Decision Support System For Selection Of Internet Service Provider (ISP) With Analytical Hierarchy Process (AHP) And Simple Additive Weighting (SAW) Methods
1 Anita Diana, 2 Muhamad Ajie Panca Kurniawan
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Email: 1 anita.diana@budiluhur.ac.id, 2 ajiepanca0@gmail.com

## Abstract
The use of an internet connection in a company such as a hotel is an important part. As the need for internet services increases, hotels must choose an Internet Service Provider (ISP) vendor according to their needs. This research takes a case study at a 4-star hotel in South Jakarta. The process of selecting ISP vendors is still carried out conventionally and the determination of vendors is appointed directly by  Corporate  Digital  and  IT  Managers,  thus  experiencing  several  obstacles.  Among  them,  the assessment is done subjectively so that the results of the decision are less objective. In addition, it does not yet have a weighted value on the criteria used, so it is not clear which criteria are more important than  other  criteria.  Then,  there  is  no  Decision  Support  System  (DSS)  application,  so  there  is  no recommendation for the selected vendor. Therefore, researchers tried to make DSS in order to create a more objective and effective decision. Some of the criteria set are Bandwidth, Price, List of clients, Customer and Technical Support, and Additional Services determined by the Digital and IT Division at the Hotel. The method used is the Analytical Hierarchy Process (AHP) method to calculate the weight value  of  the  criteria,  apnd  tested  with  Software  Expert  Choice  11,  and  the  SAW  method  is  used  to determine the priority ranking of the selected alternative vendors, with varied criteria trends along with the benefit and cost criteria categories. . This study resulted in an application of ISP vendor selection DSS  by  providing  recommendations  for  selected  vendors  with  the  right  method.  Through  the  SPK application  for  selecting  ISP  vendors  by  applying  the  AHP  and  SAW  methods  which  provide recommendations  for  selected  vendors,  it  can  assist  decision  makers  in  determining  ISP  vendors objectively and effectively according to their needs.
Keywords: Decision Support System (DSS), Internet Service Provider (ISP), AHP, SAW.

