Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION 83-89 Indra Kurniawan, Ahmad Faiq Abror 2. IMPLEMENTASI  ALAT  PEMBERI  PAKAN  TERNAK  MENGGUNAKAN  IOT

## UNTUK OTOMATISASI PEMBERIAN PAKAN TERNAK
90-97 Fenty Ariani, Arnes Yuli Vandika, Handy Widjaya 3 IMPLEMENTASI SISTEM KONTROL BERBASIS WEB PADA SMART ROOM DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP INTERNET OF THINGS 98-106 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, Deni Hermawan 4 PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING    (SAW)  PADA  AMRI

## SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
107-115 Tri Susilowati,Sucipto, Nungsiyati, Tomi Adi Kartika,Nur Zaman 5 BUS TRACKER – SISTEM LACAK LOKASI CALON PENUMPANG, LOKASI BUS DAN PERKIRAAN WAKTU KEDATANGAN BUS 116-121 Erlangga,Taqwan Thamrin, Panji Maulana, Nico Susanto 6 APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS- JENIS SAMPAH 122-132 Stephen, Raymond, Handri Santoso 7 IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES 133-138 Freddy Nur Afandi, Ramses Parulian Sinaga, Yuthsi Aprilinda, Fenty Ariani 8 APLIKASI MONITORING BASE TRANSCEIVER STATION BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE 139-144 Dani Yusuf, Freddy Nur Afandi 9 DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU 145-152 Dede Aprilia Haspita, Jimi Ali Baba 10  PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBANTU PENGUJIAN KUALITAS KAIN TEKSTIL OTOMOTIF (STUDI KASUS PADA PT. ATEJA MULTI INDUSTRI) 153-159
Reni Nursyanti, R.Yadi Rakhman Alamsyah, Surya Perdana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2019 ISSN 2087 – 2062 E-ISSN 2686-181X

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Prof. Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Prof. Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Akmal Junaidi, Ph.D (Universitas Lampung) Handri Santoso, Ph.D (Institute Sains dan Teknologi Pradita) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.

## DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU
Dede Aprilia Haspita 1 , Jimi Ali Baba 2
Pascasarjana informatics & business institute DarmajayaBandar Lampung Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Pringsewu Jl. Wismarini No.09 Pringsewu Lampung Email : dhe2de@gmail.com 1 , jimialibaba@gmail.com 2

