## Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Menentukan Model Learning Management System
Yulia Rizki Anjani 1 , Rahayu Ningsih 2 , Ahmad Jurnaidi Wahidin 3 , Tiska Pattiasina 4
1234 Teknologi Informasi, Teknik dan Informatika, Universitas Bisa Sarana Informatika
1 yuliarizkianjani@gmail.com*, 2 rahayu.rhy@bsi.ac.id, 3 ahmad.ajn@bsi.ac.id, 4 tiska.tpa@bsi.ac.id

## Abstract
Covid-19 has had various impacts on many aspects of life, the education and training sector has also been affected by this pandemic outbreak. As a result, the learning system changed completely from the learning process carried out in class face- to-face to distance learning which requires technology to implement it, namely using e-learning. Learning Management System (LMS) is a management system created to support and facilitate the distance learning process. It takes designing a model that is made according to the needs so that the learning and training process runs well. To deal with this, this study was conducted to determine the Learning Management System (LMS) model that can meet existing needs. Analytical Hierarchy Process (AHP) is one of the decision-making system methods that can be used as a problem solver in decision making to determine the model to be used in the Learning Management System. As a consideration, there are 9 (nine) criteria that will be used to determine the most suitable model, namely: accessibility (C1), usability (C2), compatibility (C3), learnability (C4), sustainability (C5), portability (C6), security (C7), multilingual (C8), and user satisfaction (C9). After measuring the nine criteria, it is continued with the determination of the weight of the criteria and calculations are carried out on the three alternatives, namely LMS A, LMS B and LMS C and it will be obtained which LMS best suits the existing needs. The calculation results in the final value of LMS A of 0.212, LMS B of 0.315 and LMS C of 0.473. With the final results that have been obtained from each final weight of criteria using the AHP method, the model that best suits the existing needs is the LMS C model.
Keywords : Covid-19, Distance Learning, Learning Management System, Analytical Hierarchy Process, Nine Criteria.

## Abstrak
Covid-19 memberikan berbagai dampak pada banyak aspek kehidupan, sektor pendidikan dan pelatihan juga ter dampak wabah pandemi ini. Akibatnya, sistem pembelajaran berubah secara total yang tadinya proses pembelarajan dilakukan di kelas secara tatap muka menjadi pembelajaran jarak jauh yang membutuhkan teknologi untuk mengimplementasikanya, yaitu menggunakan pembelajaran  elektronik.  Sistem  Manajemen  Pembelajaran  atau  LMS  merupakan  sistem  manajemen  yang  dibuat  untuk mendukung  dan  memfasilitasi  proses  pembelajaran  jarak  jauh.  Dibutuhkan  perancangan  model  yang  dibuat  sesuai  dengan kebutuhan agar proses pembelajaran dan pelatihan berjalan dengan baik. Untuk menangani hal tersebut, maka penelitian ini dilakukan untuk menentukan model Sistem Manajemen Pembelajaran atau LMS yang dapat memenuhi kebutuhan yang ada. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  ialah  salah  satu  metode  sistem  pengambilan  keputusan yang dapat digunakan  sebagai pemecah  masalah  dalam  pengambilan  keputusan  penentuan  dari  model  yang  akan  digunakan  pada  Sistem  Manajemen Pembelajaran atau LMS. Sebagai pertimbangan, terdapat 9 (sembilan) kriteria yang akan digunakan untuk menentukan model yang  paling  sesuai,  yaitu: accessibility (C1), usability (C2), compatibility (C3), learnability (C4), sustainability (C5), portability (C6), security (C7), multilingual (C8), dan user satisfaction (C9). Setelah dilakukannya pengukuran pada sembilan kriteria, dilanjutkan dengan penentuan bobot kriteria dan dilakukan perhitungan pada ketiga alternatif yaitu LMS A, LMS B dan LMS C dan akan didapat LMS mana yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Dari hasil perhitungan menghasilkan nilai akhir LMS A sebesar 0,212, LMS B sebesar 0,315, dan LMS C sebesar 0,473. Dengan hasil akhir yang sudah didapatkan dari masing-masing bobot akhir kriteria menggunakan metode AHP maka model yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada ialah model LMS C.
