## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org/index.php 2021 Vol. 3 N o . 1 Hal:7-12 e-ISSN: 2686-3154

## Sistem Pendukung Keputusan dalam Identifikasi Motif Songket Silungkang Menggunakan Metode AHP
Putri Humairoh 1  ,Gunadi Widi Nurcahyo 2 1,2 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
putrihumairoh55@gmail.com

## Abstract
Songket  Silungkang  is  a  traditional  weaving  product  made  with  special  tools  and  is  the  creation  of  weavers  from  the Silungkang  area.  Songket  has  various  types  of  motifs  that  are  currently  popular  in  Indonesia.  So  that  it  becomes  a consideration for songket enthusiasts to get information about the songket motif.  In this case, a proper analysis is needed to speed  up  the  identification  process  in  determining  the  Silungkang  songket  motif.  Therefore  we  need  a  model  that  can describe  all  computerized  systems  that  support  the  decision-making  process.  The  decision  support  system  using  the Analytical  Hierarchy  Process  method  assesses  each  motive  with  the  criteria  and  changes  in  the  weight  value.  The  criteria used in identifying Silungkang songket motifs are the type of material, the shape of the motif and the color of the motif. This study produces a matrix of yield weight, with the highest value of 90.0%. So that from the final results of the calculation,  it can be identified that the most popular songket Silungkang motif at the INJ Songket Store is the pucuak rabuang motif. This is useful for facilitating decision making related to the identification of Silungkang songket motive in the future.
Keywords: Identification, Decision Support System, AHP, Songket Motive, Silungkang.

## Abstrak
Songket Silungkang merupakan produk tenun tradisional yang dibuat dengan alat khusus dan merupakan kreasi penenun dari daerah  Silungkang.Songket  memiliki  berbagai  macam  jenis  motif  yang  saat  ini  sedang  populer  di  Indonesia.Sehingga menjadi  pertimbangan  bagi  para  peminat  songket  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  motif  songket.  Dalam  hal  ini diperlukan  analisa  yang  tepat  untuk  mempercepat  proses  identifikasi  dalam  menentukan  motif  songket  Silungkang.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  sebuah  model  yang  dapat  menggambarkan  seluruh  sistem  komputerisasi  yang  mendukung  dalam proses pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ini melakukan penilaian pada setiap motif dengan kriteria dan perubahan nilai bobot.Kriteria yang digunakan dalam identifikasi motif songket Silungkang yaitu jenis bahan, bentuk motif dan warna motif. Penelitian ini menghasilkan matriks bobot hasil, dengan  memperoleh  nilai  tertinggi  yaitu  90,0%.  Sehingga  dari  hasil  akhir  perhitungan  maka  dapat  diidentifikasi  motif songket Silungkang yang terpopuler di Toko Songket INJ adalah motif pucuak rabuang. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambilan keputusan yang terkait dengan identifikasi motif songket Silungkang dimasa yang akan datang.
Kata kunci: Identifikasi, Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Motif Songket, Silungkang.
© 2021JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  kaya  akan  budaya, salah satunya adalah hasil kerajinan kain songket. Kain songket  terbuat  dari  kain  dengan  berbahan  dasar benang  (kapas,  sutra,  dan  serat).  Kemudian  kain ditenun  sehingga  menghasilkan  gambar  dengan bermacam-macam  motif.  Songket  dijadikan  warisan turun-temurun dari nenek moyang terdahulu. Menenun saat  itu  adalah  pekerjaan  perempuan  yang  sekaligus melambangkan  status  sosial.  Semakin  banyak  kain songket  yang  dihasilkan  maka  semakin  tinggi  status sosial  masyarakat.  Warisan  budaya  ini  hanya  dimiliki beberapa kelompok masyarakat saja di Indonesia, salah satunya  di  Sumatera  Barat  yaitu  nagari  Silungkang. Silungkang  dinyatakan  sebagai  nagari  awal  kerajinan tenun  di  Sumatera  Barat.  Salah  satu  karya  tenun  yang terkenal  adalah  karya  tenun  songket  Silungkang. Menenunsangat sederhana dilakukan menggunakan alat khusus  tenun  bukan  mesin  (palanta).  Songket Silungkang  merupakan  produkindustritradisional  yang
sudah  terkenal  dan  berasal  dari  Kota  Sawahlunto. Dahulunya,  songket  Silungkang  ini  digunakan  bagi masyarakat  Minang  sebagai  simbol  status  sosial seseorang  [ 1 ].  Motif-motif  yang  ada  pada  sehelai  kain songket memiliki nilai-nilai estetika yang tinggi.Teknik pengerjaannya  begitu  sulit  untuk  kombinasi  berbagai motif,  sehingga  membutuhkan  proses  penciptaan  dan pembuatan yang lama. Sekarang motif yang berkembang  cenderung  berbentuk  praktis.Beberapa motif  pun  sudah  dimodifikasi  sesederhana  oleh pengrajin  dan  hanya  dijadikan  sebagai  cenderamata. Ada  pemesan  pakaian  yang  menyerahkan  sepenuhnya kepada  penenun  soal  motif  apa  yang  akan  digunakan pada perlengkapan pakaian adat.