## ABSTRAK
Untuk membantu pihak sekolah atau panitia penerimaan peserta didik baru di perlukan sebuah  keputusan agar  dalam  pemprosesan/seleksi  penerimaan  peserta  didik  baru  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  terbaik untuk menghasilkan kualitas mutu pendidikan dan menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas serta lulusan yang berdaya saing, karena proses Penerimaan peserta didik baru di SMP 20 Bandar lampung selama ini masih menggunakan metode manual dimana keputusan penerimaan siswa baru masih berdasarkan hasil rapat dewan  guru,  kuota  pendaftaran,  dan  keputusan  kepala  sekolah.  Dari  latar  belakang  diatas  ada  beberapa permasalahan yang mempengaruhi penerimaan peserta didik baru yaitu : Hasil seleksi test tulis, hasil seleksi test rapot,  prestasi  akademik,  prestasi  non  akademik,  wawancara,  wawancara  orang  tua.  Konsep  dasar  yang digunakan  dalam  menyusun  penelitian  ini  adalah  metodologi  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  digunakan untuk  perhitungan  bobot  kriteria  dengan  perhitungan  yang  mengesampingkan  perkiraan  jumlah  nilai  dari persyaratan pendaftaran, sehingga kwalitas dan mutu peserta Didik tetap terjaga baik. Hasil penelitian ini adalah blue print mengacu berdasarkan data yang diperoleh melalui metode analisis yang digunakan. Informasi yang dihasilkan  akan  menjadi  informasi  yang  terintegrasi  untuk  kebutuhan  administratif.  Tujuan  penelitian  berupa pelayanan prima yang unggul akan dapat dicapai dengan penerapan peningkatkan fungsi pengolahan data yang optimal dengan dukungan TIK, peningkatan peranan TIK secara optimal untuk penyediaan sarana-prasarana pendidikan berkualitas, dan pengembangan aplikasi TIK bagi peningkatan kualitas manajemen pendidikan. Kata Kunci :  Sistem Pendukung Keputusan, Metodologi Analytical Hierarchy Process(AHP)
1. PENDAHULUAN
1.1. LatarBelakang
Peraturan    pemerintah  Republik    Indonesia nomor  47  tahun  2008 tentang  wajib  belajar memutuskan : menetapkan : peraturan pemerintah    tentang    wajib    belajar    Bab    I ketentuan  umum  Pasal  1  Pendidikan  dasar adalah  jenjang  pendidikan  yang  melandasi jenjang  pendidikan  menengah,  berbentuk Sekolah  Dasar  (SD)  dan  Madrasah  Ibtidaiyah (MI)  atau    bentuk  lain  yang  sederajat  serta sekolah  menengah  pertama  (SMP)  dan madrasah  tsanawiyah  (MTs),  atau  bentuk  lain yang  sederajat.  Berdasarkan  Undang-undang Pendidikan  Nasional  No.2/1989.  Pemerintah berupaya meningkatkan taraf kehidupan rakyat dengan  mewajibkan  semua  warga  Negara Indonesia yang berusia 7  – 12 tahun dan 12 – 15  tahun  untuk  menamatkan  pendidikan  dasar dengan program 6 tahun di SD dan 3 tahun di SLTP  secara  merata.   Tidak  relevan  di  zaman modern  ini  masih  ada  anak-anak  Indonesia yang tidak bersekolah dan ada pula yang masih buta  huruf.  Oleh  karena  itu  pemerintah
berusaha  meningkatkan  kualitas  manusia jenjang  pendidikan  dasar.  Tingkat  kompetensi calon  peserta  didik  yang  berbeda-beda  tidak jarang membuat pihak sekolah kesulitan dalam memilih  calon  peserta  didik.  Pemilihan  calon peserta didik dirasakan masih sulit dikarenakan oleh kemampuan pihak sekolah dalam memilih calon  peserta  didik  yang  masih  menggunakan sistem  manual.  Keterbatasan  tenaga  kerjapun dirasakan  membuat  proses  seleksi  penerimaan peserta didik baru kurang efektif, dalam rangka mengembangkan  dan  meningkatkan  kualitas mutu  pendidikan,  menghasilkan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas,  meningkatkan kemampuan dan pengetahuan tenaga pendidik, serta  mengembangkan  potensi  yang  dimiliki oleh  sekolah.  Untuk  membantu  pihak  sekolah atau  panitia  penerimaan  peserta  didik  baru  di perlukan  sebuah    keputusan  agar  dalam pemprosesan/seleksi  penerimaan  peserta  didik baru  dapat  menghasilkan  keputusan  yang terbaik  untuk  menghasilkan  kualitas  mutu pendidikan  dan  menghasilkan  sumber  daya manusia  yang  berkualitas  serta  lulusan  yang
berdaya  saing,  karena  proses  Penerimaan peserta didik baru di SMP 20 Bandar lampung selama ini masih menggunakan metode manual dimana  keputusan  penerimaan  siswa  baru masih  berdasarkan  hasil  rapat  dewan  guru, kuota  pendaftaran,  dan  keputusan  kepala sekolah.  Dari  latar  belakang  diatas  ada beberapa  permasalahan  yang  mempengaruhi penerimaan  peserta  didik  baru  yaitu  :  Hasil seleksi test tulis, hasil seleksi test rapot, prestasi akademik, prestasi non akademik, wawancara, wawancara  orang  tua.  Oleh  karena  itu,  untuk memudahkan  dan  membantu  pihak  sekolah dalam  kegiatan  seleksi  penerimaan  peserta didik  baru  didalam  memilih  peserta  dari  hasil dipertimbangkan  menjadi  diterima  sebagai siswa  maka  perlu  dibangun  sebuah  sistem pendukung  keputusan  yang  terkomputerisasi yang  dapat  membantu  proses  penentuan Penerimaan Peserta Didik Baru dengan metode AHP.  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) digunakan  untuk  perhitungan  bobot  kriteria dengan  perhitungan  yang  mengesampingkan perkiraan  jumlah  nilai  dari  persyaratan pendaftaran,  sehingga  kwalitas  dan  mutu peserta  Didik  tetap  terjaga  baik.  Tetapi  perlu diingat  sistem  pendukung  keputusan  hanya untuk  memberikan  alternatif  pilihan  bukan untuk menentukan keputusan akhir.
1.2. Permasalahan Penelitian
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan terdapat beberapa masalah dalam penelitian ini diantaranya yaitu :
1. Belum  terkomputerisasi  sistem  yang  ada dalam proses penerimaan peserta didik baru.
2. Adanya  kerangkapan  data  dalam  proses seleksi penerimaan peserta didik baru
3. Proses  penyeleksian  ini  membutuhkan waktu  yang  lama  karena  membandingkan data  siswa  yang  ada  dan  kriteria  yang dibutuhkan.