Kata kunci: Covid-19, Pembelajaran Jarak Jauh, Sistem Manajemen Pembelajaran, Analytical Hierarchy Process , Sembilan Kriteria.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Maret  2020  merupakan  awal  mula  virus  Covid-19 menyebar  di  Indonesia.  Berberapa  bagian  aspek kehidupan  pun  ikut  terdampak  karena  pandemi  ini. Protokol kesehatan pun diterapkan dengan sangat ketat di banyak sektor, tidak terkecuali di sektor pendidikan dan  pelatihan.  Akibatnya  terjadi  pergeseran  sistem pengajaran, dari yang biasanya menggunakan pengajaran  secara  langsung  atau  tatap  muka,  lalu berubah ke pembelajaran jarak jauh dengan
memaksimalkan penggunaan teknologi komunitas [1]. Media  yang  menjadi  salah  satu  wadah  pembelajaran luar  jaringan  ini  ialah E-learning [2]. Electronic Learning  (e-learning) adalah  media  edukasi  atau pengajaran  yang  bekerja  secara  digital  yang  dapat berupa  radio,  televisi,  atau  komputer.  Tetapi  terdapat perbedaan pemahaman mengenai e-learning pada masa ini,  di  mana e-learning lebih  dikenal  sebagai  format pendidikan yang mendukung pembelajaran jarak jauh, yang tadinya pembelajaran ada di kelas (pembelajaran konvensional)  menjadi  pembelajaran  berbasis  digital
melalui teknologi informasi [3], yang dapat menghasilkan  sebuah  sistem  informasi  yang  cepat, mudah,  dan  tak  terbatas  oleh  waktu.  Akibat  dari perubahan  metode  belajar  yang  dilakukan  secara medadak  ini  terdapat  masalah  yang  timbul  berupa pembuatan  media  pembelajaran  elektronik  dalam bentuk Learning  Managemet  System dibuat  secara tidak maksimal dan masih terdapat banyak kekurangan. Maka  dari  itu  diperlukannya  pembuatan e-learning yang  baru  dan  menentukan  model  yang  paling  sesuai untuk  memenuhi  kebutuhan  yang  ada.  Dalam penentuannya,  terdapat  sembilan  kriteria  yang digunakan, yaitu : accessibility, usability, compatibility,  learnability,  sustainability,  portability, security, multilingual, dan user satisfaction [4].
Sistem Pengambilan Keputusan (SPK) dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  dalam masalah  yang  semi  terstruktur  [5].  SPK  dirangkai dengan  tujuan  mendukung  pengambilan  keputusan yang  dimulai  dari  pengidentifikasian  masalah, pemilihan data yang signifikan, menentukan rancangan yang dipakai dalam proses pengambilan keputusan, dan mengulas  pemilihan  alternatif  [6].  Sistem  pendukung keputusan  tidak  digunakan  untuk  mengotomatiskan pengambilan  sebuah  keputusan,  tetapi  menyediakan alat interaktif yang memungkinkan dalam pengambilan keputusan untuk melakukan analisis-analisis menggunakan model lain yang ada [7].
Analytical Hierarchy Process ialah salah satu metode pendukung pengambilan keputusan yang dikembangan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an [8]. Menurut Brunelli  dalam buku yang berjudul ” Introduction to the Analytic Hierarchy Process ”  (2015) Analytic Hierarchy  Process adalah  teori  dan  metodologi pengukuran  relatif.  Pada  pengukuran  relatif  tidak dibutuhkannya  pengukurakun  tepat  dari  beberapa jumlah,  melainkan  pada  proporsi  antara  mereka  [9]. Hirarki  merupakan  sebuah  gambaran  dari  suatu masalah  yang  kompleks  pada  struktur  multilevel  di mana pada level pertama ialah tujuan, lalu selanjutnya diikuti  oleh  level  faktor,  kriteria,  sub  kriteria,  dan seterusnya  hingga  level  akhir  dari  alternatif.  Dengan penggunaan  hirarki,  sebuah  permasalahan  kompleks dapat dipecah menjadi kelompok-kelompok yang akan disusun ke dalam suatu bentuk hirarki, yang kemudian menjadikan  permasalahan  tersebut  akan  lebih  teratur dan sistematis [10].
