Sistem Pengambilan Keputusan Penentuan S

(1)

Sistem Pengambilan Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Pada Sekolah

Menengah Atas Negeri 1 Maumere menggunakan metode Analytical

Hierarchy process (AHP)

Daymon Orlando1

Fakultas Teknik Informatika, Universitas Nusa Nipa Maumere Email: Daymond_orlando@yahoo.com¹

Didimus Nguru2

Fakultas Teknik Informatika, Universitas Nusa Nipa Maumere Email: dedy_def@yahoo.com²

Ester Yuniati3

Fakultas Teknik Informatika, Universitas Nusa Nipa Maumere Email: esteryuniati@ymail.com3

Isidorus Vinsensius Fery4

Fakultas Teknik Informatika, Universitas Nusa Nipa Maumere Email: chezt@ymail.com4

Petrus Wolo

Fakultas Teknik Informatika Univeristas Nusa Nipa Maumere pwunipa@gmail.com

ABSTRAK

Salah satu tujuan kegiatan pendidikan dan pengajaran di Sekolah Menengah Atas adalah menghasilkan lulusan yang berkualitas. Dari sekian banyak lulusan tersebut pasti terdapat salah satu lulusan yang keluar sebagai lulusan terbaik. SMAN 1 Maumere dalam menentukan lulusan siswa terbaiknya belum secara tepat dan terorganisir,sehingga berdampak pada konflik dan kecemburuan sosial serta hambatan bagi institusi dalam peningkatan status akreditasi. Penelitian ini di kembangkan untuk pengambilan keputusan penentuan siswa berprestasi menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki.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. Berdasarkan penilaian hasil belajar siswa selama beberapa periode,maka di gunakan untuk membangun sistem pendukung keputusan untuk mendapatkan siswa berprestasi di SMAN 1 Maumere menggunakan metode Analytical Hierarchy Process.Hasil dari penelitian ini dapat digunakan untuk memudahkan pengambilan keputusan dalam menentukan lulusan terbaik disetiap angkatan dengan kriteria-kriteria yang telah disusun dengan AHP.

Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process, Lulusan terbaik

1. Pendahuluan

(2)

itu menggunakan normalisasi ataupun tidak, dan menggunakan perangkat lunak, seperti expert choice. Penelitian ini akan membahas penghitungan AHP expert choice, untuk mendapatkan hasil keputusan yang konsisten (consistency < 0,01). Kesalahan biasanya terjadi pada penentuan bobot dan proses membandingkan secara berpasangan. Perbandingan berpasangan yang tidak benar akan menghasilkan keputusan yang tidak konsisten. Dalam pelaksanaannya pemilihan siswa berprestasi ini menggunakan beberapa komponen atau kriteria (multikriteria) yang nantinya akan dinilai. Setiap alternatif membawa konsekuensi-konsekuensi. Ini berarti, sejumlah alternatif itu berbeda satu dengan yang lain mengingat perbedaan dari konsekuensi-konsekuensi yang akan ditimbulkannya. Saat kita memasuki abad 21 terdapat perubahan besar bagaimana dukungan komputerisasi dalam pengambilan keputusan suatu masalah. Sistem pendukung keputusan yang berbasis komputer dianggap bersifat interaktif. Sistem pendukung keputusan pemilihan siswa berprestasi yang berbasis komputer dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan alternatif pemilihan siswa terbaik.[1]

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Metode AHP telah banyak digunakan untuk membantu pengambilan keputusan, misalkan untuk ” Analisis Dan Usulan Solusi Sistem Untuk Mendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen”[6] , ”Sistem Pendukung keputusan metode Ahp Pemilihan Siswa Dalam Mengikuti Olimpiade Sain”[4], “Menentukan mahasiswa berprestasi”[5]