## 1.3. Rumusan dan Batasan Masalah 1.3.1. Rumusan Masalah
Rumusan  masalah  adalah  “  Bagaimana menerapkan sistem pendukung  keputusan dengan menggunakan metode Analythical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan  penyeleksian  penerimaan siswa baru ? 1.3.2. Batasan Masalah
Mengingat  luasnya  cakupan  masalah  pada identifikasi masalah maka peneliti
memberikan  batasan  masalah  sebagai barikut :
1. Jenis  kriteria  yang  digunakan  dalam metode  Analythical  Hierarchy  Process adalah jenis kriteria benefit (manfaat).
2. Jenis    Kriteria  yang  digunakan  adalah  : nilai  rapot,  nilai  akademik,  nilai  non akademis,  Nilai  tes  tertulis,  Wawancara, Alamat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Tinjauan Pustaka
Tinjauan pustaka pada penelitian ini direfernsi dari beberapa penelitian sebelumnya yaitu :
a. Metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan penerima  beasiswa  berprestaso.  Yang dilakukan  oleh  Rahmad  Hodayat,  Pada Sinkron  Jurnal  &  Penelitian  Teknik Informatika Volume 2 no 2, Oktober 2017 b. Sistem Pendukung keputusan untuk menyeleksi  calon  penerima  bantuan  siswa miskin  (BSM)  di  MTS  negeri  ciamis menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  yang  dilakukan  oleh Teuku  Mufazir,  Teten  Nuraen,  Deni Andrianto.
2.2. Landasan Teori
2.2.1. Konsep  Dasar  Sistem  Pendukung Keputusan
a. Proses Pengambilan Keputusan Pengambilan  keputusan  meliputi  beberapa tahap  dan  melalui  beberapa  proses  (Lucas, 1992).  Menurut  Simon  (1960),  pengambilan keputusan  meliputi  empat  tahap  yang  saling berhubungan  dan  berurutan.  Empat  proses tersebut adalah :
1. Intelligence
Tahap  ini  merupakan  proses  penelusuran  dan pendeteksian  dari  lingkup  problematika  serta proses  pengenalan  masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses,  dan  diuji  dalam  rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Design
Tahap  ini  merupakan  proses  menemukan  dan mengembangkan alternatif. Tahap ini meliputi proses  untuk  mengerti  masalah,  menurunkan solusi dan menguji kelayakan
3. Solusi
Pada  tahap  ini  dilakukan  poses  pemilihan  di antara  berbagai  alternatif  tindakan  yang mungkin  dijalankan.  Tahap  ini  meliputi pencarian,  evaluasi,  dan  rekomendasi  solusi yang  sesuai  untuk  model  yang  telah  dibuat.
Solusi  dari  model  merupakan  nilai  spesifik untuk variabel hasil pada alternatif yang dipilih.
4. Implementation
Tahap implementasi adalah tahap pelaksanaan dari keputusan yang telah diambil. Pada tahap ini  perlu  disusun  serangkaian  tindakan  yang terencana  sehingga  hasil  keputusan  dapat dipantau  dan  disesuaikan  apabila  diperlukan perbaikan.
Pengambilan  keputusan  adalah  pemilihan beberapa  tindakan  alternatif  yang  ada  untuk mencapai satu atau beberapa tujuan yang telah ditetapkan (Turban, 2005). Komponen- Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Turban  (2005),  Sistem  Pendukung Keputusan terdiri dari empat subsistem, yaitu: (1) Manajemen Data, meliputi basis data yang berisi  data-data  yang  relevan  dengan  keadaan dan dikelola oleh perangkat lunak yang disebut dengan Database Management
System (DBMS).
(2)  Manajemen  Model  berupa  sebuah  paket perangkat  lunak  yang  berisi  model-model finansial,  statistik,  management  science,  atau model kuantitatif, yang menyediakan kemampuan  analisa  dan  perangkat  lunak manajemen yang sesuai.
(3)  Subsistem  Dialog  atau  komunikasi, merupakan  subsistem  yang  dipakai  oleh  user untuk  berkomunikasi  dan  memberi  perintah (menyediakan user interface).
(4)  Manajemen  Knowledge  yang  mendukung subsistem lain atau berlaku sebagai komponen yang berdiri sendiri.
Gambar 3 Model Konseptul Sistem Pendukung Keputusan Sumber : Decision Support Systems and Intelligent Systems(Turban,2005)