Terdapat  3  (tiga)  prinsip  dasar  AHP  menurut  Saaty, ialah  :  Dekomposisi  yang  dengan  prinsip  ini menjadikan sebuah masalah kompleks akan dipecah ke dalam  bagian-bagian  yang  lebih  tersusun  secara hierarki, Perbandingan menilaian/pertimbangan ( comparative  judgements ),  dan  Sintesa  prioritas  [11]. Dalam  menentukan  LMS  nantinya,  AHP  dapat digunakan sebagai sistem pendukung untuk penentuan model  yang  paling  sepadan  dengan  kebutuhan  dan keadaan  masing  masing  institusi  berdasarkan  kriteria yang  ada.  Metode Analytical  Hierarchy  Process ini digunakan  sebagai  alat  dalam  mencari  mutu  kriteria
dan  konsistensi  kriteria  yang  berlandaskan  tingkat kebutuhan kriteria [12]. Metode AHP dapat membuktikan konsistensi data perbandingan berpasangan  secara  tepat  berdasarkan  nilai  ambang batas yang telah ditentukan oleh Thomas L. Saaty yang merupakan  penemu  metode  AHP,  yaitu  dengan menggunakan nilai Consistency Ratio (CR) > 0,1 [13].
Berdasarkan  latar  belakang  yang  sudah  dipaparkan sebelumnya, maka maksud dari dilakukannya penelitian  ini  ialah  akan  menghasilkan  sebuah  model Learning  Management  System berdasarkan  kriteria yang sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan oleh salah satu lembaga pemerintahan di Indonesia yang menjadi tempat  penelitian  ini  dilangsungkan  mengingat  pada zaman sekarang penggunaan teknologi sangat berkembang  pesat  dan  juga  dapat  membantu penggunanya dalam melakukan suatu pekerjaan secara efektif.  Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menumpas kekurangan  yang  ada  pada  model  sebelumnya  yang sudah ada  dengan hasil akurasi ketepatan yang cukup baik.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Data Penelitian
Pada  penelitian  ini  memerlukan  beberapa  yang dibutuhkan  demi  keberlangsungan  selama  proses penelitian. Ada pun data yang dibutuhkan adalah data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang berasal dari subjek penelitian [14]. Pada Penelitian ini data  primer  didaptkan  dari  wawancara  kepada  para coach dan mentor serta  calon  pengguna  yang memahami  betul  LMS  yang  seperti  apa  yang dibutuhkan.
Selain data primer, data sekunder juga dibutuhkan pada penelitian  ini.  Data  sekunder  didapatkan  dari  literatur yang  berkaitan  dengan  penelitian  ini  seperti  jurnal- jurnal dan juga artikel ilmiah yang terdapat di internet yang membahas tentang Analitycal Hierarchy Process dan  juga  Sistem  Pendukung  Keputusan  [15].  Sistem Pengambilan Keputusan menggunakan AHP digambarkan pada tahapan analisis yang dikerjakan.
2.2 Tahap Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  ada  di  dalam kerangka kerja yang digambarkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja
Gambar 1 menerangkan langkah penelitian dimulai dari proses  menentukan  kriteria  dan  penentuan  alternatif yang nantinya akan diukur berdasarkan hasil penilaian responden. Kriteria didapatkan dari studi literatur yang sudah dilakukan pada jurnal terkait dan untuk alternatif yang digunakan adalah berupa sample LMS yang sudah dibuat  berdasarkan  dari  data wawancara  dan mempertimbangkan  kebutuhan  pengguna.  Analisis kriteria  berpasangan  menggunakan  AHP  dengan membuat  matriks  perbandingan  dari  masing  masing kriteria dengan tujuan untuk menentukan nilai prioritas. Lalu  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  sampai mendapatkan  nilai  prioritasnya.  Nilai  tersebut  jika menghasilkan  nilai consistency  ratio ≤  0,1  maka hasilnya  konsisten,  tetapi  apabila  hasilnya  melampaui nilai tersebut maka tidak konsisten dan proses diulangi dari  menganalisis  nilai  kriteria  berpasangan  dengan membuat matriks perbandingan berpasangan. Selanjutnya perlu menghitung ulang sampai mendapatkan  hasil  yang  konsiten,  lalu  dihitung  lagi untuk mencari nilai akhir, jika sudah mendapatkan nilai yang  konsisten,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai perankingan sebagai hasil akhir LMS yang paling sesuai yang nantinya akan digunakan. Sedangkan kriteria yang akan digunakan tertera pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilaian LMS No. Kode Kriteria 1 C1 Accessibility 2 C2 Usability 3 C3 Compatibility 4 C4 Learnability 5 C5 Sustainability 6 C6 Portability 7 C7 Security 8 C8 Multilingual 9 C9 User Satisfaction
Algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan suatu permasalahan menggunakan metode AHP ini didasarin dengan langkah-langkah berikut ini [16], [17] :
1. Dekomposisi  bagian  masalah  yang  berangkaian menjadi  bagian-bagian  yang  lebih  sederhana  secara hierarki. Tujuannya untuk membatasi dari yang umum sampai  yang  khusus.  Pada  bentuk  paling  sederhana, bagian  tersebut  akan  dibandingkan  dengan  tujuan, kriteria,  dan  level  alternatif.  Kumpulan  alternatif tersebut akan dipecah lagi menjadi lebih detail dan akan mencakup kriteria yang lain. Lever teratas dari hierarki adalah  tujuan  yang  terdiri  dari  satu  elemen.  Level selanjutnya  mungkin  terdapat  beberapa  elemen  yang dapat  dibandingkan.  Apabila  perbedaan  terlalu  jauh, maka perlu dibuatkan level baru.