## 1. INTRODUCTION
Penggunaan koneksi jaringan untuk online menjadi hal yang penting, terutama bagi perusahaan, salah  satunya  adalah  hotel.  Hampir  semua  bagian  pada  hotel,  menggunakan  internet.  Studi  kasus penelitian ini bertempat pada sebuah hotel berbintang 4 di Jakarta. Dengan meningkatnya kebutuhan akan layanan jaringan internet, maka Hotel harus memilih vendor layanan internet atau Internet Service Provider (ISP)  sesuai  dengan  kebutuhan  hotel.  Dengan  demikian  proses  pemilihannya  tidak  dapat dilakukan  dengan  sembarangan.  Hotel  harus  memilih  vendor  yang  akan  diajak  bekerja  sama  dengan seleksi  dari  oleh  Divisi  Digital  dan  IT  yang  sesuai  dengan  berbagai  kriteria  yang  telah  ditentukan. Vendor Internet  Service  Provider (ISP)  merupakan  salah  satu  peranan  yang  penting  dalam  Divisi Digital dan IT. Dari beberapa vendor yang mengirimkan penawaran, maka pihak hotel harus memilih
vendor  yang  akan  menyediakan  layanan  internet  pada  hotel  dan  perusahaan  pengelolanya,  yang disesuaikan dengan kebutuhan hotel.
Saat ini, proses pemilihan vendor ISP pada hotel yang saat ini berjalan masih dilakukan secara konvensional dan penentuan vendor nya ditunjuk langsung oleh Corporate Digital dan IT Manager. Ada beberapa masalahs yang ditemui, diantaranya pemilihan masih dinilai secara subyektif sehingga hasil keputusan  kurang  obyektif.  Kendala  lain  adalah  belum  mempunyai  nilai  bobot  pada  kriteria  yang digunakan,  sehingga  belum  terlihat  kriteria  mana  yang  lebih  penting  dibandingkan  kriteria  lainnya. Selain itu, belum adanya aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang memberikan rekomendasi vendor  terpilih.  Oleh  karena  itu,  peneliti  mencoba  membuat  SPK  agar  terciptanya  sebuah  keputusan yang lebih obyektif dan efektif.
Dalam penelitian ini menggunakan beberapa kriteria yang menjadi pedoman pemilihan yaitu Bandwidth, Price (Harga), List of clients, Customer and Technical Support, dan Additional Services yang ditentukan oleh Divisi Digital dan  IT pada Hotel. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode AHP  digunakan  untuk  menghitung  nilai  bobot  kriteria,  dengan  tahapan  matrik  perbandingan berpasangan, eigenvector, rangking skala prioritas, Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR), kemudian  diuji  dengan  Software  Expert  Choice  11.  Metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan prioritas  peringkat  alternatif  vendor  terpilih,  dengan  trend  kriteria  yang  bervariatif  disertai  kategori kriteria benefit dan cost-nya.
Penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah  aplikasi  SPK  pemilihan  vendor  ISP  dengan memberikan rekomendasi vendor terpilih dengan penerapan metode AHP dan SAW. Melalui aplikasi SPK pemilihan vendor ISP ini, diharapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan vendor ISP secara obyektif dan efektif sesuai dengan kebutuhannya.
Dari  penelitian  sebelumnya[1],  dituliskan  bahwa  penyedia  telekomunikasi  dipilih menggunakan  lima  kriteria  utama,  yaitu  rekam  jejak,  bauran  produk,  kualitas  produk,  komitmen kesepakatan,  dan  harga,  tulis  studi  tersebut.  Dari  grafik  hasil  sintesa  terlihat  bahwa  PT  Persada menempati urutan pertama dengan nilai 0,40, disusul oleh  PT. Lintas Arta dalam pemilihan provider telekomunikasi dengan nilai 0,33. Dan PT. Persaels adalah 0,27. Penggunaan AHP untuk menentukan akurasi penyelenggara telekomunikasi dapat dinilai dari Consistency Ratio Hierarchy / CRH sebesar 0,054 atau 5,4% yang berarti nilai tersebut dapat diterima dan perhitungan dinyatakan benar.
Menurut  penelitian  lain  [2],  metode  AHP  dapat  membantu  memilih  ISP  terbaik  dengan mengidentifikasi  kriteria  utama  dari  beberapa  kriteria  dan  alternatif  yang  tersedia  untuk  pendukung keputusan. Metode AHP untuk menentukan alternatif terbaik untuk memilih ISP terbaik Hasil akhirnya adalah  Telkomsel  (Simpati  Flash)  dalam  hal  standar  keamanan  yaitu  kemampuan  untuk  memblokir virus dan spam.
Dalam  penelitian  lainnya  [3],  mengemukakan  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria  dikatakan sebagai kepercayaan ISP (0,15), biaya (0,20), keamanan (0,15) dan kepuasan pelanggan (0,50). Kriteria dan bobot tersebut dapat dijadikan bahan untuk proses perhitungan pemilihan ISP. Metode ELECTRE diterapkan  untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  ISP,  dengan  harapan  dapat membantu  pengguna  internet  untuk  menentukan  ISP  yang  sesuai  dengan  kebutuhannya.  Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  ISP  yang  dibangun  dapat  digunakan  sebagai  alat  pengambilan keputusan bagi pengguna ISP, dan keputusan yang diperoleh akan dipertimbangkan oleh pengguna ISP, sehingga meminimalkan kesalahan keputusan.
Pada  penelitian  lain  [4],  Berdasarkan  uraian  dan  pemeringkatan  kriteria  dan  alternatif  yang dibentuk  berdasarkan  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP),  diperoleh  enam  kriteria  yaitu kenyamanan  pengguna,  kecepatan  transfer  data,  jenis  layanan,  batas/kuota  akses  internet,  tingkat jaringan  dan  jenis  kartu.  .  Menurut  responden  ahli,  provider  internet  GSM  yang  paling  penting  atau banyak  digunakan  adalah  paket  Internet  Service  Provider  atau  XL,  dimana  faktor  terpenting  adalah kecepatan  transfer  data.  Pengolahan  data  menggunakan  Expert  Choice  2000  menunjukkan  bahwa responden ahli memberikan nilai discordance ratio kurang dari 0,1 untuk pairwise comparisons sebagai nilai discordance ratio maksimal. Oleh karena itu, perhitungan geometrik gabungan dari data responden cukup konsisten.
Dalam penelitian yang lainnya [5], dijelaskan bahwa penerapan metode AHP dapat digunakan untuk menentukan pemilihan ISP terbaik bagi PT. Jasa pengiriman barang United. Untuk memudahkan dan membantu pengambilan keputusan memilih ISP, penelitian ini memberikan beberapa kriteria, yaitu kepercayaan  ISP  (47,1%),  kepuasan  pelanggan  (28,1%),  keamanan  (15,8%),  dan  biaya  (9,1%).  0%), sedangkan  alternatif  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  adalah  layanan  internet  cepat dengan pembobotan berdasarkan kriteria yang diidentifikasi oleh responden ahli (45,3%).
Dari  hasil  penelitian  lain  yang  telah  dilakukan,  maka  penulis  tertarik  untuk  membuat  SPK pemilihan  vendor  ISP  yang  dapat  membantu  Divisi  Digital  dan  IT  pada  perusahaan  dalam mempermudah  menentukan  kandidat  vendor  ISP  mana  yang  dipilih.  Perbedaan  pada  penelitian  ini adalah, penggunaan penggabungan 2 metode, yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW), dalam topik penelitian SPK pemilihan vendor ISP. Dimana pada penelitian sebelumnya, untuk pemilihan vendor ISP banyak yang menggunakan hanya 1 metode yaitu Analytical Hierarchy Process (AHP) saja. Selain itu, belum ada penelitian yang mengambil studi kasus pada hotel untuk pemilihan vendor ISP.
Penulis  merancang  penelitian  ini  dengan  menerapkan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  guna  mencari  nilai  bobot  dari  masing-masing  kriteria  dengan  dipadu  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk penghitungan prioritas rangking dari alternatif vendor terpilih, dengan trend  kriteria  yang  bervariatif  disertai  kategori  kriteria benefit dan cost -nya.  Penulis  melakukan
penelitian pada Hotel agar menghasilkan rekomendasi dari aplikasi sistem penunjang keputusan yang dapat  memberikan  kemudahan  dalam  pemilihan  vendor  ISP.  Aplikasi  SPK  yang  terkomputerisasi nantinya  diharapkan  dapat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  vendor  ISP, sehingga hasil pemilihan vendor ISP menjadi lebih obyektif dan efektif.