Toko  Songket  INJ  merupakan  salah  satu  toko  yang berada  di  Kecamatan  Silungkang.Ciri  khas  songket Silungkang  ini  terletak  pada  corak  dan  motifnya.Motif yang  dihasilkan  berbentuk  pucuak  rabuang,  itiak pulang  patang,  burung  merak  dan  lainnya.Pada  detail motif juga memiliki ciri khas yaitu benang emas, perak,
tembaga  dan  tidak  menutupi  seluruh  permukaan  kain. Semuanya  dipadu  dengan  kombinasi  warna  yang menarik.Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  salah  satu cara  yang  efektif  dalam  menyeleksi  identifikasi  motif songket  Silungkang  yaitu  dengan  menerapkan  SPK untuk  mendapatkan  hasil  yang  tepat.  Diperlukan ketelitian  yang  tinggi  dalam  menyeleksi  satu  per  satu motif  yang  tersedia  pada  Toko  Songket  INJ.  Dengan menggunakan metode AHP diharapkan dapat membantu pengrajin dalam  memenuhi permintaan dari pelanggan dan mengenalkan motif- motif apa saja yang tersedia.
Identifikasi  merupakan  kegiatan  mengumpulkan  atau mencari  sebuah  data  serta  informasi  dari  kebutuhan  di lapangan.  Identifikasi  dapat  dikaitkan  dengan  suatu pengenalan  sebuah  objek  yang  akan  diteliti.  Motif adalah  corak  atau  gambar  yang  didesain  dari  bagian- bagian  bentuk,  garis  maupun  elemen  yang  membuat benda tersebut terlihat  menarik.Saat ini teknologi yang diciptakan oleh manusia dapat meningkatkan kemampuan dalam menjalankan pekerjaannya. Seseorang  akan  banyak  dihadapkan  pada  pembuatan keputusan  seperti  keputusan  terhadap  perencanaan, pelaksanaan, pengawasan, dan penilaian.
Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  terdapat berbagai  metode  yang  dapat  digunakan  seperti pemilihan, identifikasi, perbandingan, dan perangkingan.  Perusahaan  memanfaatkan  SPK  dalam pemecahan  suatu  masalah  berdasarkan  analisis  untuk menentukan  alternatif  secara  cepat,  tepat,  dan  akurat. SPK  merupakan  sebuah  sisteminteraktif    yang mendukung  analisis  data  dan  model  keputusan.  SPK digunakan  pada  orientasi  di  masa  akan  datang  dengan waktu yang tidak terjadwal dalam situasi semiterstruktur  maupun  tidak  terstruktur  [ 2 ].  SPK didesain  dan  diimplementasikan  dengan  mudah  oleh orang  yang  memiliki  kemampuan  dasar  pengoperasian komputer  [ 3 ]. Analytic  Hierarchy  Process (AHP) didasarkan  pada  sebuah  teori  yang  mempelajari  suatu pengukuran  melalui  perbandingan  berpasangan  [ 4 ]. Penilaian  hasil  AHP  tergantung  pada  penilaian  dari seorang peneliti untuk menemukan prioritas. Perhitungan dalam perbandingan dilakukan menggunakan skala penilaian untuk menghitung berapa banyak suatu elemen terhadap elemen lain berdasarkan atribut yang diberikan [ 5 ].