2. Comparative Judgements (Perbandingan penilaian) akan  membangun  perbandingan  berpasangan  dari komponen-komponen yang ada agar dapat menghasilkan  standar  kepentingan  relatif  dari  suatu komponen. Standar penilaian yang dihasilkan berbentuk angka.  Matriks  perbandingan  berpasangan  apabila dibaurkan akan menghasilkan prioritas.
3. Sintesa  Prioritas,  dikerjakan  dengan  mengkalikan prioritas lokal dengan prioritas kriteria yang berpautan dengan level yang lebih tinggi dan menambahkan pada setiap komponen dalam level yang dipengaruhi kriteria. Nantinya  akan  mengahasilkan  gabungan  atau  prioritas global  yang  selanjutnya  digunakan  untuk  memboboti prioritas lokal dari komponen pada level terendah yang sesuai dengan kriterianya.
Berikut  merupakan  Tabel  2  yang  berisi  nilai  kriteria perbandingan.
Tabel 2. Nilai Skala Perbandingan Berpasangan
Intensitas Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3
Sedikit lebih penting dari yang lain
5 Cukup penting dibanding yang lain
7 Sangat penting dibanding yang lain
9 Ekstrim pentingnya disbanding yang lain
2,4,6,8 Nilai di antara dua penilaian yang berdekatan Resipokal Jika elemen i memiliki salah satu angka di atas dibandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kebalikannya ketika dibandingkan dengan i
4. Menghitung  matriks  bobot  nilai  antar  kriteria  dan prioritas.
5. Mengkalkulasikan vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan.
6. Mengkalkulasi  nilai consistency  ratio kriteria.
Apabila  nilai Consistency  Ratio (CR)  ≤  0,1  maka konsisten.
CI = ( 𝜆 max − n) / (n − 1) (1) CR = CI/CR (2)
7. Melakukan  perankingan  total  nilai  alternatif  yang diurutkan mulai dari terbesar ke nilai terkecil.
3.   Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Analisis menggunakan metode AHP
Bagian  ini  berisikan  analisis,  hasil  implemestasi,  dan pengugujian dari penentuan model LMS menggunakan metode  AHP.  Berdasarkan  pada  tahapan-tahapan  yang ada  pada  metode  AHP,  setelah  melakukan  identifikasi masalah, selanjutnya melakukan pembahasan pembentukan struktur hirarki metode AHP yang terdiri dari  tiga  tingkatan,  yaitu  masalah  yang  akan  diteliti, kriteria  penilaian  yang  digunakan,  dan  alternatif  atau solusi  yang  akan  dipilih  [12].  Berikut  gambaran  dari struktur  hirarki  metode  AHP  yang  digambarkan  pada Gambar. 2.

