PERANCANGAN WEB AR DENGAN METODE AHP UNTUK REKOMENDASI TITIK TERAPI PEGAL RINGAN PADA MAHASISWA - Nadhif Pradiptya; Betha Sari; Adhi Rizal (Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 2026)
Tingginya intensitas penggunaan gawai pada mahasiswa kerap memicu Tech Neck Syndrome, yang sering diabaikan akibat minimnya pengetahuan penanganan mandiri. Penelitian ini bertujuan membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) berbasis web sebagai alat bantu swa-terapi. Sistem ini mengintegrasikan Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai mesin rekomendasi titik pijat dan Web Augmented Reality (Web-AR) untuk visualisasi anatomi 3D yang interaktif. Pengembangan sistem menggunakan metode MDLC versi Luther–Sutopo. Data dikumpulkan dari 65 mahasiswa UNSIKA melalui accidental sampling. Aplikasi dibangun menggunakan frontend Next.js (Tailwind CSS), backend Golang, serta pustaka A-Frame dan AR.js untuk rendering objek 3D secara real-time langsung di peramban web tanpa instalasi tambahan. Algoritma AHP mengolah tiga kriteria masukan (Lokasi Keluhan, Skala Nyeri, dan Aktivitas Pemicu) untuk menentukan prioritas enam alternatif titik terapi. Pengujian pembobotan AHP menghasilkan Consistency Ratio (CR) sebesar 0,0034 yang terbukti valid dan konsisten. Hasil Black Box Testing mengonfirmasi bahwa seluruh fitur berjalan sesuai spesifikasi. Evaluasi penerimaan melalui User Acceptance Testing (UAT) pada 10 responden memperoleh persentase kelayakan 80,6% (kategori "Layak"). Secara keseluruhan, integrasi AHP dan Web-AR terbukti mampu menyediakan solusi terapi mandiri yang objektif, interaktif, dan mudah diakses.