Metode  AHP  merupakan  metodeuntuk  menghadapi persoalan  kompleks  yang  dapat  dipercepat  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Metode  ini  digunakan sebagai  metode  dalam  penguraian  masalah  multi kriteria  atau  multi  faktor  menjadi  suatu  hirarki  [ 6 ]. Tujuan  dan  keputusan  dalam  metode  AHP  adalah tingkat teratas pada hirarki.Tingkat dibawahnya adalah kriteria,  jika  masih  bisa  dipecah  maka  tingkat selanjutnya  yaitu  subkriteria  sampai  menemukan keputusan akhir yang disebut alternatif [ 7 ].
Penelitian  terdahulu  menggunakan  metode  AHP dilakukan  oleh  Zulfi  Azhar  (2020)  meneliti  tentang
Penerapan Metode AHP dalam Pemilihan Bibit Jagung Unggul  yang  bertujuan  untuk  menganalisis  kriteria prioritas  tertinggi  dari  bibit  jagung  seperti  kriteria ketahanan  hama,  ukuran buah dan  waktu panen [ 8 ]. F. Leccese, dkk (2020) meneliti tentang Penilaian kualitas pencahayaan  di  ruang  pendidikan  yang  menghasilkan korespondensi  antara  metode  yang  diusulkan  dengan survey  subjektif  [ 9 ].  Rosiska  dan  Harman  (2019) meneliti  tentang  Metode  Analitical  Hierarchy  Process (AHP)  Dalam  Pemilihan  Umum  Presiden  Indonesia 2019  menghasilkan  nilai  85,9%  untuk  nomor  urut  01 dan nilai 14,1% untuk  nomor urut 02 [ 10 ]. Vojtek dan Vojtekova  (2019)  meneliti  tentang  Penerapan  Metode AHP  kerentanan  kondisi  banjir  yang  menghasilkan 33,1%  kerentanan  tinggi  terhadap  banjir  dan  70,9% kerentanan sangat  tinggi terhadap kejadian banjir [ 11 ]. Hasni,  dkk  (2019)  meneliti  tentang  penetapan penerimaan besaranpembiayaan pada KPN Syariah Al- Ikhlas  IAIN  Batusangkar  menghasilakan  prioritas  skor tertinggi  yaitu  95,3%  [ 12 ].  Prasetyo,  dkk  (2019) meneliti  tentang  Analisis  Kriteria  utama  berat  badan ideal  untuk  penanganan  jembatan  menggunakan Metode  AHP  dan  Promethee  II  menghasilkan  prioritas utama  yaitu  8  rusak  parah,  dan  berat  tertinggi  adalah jembatan  Klaling-  Tanjung  0,5  [ 13 ].  Asti  dan  Ekantari (2020)  meneliti  tentang  Penerapan  Produk  Coklat Hitam  dengan  Metode  AHP  menghasilkan  produk coklat  hitam  yang  diperkaya  dengan  S.platensis  bobot prioritas  55,8%  [ 14 ].  Siswanti,  dkk  (2020)  meneliti tentang  Penentuan  Kenaikan  Jabatan  dengan  Metode AHP dan Metode TOPSIS menghasilkan prioritas yang diberikan kepada guru terbaik dengan nilai 0,7238 [ 15 ]. Darko,  dkk  (2019)  meneliti  sebuah  metode  AHP  juga digunakan  peneliti  dalam  penerapan  AHP  untuk konstruksi.Penelitian ini menunjukkan bahwa manajemen  risiko  dan  konstruksi  berkelanjutan  adalah area  aplikasi  AHP  paling  populer.Selain  itu,  AHP menggunakan  ukuran  sampel  yang  kecil  dan  tingkat konsistensi  yang  tinggi.  Pada  masa  depan  diperlukan untuk  membandingkan  dan  membedakan  antara  AHP dan  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria lainnya [ 16 ].
Dengan  menggunakan  metode  AHP  diharapkan  dapat membantu  pengelola  dalam  identifikasi  motif  songket Silungkang  yang  tersedia  secara  tepat  waktu  dan  hasil telaah yang lebih akurat.