## 2.2.2. Analythical  Hierarchy  Process (AHP)
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan  masalah  multi  faktor  atau  multi
kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki, menurut  Saaty  (1993),  hirarki  didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan  yang  kompleks  dalam  suatu struktur  multi  level  dimana  level  pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub  kriteria,  dan  seterusnya  ke  bawah  hingga level terakhir dari alternatif.
AHP  sering  digunakan  sebagai  metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut :
1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi  dari  kriteria  yang  dipilih, sampai  pada  subkriteria  yang  paling dalam.
2. Memperhitungkan validitas sampai dengan  batas  toleransi  inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan  daya  tahan  output analisis sensitivitas pengambilan keputusan

## Kelebihan dan Kelemahan AHP
Layaknya  sebuah  metode  analisis,  AHP  pun memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  dalam system analisisnya. Kelebihan-kelebihan analisis ini adalah :
a. Kesatuan (Unity)
AHP  membuat  permasalahan  yang  luas  dan tidak  terstruktur  menjadi  suatu  model  yang fleksibel dan mudah dipahami.
b. Kompleksitas (Complexity)
AHP memecahkan permasalahan yang kompleks  melalui  pendekatan  sistem  dan pengintegrasian secara deduktif. c. Saling ketergantungan (Inter Dependence) AHP  dapat  digunakan  pada  elemen-elemen sistem yang saling bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.
d. Struktur Hirarki (Hierarchy Structuring)
AHP  mewakili  pemikiran  alamiah  yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level  yang  berbeda  dari  masing-masing level berisi elemen yang serupa.
e. Pengukuran (Measurement)
AHP  menyediakan  skala  pengukuran  dan metode untuk mendapatkan prioritas.
f. Konsistensi (Consistency)
AHP  mempertimbangkan  konsistensi  logis dalam  penilaian  yang  digunakan  untuk menentukan prioritas.