AHP ini cukup efektif dalam menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut ke dalam bagian-bagiannya. Dengan metode AHP ini penulis membuat sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan siswa berprestasi tingkat sekolah menengah yang berbasis komputer yang diharapkan nantinya dapat membantu para pembuat keputusan di suatu sekolah dalam memutuskan alternatif-alternatif terbaik dalam pemilihan siswa terbaiknya untuk di lanjutkan ke perguruan tinggi.[1]

2. Isi

2.1 Definisi Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. SPK juga dapat merupakan sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik. SPK dapat menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. SPK ditujukan untuk keputusan-keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan-keputusan yang sama sekali tidak dapat didukung oleh algoritma. [2]Proses pengambilan keputusan sampai pada evaluasi pemilihan alternatif terdiri dari tiga fase, yaitu sebagai berikut :

a. Intelligence

Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari lingkup problematika serta proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses, dan diuji dalam rangka mengindentifikasi masalah.

b. Design

Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan, dan menganalisis alternative tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputiproses untuk mengerti masalah, menurunkan solusi dan menguji kelayakan solusi.

c. Choice

Pada tahap ini dilakukan proses pemilihan diantara berbagai alternatif tindakan yang mungkin dijalankan. Hasil pemilihan tersebutkemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.[3]

Meskipun implementasi termasuk tahap ketiga, namun ada beberapa pihak berpendapat bahwa tahap ini perlu dipandang sebagai bagian yang terpisah guna menggambarkan hubungan antar fase secara lebih komprehensif.[1]

2.2 Beasiswa

(3)

tambahan kemampuan ekonomis dengan nama dan dalam bentuk apa pun yang diterima atau diperoleh dari sumber Indonesia atau luar Indonesia yang dapat digunakan untuk konsumsi atau menambah kekayaan Wajib Pajak (WP). Karena beasiswa bisa diartikan menambah kemampuan ekonomis bagi penerimanya, berarti beasiswa merupakan penghasilan (Jawa Pos, 2009).Pengertian Beasiswa seperti yang dikutip dari wikipedia adalah pemberian berupa bantuan keuangan yang diber ikan kepada perorangan yang bertujuan untuk digunakan demi keberlangsungan pendidikan yang ditempuh. Beasiswa dapat diberikan oleh lembaga pemerintah, perusahaan ataupun yayasan. Pemberian beasiswa dapat dikategorikan pada pemberian cuma-cuma ataupun pemberian dengan ikatan kerja (biasa disebut ikatan dinas) setelah selesainya pendidikan. Lama ikatan dinas ini berbeda-beda, tergantung pada lembaga yang memberikan beasiswa tersebut.[1]

2.3 AHP (Analytical Hierarchy Process)

AHP adalah sebuah metode memecah permasalahan yang komplek/ rumit dalam situasi yang tidak terstruktur menjadi bagian-bagian komponen. Mengatur bagian atau variabel ini menjadi suatu bentuk susunan hierarki, kemudian memberikan nilai numerik untuk penilaian subjektif terhadap kepentingan relatif dari setiap variabel dan mensintesis penilaian untuk variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi yang akan mempengaruhi penyelesaian dari situasi tersebut. AHP menggabungkan pertimbangan dan penilaian pribadi dengan cara yang logis dan dipengaruhi imajinasi, pengalaman, dan pengetahuan untuk menyusun hierarki dari suatu masalah yang berdasarkan logika, intuisi dan juga pengalaman untuk memberikan pertimbangan. AHP merupakan suatu proses mengidentifikasi, mengerti dan memberikan perkiraan interaksi sistem secara keseluruhan [4].

Metode AHP merupakan salah satu model untuk pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berpikir manusia. Metode ini mula-mula dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70-an. Dasar berpikirnya metode AHP adalah proses membentuk skor secara numerik untuk menyusun rangking setiap alternatif keputusan berbasis pada bagaimana sebaiknya alternatif itu dicocokkan dengan kriteria pembuat keputusan.AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan. Salah satunya adalah dapat digambarkan secara grafis sehingga mudah dipahami oleh semua pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan.

Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami (Kusrini, 2007), diantaranya adalah :

1. Membuat Hierarki

2. Penilaian kriteria dan alternatif

3. Synthesis of priority (menentukan prioritas) 4. Logical Consistency (konsistensi logis) [2]

2.4 Metodologi Penelitian

Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP meliputi:

1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi.

2. Menentukan prioritas elemen:

a. Langkah pertama adalah membuat perbandingan pasangan,yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai dengan kriteria yang diberikan.

b. Matriks perbandingan perpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen lainnya.

Adapun tabel yang digunakan dalam menilai perbandingan pasangan adalah sebagai beikut :

Tabel 1. Skala penilaian perbandingan pasangan

(4)

1 Kedua elemen sama pentingnya

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lain

5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen yang lainnya

7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya

9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya

2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan

Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka

dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikan dibandingkan i

3. Sintesis hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah

a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks

b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.

c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata

4. Mengukur konsistensi

Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konistensi yang rendah.

Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:

a. Menggali setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relative elemen pertama,nilai pada kolom kedua dengan prioritas relative elemen kedua,dan seterusnya.

b. Menjumlahkan setiap baris

c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relative yang bersangkutan.

d. Menjumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut £ maks

5. Menghitung Consistensy Index (CI) dengan rumus : C1=(£ maks-n)/n

Dimana n=banyaknya elemen

6. Menghitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus : CR=CI/RC Dimana CR=Consistency Ratio

CI=Consistency Index

IR=Indeks Random Consistency

7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgment harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi(CI/IR) kurang atau sama dengan 0,1,maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.

(5)

Ukuran Matriks

Nilai IR

1,2 0,00

3 0,58

4 0,90

5 1,12

6 1,24

7 1,32

8 1,41

9 1,45

10 1,49

11 1,51

12 1,48

13 1,56

14 1,57

15 1,59

2.5 Hasil Dan Pembahasan

Dalam hal ini, akan dibuat sebuah perancangan sistem pendukung keputusan untuk memilih siswa berprestasi dengan memperhatikan Kriteria. Kriteria yang dikembangkan oleh pihak sekolah tersebut adalah sebagai berikut :

1. Nilai Ujian Akhir Nasional (NUA).

2. Keikutsertaan dalam kegiatan kokurikuler dan kegiatan ekstra kurikuler yang diikuti oleh siswa tersebut (KEK).

3. Bobot karya tulis ilmiah yang telah dipresentasikan (KT). 4. Kepribadian (KP).

5. Nilai Intellegensi Question (IQ).

Untuk masing-masing kriteria diatas diberikan tiga kategori penilaian, yaitu : a. Baik (B)

b. Cukup (C) c. Kurang (K)

Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk menentukan siswa berprestasi adalah sebagai berikut :

1. Menentukan Prioritas Kriteria

a. Menentukan matriks perbandingan berpasangan. Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain, sesuai dengan pengukuran yang ada pada tabel 1.

Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan

NUA KEK KT KP IQ

NUA 1 2 2 3 3

KEK 0.5 1 2 2 3

KT 0.5 1 1 2 2

KP 0.33 0.67 0.67 1 2

IQ 0.33 0.67 0.67 1 1

Σ 2.66 5.34 6.34 9 11

b. Membuat matriks nilai kriteria

Nilai Matriks ini didapatkan dengan rumus berikut :

(6)

Tabel 4. Matriks Nilai Kriteria

JUMLAH PRIORITAS

NUA 1.67 0.33

KEK 1.19 0.24

KT 0.94 0.19

KP 0.65 0.13

IQ 0.65 0.11

c. Membuat matriks penjumlahan setiap baris.

Matriks ini didapat dengan mengalikan nilai prioritas pada Tabel 4 dengan matriks perbandingan berpasangan pada Tabel 3.

d. Penghitungan rasio konsistensi.