## Gambar 2. Struktur Hierarki Metode AHP
Gambar  di  atas  merupakan  proses  pengolahan  data menggunakan  metode  AHP  berdasarkan  pada  relasi masalah  kriteria  dengan  alternatifnya.  Pada  gambar  2 ditunjukan  bahwa  masing  masing  kriteria  digunakan pada  masing  masing  alternatif  atau  sample  yang  ada untuk  mendapatkan  hasil  akhir  berupa  LMS  yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Kriteria yang terdapat  pada  Table  1  menentukan  keberhasilan masalah yang akan diatasi. Kemudian selanjutnya ialah membuat matriks perbandingan berpasangan (Pairwise Comparison)  kriteria  yang  tujuannya  adalah  untuk mendapatkan  nilai  bobot  dari  masing  masing  kriteria yang ada. Matriks perbandingan berpasangan tersebut membandingkan  antara  kriteria  satu  dengan  kriteria lainnya, seperti C1 yang akan dibandingkan dengan C2 lalu  diberikan  nilai  sesuai  kepentingannya  dengan rujukan nilai yang diberi terdapat pada tabel 2. Setelah itu  C1  juga  akan  dibandingkan  dengan  C3,  C4,  dan seterusnya  hingga  C9.  Berikut  tabel  hasil  matriks perbandingan yang dijabarkan pada Gambar 3.

## Gambar 3. Matriks Perbandingan Berpasangan
Isi  matriks  di  atas  diambil  dari  masukan nilai  skala perbandingan berpasangan yang terdapat di Table 1. Kriteria-kriteria  yang  ada  akan  dibandingkan berpasangan yang berdasar pada tingkat kepentingannya  yang  nantinya  akan  menghasilkan nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  setelah dibandingkan.  Tahap  selanjutnya  setelah  matriks berpasangan  ialah  menentukan  nilai  bobot  atau prioritas.  Berikut  hasil  nilai  prioritas  antar  kriteria yang dijabarkan melalui Gambar 4.

## Gambar 4. Nilai Bobot atau Prioritas antar Kriteria
Nilai  yang  ada  pada  masing-masing  kriteria  yang terdapat pada gambar 4 berasal dari nilai dari matriks perbandingan yang tertera pada gambar 3, lalu dibagi dengan  total  yang  terdapat  di  bawahnya.  Total tersebut didapat dari penjumlahan nilai perbandingan antar kriteria.
Maka dapat dihitung jika :
CI = (9,47444-9) / (9-1) = 0,47444 / 8 𝐶𝐼 = 0,059305
IR = 1,45
CR
= 𝐶𝐼 / IR = 0,059305 / 1,45
= 0,0409
Maka  dapat  disimpulkan  jika Consistency  Rasio (CR) adalah konsisten karena nilai yang dihasilkan ≤ 0,1.  Jika  nilai  CR  yang  dihasilkan  lebih  besar,  maka tidak konsisten [18]. Karena hasil perhitungan nilai CR yang  konsisten,  maka  perhitungan  dapat  dilanjutkan dengan  mengkonversi  nilai  LMS  yang  sudah  didapat dari  hasil  penilaian  yang  sudah  dilakukan.  Hasil perhitungan akan dijabarkan dalam Gambar 5.
Criteria Preferences C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 J P Eigen Value C1 0,063 0,055 0,056 0,051 0,114 0,063 0,077 0,136 0,046 0,660 0,073 0,0719 C2 0,126 0,109 0,167 0,103 0,171 0,125 0,077 0,091 0,115 1,083 0,120 0,1209 C3 0,063 0,036 0,056 0,034 0,029 0,125 0,077 0,091 0,057 0,567 0,063 0,0618 C4 0,126 0,109 0,167 0,103 0,171 0,188 0,077 0,182 0,076 1,198 0,133 0,1327 C5 0,032 0,036 0,111 0,034 0,057 0,031 0,077 0,045 0,115 0,538 0,060 0,0588 C6 0,063 0,055 0,028 0,034 0,114 0,063 0,077 0,091 0,076 0,599 0,067 0,0650 C7 0,190 0,328 0,167 0,308 0,171 0,188 0,232 0,136 0,229 1,948 0,216 0,2194 C8 0,021 0,055 0,028 0,026 0,057 0,031 0,077 0,045 0,057 0,397 0,044 0,0429 C9 0,316 0,218 0,222 0,308 0,114 0,188 0,232 0,182 0,229 2,009 0,223 0,2260 TOTAL 1 1 1 1 1 1 1 1 1 9 1 1

## Gambar 5. Hasil Konversi Penialaian LMS
Selanjutnya  adalah  menghitung  untuk  dilakukan perankingan  yang  tujuannya  sebagai  penentu  LMS mana  yang  modelnya  paling  cocok  sesuai  kebutuhan. Hasil  perhitungan  akan  dijabarkan  pada  Gambar  6 berikut

## Gambar 6. Nilai konversi untuk perankingan
Nilai-nilai  yang  terdapat  pada  gambar  6  diperoleh dari mengkalikan nilai konversi LMS dengan Eigen Value yang  terdapat  pada  gambar  4.  Maka  dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  ranking  yang didapat  setelah  dilakukakannya  perhitungan  seperti pada Table 3 berikut :
Table 3. Hasil Perankingan Model Ranking Model LMS Nilai Akhir 1 LMS C 0,473 2 LMS B 0,315 3 LMS A 0,212
Hasil  di  atas  didapatkan  dari  penjumlahan  dari masing  masing  bobot  akhir  kriteria  menggunakan metode  AHP.  Rangking  yang  tertera  diurutkan  dari hasil  nilai  akhir  yang  paling  besar  ke  nilai  akhir paling  kecil.  Dengan  demikian,  maka  model  yang paling  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  ada  ialah Model LMS C.
