Pilih minat, kesanggupan biaya, fasilitas yang diinginkan, dan titik rumah. Sistem akan mencari SMK yang paling sesuai dari alternatif yang tersedia.
Ikuti alur berikut untuk memahami bagaimana data masukan berubah menjadi rekomendasi SMK.
Sistem mengambil kriteria, SMK aktif, nilai alternatif, dan nilai perbandingan kriteria dari database.
Setiap kriteria dibandingkan berpasangan dengan skala Saaty. Diagonal bernilai 1 dan sisi bawah memakai nilai kebalikan: a(j,i) = 1 / a(i,j).
Nilai setiap sel dibagi jumlah kolomnya agar semua kriteria dapat dibandingkan pada skala yang sama: n(i,j) = a(i,j) / jumlah kolom j.
Rata-rata setiap baris matriks normalisasi menjadi bobot AHP. Jumlah seluruh bobot mendekati 1 atau 100%.
Minat, batas biaya, fasilitas, serta koordinat rumah diperiksa dan disiapkan untuk menilai setiap SMK.
Kecocokan minat, kemampuan biaya, fasilitas, dan jarak Haversine dikonversi ke skala seragam. Kondisi yang lebih sesuai memperoleh skor lebih tinggi.
Kontribusi tiap kriteria dihitung dengan rumus (skor / 9) x bobot AHP, lalu seluruh kontribusi dijumlahkan.
SMK diurutkan dari skor akhir tertinggi ke terendah. Peringkat pertama menjadi rekomendasi utama dan hasilnya disimpan sebagai riwayat.
Data ini akan diubah menjadi skor 1 sampai 9.
Isi data seleksi di sebelah kiri untuk melihat rekomendasi sekolah terbaik.