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  proses  atau  cara  ilmiah agar  mendapatkan  suatu  data  yang  akan  digunakan untuk penelitian. Suatu penelitian yang baik merupakan penelitian  yang  mampu  memberikan  nilai  guna  untuk menentukan  prioritas  keputusan.  Setelah  dilakukan penelitian  didapatkan  data  yang  akan  diolah  ke  dalam metode  AHP.  Data  diolah  menggunakan    tahapan sesuai dengan alur perhitungan. Berikut adalah tahapan yang akan dibuat pada penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Beberapa  tahapan  penelitian  dalam  identifikasi  motif songket  Silungkang  yang  tepat  menggunakan  metode AHP.
2.1. Kriteria dan Subkriteria
Tahapan  pertama  menentukan  elemen  dari  kriteria yang  didapat  saat  melakukan  penelitian.  Dalam penelitian ini digunakan data motif dengan 3 kriteria, 4 subkriteria  dan  13  data  sampel  motif  songket Silungkang sebagai alternatif. Struktur hirarki menjelaskan  bahwa  untuk  mendapatkan  goal  atau tujuan  dari  data  diperlukan  data  kriteria  dan subkriteria.Seperti yang dapat dilihat di struktur hirarki pengujian pada Gambar 2.
Gambar 2. Struktur Identifikasi Motif
2.2. Matriks Berpasangan Kriteria
Kriteria  dan  subkriteria  yang  telah  ditentukan  akan dilakukan  dengan  perbandingan  berpasangan  untuk berbagai  masalah,  skala 1 sampai 9  yaitu  skala terbaik untuk  menunjukkan pendapat tersebut.  Dimana ukuran
kepentingan dengan skala 1 berarti kedua elemen sama pentingnya.  Kepentingan  dengan  skala  3  berarti  satu elemen sedikit lebih penting dari elemen lainnya.Kepentingan dengan skala 5 berarti satu elemen lebih  penting  dari  elemen  lainnya.Kepentingan  skala  7 berarti  jelas  lebih  mutlak  penting  dari  elemen lainnya.Kepentingan skala 9 berarti satu elemen mutlak lebih penting dari elemen lainnya.Sedangkan kepentingan  skala  2,4,6,8  itu  berarti  nilai  antara  dua memiliki pertimbangan nilai yang
berdekatan.Kebalikkan  untuk  aktivitas  o  mendapatkan satu  angka  dibandingkan  dengan  aktivitas  p,  maka  p mempunyai nilai kebalikan dengan o.

## 2.3. Nilai Prioritas
Nilai-nilai  perbandingan  yang  berhubungan  dari keseluruhan  alternatif  terhadap  kriteria.Nilai  prioritas bisa sesuai dengan pertimbangan yang telah ditentukan untuk  menghasilkan  bobot  dan  prioritas.Prioritas ditentukan  dari  pandangan  pihak  peneliti  atau  para pakar yang kompeten terhadap pengambilan keputusan.

## 2.4. Ukur Konsistensi
Ukur  prioritas  konsistensi  penting  dalam  pengambilan keputusan untuk mengetahui seberapa penting keputusan  dapat  digunakan.  Hal-hal  yang  dilakukan dalam langkah ini adalah sebagai berikut:
a. Mengalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua dengan  prioritas  elemen  kedua  begitu  selanjutnya sampai menemukan nilai prioritas.
b. Hitung nilai pada baris lalu jumlahkan.
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi  dengan elemen prioritas yang berkaitan.
d. Lalu jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks.

## 2.5. Hitung Konsistensi Indeks (IK)
Konsistensi  Indeks  dihitung  untuk  memastikan  skala konsistensi berdasarkan tingkat pengambilan keputusan saat mengisi nilai pembanding antara sepasang elemen. Lakukan perhitungan berdasarkan rumus berikut:
Dimana s adalah jumlah elemen
2.6. Hitung Konsistensi Rasio (RK)
Konsistensi  Rasio  dihitung  untuk  menemukan  hasil perbandingan antara indeks konsistensi dengan random indeks.  Jika  hasil  rasio  konsistensi  kecil  sama  dengan 0,10  atau  10%  berarti  hasil  pengguna  dapat  diterima. Lakukan perhitungan berdasarkan rumus berikut:
Dimana: RK = Konsistensi Rasio; IK  = Konsistensi Indeks; RI  = Indeks Random.