Berdasarkan  hasil  tersebut,  maka  dapat  ditarik kesimpulan  bahwa  penggunaan Analytical  Hierarchy Process dalam  system  pengambilan  keputusan  dapat menghasilkan output atau  keluaran  yang  akurat  dan konsisten  [19].  Hal  tersebut  disebabkan  karena keunggulan  dari  metode  AHP  yang  memiliki fleksibilitas tinggi, terutama dalam pembuatan hirarki. Hal  tersebut  menjadikan  metode  AHP  dapat menentukan  beberapa  kriteria  sekaligus  dan  beberapa alternatif dalam sebuah model atau sebuah hirarki [20].
3.2 Penerapan SPK menggunakan metode AHP
Pada bagian sebelumnya sudah dilakukan perhitungan pengolahan  data  secara  manual  dengan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process , namun pengolahan  data  juga  dapat  dilakukan  menggunakan alat berupa aplikasi kalkulator AHP berbasis web yang dapat  digunakan  untuk  membandingkan  hasil  yang didapatkan  dari  perhitungan  manual  dan  perhitungan dengan  kalkulator  AHP  apakah  hasilnya  tetap  sama atau  terdapat  perbedaan.  Alat  tersebut  dapat  diakses melalui 123ahp.com pada peramban web yang dimiliki. Dengan adanya  aplikasi ini dapat memudahkan untuk
melakukan  pengolahan  data  yang  mendukung  dalam proses  pengambilan  keputusan  dengan  cepat  dan akurat.
Penggunaan alat yang terdapat pada laman https://123ahp.com  prosesnya  tidak  berbeda  dengan pengolahan  secara  manual,  dimulai  dari  memasukan kriteria dan alternatif seperti yang ada pada Gambar 7.

## Gambar 7. Halaman Input Kriteria dan Alternatif
Setelah memasukan kriteria yang akan digunakan serta alternatif yang tersedia, selanjutnya melakukan matriks perbandingan antar kriteria dan memasukan nilai untuk masing-masing kriteria. Satu kriteria akan dibandinkan satu  persatu  dengan  kriteria  yang  ada  seperti  yang ditunjukan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Matriks Perbandingan Kriteria
Setelah melakukan perbandingan masing-maisng antar kriteria  satu  sama  lain,  hal  yang  perlu  dilakukan selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  antara alternatif satu dengan yang lainnya berdasarkan kriteria yang ada. Hal tersebut dapat dilihat pada Gambar 9.
Criteria Preferences C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
LMS A 0,2385 0,297 0,200 0,1634 0,297 0,3874 0,1634 0,3275 0,1429 LMS B 0,1365 0,1634 0,400 0,297 0,1634 0,1692 0,5396 0,4126 0,2857 LMS C 0,625 0,5396 0,400 0,5396 0,5396 0,4434 0,297 0,2599 0,5714 Alternatives rankings with structure C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Jumlah LMS A 0,017 0,036 0,012 0,022 0,018 0,025 0,036 0,014 0,032 0,212 LMS B 0,01 0,02 0,025 0,039 0,01 0,011 0,118 0,018 0,065 0,3151 LMS C 0,045 0,065 0,025 0,072 0,032 0,029 0,065 0,011 0,13 0,4728
Gambar 9. Matriks Perbandingan Alternatif Berdasarkan Kriteria
Seperti pada Gambar 9, masing masing alternatif akan dibandingkan  satu  sama  lain  berdasarkan  Sembilan kriteria yang sudah ditentukan sehingga nantinya akan menghasilkan hasil akhir berupa alternatif mana yang paling sesuai dengan kebutuhan yang ada. Hal tersebut seperti yang ada pada Gambar 10.