## 2. METHODS

## 2.1 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini, dilakukan langkah-langkah observasi, wawancara, studi pustaka .dan analisa dokumen  sebagai metode penelitian. Berikut penjelasannya:
a. Observasi  atau  observasi  adalah  proses  sistematis  merekam  pola  perilaku  sebenarnya  dari orang, objek dan peristiwa. Teknologi observasi, juga dikenal sebagai metode observasi, adalah metode  pengumpulan  data  primer  dengan  merekam  proses  perilaku  subjek  (orang),  objek (objek)  atau  sistem  peristiwa  tanpa  masalah  atau  komunikasi  dengan  individu  yang  diamati. diteliti. [6]. Pada penelitian ini dilakukan pengamatan langsung di Hotel Divisi Digital dan IT, dengan hal-hal yang berkaitan dengan sistem penunjang keputusan pemilihan vendor ISP.
b. Wawancara  adalah  proses  memperoleh  informasi  untuk  tujuan  penelitian  dengan  cara  tanya jawab, dan komunikasi tatap muka antara penanya atau pewawancara dengan responden atau orang  yang  diwawancarai  dengan  menggunakan  alat  yang  disebut  pedoman  wawancara.[7]. Wawancara adalah pertemuan dua orang untuk bertukar informasi dan ide melalui tanya jawab, sehingga dapat dibangun makna dalam  data tertentu. [8]. Wawancara adalah percakapan yang dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  tentang  berbagai  hal  dari  seseorang  atau  sekelompok orang.  Data  yang  dikumpulkan  meliputi  latar  belakang  responden,  pengalaman,  pendapat, keinginan dan hal-hal yang diketahui.[9] Wawancara dilakukan dengan Divisi Digital dan IT yang  mengatur  pemilihan  vendor  ISP.  Hasilnya,  didapat  dokumen-dokumen  yang  akan digunakan dalam pemilihan vendor ISP.
c. Studi Pustaka menurut Nazir, adalah teknik pengumpulan data yang melakukan penelitian yang melihat pada buku, literatur, catatan, dan laporan dalam kaitannya dengan suatu masalah yang akan  dipecahkan.  [7].  Teknik  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  dasar-dasar  dan  pendapat secara tertulis, yang dilakukan dengan  mempelajari berbagai dokumen yang berkaitan dengan masalah yang sedang dibahas. Beberapa alasan tersebut dapat menjadi dasar bagi peneliti untuk menulis  literatur  yang  relevan    dalam  penelitiannya..  [10]  Pada  tahap  penelitian  ini,  studi pustaka dilakukan dengan cara membaca jurnal atau e-book yang berkaitan dengan teori SPK, teori AHP , teori SAW.
d. Analisa Dokumen
Analisis  dokumen  dilakukan  untuk  menganalisis  dokumen  yang  ada  untuk  mendapatkan informasi yang relevan dengan sistem yang diperkenalkan.
Populasi adalah sekelompok obyek yang memiliki karakteristik tertentu. Dalam penelitian ini yang menjadi populasi adalah vendor ISP yang memberikan penawaran ke perusahaan dan vendor ISP yang  didapatkan  informasinya  dari  internet.  Dalam  penelitian  ini  telah  ditetapkan kriteria-kriteria tertentu  yang  harus  dipenuhi  oleh  sampel-sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Dan  yang menjadi  sampel  dalam  penelitian  ini  adalah  4  calon  vendor  ISP,  yaitu  Cergis  Network,  FiberNet, HyperNet, iForte .
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  teknik  wawancara  sebagai  alat  ukur  dan menyajikan  kuesioner  dalam  penerapan  metode  AHP  dan  SAW.  Wawancara  dilakukan  dengan pimpinan perusahaan digital dan IT sebagai pengambil keputusan yang menentukan pemilihan penyedia ISP. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis deskriptif dan metode AHP dan SAW. Analisis deskriptif dilakukan melalui penyajian rangkuman hasil survey. Sedangkan metode AHP dan SAW sebagai instrumen untuk menentukan pemilihan vendor ISP pada perusahaan.

## 2. 2 Perancangan Sistem
Dalam bukunya Rekayasa Perangkat  Lunak  Berorientasi Objek Menggunakan PHP  [11], tertulis bahwa Unified Modeling Language (UML) adalah bahasa pemodelan standar yang populer di bidang rekayasa perangkat lunak. [11] John Satzinger dalam buku System Analysis and Design in a Changing World [12] menyatakan bahwa Use Case adalah sebuah kegiatan yang dilakukan oleh sistem, biasanya dalam  menanggapi  permintaan  dari  pengguna  sistem.  Dalam  buku  tersebut,  John  Satzinger  juga menyatakan bahwa Class diagram UML digunakan untuk menunjukkan kelas objek untuk suatu sistem.
Class  diagram adalah  diagram  yang  terdiri  dari  kelas-kelas  (yaitu  kumpulan  objek)  dan  asosiasi  di antara kelas-kelas [12].
Prototyping merupakan salah satu metode pengembangan perangkat lunak yang banyak digunakan. Menurut O’Brien dan Marakas dalam bukunya, [13] “Prototype adalah sebuah model yang bekerja dari sebuah sistem informasi dari masukan dan keluaran pengguna, database dan file, metode kendali dan rutinitas pemrosesan”. Dengan metode prototyping ini pengembang dan user dapat saling berinteraksi selama proses pembuatan sistem.

## 2. 3 Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
Definisi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (DSS)  atau  DSS  (Sistem  Pendukung  Keputusan) umumnya adalah sistem yang mampu memberikan pemecahan masalah dan keterampilan komunikasi untuk semi-terstruktur, ketika secara khusus sistem yang mendukung keputusan seorang manajer atau sekelompok  manajer  dalam  pemecahan  masalah  masalah  semi  terstruktur  dengan  memberikan informasi atau saran yang mengarah pada keputusan tertentu.  Menurut Turban [14] Proses pengambilan
keputusan  memiliki  tiga  tahap  utama,  Intelijen,  Desain  dan  Pilihan,  diikuti  oleh  tahap  keempat, Implementasi, yang diperkenalkan oleh Simon pada tahun 1997.