## g. Sintesis (Synthesis)
AHP  mengarah  pada  perkiraan  keseluruhan mengenai  seberapa  diinginkannya  masing- masing alternatif

## h. Trade Off
AHP  mempertimbangkan  prioritas  relatif faktor-faktor  pada  sistem  sehingga  orang mampu  memilih  altenatif  terbaik  berdasarkan tujuan mereka.

## i. Penilaian dan Konsensus (Judgement and Consensus)
AHP  tidak  mengharuskan  adanya  suatu konsensus, tapi menggabungkan hasil penilaian yang berbeda.

## j. Pengulangan Proses (Process Repetition)
AHP  mampu  membuat  orang  menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan  penilaian  serta  pengertian mereka melalui proses pengulangan
Sedangkan  kelemahan  metode  AHP  adalah sebagai berikut:
a. Ketergantungan model AHP pada input utamanya.  Input  utama  ini  berupa persepsi  seorang  ahli  sehingga  dalam hal  ini  melibatkan  subyektifitas  sang ahli selain itu juga model menjadi tidak berarti  jika  ahli  tersebut  memberikan penilaian yang keliru.
b. Metode  AHP  ini  hanya  metode matematis  tanpa  ada  pengujian  secara statistik  sehingga  tidak  ada  batas kepercayaan  dari  kebenaran  model yang terbentuk
Skala
perbandingan perbandingan berpasangan  dan  maknanya  bisa  dilihat  di bawah ini :
1  =  Kedua  elemen  sama  pentingnya,  dua elemen mempunyai  pengaruh yang sama besar. 3  =  Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting daripada  elemen  yanga  lainnya,  pengalaman dan  penilaian  sedikit  menyokong  satu  elemen dibandingkan elemen yang lainnya.
5  =  Elemen  yang  satu  lebih  penting  daripada yang lainnya,  pengalaman dan penilaian sangat kuat  menyokong  satu  elemen  dibandingkan elemen yang lainnya 7  =  Satu  elemen  jelas  lebih  mutlak  penting daripada elemen lainnya, satu elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek. 9  =  Satu  elemen  mutlak  penting  daripada elemen lainnya, bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan.
2,4,6,8  =  Nilai  –  nilai  antara  dua  nilai pertimbangan-pertimbangan  yang  berdekatan, nilai  ini  diberikan  bila  ada  dua  kompromi  di antara 2 pilihan kebalikan = jika untuk aktivitas i  mendapat  satu  angka  dibanding  dengan aktivitas  j  ,  maka  j  mempunyai  nilai kebalikannya dibanding dengan i

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  tahap  ini  pengumpulan  data  yang dilakukan menggunakan metode pengumpulan data berikut ini.
a. Pengamatan (Observasi)
Teknik  ini  dilakukan  dengan  cara  mengamati langsung terhadap objek penelitian yaitu calon pendaftar.
b. Wawancara ( Interview)
Metode  wawancara  dilakukan  dengan  cara melakukan tanya jawab secara langsung kepada bagian-bagian  terkait  yang  terlibat  dalam proses penerimaan peserta didik tersebut.
c. Studi Pustaka ( Library Research)
Metode  penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara mengambil teori-teori buku-buku dan literaturliteratur yang ada pada pada perpustakaan,  internet,  akademi  atau  tempat lain yang berhubungan langsung maupun yang tidak  langsung  terhadap  pokok  pembahasan tentang data pendaftar.
d. Dokumentasi
Metode  penelitian  dokumentasi  ini  dilakukan dengan  mengumpulkan  beberapa  berkas  dari data calon pendaftar.