## Gambar 10. Hasil Peringkat Alternatif
Pada  Gambar  9  menunjukan  hasil  akhir  sekaligus pemeringkatan alternatif yang didapatkan berdasarkan dari  nilai-nilai  pada  matriks  perbandingan  yang sebelumnya.  Dari  matriks  tersebut  juga  menghasilkan skala  kepentingan  dari  masing  masing  kriteria  seperti yang ditunjukan pada Gambar 11.

## Gambar 11. Skala Kepentingan Kriteria
Hasil pemeringkatan bisa didapatkan karena pengaruh nilai skala kepentingan dari kriteria-kriteria yang ada, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12. Rangking Alternatif dengan Struktur
Laporan yang dihasilkan dari pengolahan data dengan menggunakan kalkulator AHP ini berupa perangkingan yang  didasari  dengan  nilai-nilai  yang  dimasukan  lalu diolah  secara  otomatis  sehingga  menhasilkan  seperti yang sudah dijabarkan pada gambar-gambar sebelumnya.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  penelitian yang  sudah  dilakukan  pada  pemilihan  model Learning Management System menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process. Pengujian dilakukan berdasarkan pada  sembilan kriteria yang sudah  ditentukan  sebelumnya,  lalu  dilakukan matriks perbandingan berpasangan. Setelah dilakukan  pengujian  dan  perhitungan,  hasil  akhir yang  didapat  dari  masing  masing sample model adalah sebagai berikut, LMS A dengan nilai 0,212, LMS  B  dengan  nilai  0,315,  dan  untuk  LMS mendapat  nilai  sebesar  0,473.  Berdasarkan  hasil perhitungan yang dilakukan secara manual atau pun menggunakan  berupa  alat  kalkulator  AHP  dapat disimpulkan  bahwa  model  LMS  C  merupakan model  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  yang dimiliki  oleh  salah  satu  lembaga  pemerintahan, dengan nilai akhir yang didapat sebesar 0,473 yang merupakan  nilai  terbesar  di  antara  dari  3  alternatif yang  ada.  Dengan  demikian  penggunaan  metode Analytical  Hierarchy  Process dapat  digunakan sebagai  salah  satu  sistem  pengambilan  keputusan yang  dapat  membantu  dalam  pemilihan  model e- learning yang paling sesuai dengan kebutuhan.

## Daftar Rujukan
[1] P. P. Hariani and S. N. Y. Wastuti, “Pemanfaatan E-Learning Pada  Pembelajaran  Jarak  Jauh  di  Masa  Pandemi  Covid- 19,” Biblio  Couns :  Jurnal  Kajian  Konseling  dan Pendidikan ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  41–49,  Jul.  2020,  doi:
10.30596/bibliocouns.v3i2.4656.
[2] A.  Abadi,  “PENGEMBANGAN  MODUL  E-LEARNING
BERBASIS WEB DALAM PEMBELAJARAN PENDIDIKAN PANCASILA DAN KEWARGANEGARAAN  PADA  MAHASISWA  IKIP
BUDI  UTOMO  MALANG,” JURNAL  EDUKASI: KAJIAN ILMU PENDIDIKAN , vol. 4, no. 2, pp. 1–15, Jun.
2020, doi: 10.51836/je.v4i2.92.
[3] P.  Astuti  and  F.  Febrian,  “BLENDED  LEARNING:  STUDI EFEKTIVITAS PENGEMBANGAN KONTEN E- LEARNING DI PERGURUAN TINGGI,” Jurnal Tatsqif , vol.  17,  no.  1,  pp.  104–119,  Aug.  2019,  doi: 10.20414/jtq.v17i1.972.
[4] M. N. Muhammad and N. Cavus, “Fuzzy DEMATEL method for identifying LMS evaluation criteria,” Procedia Comput Sci , vol. 120, pp. 742–749, 2017, doi: 10.1016/j.procs.2017.11.304.
[5] J.  Khatib  Sulaiman,  D.  Guswandi,  F.  Hadi,  and  U.  Putra Indonesia  YPTK  Padang,  “Penentuan  Penerimaan Mahasiswa  Baru  Pascasarjana  Menggunakan  Simple
Additive  Weighting  (SAW),” Indonesian  Journal  of Computer  Science  Attribution-ShareAlike ,  vol.  4,  no.  2, 2019.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan : Metode & Implementasi , 1st ed. 2020.