2.7. Matriks Hasil
Setelah  dilakukan  analisa  metode  dengan  perhitungan kriteria  dan  subkriteria,  selanjutnya  hasil  perhitungan dimasukkan ke dalam matriks hasil yang akan menjadi acuan untuk menentukan nilai alternatif.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil  yang  dilakukan  dalam  identifikasi  motif  songket Silungkang  dapat  dilakukan  perhitungan  dengan metode  AHP  yang  memiliki  beberapa  tahapan  sebagai berikut:
3.1. Kriteria dan Subkriteria
Langkah pertama tentukan kriteria yang akan dilakukan perhitungan  metode  AHP,  setelah  data  didapatkan. Kriteria  yang  dipertimbangkan  pada  penelitian  ini terdiri dari tiga kriteria yaitu Jenis Bahan, Bentuk Motif dan  Warna  Motif.Dimana  masing-masing  kriteria memiliki  subkriteria  yang  terdiri  dari  Sangat  Cocok, Cocok, Cukup dan Kurang Cocok.
3.2. Matriks BerpasanganKriteria
Dimana pada tabel angka 1/1 dapat ditempatkan secara diagonal  pada  pojok  kiri  atas  sampai  dengan  pojok kanan  bawah,  untuk  menandakan  bahwa  perbandingan terhadap  dua  hal  yang  sama  adalah  1  atau  equal preferred.  Matriks  Perbandingan  dari  kriteria  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kriteria Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif Jenis Bahan 1/1 3/1 5/1 Bentuk Motif 1/3 1/1 2/1 Warna Motif 1/5 ½ 1/1
Matriks perbandingan kriteria menjelaskan perbandingan  1  kriteria  dengan  kriteria  lain,  dengan mengutamakan kriteria yang lebih penting. Seperti data pada  Tabel  1  Jenis  Bahan  sedikit  lebih  penting  jika dibandingkan  dengan  Bentuk  Motif  sehingga  tingkat kepentingan  3/1.  Jenis  Bahan  lebih  penting  jika dibandingkan  dengan  Warna  Motif  sehingga  tingkat kepentingan  5/1.Bentuk  Motif  terdapat  keraguan penilaian  terhadap  Warna  Motif  sehingga  tingkat kepentingan  2/1.Sedangkan  1/3,  1/5,  dan  1/2  pada Tabel  4.3  merupakan  nilai  kebalikan  dari  setiap kriteria.Sesuai dengan pertimbangan skala kepentingan yang dihitung untuk membandingkan nilai antar kriteria maupun  subkriteria.  Berikut  ini  adalah  matriks berpasangan kriteria yang disajikan pada Tabel 2.
Tabel 2.Matriks Berpasangan Kriteria Kriteria Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif Jenis Bahan 1,000 3,000 5,000 Bentuk Motif 0,333 1,000 2,000 Warna Motif 0,200 0,500 1,000 Jumlah 1,533 4,500 8,000
Dimana  pada  tabel  angka  1,000  dapat  ditempatkan secara  diagonal  pada  pojok  kiri  atas  sampai  dengan pojok  kanan  bawah,  untuk  menandakan  bahwa perbandingan terhadap dua hal yang sama adalah 1 atau equal preferred . Pada Jenis Bahan sedikit lebih penting jika  dibandingkan  dengan  Bentuk  Motif  sehingga tingkat  kepentingan  3,000.Jenis  Bahan  lebih  penting jika  dibandingkan  dengan  Warna  Motif  sehingga tingkat  kepentingan  5,000.Bentuk  Motif  terdapat keraguan  penilaian  terhadap  Warna  Motif  sehingga tingkat  kepentingan  2,000.Sedangkan  angka  0,333, 0,200 dan  0,500  merupakan  nilai  kebalikan  dari  setiap kriteria.