## 2.4 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Thomas  L.  Saaty  seorang  matematikawan  dari  University  of  Pitssburg,  AS,  pada  tahun  1970 mengembangkan  sebuah  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Model  pendukung  keputusan ini akan menggambarkan kompleksitas multifaktorial, elemen atau lebih kriteria dalam suatu hierarki. Pada dasarnya, metode AHP  memecah  situasi yang kompleks dan tidak terstruktur menjadi bagian- bagian  komponennya,  mengatur  bagian-bagian  atau  variabel  secara  hierarkis,  memberikan  nilai numerik  pada  komponen,  penilaian  subjektif  tentang  kepentingan  relatif    setiap  variabel, menggabungkan  pertimbangan  yang  berbeda,  dan  meningkatkan  kehandalan  AHP  sebagai  alat pendukung  keputusan.  Penyelesaian  persoalan  dengan  menggunakan  metode  AHP  meliputi  tahapan berikut:
1) Identifikasi masalah dan tentukan solusi yang diinginkan
2) Membangun hierarki dimulai dengan tujuan utama
3) Prioritaskan kriteria dan faktor alternatif
4) Membuat matriks berpasangan
5) Menormalkan data  dengan membagi nilai  setiap elemen  matriks yang cocok dengan jumlah nilai  setiap kolom.
6) Hitung nilai eigenvector dan periksa konsistensinya, jika tidak konsisten, ulangi pengumpulan data (opsional).
7) Periksa konsistensi hierarki. Jika  nilai  CR > 0,1, penilaian harus diulang lagi.
8) pengujian metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dilakukan dengan cara menghitung nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR).
Langkah-langkah untuk menghitung nilai skala yang konsisten adalah:
a)  Kalikan  nilai    kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  item  pertama,  nilai    kolom  kedua dengan prioritas relatif item kedua, dan seterusnya.
b) Tambahkan baris demi baris.
c) Hasil jumlah baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang sesuai.
d) Dengan membagi hasil di atas dengan jumlah elemen, hasilnya disebut nilai eigen  (λ max).
e) Perhitungan Indeks Konsistensi Consistency Index (CI)
Pengukuran ini dimaksudkan agar dapat diketahui konsistensi jawaban yang akan berpengaruh kepada kesahan hasil. Rumus CI adalah :
𝐶𝐼 = 𝜆 max − 𝑛 𝑛 − 1 (1)
CI = Rasio penyimpangan (deviasi ) konsistensi ( consistency index )
λ max = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n
n = orde matriks
Untuk mengetahui apakah suatu CI dalam jumlah tertentu sudah cukup baik, perlu diketahui Consistency Ratio (CR) yang dianggap baik, yaitu jika CR < 0,1.

## a) Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Consistency  Ratio merupakan  parameter  yang  digunakan  untuk  memeriksa  perbandingan berpasangan telah dlakukan dengan konsekuen atau tidak. Rumus CR adalah :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
(2)
CR  = Rasio konsistensi
RI  = Index Random
Nilai Random Index (RI) merupakan nilai yang dikeluarkan oleh Oarkridge laboratory yang berupa tabel seperti terlihat pada tabel 1 berikut
Tabel 1 Nilai Random Index
N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 RI 0,00  0,00  0,58  0,90 1,12  1,24  1,32  1,41  1,45 1,49  1,51  1,48 1,56

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  pembobotan  aditif  sederhana  (SAW)    juga  dikenal  sebagai  metode  penambahan  berat. Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah  mencari  jumlah  terbobot  dari  peringkat  kinerja  untuk  setiap alternatif atas semua atribut. [15]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke  skala yang dapat dibandingkan dengan semua simbol alternatif yang tersedia. Dalam metode ini, hanya langkah normalisasi yang dilakukan dengan menampilkan matriks dari kolom dan baris.
Terdapat 5 langkah untuk menyelesaikan persoalan dengan metode SAW [16] yaitu:
1) Memilih kriteria yang akan diproses untuk pengambilan keputusan yaitu Cj
2) Tentukan bobot masing-masing kriteria.
3) Identifikasi alternatif untuk setiap kriteria
4) Tentukan matriks keputusan dari kriteria (Cj), kemudian normalkan matriks dari persamaan yang cocok dengan tipe atribut untuk mendapatkan matriks ternormalisasi R.
5) Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
R ij = { x ij Max i x ij , jika j adalah keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Min i x ij x ij ,    jika j adalah biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡)
dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Vi = ∑ (W j R ij ) n j=1 (3)
Keterangan :
Vi = Rank untuk setiap alternatif Wj = Nilai Bobot dari setiap kriteria Rij = Nilai kinerja ternormalisasi
Hasil  akhir  diperoleh  berdasarkan  proses  ranking  dengan  penambahan  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga dipilih nilai tertinggi sebagai solusi terbaik (Ai) sebagai solusi. Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih disukai.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3. 1 Tahapan Penelitian
Penelitian ini diawali dengan perumusan masalah  pemilihan supplier ISP dengan melakukan studi  lapangan,  wawancara,  literature  review  dan  literature  review.  Langkah  selanjutnya  adalah identifikasi  masalah  yang  dialami  oleh decision  maker .  Kemudian  penyebaran  kuesioner  AHP  dan SAW untuk mendapatkan data yang diperlukan. Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data dari kuesioner dan dokumen  terkait dengan masalah yang diidentifikasi. Metode AHP dan SAW yang akan diteliti  akan  melihat    hasil  kuesioner  dan  dokumen  yang  digunakan  oleh  pengambil  keputusan. Kemudian menganalisis data dan dokumen yang dikumpulkan dari hasil wawancara dengan Pengambil Keputusan.  Langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  metode  AHP  dan  SAW.  Langkah  selanjutnya adalah  menentukan  hasil  dari  penyedia  ISP  lain  yang  dipilih.  Untuk  memperoleh  umpan  balik  atas usulan  aplikasi    dengan  cara  sebelumnya,  peneliti  menggunakan  kuesioner  umpan  balik  yang  akan dibagikan kepada pengambil keputusan sebagai pengguna DSS ini. Hal ini karena, pada dasarnya, DSS bukanlah pengambil keputusan, tetapi hanya pengambil keputusan. Yang menentukan keputusan selalu peran dari Pengambil Keputusan. Tahapan penelitian disajikan dalam gambar 1:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. 2 Penentuan Kriteria
Telah dilakukan wawancara kepada Corporate Digital dan IT Manager dari divisi Digital dan IT pada Hotel, didapatkan kriteria dalam pemilihan vendor ISP, yang telah ditentukan. Berdasarkan hasil dari wawancara atau interview tersebut, maka dapat disimpulkan, bahwa saat ini hotel menggunakan Fibernet  sebagai  vendor  ISP  nya.  Keputusan  yang  diambil,  sifatnya  secara  subjektif  oleh Corporate Digital  dan  IT  Manager ,  sebagai Decision  Maker .  Dari  hasil  wawancara  atau interview pula,  dapat disimpulkan ada 5 kriteria dalam pemilihan vendor ISP, ditentukan Bandwidth , Price (harga) , List of clients ( relevan client ), Customer & technical support , Additional services ( bonus ). Untuk kriteria List of clients ( relevan client ), data diambil dari website vendor tersebut. Semakin banyak client yang pernah ditangani, semakin disukai. Sedangkan untuk kriteria Bandwidth , Price (harga) , Customer & technical support , Additional services ( bonus ), data diambil dari dokumen penawaran harga yang diberikan ke hotel. Untuk kriteria Price (harga), angka nya semakin kecil (murah) semakin disukai. Sedangkan untuk kriteria Bandwidth, Customer & technical support , Additional services ( bonus ) semakin besar/banyak, semakin disukai.