[7] M.  Marbun  and  B.  Sinaga, BUKU  AJAR  SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN HASIL   BELAJAR  DENGAN  METODE  TOPSIS .  CV. Rudang Mayang, 2019.
[8] D. Akhiyar, I. A. Wisky, and R. Rahim, “Penerapan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dalam Pemilihan Bibit Unggul Buah Pepaya Menggunakan Bahasa Pemograman
PHP dan Database MySql,” Jurnal KomtekInfo , vol. 5, no.
2, pp. 17–27, Dec. 2018,
doi: 10.35134/komtekinfo.v5i2.19.
[9] M. Brunelli, Introduction to the Analytic Hierarchy Process . Cham:  Springer  International  Publishing,  2015.  doi: 10.1007/978-3-319-12502-2.
[10]  S. Ramadhani, P. Studi, T. Rekayasa, P. Lunak, P. Pertanian, and  N.  Samarinda,  “Model  Penentuan  Learning Management  System  dengan  Analytical  Hierarchy Process,” 2021. [Online]. Available: http://123ahp.com/
[11]  F. I. Maulana, “Konsep AHP (Analytical Hierarchy Process),”
Binus.ac.id , 2021. https://binus.ac.id/malang/2021/06/konsep-ahp-analytical- hierarchy- process/#:~:text=Prosedur%20AHP,Comparative%20Jud gement%2C%20dan%20Logical%20Concistency (accessed Jun. 29, 2023).
[12]  D. Guswandi, H. Syahputra, A. Ramadhanu, Y. Wiyandra, and S.  Wahyuni,  “Analytical  Hierarchy  Process  in  The
Assessment  of  The  Best  Teacher  In  the  Category  of Learning  Activity  Management  System,”
Jurnal KomtekInfo , pp. 249–254, Dec. 2021, doi: 10.35134/komtekinfo.v8i4.191.
[13]  F. Frieyadie and S. M. Ramadhan, “Penerapan Metode AHP Untuk Membantu Siswa Memilih Jurusan Yang Tepat Di SMK,” Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi Informasi) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  662–667,  Sep.  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i3.396.
[14]  A. Hakam,  W.  Mulyana,  and  Syahril,  “SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  CALON PENERIMA  BEASISWA  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS,” JURNAL FASILKOM ,  vol.  11,  no.  3,  Dec.  2022,  doi: 10.37859/jf.v11i3.3292.
[15]  K.  P.  Dayanti,  H.  Februariyanti,  and  M.  S.  Utomo, SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  SELEKSI  PENERIMA BEASISWA PEDULI SOSIAL DENGAN AHP . 2019.
[16]  E. Rosiska, “Penerapan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)  dalam  Menentukan  Mitra  Usaha  Berprestasi,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol.  2,  no.  2,  pp.  479–485,  Jun.  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i2.419.
[17]  Dodi  Guswandi,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN
PEMBERIAN  KREDIT  MENGGUNAKAN  METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA BANK PERKREDITAN RAKYAT
(BPR) BATANG
TARUSAN,” Majalah Ilmiah UPI YPTK , pp. 74–87, Jun. 2018, doi: 10.35134/jmi.v25i1.10.
[18]  S.  R.  Arianto,  S.  Siswanti,  and  W.  L.  Y.  Saptomo,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Pangan  Non Tunai  Dengan  Metode  Hybrid  AHP-  SAW,” Jurnal Transformatika ,  vol.  17,  no.  2,  p.  200,  Jan.  2020,  doi: 10.26623/transformatika.v17i2.1733.
[19]  M.  Sequeira,  P.  Hilletofth,  and  A.  Adlemo,  “AHP-based support  tools  for  initial  screening  of  manufacturing reshoring  decisions,” Journal  of  Global  Operations  and Strategic Sourcing , vol. 14, no. 3, pp. 502–527, Sep. 2021, doi: 10.1108/JGOSS-07-2020-0037.
[20]  S.  Ipnuwati,  K.  Khotimah,  and  K.  P.  Sari,  “PEMILIHAN CAFE TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP),” Jurnal  Manajemen  Sistem  Informasi  dan  Teknologi ,  vol. 08, Jun. 2018.