3.3. Nilai Prioritas
Matriks ini diperoleh dengan rumus berikut: Nilai baris tiap kolom matriks perbandingan berpasangan  dibagi  dengan  Jumlah  masing-masing kolom.  Sedangkan  Nilai  prioritas  diperoleh  dari  nilai pada  jumlah  dari  matriks  perbandingan  berpasangan dibagi  dengan  jumlah  kriteria,  dalam  hal  ini  ada  3 kriteria.Dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3.Matriks Nilai Prioritas Kriteria
Kriteria Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif Jumlah Prioritas Jenis Bahan 0,652 0,667 0,625 1,944 0,648 Bentuk Motif 0,217 0,222 0,250 0,689 0,230 Warna Motif 0,130 0,111 0,125 0,367 0,122
Setelah  dilakukan  perbandingan  matriks  kemudian dilakukan  pembobotan  prioritas  dari  tiap  kriteria.Hal ini  dimaksudkan  untuk  memperoleh  nilai  prioritas  dari tiap kriteria. Nilai 0,652 pada kolom Jenis Bahan pada Tabel  3  didapatkan  dengan  cara  membagi  kolom  Jenis Bahan dengan kolom jumlah pada Tabel 2 dengan nilai (1,000/1,533) sehingga didapatkan nilai hasilnya 0,652 dan begitu juga dengan kolom Bentuk Motif dan kolom Warna  Motif.  Pada  kolom  jumlah  hasilnya  juga didapatkan  dengan    menjumlahkan  baris  Jenis  Bahan, Bentuk  Motif  dan  Warna  Motif  dengan  nilai (0.652+0.667+0.625)  hasilnya  1.944  begitu  juga dengan  baris  Bentuk  Motif  dan  baris  Warna  Motif. Nilai 0.648 pada baris Jenis Bahan didapatkan dari nilai jumlah  dibagi  dengan  jumlah  kriteria  yaitu  (1.944/3) dan begitu juga dengan baris Bentuk Motif dan Warna Motif.
Prioritas Matriks Perbandingan Kriteria 0,648 1,000 3,000 5,000 0,230 0,333 1,000 2,000 0,122 0,200 0,500 1,000
Selanjutnya lakukan perkalian prioritas dengan matriks perbandingan  kriteria,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks Penjumlahan Tiap Baris Kriteria Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif Jumlah Jenis Bahan 0,648 0,689 0,611 1,948 Bentuk Motif 0,217 0,230 0,244 0,690 Warna Motif 0,130 0,115 0,122 0,367
Nilai 0,648 pada baris Jenis Bahan kolom Jenis Bahan diperoleh  dari  prioritas  matriks  nilai  kriteria  dikalikan dengan  setiap  kolom  Jenis  Bahan  sampai  dengan  baris Warna
Motif (0,648*1,000=0,648) (0,648*0,333=0,217)  (0,648*0,200=0,130).Nilai  0,689 pada  kolom  Bentuk  Motif  baris  Jenis  Bahan  diperoleh dari  prioritas  matriks  nilai  kriteria  dikalikan  dengan setiap kolom Bentuk Motif sampai dengan baris Warna Motif (0,230*3,000=0,689) (0,230*1,000=0,230) (0,230*0,500=0,115).Nilai  0,611  pada  kolom  Warna Motif baris Jenis Bahan diperoleh dari prioritas matriks nilai  kriteria  dikalikan  dengan  setiap  kolom  Warna Motif sampai dengan baris Warna Motif
(0,122*5,000=0,611)
(0,122 * 2,000=0,244)
(0,122*1,000=0,122).  Kolom  jumlah  pada  Tabel  3 diperoleh  dengan  menjumlahkan  nilai  pada  masing- masing baris Jenis Bahan (0,648
+0,689
+0,611=1,948),  pada  baris  Bentuk  Motif  didapatkan hasil  (0,217  +0,230+  0,244  =  0,690).  Baris  Warna Motif  didapatkan  hasil  (0,130  +  0,115  +0,122  = 0,367).
3.4. Ukur Konsistensi
Setelah  matriks  penjumlahan  setiap  baris  didapatkan, selanjutnya  ukur  konsistensi  rasio  yang  diperoleh  dari hasil  penjumlahan  matriks  penjumlahan  setiap  baris pada masing-masing kriteria atau subkriteria. Perhitungan  tersebut  ditambah  dengan  nilai  prioritas setiap kriteria atau subkriteria pada matriks nilai. Dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.HitungKonsistensi Rasio Jumlah Per Baris Prioritas Hasil Jenis Bahan 1,948 0,648 2,596 Bentuk Motif 0,690 0,230 0,920 Warna Motif 0,367 0,122 0,489 Jumlah 4,005
Dari Tabel 5diperoleh nilai-nilai sebagai berikut: Jumlah nilai hasil = 4,005
Jumlah elemen (s) = 3 λ maks = jumlah / s = 4,005 / 3 = 1,335
3.5. Hitung Konsistensi Indeks
Setelah  mendapatkan  nilai  λ  maks  dari  kriteria  dan masing-masing  subkriteria,  langkah  selanjutnya  adalah mencari nilai Konsistensi Indeks (IK) dari kriteria.