## 4. PEMBAHASAN
4.1. Penerapan AHP
4.1.1. Matriks Perbandingan (Pairwise Kriteria)
Hasil  penilaian  kriteria  penelitian  penerimaan siswa baru, dapat dilihat dalam tabel berikut:

## Tabel 1 Pairwise Kriteria
4.1.2. Membuat Matriks Nilai Kriteria Pada tabel 2 menggambarkan konfigurasi  nilai  matriks  berpasangan  untuk setiap kriteria :
Tabel 2 Nilai Kriteria
4.1.3. Bagi Elemen-Elemen Tiap Kolom dengan jumlah Kolom Pada  tabel  3  elemen-elemen  pada masing-masing  kolom,  dibagi  dengan jumlah pada kolom yang bersangkutan. Tabel 3 Normalisasi

## 4.1.4. Membuat Matriks penjumlahan untuk setiap baris
Hasil dari jumlah baris adalah
penjumlahan dari setiap baris, dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4 Penjumlahan tiap baris
Kriteria Jumlah Baris Ha sil Nilai Raport 0,056+0,067+0,036+0,127+0,037+ 0,174+0,100+0,114 0,7 11 Nilai Akadem ik 0,282+0,333+0,361+0,317+0,370+ 0,217+0,250+0,286 2,4 17 Nilai Non Akadem is 0,282+0,167+0,181+0,190+0,185+ 0,130+0,150+0,171 1,4 57 Nilai Test Tertulis 0,028+0,067+0,060+0,063+0,062+ 0,174+0,100+0,057 0,6 11 Wawan cara 0,282+0,167+0,181+0,190+0,185+ 0,217+0,150+0,171 1,5 44 Alamat 0,014+0,067+0,060+0,016+0,037+ 0,043+0,100+0,114 0,4 52 Transpo rtasi 0,028+0,067+0,060+0,032+0,062+ 0,022+0,050+0,029 0,3 49 Hasil Tes Kesehat an 0,028+0,067+0,060+0,063+0,062+ 0,022+0,100+0,057 0,4 59

## 4.1.5. Perhitungan Eign Vector Normalisasi
Hasil  dari  Eign  vector adalah,  nilai  dari jumlah  baris  di  bagi  banyaknya  jumlah kriteria. Dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5 Eign Vector Normalisasi Kriteria Jumlah Baris/jumlah kriteria Eign Vector Normalisasi Nilai Raport 0,711/8 0,089 Nilai Akademik 2,417/8 0,302 Nilai Non Akademis 1,457/8 0,182 Nilai Test Tertulis 0,611/8 0,076 Wawancara 1,544/8 0,193 Alamat 0,452/8 0,056 Transportasi 0,349/8 0,044 Hasil Tes Kesehatan 0,459/8 0,057

## 4.1.6. Perhitungan Rasio Konsistensi
Pada  tabel  5  menggambarkan  konfigurasi matriks berpasangan untuk setiap kriteria, dari matriks  ini  akan  didapat  nilai  prioritas  dan jumlah kriteria.
Perhitungan  ini  digunakan  untuk  memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR) <= 0,1 jika
nilainya  lebih  besar  dari  0,1  maka  matrik perbandingan berpasangan perlu diperbaiki.

