0792  0,0370  0,0426  0,0645 0,0909 K5 0,0704  0,0247  0,0213  0,0323 0,0455 Tabel 8. Tabel Nilai Bobot Kriteria Jumlah Baris Nilai Bobot K1 2,89502 0,579 K2 1,06092 0,21218 K3 0,53582 0,10716 K4 0,31419 0,06284 K5 0,19405 0,03881 CR: 0,09675
Untuk  menghitung  prioritas  dari nilai rating sub kriteria yaitu dengan cara membagi  nilai  rating  dengan  total  nilai rating  dalam  1  kriteria  tersebut.  Dan untuk  menghitung  prioritas  idealnya dengan  cara  membagi  setiap  prioritas dengan  prioritas  tertinggi  dalam  1 kriteria tersebut.
Tabel 9. Tabel Rating K1 Sub Kriteria Nilai Prioritas Prioritas Ideal S1 9 0,9 1 S2 1 0,1 0,11 Tabel 10. Tabel Rating K2 Sub Kriteria Nilai Prioritas Prioritas Ideal S3 7 0,875 1 S4 1 0,125 0,143 Tabel 11. Tabel Rating K3 Sub Kriteria Nilai Prioritas Prioritas Ideal S5 1 0,110 0,125 S6 8 0,889 1 Tabel 12. Tabel Rating K4
Sub Kriteria Nilai Prioritas Prioritas Ideal S7 4 0,800 1 S8 1 0,200 0,25 Tabel 13. Tabel Rating K5 Sub Kriteria Nilai Prioritas Prioritas Ideal S9 3 0,75 1 S10 1 0,25 0,33 4) Gunakan  prioritas  yang  diperoleh dari  perbandingan  untuk  mencari bobot dari alternatif tersebut. Selanjutnya akan diuraikan perhitungan penentuan dosen pembimbing magang dengan memasukan  data  mahasiswa.  Seluruh nilai rating untuk  setiap  kriteria  akan diinputkan  ke  data  dosen  seperti  yang akan ditampilkan pada tabel 14 dibawah ini.
Tabel 14. Input Data Setiap Dosen
Berdasarkan Input Data Dari Mahasiswa Dosen Kriteria K1 0,579 K2 0,212 K3
0,107 K4
0,063 K5 0,039 DSN1 S1 S4 S5 S7 S10 DSN2 S2 S3 S6 S8 S9 . . DSN28 S1 S3 S6 S7 S9 Berdasarkan input tersebut maka nilai bobot masing-masing dosen tersebut  akan  seperti  yang  terlihat  pada tabel 15.
Tabel 15. Perhitungan Bobot Untuk Masing-Masing Dosen Dosen Kriteria K1 0,579 K2 0,212 K3 0,107 K4 0,063 K5 0,039 DSN1 1 0,143 0,125 1 0,33 DSN2 0,11 1 1 0,25 1 . . DSN2 8 1 1
1 1 1
Nilai  bobot  dari  masing-masing dosen didapat dengan cara: DSN1  =  (1x0,579)  +  (0,143x0,212)  + (0,125x0,107) + (1x0,063) + (0,33x0,039) = 0.69856 DSN2  =  (0,11x0,579)  +  (1x0,212)  + (1x0,107) + (0,25x0,063) + (1x0,039) =
0.43744 DSN28  =  (1x0,579)  +  (1x0,212)  +
(1x0,107) + (1x0,063) + (1x0,039) = 1
Jika dari ke 28 dosen yang ada dosen 28  lah  yang  paling  tinggi  bobotnya, maka yang akan menjadi dosen pembimbing magang mahasiswa tersebut ialah dosen 28. d. Kebutuhan Output Output atau keluaran yang nantinya dikeluarkan  oleh  sistem  dan  diinginkan oleh tim magang itu berwujud informasi 5  nilai  bobot  dari  dosen  yang  memiliki bobot tertinggi yang dapat dipertimbangkan  oleh  pihak  pengambil keputusan penentuan dosen pembimbing magang di FASILKOM UNSIKA.