## 3. 3 Data Alternatif
Data alternatif berasal dari calon vendor ISP yang mengirimkan dokumen penawarannya melalui Corporate Digital dan IT Manager bagian divisi Digital dan IT pada Hotel, pada tahun 2021. Calon vendor  ISP  ini  akan  dinilai  berdasarkan  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Pada  penelitian  ini  data alternatif diambil dari calon vendor ISP yang mengirimkan dokumen penawarannya pada tahun 2021, dimana terdapat 4 vendor sebagai data alternatif yaitu Cergis Network, FiberNet, HyperNet, PT. iForte Global Internet.
Dalam analisa dokumen, diperlukan dokumen penawaran harga dari vendor ISP, untuk mengetahui nilai-nilai  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan.  Kemudian  untuk  penilaian  alternatif berdasarkan  kriteria Customer  &  technical  support ,  dan  kriteria Additional  services ,  diberikan kuesioner  penilaian  kepada  Decision  Maker  untuk  diisi  dan  diberikan  penilaian.  Berdasarkan  dari analisa  dokumen  yang  didapatkan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan  untuk  nilai-nilai  alternatif  sesuai dengan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Pada  Tabel  2  adalah  tabel  nilai  alternatif  berdasarkan  kriteria dengan melihat pada dokumen dan kuesioner yang didapatkan.
Tabel 2 Tabel nilai alternatif berdasarkan kriteria
Vendor \ Kriteria Cergis Network FiberNet HyperNet iForte Bandwidth 200 Mbps 100 Mbps 100 Mbps 50 Mbps Price 24.000.000 16.500.000 18.000.000 16.000.000 List of clients 20 client 65 client 43 client 9 client Customer & technical support 5 4 5 3 Additional services 3 3 3 3

## 3. 3 Pengolahan Data dengan AHP
Penilaian data alternatif pada penelitian ini disusun dengan 5 kriteria yang telah ditetapkan, yaitu, Bandwidth, Price, List of clients (relevan client), Customer & technical support , dan Additional services (bonus) . Dan dengan 4 vendor yaitu, Cergis Network, FiberNet, HyperNet, PT. iForte Global Internet. Dari kriteria dan alternatif tersebut, dirancanglah struktur hirarki keputusan yang dapat mempermudah menguraikan  kompleksitas  masalah.  Model  hierarki  AHP  pemilihan vendor  ISP dapat  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2  Struktur Hierarki AHP pemilihan vendor ISP
Penetapan kriteria diperoleh dari hasil wawancara terhadap Decision Maker . Kemudian penilaian bobot kriteria didapatkan melalui kuesioner yang berisi perbandingan berpasangan antar kriteria. Setiap kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya, dengan perbandingan berpasangan angka 1-9.
Dari hasil kuesioner perbandingan antar kriteria tersebut, maka didapat data perbandingan dalam bentuk tabel perbandingan antar kriteria. Perbandingan dapat terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Tabel Perbandingan Antar Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 1/5 1/4 1/3 2 K2 5 1 3 3 3 K3 4 1/3 1 2 2 K4 3 1/3 ½ 1 2 K5 1/2 1/3 ½ 1/5 1 Dimana  K1= Bandwidth ,  K2= Price ,  K3= List  of  clients  (relevan  client) ,  K4= Customer  & technical support, K5= Additional services (bonus) .
Seperti  yang  telah  dijelaskan  sebelumnya,  maka  perhitungan  nilai  bobot  kriteria  dengan  metode AHP mengikuti langkah-langkah di penjelasan sebelumnya.
1) Langkah  pertama,  menjabarkan  tabel  diatas  ke  dalam  angka  desimal.  Tabel  perbandingan  antar kriteria diatas pada tahap awal, adalah perolehan data dari kuesioner yang berisi perbandingan data antar kriteria.
[
1,000 0,200 0,250 0,333 2,000
5,000 1,000 3,000 3,000 3,000 4,000 0,333 1,000 2,000 2,000 3,000 0,333 0,500 1,000 2,000 0,500 0,333 0,500 0,500 1,000]
Jumlah kolom = 22,000   1,397     10,310   14,143   27,000
2) Langkah kedua, mengalikan matriks dengan dirinya (matriks) sendiri.
[ 1,000 0,200 0,250 0,333 2,000 5,000 1,000 3,000 3,000 3,000 4,000 0,333 1,000 2,000 2,000 3,000 0,333 0,500 1,000 2,000 0,500 0,333 0,500 0,500 1,000] X [ 1,000 0,200 0,250 0,333 2,000 5,000 1,000 3,000 3,000 3,000 4,000 0,333 1,000 2,000 2,000 3,000 0,333 0,500 1,000 2,000 0,500 0,333 0,500 0,500 1,000] 3) Langkah berikutnya, mendapatkan hasil dari perkalian matriks tersebut.
[ 5,000 1,261 2,267 2,767 5,767 32,500 5,000 10,250 15,167 28,000 16,667 2,800 5,000 7,333 17,000 10,667 2,100 3,750 5,000 12,000 6,167 1,100 2,375 3,167 5,000 ]
4) Langkah  keempat,  menjumlahkan  setiap  baris  hasil  dari  perkalian  matriks,  dan  membagi  setiap jumlah  baris  pada  matriks  dengan  total  baris.  Langkah  ini  akan  menghasilkan eigenvector dari kriteria berupa nilai bobot kriteria.
[ 17,061 90,917 48,800 33,517 17,808 __________ + 208,103 ] → [ 17,061  ∶  208,103 90,917  ∶ 208,103 48,800 ∶ 208,103 33,517 ∶ 208,103 17,808 ∶  208,103 ] = [ 0,082 0,437 0,234 0,161 0,086 __________ + 1,000 ] 5) Langkah kelima, menyimpulkan nilai eigenvector dari kriteria, yaitu
K1= Bandwidth = 0,082
K2= Price = 0,437
K3= List of clients (relevan client) = 0,234 K4= Customer & technical support = 0,161
K5= Additional services (bonus) = 0,086
6) Perhitungan konsistensi dengan mendapatkan nilai Consistency Index (CI) menggunakan rumus (1) diatas, dengan n (jumlah elemen kriteria)= 5 , dan 𝜆 max . 𝜆 max diperoleh dengan cara mengkalikan matrik kriteria (pada langkah pertama) dikali dengan nilai eigen (Langkah kelima) pada masing- masing kriteria. Sehingga menghasilkan lambda max ( 𝜆 max ) nya adalah:
𝜆 max = 5,320455727
Lalu: 𝐶𝐼 = (𝜆 max −  N) / (N − 1) = (5,320455727 − 5)/(5 − 1) = 0,0801
Kemudian menghitung Ratio Konsistensi / Concictency Ratio (CR) dengan R.I. (Random Index) untuk n=5, yaitu 1,12, menggunakan persamaan (2) diatas:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0801 1,12 = 0,0715
Penilaian AHP dianggap konsisten atau benar jika nilai CR kurang dari 0,1, sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan ulang. Dari hasil perhitungan konsistensi di atas, terlihat bahwa CR =  0,0715, artinya  perhitungan  sudah  konsisten  dan  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  ulang.  Hasil  akhir  nilai bobot kriteria dengan metode AHP, dapat dilihat pada langkah kelima.