Penghitungan ini dilakukan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR) <= 0.1. Jika setelah perhitungan nilai CR > 0.1, maka matriks perbandingan berpasangan diperbaiki.

Tabel 5. Perhitungan Rasio Konsistensi

Σ/BRS PRIORITAS HASIL

NUA 1.91 0.38 2.29

KEK 1.37 0.27 1.65

KT 1.07 0.21 1.29

KP 0.75 0.15 0.90

IQ 0.64 0.13 0.77

Σ 6.89

Dari Tabel 5, diperoleh nilai-nilai sebagai berikut :

JUMLAH = 6.89

N = JUMLAH KRITERIA = 5 λ MAKS = JUMLAH / n= = 1.38 CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.72

CR= (CI/IR) = -0.65

(Dengan IR merujuk pada tabel 2. Karena ukuran matriks adalah lima, maka nilai IR = 1.12). Didapatkan nilai CR < 0.1, sehingga rasio konsistensi dari perhitungan diatas dapat diterima.

2. Menentukan Prioritas Subkriteria.

a. Menentukan prioritas subkriteria dari kriteria nilai ujian akhir. Adapun langkah-langkah yang dilakukan untuk menghitung nilai prioritas subkriteria dan kriteria nilai ujian akhir sama dengan langkah-langkah yang sebelumnya, yaitu sebagai berikut :

a) Membuat matriks perbandingan berpasangan.

Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Nilai Ujian Akhir

B C K

B 1 3 5

C 0.33 1 3

K 0.2 0.33 1

1.53 4.33 9

b) Membuat matriks nilai kriteria.

Nilai pada kolom prioritas subkriteria diperoleh dari nilai prioritas pada baris tersebut dengan nilai tertinggi pada kolom prioritas.

(7)

Setiap elemen pada tabel ini dihitung dengan mengalikan matriks prebandingan berpasangan dengan nilai prioritas.

Tabel 7. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Nilai Ujian Akhir

B C K JUMLAH

B 0.63 0.78 0.53 1.94

C 0.21 0.26 0.32 0.79

K 0.13 0.09 0.11 0.32

d) Perhitungan rasio konsistensi.

Tabel 8. Perhitungan Rasio Konsistensi Nilai Ujian Akhir

B 1.94 0.65 2.59

C 0.79 0.26 1.05

K 0.32 0.11 0.42

JUMLAH 4.07

JUMLAH = 4.07

n = JUMLAH KRITERIA = 3

λ MAKS = JUMLAH / n= = 1.36

CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.55

CR= (CI/IR) = -0.94

b. Menentukan prioritas subkriteria dari kriteria keikutsertaan dalam kegiatan kokurikuler dan kegiatan ekstra kurikuler.

a)

Membuat matriks perbandingan berpasangan.

Tabel 9. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kegiatan Ekstrakurikuler.

B C K

B 1 2 6

C 0.50 1 2

K 0.17 0.50 1

1.67 3.50 9.00

b)

Membuat matriks nilai kriteria.

c)

Menentukan matriks penjumlahan setiap baris.

Tabel 10. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Kegiatan Kurikuler

B C K JUMLAH

B 0.61 0.54 0.71 1.86

C 0.31 0.27 0.24 0.81

K 0.10 0.13 0.12 0.35

0.14 0.13 0.36

d)

Perhitungan rasio konsistensi.

(8)

B 1.86 0.61 2.47

C 0.81 0.27 1.08

K 0.35 0.12 0.47

JUMLAH 4.03

JUMLAH = 4.03

CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.55

CR= (CI/IR) = -0.95

b. Menentukan prioritas subkriteria dari kriteria karya tulis ilmiah yang telah dipresentasikan.

a)

Membuat matriks perbandingan berpasangan.