## 4.1.7. Menentukan Rangking
Tahapan  terakhir  setelah  semua  pembobotan Kriteria dan Sub Kriteria selesai di hitung dan didapatkan  hasil  rasio  konsisten  di  yang konsisten.  Adalah  menentukan  rangking  calon siswa  dengan  cara  menghitung eign  vector untuk setiap kriteria dan sub kriteria.
Tabel 6 Eign Vector Kriteria
Kriteria Eign Vector Normalisasi Nilai Raport 0,089 Nilai Akademik 0,302 Nilai Non Akademis 0,182 Nilai Test Tertulis 0,076 Wawancara 0,193 Alamat 0,056 Transportasi 0,044 Hasil Tes Kesehatan 0,057 Tabel 7 Eign Vector Sub Kriteria
Sub Kriteria Eign Vector Normalis asi Nilai Bob ot Sangat Ba ik Sangat De kat Mobil Prib adi 0,537 1 Baik Dekat Motor Prib adi 0,278 2 Cukup Cukup Jau h Kendara an Umu m 0,112 3 Kuran g Jauh Jalan Kaki 0,072 4
Sub Kriteria :
1. Nilai  Raport  :  Sangat  Baik  (76-100), Baik (51-75),  Cukup (26-50), Kurang (0-25)
2. Nilai Akademis : Sangat Baik (76-100), Baik (51-75),  Cukup (26-50), Kurang (0-25)
3. Nilai Non Akademis : Sangat Baik (76- 100),  Baik  (51-75),  Cukup  (26-50), Kurang (0-25)
4. Wawancara:  Sangat  Baik  (99-130), Baik  (66-98),  Cukup  (34-66),  Kurang (0-33)
5. Nilai  test  Tertulis  :  Sangat  Baik  (76- 100),  Baik  (51-75),    Cukup  (26-50), Kurang (0-25)
6. Alamat  :  Sangat  Dekat  (0-10  km), Dekat (11-20 km),  Cukup Jauh(21-30 km), Jauh (31- >40 km)
7. Sarana  Transportasi  :Mobil  Pribadi, Motor  Pribadi,  Kendaraan  Umum, Jalan Kaki
8. Hasil Test Kesehatan :Sangat Baik (76- 100),  Baik  (51-75),  Cukup  (26-50), Kurang (0-25)
Contoh  menggunakan  data  satu  orang  calon siswa :
Budi  yang  memiliki  nilai  Raport  80,  Nilai Akademik  85,  Nilai  Non  Akademis  50,  Nilai Test Tertulis 70, Wawancara 60, Alamat 15 km, Transportasi  Motor  Pribadi,  dan  hasil  test kesehatan 50.
Nilai  bobot  diperoleh  dari  hasil  kondisi  yang dimiliki  oleh  alternative  yang  dapat    dilihat pada  Tabel  4.28  diatas.  Hasil  diperoleh  dari perkalian  nilai  vector  kriteria  dan  vector  sub kriteria. Dan setiap hasil perkalian dijumlahkan.
Hasil   =  (0,089*0,537)  +  (0,302*0,537)  + (0,182*0,112) + (0,076*0,278)
+  (0,193*0,112)  +  (0,056*0,278)  +
(0,044*0,278) + (0,057*0,112)
= 0,308
Contoh  beberapa  input  pendaftaran  Peserta Didik Baru :

## 5. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan, mulai  dari  tahap  penentuan  kriteria  dan  sub kriteria hingga proses mendapatkan bobot nilai seorang  calon  siswa  yang  telah  dibahas  pada bab-bab sebelumnnya. Model penetuan penerimaan  siswa  baru  Sekolah  Menengah Pertama  Negeri  20  Bandar  Lampung  dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dapat  disimpulkan  sebagai berikut: a. Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dapat diterapkan untuk model Pendukung  Keputusan  Penerimaan  siswa  baru Sekolah Menengah Pertama Negeri 20 Bandar Lampung.
b. Dari  hasil  penerapan Analytical  Hierarchy Process (AHP) dengan menghitung eign vector untuk  setiap  kriteria  dan  sub  kriteria, didapatkan hasil rangking siswa yang diterima sebagai  siswa-siswi  baru  Sekolah  Menengah Pertama Negeri 20 Bandar Lampung

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Lucas  JR,  Henry  C.  ”Analisis,  Desain,  Dan Implementasi Sistem Informasi”. Penerbit Erlangga, Edisi Tiga, Jakarta, 1987. [2]  Simon,  A.  Herbert,  2004.  ”Administrative Behavior,  Perilaku  Administrasi  :  Suatu  Studi tentang  Proses  Pengambilan  Keputusan  dalam Organisasi    Administrasi”.  Edisi  Ketiga,  Cetakan Keempat, Alih Bahasa ST. Dianjung, Bumi  Aksara, Jakarta
[3] Turban, At. All . 2005. Information Technology For  Managemen,  2nd  Edition.  John  Wiley  &  Sons Inc, New York. ISBN 0-13371-121-8.
[4]  Saaty.Thomas.L  1999,  “The  Essentials  Of  The Analytic  Network  Process  With  Seven  Example Decision Making with Dependence and feedback the super decision software”. Jurnal Ilkom