## 3. 4 Pengujian Perhitungan AHP Dengan Expert Choice
Sebagai  pengujian  perhitungan  dengan  metode  AHP  tersebut,  maka  pengujian  dapat  dilakukan dengan aplikasi Expert Choice .  Aplikasi Expert choice sudah teruji kehandalannya, dan menyediakan struktur untuk seluruh proses pengambilan keputusan [17]. Software aplikasi yang digunakan sebagai pengujian dari hasil yang diperoleh sebelumnya, menggunakan software aplikasi Expert Choice 2000 [18] . Tampilan nilai bobot kriteria pada Expert Choice, terlihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Nilai bobot kriteria pada Expert Choice
Dari hasil yang terlihat pada pengujian dengan software Expert Choice, maka dapat disimpulkan, bahwa  kriteria  yang  terpenting  adalah Price dengan  nilai  =  0,433,  kemudian  kriteria List  of  clients (relevan client) dengan nilai = 0,230, kemudian kriteria Customer & technical support dengan nilai = 0,161, lalu kriteria Bandwidth dengan  nilai  = 0,087, dan terakhir adalah kriteria Additional services (bonus) dengan nilai = 0,089. Hasil ini tidak berbeda jauh, atau kurang lebih sama dengan perhitungan metode AHP yang dilakukan sebelumnya pada tahap A. Dimana kriteria yang terpenting adalah Price dengan  nilai  0,437,  kemudian  kriteria List  of  clients  (relevan  client) dengan  nilai  0,234,  kemudian kriteria Customer & technical support dengan nilai 0,161, lalu kriteria Bandwidth dengan nilai 0,082, dan terakhir adalah kriteria Additional services (bonus) dengan nilai bobot 0,086.
Dengan demikian, perhitungan dengan metode AHP yang dilakukan pada tahap A, dinilai  sudah tepat. Dan nilai bobot kriteria yang dihasilkan, dapat digunakan untuk perhitungan berikutnya dengan metode SAW.
3. 5 Pengolahan Data dengan SAW ( Simple Additive Weighting)
Dalam  SAW  terdapat  2  jenis  kriteria  yaitu Benefit (B)  dan Cost (C).  Kriteria  digolongkan sebagai Benefit (B), jika nilai terbesar  yang terbaik.  Dan kriteria digolongkan sebagai Cost (C), jika nilai terkecil yang  terbaik.   Dengan dasar  itu, maka 5 kriteria  yang telah didapat, akan digolongkan pada tabel 4 :
Tabel 4. Tabel Penggolongan Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Kategori Nilai bobot kriteria dari eigenvector dengan AHP K1 Bandwith benefit 0,082 K2 Price cost 0,437 K3 List of clients (relevan client) benefit 0,234 K4 Customer & technical support benefit 0,161 K5 Additional services (bonus) benefit 0,086
Dalam  metode  SAW,  terdapat  proses  normalisasi  matriks  ke  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Hal ini dikarenakan adanya multi tren dari kriteria yang ada. Adapun  langkah  penyelesaian  normalisasi  seperti  rumus  metode  SAW  yang  telah  dijelaskan
sebelumnya. Dengan demikian didapatkanlah nilai normalisasi untuk metode SAW yang dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Tabel Normalisasi metode SAW Vendor ISP Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Cergis Network 1,000 0,667 0,308 1,000 1,000 FiberNet 0,500 0,970 1,000 0,800 1,000 HyperNet 0,500 0,889 0,662 1,000 1,000 iForte 0,250 1,000 0,138 0,600 1,000
Dari nilai normalisasi yang didapat pada tabel 5, maka akan diselesaikan dengan langkah-langkah metode SAW, seperti yang telah dijelaskan sebelumnya. Tahap akhir adalah perhitungan nilai alternatif terbaik. Untuk mendapatkan peringkat dari vendor ISP yang terbaik, dimana nilai eigen alternatif per kriteria (table 4), dikalikan dengan nilai normalisasi (tabel 5), lalu untuk setiap alternatif, dijumlahkan sesuai  dengan  rumusnya.  Dari  nilai  normalisasi  yang  didapat  pada  tabel  5,  lalu  dihitung  per  kriteria dengan mengalikan dengan bobot kriteria, untuk mendapatkan hasil penilaian alternatif terbaik. Maka hasil akhir, didapatkan peringkat dari setiap vendor ISP seperti terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Tabel Hasil Akhir Peringkat Vendor ISP
Vendor ISP Nilai Akhir Peringkat FiberNet 0,914 1 HyperNet 0,831 2 iForte 0,692 3 Cergis Network 0,673 4
Dari  hasil  akhir  penelitian  pada  tabel  6,  terlihat  bahwa Vendor FiberNe t  yang  mendapatkan perolehan tertinggi 0,914 , sedangkan Hypernet memperoleh peringkat kedua dengan nilai 0,831, iForte memperoleh peringkat ketiga dengan nilai 0,692, dan Cergis Network memperoleh peringkat terakhir dengan  nilai  0,673.  Dengan  demikian,  maka  FiberNet  adalah vendor  ISP terpilih.  Tetapi  hasil pemeringkatan ini hanya membantu Decision Maker dalam rekomendasi untuk pendukung keputusan. Pengambil keputusan tetaplah Decision Maker langsung. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, maka diperlukan  tanggapan Corporate  Digital dan IT  Manager sebagai Decision  maker ,  yang  dituliskan dalam kuesioner feedback atau umpan balik.  Hal ini didasarkan pada prinsip hasil dari SPK, sebagai rekomendasi  pendukung  keputusan.  Dari  Kuesioner Feedback tersebut, Decision  maker yaitu Corporate Digital dan IT Manager , menyatakan setuju dengan hasil penelitian yang dihasilkan. Yaitu FiberNet sebagai vendor ISP yang terbaik/terpilih dengan hasil akhir 0,914