Tabel 12. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Karya Tulis Ilmiah

Baik cukup kurang

B 1 3 4

C 0.33 1 3

K 0.25 0.33 1

1.58 4.33 8.00

c) Menentukan matriks penjumlahan setiap baris.

Tabel 13. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Karya Tulis Ilmiah

B C K JUMLAH

B 0.61 0.82 0.48 1.90 C 0.20 0.27 0.36 0.83 K 0.15 0.09 0.12 0.36

d) Perhitungan rasio konsistensi

Tabel 14. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Karya Tulis Ilmiah

Σ/BRS PRIORITAS HASIL

B 1.90 0.61 2.51

C 0.83 0.27 1.11

K 0.36 0.12 0.48

JUMLAH = 4.10

λ MAKS = JUMLAH / n= = 1.37 CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.54 CR= (CI/IR) = -0.94

(9)

Tabel 15. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kemampuan Intelligensi

BAIK CUKUP KURANG

B 1 2 5

C 0.50 1 4

K 0.20 0.25 1

1.70 3.25 10.00

Tabel 16. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Kemampuan Intelligensi

B C K Σ

BAIK 0.57 0.67 0.49 1.73

CUKUP 0.28 0.33 0.39 1.01

KURANG 0.11 0.08 0.10 0.30

d) Perhitungan rasio konsistensi.

Tabel 17. Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria Kemampuan

Intelligensi

Σ/BRS PRIORITAS HASIL

B 1.73 0.57 2.29

C 1.01 0.33 1.34

K 0.30 0.10 0.39

Σ 4.03

JUMLAH = 4.03

CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.55

CR= (CI/IR) = -0.95

e. Menentukan prioritas subkriteria dari kriteria kepribadian. a) Membuat matriks perbandingan berpasangan.

Tabel 18. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kepribadian

BAIK CUKUP KURANG

B 1 2 4

C 0.50 1 4

K 0.25 0.25 1

1.75 3.25 9.00

Tabel 19. Matriks Penjumlahan Setiap Baris Kriteria Kepribadian

B C K Σ

BAIK 0.54 0.69 0.44 1.68

CUKUP 0.27 0.35 0.44 1.06

KURANG 0.14 0.09 0.11 0.33

e)

Perhitungan rasio konsistensi.

(10)

Σ/BRS PRIORITAS HASIL

B 1.68 0.54 2.22

C 1.06 0.35 1.40

K 0.33 0.11 0.44

JUMLAH = 4.07

n = JUMLAH KRITERIA = 3 λ MAKS = JUMLAH / n= = 1.36 CI = ((λ MAKS - n)/n) = -0.55

CR= (CI/IR) = -0.94

3. Menghitung hasil Prioritas hasil perhitungan pada langkah pertama dan kedua kemudian direkapitulasi kedalam matriks berikut ini.

Tabel 21. Matriks Hasil

NUA KEK KT KP IQ PRIORITAS 0.33 0.24 0.19 0.13 0.11

BAIK 1.00 1.00 1.00 1.00 1.00

CUKUP 0.41 0.44 0.45 0.59 0.64

KURANG 0.17 0.19 0.20 0.17 0.20

Dari Matriks yang sudah ada, maka bisa diambil acuan ketika akan memberi penilaian pada siswa berprestasi.

Misalnya diberikan penilaian terhadap tiga orang siswa, seperti tabel dibawah ini :

Tabel 22. Hasil Penilaian Siswa Berprestasi

SI NUA KEK KT KP IQ

I C C C B B

II B K K K C

III C B C B B

Maka hasil penilaian setelah dimasukkan kedalam sistem adalah :

Tabel 23. Output Dari Sistem Setelah Peng-inputan Nilai Siswa Berprestasi

SISWA

NUA KEK KT KP IQ TO

TAL

A 0.14 0.10 0.08 0.13 0.11 0.55

B 0.33 0.04 0.03 0.02 0.05 0.47

C 0.14 0.24 0.08 0.13 0.11 0.69

Akademik) didapat dari nilai mahasiswa A untuk Nilai Ujian Akhir, yaitu prioritas 0.33 yang ada pada Tabel 21, dikalikan dengan prioritas Nilai Ujian Akhir sebesar 0.41 yang juga ada pada Tabel 21.