IK = ((λ maks – s) / (s-1))
= ((1,335 - 3) / (3-1))
= -1,665/2 = - 0,832
3.6. Hitung Konsistensi Rasio
Setelah didapatkan hasil konsistensi indeks, selanjutnya lakukan perhitungan konsistensi rasio untuk memastikan bahwa nilai konsistensi rasio (RK) <= 0,1. Jika  nilai  rasio  lebih  besar  dari  0,1,  maka  matriks perbandingan harus diperbaiki. Berikut adalah perhitungan konsistensi rasio dari kriteria.
RK = IK / RI = - 0,832 / 0,58
= - 1,435
Oleh  karena  RK<  0,1,  makakonsistensi  rasiodari perhitungan konsistensi kriteria dapat diterima.

## 3.7 Matriks Hasil
Setelah  dilakukan  analisa  menggunakan  perhitungan kriteria  dan  subkriteria,  selanjutnya  hasil  perhitungan dimasukkan  ke  dalam  matriks  hasil  prioritas.Hasil prioritas  dikelompokkan  dengan  elemen  kriteria  dan subkriteria tersebut untuk menentukan bobot hasil.Dapat disajikan dalam Tabel 6.
Tabel 6.Matriks Hasil Prioritas Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif 0.648 0.230 0.122 Sangat Cocok Sangat Cocok Sangat Cocok 1,000 1,000 1,000 Cocok Cocok Cocok 0.707 0.563 0.710 Cukup Cukup Cukup 0.397 0.326 0.334 Kurang Cocok Kurang Cocok Kurang Cocok 0.227 0.183 0.149
Nilai 0.648 pada kolom Jenis Bahan, 0.230 pada kolom Bentuk  Motif,  0.122  pada  kolom  Warna  Motif didapatkan  dari  hasil  matriks  nilai  kriteria  pada  Tabel 3Seandainya  diberikan  data  motif  songket  Silungkang dengan  kriteria  jenis  bahan  dan  subkriteria  sangat cocok  maka  dikalikan  (0,648x1,000=0,648),  kriteria bentuk  motif  dengan  subkriteria  cocok  maka  juga dikalikan (0,230x0,563=0,130), begitu juga seterusnya. Hasil  akhir  perhitungan  perkalian  matriks  prioritas, dapat dilihat pada matriks hasil bobot pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Hasil Bobot No. Alt Jenis Bahan Bentuk Motif Warna Motif Tot 1 Pucuak Rabuang 0,648 0,130 0,122 0,900 2 KaluakPaku 0,648 0,130 0,041 0,819 3 Itiak Pulang Patang 0,458 0,130 0,041 0,629 4 Burung Merak 0,257 0,230 0,087 0,574 5 Bintang 0,458 0,230 0,041 0,729 6 Bunga 0,147 0,075 0,087 0,309 7 Kepiting 0,257 0,129 0,087 0,473 8 Tampok Manggis 0,147 0,129 0,041 0,317 9 Saluak Laka 0,458 0,042 0,041 0,541 10 Sajamba Makan 0,257 0,042 0,087 0,386 11 Rangkiang 0,648 0,075 0,087 0,810 12 Kembang Kol 0,458 0,129 0,122 0,709 13 Tirai 0,458 0,075 0,087 0,620
Nilai  0,648  pada  kolom  Jenis  Bahan  baris  Motif Pucuak  Rabuang  pada  Tabel  7,  diperoleh  dari  nilai Motif Pucuak Rabuang untuk Jenis Bahan, yaitu Sangat Cocok  dengan  prioritas  1,000  dikalikan  dengan prioritas Jenis Bahan sebesar 0,648 Tabel 6Kolom total pada Tabel 6 diperoleh dari penjumlahan pada masing- masing barisnya (0,648 + 0,130 + 0,122 = 0,900). Total tertinggi  akan  diurutkan  sesuai  dengan  nilai  terbesar. Dapat  dilihat  dari  data  motif  pucuak  rabuang  dengan nilai 0,900. Nilai total inilah yang dipakai sebagai dasar untuk  menetapkan  dalam  identifikasi  Motif  Songket Silungkang yang akan disetujui.