## 3. 6 . Perancangan Sistem
Model database ini  dirancang  untuk  keperluan  pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan. Sebuah rancangan model basis data disajikan dalam bentuk Entity Relationship Diagram (ERD) yang dapat dilhat pada gambar 4 berikut:
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Aplikasi SPK yang akan dihasilkan, dibuat menggunakan rancangan UML, salah satunya adalah dengan Use Case Diagram . Berikut adalah Use Case Diagram untuk proses dan laporan. Pada bagian proses,  akan  terdapat  entry  perbandingan  kriteria,  yang  akan  memproses  perhitungan  bobot  kriteria. Lalu entry nilai alternatif, dan cetak laporan hasil peringkat seleksi, Pada bagian laporan akan terdapat entry hasil keputusan sekaligus cetak hasil keputusan dan  cetak laporan hasil peringkat seleksi seperti yang terlihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Use Case Diagram

## 3. 7 Hasil Tampilan Layar
a. Form untuk  Proses  Hitung  Bobot  Kriteria  dengan  perbandingan  kriteria  dapat  dilihat  pada gambar 6.

## Gambar 6 Form Proses Hitung Bobot Kriteria
b. Form untuk hasil rangking Hasil Peringkat Seleksi dapat dilihat pada gambar 7

## Gambar 7  Keluaran layar Form Hasil Peringkat Seleksi
Aplikasi  SPK  ini  kami  jalankan  untuk  Decision  Maker,  dan  mendapatkan  tanggapan  yang dituliskan dalam Kuesioner Feedback . Dari Kuesioner Feedback tersebut, Decision Maker menyatakan setuju dengan hasil penelitian yang dihasilkan. Yaitu FiberNet sebagai vendor ISP yang terbaik/terpilih dengan hasil akhir 0,914 .

## 3. 8 Pengujian Penelitian
Pengujian penelitian dilakukan oleh peneliti dengan menggunakan Kuesioner User Acceptance Test yang  diisi  oleh Decision  Maker sebagai  pengguna  aplikasi  SPK  tersebut.  Berdasarkan  hasil kuesioner User Acceptance Test tersebur, maka  didapatkan hasil yaitu:
a. Pengguna aplikasi telah memilih jawaban Tidak Setuju (TS) mendapat nilai 0%
b. Pengguna aplikasi  telah memilih jawabab Setuju  (S) mendapat nilai  62,5%, yaitu 5 jawaban Setuju dari 8 pertanyaan.
c. Pengguna  aplikasi  telah  memilih  jawaban  Sangat  Setuju  (SS)  mendapat  nilai  37,5%,  yaitu  3 jawaban Sangat Setuju dari 8 pertanyaan.
Sehingga  dari  hasil  pengujian  melalui  kuesioner User  Acceptance  Test tersebut,  dapat  diambil kesimpulan bahwa pengguna aplikasi yaitu Decision Maker , menyatakan setuju dengan adanya aplikasi sistem  tersebut  untuk  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan  Vendor  ISP.  Hal  ini terbukti  dari  nilai  kuesioner User  Acceptance  Test dengan  hasil  Setuju  (S)  dengan  diterapkannya metode tersebut, dan mendapat nilai 62,5%.