## PEDOMAN PENULISAN
1. Naskah  belum  pernah  dipublikasikan  atau  dalam  proses  penyuntingan  dalam  jurnal ilmiah atau dalam media cetak lain.
2. Naskah diketik dengan spasi 1 pada kertas ukuran A4 dan spasi 2,5 sentimeter dengan huruf Times  New  Roman berukuran  11  point.  Naskah  diserahkan  dalam  bentuk cetakan  sebanyak  2  eksemplar  disertai file dalam  CD  atau  dapat  dikirim  melalui e- mail kepada redaksi.
3. Naskah bebas dari tindakan plagiat.
4. Naskah  dapat  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris  dengan  jumlah  isi 10–25 halaman A4 termasuk daftar pustaka.
5. Naskah  berupa  artikel  hasil  penelitian  terdiri  dari  komponen:  judul,  nama  penulis, abstrak,  kata  kunci,  pendahuluan,  metode,  hasil,  pembahasan,  kesimpulan,  daftar pustaka.
6. Daftar  pustaka  terdiri  dari  acuan  primer  (80%)  dan  sekunder  (20%).  Acuan  primer berupa  jurnal  ilmiah  nasional  dan  internasional,  sedangkan  acuan  sekunder  berupa buku teks.
7. Naskah berupa artikel konseptual terdiri dari komponen: judul, nama penulis, abstrak, kata kunci, pendahuluan, hasil, pembahasan, kesimpulan, daftar pustaka, dan ucapan terima kasih (jika ada).
8. Judul harus menggambarkan isi artikel secara lengkap, maksimal terdiri atas 12 kata dalam bahasa Indonesia atau 10 kata dalam bahasa Inggris.
9. Nama penulis disertai dengan asal lembaga tetapi tidak disertai dengan gelar. Penulis wajib  menyertakan  biodata  penulis  yang  ditulis  pada  lembar  terpisah,  terdiri  dari: alamat kantor, alamat, dan telepon rumah, Hp. dan e-mail.
10. Abstrak  ditulis  dalam  bahasa  Inggris  atau  bahasa  Indonesia.  Abstrak  memuat ringkasan  esensi  hasil  kajian  secara  keseluruhan  secara  singkat  dan  padat.  Abstrak memuat  latar belakang, tujuan, metode, hasil, dan kesimpulan. Abstrak diketik  spasi tunggal dan ditulis dalam satu paragraf.
11. Kata  kunci  harus  mencerminkan  konsep  atau  variabel  penelitian  yang  dikandung, terdiri atas 5–6 kata.
12. Pendahuluan  menjelaskan  hal-hal  pokok  yang  dibahas,  yang  berisi  tentang permasalahan  penelitian,  tujuan  penelitian,  dan  rangkuman  kajian  teoritik  yang relevan. Penyajian pendahuluan dalam artikel tidak mencantumkan judul.
13. Metode  meliputi  rancangan  penelitian,  populasi  dan  sampel,  pengembangan instrumen  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  data,  yang diuraikan secara singkat.
14. Hasil menyajikan hasil analisis data yang sudah final bukan data mentah yang belum diolah.
15. Pembahasan  merupakan  penegasan  secara  eksplisit  tentang  interpretasi  hasil  analisis data, mengaitkan hasil temuan dengan teori atau penelitian terdahulu, serta implikasi hasil temuan dikaitkan dengan keadaan saat ini.
16. Pemaparan  deskripsi  dapat  dilengkapi  dengan  gambar,  foto,  tabel,  dan  grafik  yang semuanya mencantumkan judul, dan sumber acuan jika diperlukan.
17. Istilah dalam bahasa Inggris ditulis dalam huruf miring ( italic ).