## 2. Desain
Tahap  desain  pada  penelitian  ini akan  dibagi  menjadi  2  bagian,  yaitu desain sistem dan desain antarmuka.
a. Desain Sistem Pada  tahapan  ini  perancangan desain sistem akan dibangun menggunakan diagram UML.
1) Use Case Diagram Use  case mengilustrasikan  sebuah interaksi antara 1 atau lebih aktor dengan sistem  yang  nantinya  akan  dibuat. Use case juga  berfungsi  untuk  menjelaskan fungsi  apa  saja  yang  terdapat  pada sebuah sistem dan siapa saja yang berhak untuk  memakai  fungsi-fungsi  tersebut (Simatupang dan Sianturi, 2019).
2) Activity Diagram
Penekanan di activity diagram ialah mengilustrasikan  aktivitas  dari  sistem atau  aktivitas  yang  bisa  dilaksanakan oleh  sistem  (Simatupang  dan  Sianturi, 2019). Gambar 3 adalah contoh activity diagram yang telah dibuat.

## Gambar 3. Activity Lihat Pengalaman Dosen
3) Sequence Diagram Sequence diagram mengilustrasikan perilaku  objek  kepada use  case dengan menjelaskan  waktu  hidup  objek  dan pesan  yang  dikirimkan  dan  diterima antar  objek  (Simatupang  dan  Sianturi, 2019).  Gambar  4  merupakan  contoh sequence diagram yang telah dibuat.

## Gambar 4. Sequence Lihat Pengalaman Dosen
4) Class Diagram
Class  diagram mengilustrasikan struktur  sistem  dari  segi  pendefinisian kelas-kelas  yang  akan  dibangun  untuk membuat suatu sistem (Simatupang dan
Sianturi, 2019). b. Desain Antarmuka Pada  tahap  ini  akan  dilakukannya proses pembuatan desain struktur tampilan antarmuka dari masing-masing halaman  yang  berada  di  dalam  sistem pendukung  keputusan  penentuan  dosen pembimbing magang yang akan dirancang nantinya. Gambar 5 merupakan  salah  satu  contoh  desain antarmuka  dari  sistem  yang  akan dirancang.

## Gambar 5. Desain Antarmuka Halaman Login

## 3. Pengkodean
Dalam  tahap  pengkodean  untuk membangun  sistem  pada  penelitian  ini, dilakukan dengan menggunakan: a. Bahasa pemrograman PHP b. Perangkat Keras:
1) Intel(R)  Core  (TM)  i5-8250U
CPU @ 1.60GHz - 1.80 GHz,
2) Hardisk 1TB, 3) Memory 8GB, 4) VGA 2GB, 5) Perangkat keras lainnya (keyboard, mouse, dan sebagainya) c. Perangkat Lunak 1) Windows  10  sebagai  sistem operasi komputer
2) Sublime  text  editor  sebagai  text editor 3) Paket XAMPP (MySQL sebagai database server dan
PhpMyAdmin sebagai webserver) 4) Draw.io  yang  digunakan  untuk membuat desain dari sistem
5) Browser Google Chrome sebagai web browser untuk menjalankan
aplikasi atau sistem 4. Pengujian Pada tahap pengujian akan dilakukan  dengan  pengujian black  box testing dan pengujian oleh tim magang di
FASILKOM UNSIKA. a. Black Box Testing Black box testing terpusat pemenuhan  kebutuhan  ( requirement ) program yang disebutkan dalam spesifikasi.  Pada black  box  testing , pengujiannya cuma dilaksanakan dengan melaksanakan  atau  mengeksekusi  unit ataupun modul, lalu kita amati hasil dari unit  tersebut,  apakah  sesuai  dengan proses  yang  diinginkan  atau  tidak (Afriansyah  et  al,  2019).  Tabel  16 dibawah ini merupakan contoh black box testing pada salah satu halaman yang ada pada sistem yang telah dirancang.
Tabel 16. Black Box Testing Halaman Login Skenario Pengujian Hasil Yang Diharap kan Hasil Penguj ian Kesimp ulan Mengoson gkan username dan password dan langsung klik tombol login Sistem akan menampi lkan “Please fill out this field” pada username atau password yang kosong Sesuai Harapa n Valid Mengisi username dan password, tetapi Sistem akan menolak akses login dan Sesuai Harapa n Valid
username atau password salah akan menampi lkan “Userna me dan Password tidak sesuai” Mengisi username dan password dengan benar Sistem akan menerim a akses login dan akan menuju halaman berdasar kan status user Sesuai Harapa n Valid b. Pengujian  oleh  tim  magang  di FASILKOM UNSIKA.
Setelah  dibuatnya  sistem  pada penelitian  ini,  selanjutnya  diserahkan kepada  tim  magang  untuk  dilakukan percobaan  terhadap  sistem  yang  telah dibuat.  Setelah membagikan  form kepada  tim  magang  dihasilkanlah  hasil sebagai berikut. Pada pertanyaan mengenai  apakah  sistem  ini  membantu dalam  menentukan  dosen  pembimbing magang  dihasilkan  40%  membantu  dan 60%  sangat  membantu.  Dan  terakhir pada pertanyaan apakah sistem diperlukan  untuk  menentukan  dosen pembimbing  magang  dihasilkan  100% dibutuhkan.  Berdasarkan  hasil  tersebut dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung  keputusan  ini  dibutuhkan dan membantu dalam menentukan dosen pembimbing  magang  di  FASILKOM UNSIKA.