## 4. CONCLUSION
Berdasarkan kajian atas hasil analisis data yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan bahwa dengan adanya aplikasi SPK, pemilihan vendor Internet Service Provider (ISP) dapat dilakukan secara obyektif,  dan  efektif  oleh  Divisi  Digital  dan  IT,  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Dari hasil wawancara atau interview pula, dapat disimpulkan ada 5 kriteria dalam pemilihan vendor ISP, yang telah ditetapkan, yaitu, Bandwidth , Price , List  of  clients  (relevan  client),  Customer  &  technical  support ,  dan Additional  services  (bonus) .  Dan dengan  4  vendor  data  alternatif  diambil  dari  calon  vendor  ISP  yang  mengirimkan  dokumen penawarannya pada tahun 2021, dimana terdapat 4 vendor sebagai data alternatif yaitu, Cergis Network, FiberNet,  HyperNet,  PT.  iForte  Global  Internet.  Perhitungan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  yang ditentukan, dapat terlihat kriteria mana yang lebih penting dibandingkan kriteria lainnya. Perhitungan nilai bobot kriteria ini dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Dimana  kriteria  yang  terpenting  adalah Price dengan  nilai  0,437,  kemudian  kriteria List  of  clients (relevan client) dengan nilai 0,234, kemudian kriteria Customer & technical support dengan nilai 0,161, lalu  kriteria Bandwidth dengan  nilai  0,086,  dan  terakhir  adalah  kriteria Additional  services  (bonus) dengan nilai bobot 0,082. Dengan demikian, nilai bobot kriteria yang didapatkan dapat digunakan untuk perhitungan berikutnya dengan metode SAW.
Dengan adanya aplikasi SPK untuk pemilihan vendor ISP dengan metode yang AHP dan SAW, dapat memberikan rekomendasi vendor Internet Service Provider (ISP) bagi Decision Maker . Dari hasil akhir  penelitian,  terlihat  bahwa  Vendor  FiberNet  yang  mendapatkan  perolehan  tertinggi  0,914, sedangkan  Hypernet  memperoleh  peringkat  kedua  dengan  nilai  0,831,  iForte  memperoleh  peringkat ketiga  dengan  nilai  0,692,  dan  Cergis  Network  memperoleh  peringkat  terakhir  dengan  nilai  0,673. Dengan demikian, maka FiberNet adalah rekomendasi vendor ISP terpilih.

## ACKNOWLEDGEMENTS
Peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Universitas  Budi  Luhur  terutama  pihak  DRPPM Universitas  Budi  Luhur  atas  dukungan  pendanaan  penelitian  ini  dengan  nomor  kontrak  penelitian A/UBL/DRPM/000/015/04/22.

## REFERENCES
[1] M.  Sauqie,  I.  Budiawan,  dan  Ispandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Vendor Telekomunikasi Pada PT . Indosat Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process ( AHP ),” J. Infortech , vol. 3, no. 2, hal. 1–7, 2021.
[2] S.  Nurajizah,  N.  A.  Ambarwati,  dan  S.  Muryani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Internet Service Provider Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 6, no. 3, hal. 231–238, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.632.
[3] I. Dahanum, Mesran, dan T. Zebua, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Menerapkan Metode Elimination and Choice Translation Reality ( Electre ),” Konf. Nas.  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  I,  no.  1,  hal.  248–255,  2017,  [Daring].  Tersedia  pada: https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/506.
[4] Y.  Prihartono  dan  H.  Magdalena,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) Sebagai  Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Internet  Service  Provider  Terbaik  di Pangkalpinang,” J.  Sist.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  5,  no.  1,  hal.  21–32,  2016,  doi: 10.32736/sisfokom.v5i1.195.
[5] R.  Amin,  “Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Internet Service Provider,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. 1, no. 1, hal. 66–71, 2015,
[Daring]. Tersedia pada: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk/article/view/237/203.
[6] Sugiarto, Metodologi Penelitian Bisnis . Penerbit Andi, 2022.
[7] M. Nazir, Metode Penelitian Edisi ke 9 . Ghalia Indonesia. Bogor, 2014.
[8] M. Hasan et al. , Metode Penelitian Kualitatif . Penerbit Tahta Media Group, 2022.
[9] Sumanto, Metodologi Penelitian: Pendekatan Kuantitatif . Penerbit Andi, 2020.
[10] Ambarwati, Metode Penelitian Kualitatif . CV Al Qalam Media Lestari, 2022.
[11] M. M. M. S. D. T. M. S. Prof. Dr. Ir. Riri Fitri Sari dan A. Utami, REKAYASA PERANGKAT LUNAK BERORIENTASI OBJEK MENGGUNAKAN PHP . Penerbit Andi, 2021.
[12] J.  W.  Satzinger,  R.  B. Jackson,  dan  S.  D.  Burd, Systems  Analysis  and  Design  in a Changing World . Cengage Learning, 2015.
[13] J.  A.  O’brien  dan  G.  M.  Marakas, Management  Information  Systems  -  Global  Edition .  New York: McGraw-Hill/Irwin, 2011.
[14] E.  Turban,  T.-P.  Liang,  dan  J.  E.  Aronson, Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems:(International Edition) . Pearson Prentice-Hall Upper Saddle River, NJ, USA:, 2005.
[15] Kusumadewi,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making.  Yogyakarta.  Graha  Ilmu.,” J.  Media Infotama Penerapan Metod. SAW… ISSN , hal. 361, 2006.
[16] P.  C.  Fishburn, A  Problem-based  selection  of  multi-attribute  decision  making  methods . Blackwell Publisihing, New Jersey, 1967.
[17] Fitriyani  dan  E.  Helmud,  “Pemilihan  Paket  Internet  Android  Pada  Operator  Telepon  GSM Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, hal. 871– 946, 2016.
[18] B.  Rianto  dan  R.  Van  Halen,  “Penerapan  Metode  AHP  untuk  Pemilihan  Kendaraan  Sepeda Motor Matic Studi Kasus Dialer Honda Peranap,” Riau J. OfComputer Sci. , vol. 2, no. 1, hal. 13–22, 2016.