Kolom Total diperoleh dari penjumlahan masing-masing barisnya. Nilai Total inilah yang dipakai sebagai dasar untuk merangking siswa berprestasi. Semakin besar nilainya, maka siswa tersebut semakin berprestasi. Pada Tabel 23 terlihat bahwa siswa C lebih unggul daripada siswa A dan B.

(11)

Dari proses perancangan yang telah dilakukan, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :

1. Telah dapat dibangun sebuah sistem pengambilan keputusan dengan menggunakan metode AHP untuk menentukan urutan siswa berprestasi.

2. Proses perancangan sistem pendukung keputusan ini didasarkan model Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan menggunakan lima kriteria yaitu Nilai Ujian Akhir, kegiatan ekstrakurikuler, bobot karya tulis ilmiah, kepribadian dan Kemampuan Intelligensi (IQ)

3. Berdasarkan hasil simulasi terhadap tiga orang siswa (A,B,C) dapat diketahui bahwa siswa C dinyatakan paling berprestasi dengan skor total 0,69, diikuti siswa A (skor total = 0,55) dan terakhir siswa B (skor total = 0,47).

Hasil rancangan ini diharapkan bisa dijadikan dasar implementasi pengembangan sistem selanjutnya. Dengan adanya rancangan sistem pendukung keputusan ini, diharapkan dapat digunakan untuk membantu pengambil keputusan untuk menentukan siswa berprestasi dengan cara yang objektif dan hasil yang tepat .

(12)

1. Magdalena, Hilyah. Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan Mahasiswa Lulusan Terbaik di Perguruan Tinggi (Studi Kasus STMIK ATMA LUHUR PANGKALPINANG) Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2012 (SENTIKA 2012). Yogyakarta, 10 Maret 2012.

2. Asfi,Marsani & Sari, Purnama. Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus: STMIK CIC Cirebon). Jurnal Informatika, Vol.6, No.2, Desember 2010: 131 – 144. Program Studi Sistem Informasi, STMIK CIC Cirebon Jalan Kesambi 202 Cirebon. Desember 2010.

3. Suryadi, K. dan Ramdhani, M.A., Sistem Pendukung Keputusan, Bandung, PT. Remaja, Rosda Karya, 1998.

4. Sutikno. Sistem Pendukung Keputusan Metode AHP Untuk Pemilihan SIswa Dalam Mengikuti Olimpiade Sain di Sekolah Menengah Atas. Kendal. Program Studi Ilmu Komputer FMIPA UNDIP,2002.

5. Sonatha, Yance & Azmi, Meri. Penerapan Metode AHP dalam Menentukan Mahasiswa

Berprestasi. Jurnal Ilmiah Poli Rekayasa Volume 5 No 2. Jurusan Teknologi Informasi Politeknik Negeri Padang Kampus Unand Limau Manis Padang. Maret 2010.

6. Wolo,Petrus., Ernawati., & Mudjihartono, Paulus. Analisis dan Usulan solusi sistem untuk mendukung keputusan penilaian kinerja dosen menggunakan metode ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP). Prosiding Seminar Nasional Manajemen Teknologi XIVProgram Studi MMT-ITS, Surabaya 23 Juli 2011. Program Studi Magister Teknik Informatika Universitas Atma Jaya, Yogyakarta, Universitas Nusa Nipa, Maumere, 2011.

7. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta, C.V Andi Offset, 2007.

8. Saaty, T.L., Fundamental Of Decision Making and Priority Theory With The Analytic Hierarchy Process, University of Pittsburgh, RWS publication, 1994.