## 5. Pemeliharaan
Pada  tahap  pemeliharaan  penulis akan  melakukan  perbaikan  terhadap kesalahan atau error yang kemungkinan terdapat  pada  sistem  dan  melakukan backup terhadap source code sistem dan
database sistem  untuk  mencegah  hal yang tidak diinginkan terjadi.

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilaksanakan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Perancangan sistem pendukung keputusan penentuan dosen pembimbing  magang dirancang dengan menggunakan model waterfall dari SDLC ( System Development  Life  Cycle )  yang tahap-tahapnya ialah analisis kebutuhan,  desain,  pengkodean, pengujian dan pemeliharaan.
2. Sistem ini diimplementasikan
dengan  menerapkan  metode  AHP rating  mode yang  memiliki  fungsi untuk merekomendasi dosen pembimbing  yang  terbaik  untuk mahasiswa  tersebut  dengan  cara menghitung  nilai  bobot  dari  dosen tersebut  terhadap  kesesuaian  antara dosen dengan mahasiswa berdasarkan  5  kriteria  yang  telah ditentukan  sebelumnya.  Hasil  dari perhitungan AHP rating mode pada penelitian  ini  ialah  nilai  bobot  dari masing-masing dosen terhadap kesesuaian  antara  dosen  dengan mahasiswa tersebut.
3. Sistem  ini  lalu  diuji  menggunakan black box testing dan dilakukan juga pengujian  oleh  tim  magang  di
FASILKOM  UNSIKA.  Pengujian black  box  testing membuktikan bahwa sistem tersebut telah berjalan dengan baik. Dan berdasarkan hasil dari pengujian yang dilakukan oleh tim magang di FASILKOM UNSIKA dapat disimpulkan bahwa sistem ini dibutuhkan dan membantu dalam menentukan dosen pembimbing magang di FASILKOM UNSIKA.

## DAFTAR PUSTAKA
Afriansyah, A., Annisa, R., & Mair, Z. R. (2019).  Sistem  Pakar  Deteksi Kerusakan (Troubleshooting) Pada Smartphone Berbasis Mobile. Jurnal  TIPS  :  Jurnal Teknologi Informasi dan Komputer Politeknik Sekayu , 17- 25. Anggraini, I. (2019). PERANCANGAN WEBSITE PENERIMAAN SISWA BARU DENGAN MENGGUNAKAN  METODE WATERFALL. Jurnal  Ilmiah
Binary  STMIK  Bina  Nusantara
Jaya , 56-62. Bahurmoz,  &  Asma,  M.  (2006).  The Analytic  Hierarchy  Process:  A Methodology for Win-Win Management. Economics  and Administration , 3-16. Prastyanto,  I.  A.  (2017).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING  PKL  PRODI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS  NUSANTARA PGRI KEDIRI MENGGUNAKAN  METODE ITERATIVE  DICHOTOMIZER THREE (ID3). Simki-Techsain .
Saaty,  T.  L.  (2008).  Decision  making with  the  analytic  hierarchy process. Int. J. Services Sciences , 83-98.
Silva,  A.  C.,  Belderrain,  M.  C.,  &
Pantoja, F. C. (2010). Prioritization of R&D projects in the  aerospace  sector:  AHP method  with  ratings. Journal  of Aerospace Technology and Management , 339-348. Simanjorang,  R.  M.,  Hutahaean,  H.  D., & Sihotang, H. T. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bahan Pangan Bersubsidi Untuk Keluarga Miskin Dengan Metode

## AHP  Pada  Kantor  Kelurahan
Mangga. Journal  Of  Informatic Pelita Nusantara . Simatupang,  J.,  &  Sianturi,  S.  (2019).
Perancangan  Sistem  Informasi Pemesanan  Tiket  Bus  Pada  Po. Handoyo Berbasis Online. Jurnal Intra-Tech . Widaningsih, S. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Dosen  Pembimbing Kerja  Praktek  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process
Model  Rating. Media  Jurnal Informatika , 6-17.