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  matriks  bobot  hasil,  dengan memperoleh  nilai  tertinggi  yaitu  90%.  Sehingga  dari  hasil akhir  perhitungan  dapat  diidentifikasi  motif  songket silungkang  yang terpopuler di  Toko Songket  INJ  yaitu  motif Pucuak  Rabuang.  Hal  ini  akan  sangat  berguna  bagi  para peminat  untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan  yang terkait  dengan  identifikasi  motif  songket  dalam  memilih motif terbagus dan terpopuler.

## Daftar Rujukan
[1] Winarto,  F.,  &  Magdalena,  M.  (2020).  Pengaruh  Kualitas Pelayanan,  Desain  Produk  dan  Lokasi  Terhadap  Keputusan Pembelian  Songket  Silungkang  Ande  Darama  Di  Gunung Pangilun  Kota  Padang  (Plaza  Mabel  Central  Jepara). OSFPREPRINTS . DOI: https://doi.org/10.31219/osf.io/67yzv .
[2] Jung, D., Tuan, V. T., Tran, D. Q., Park, M., & Park, S. (2020). Conceptual  Framework  of  an  Intelligent  Decision  Support System For Smart City Disaster Management. Applied Sciences ,
10 (2), 666. DOI: https://doi.org/10.3390/app10020666
[3] Noviyanti,  T.  (2019).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam Penerimaan  Beasiswa  PPA  Menggunakan  Metode  Analytic Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Universitas Gunadarma). Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan  Rekayasa , 24 (1),  35-44.  DOI: http://dx.doi.org/10.35760/tr.2019.v24i1.1932 .
[4] Martins,  D.,  Assis,  R.,  Coelho,  R.,  &  Almeida,  F.  (2019). Decision  Support  System  for  Business  Ideas  Competitions. Journal  of  Information  Systems  Engineering  &  Management , 4 (3). DOI: https://doi.org/10.29333/jisem/5892 .
[5] Kurniawan,  A.,  Astuti,  I.  F.,  &  Cahyadi,  D.  (2020). Pemilihan Pemasok  Suplemen  Fitnes  dengan  Metode  AHP  (Analytic Hierarchy Process) (Studi Kasus: Toko Suplemen Malik Fitnes) . Informatika Mulawarman: Jurnal  Ilmiah  Ilmu  Komputer , 15 (1), 32-38.
[6] Muzakir,  A.,  &  Ependi,  U.  (2019).  Analysis  of  the  Use  of Cellular  Operators  Using  the  Analytic  Hierarchy  Process Method. Journal  of  Information  Systems  and  Informatics , 1 (1),
29-38. DOI: https://doi.org/10.33557/journalisi.v1i1.5 .
[7] Corvin,  J.  A.,  Chan,  I.,  Aguado  Loi,  C.  X.,  Dollman,  I.,  & Gonzales,  J.  (2020).  Analytic  Hierarchy  Process:  An  Innovative Technique For Culturally Tailoring Evidence‐Based Interventions To Reduce Health Disparities. Health Expectations . DOI: https://doi.org/10.1111/hex.13022 .
[8] Azhar,  Z.  (2020). Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  Dalam  Pemilihan  Bibit  Jagung  Unggul . JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) , 6 (2), 145-154.
[9] Leccese, F., Salvadori, G., Rocca, M., Buratti, C.,  & Belloni, E. (2020).  A  Method  to  Assess  Lighting  Quality  in  Educational Rooms  Using  Analytic  Hierarchy  Process. Building  And
Environment , 168 . DOI:
https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.106501 .
[10] Rosiska, E., & Harman, R. (2019). Metode Analitical Hierarchy Process  (AHP)  dalam  Pemilihan  Umum  Presiden  Indonesia 2019. InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi
Jaringan , 3 (2), 193-202. DOI:
https://doi.org/10.30743/infotekjar.v3i2.1067 .
[11] Vojtek,  M.,  &  Vojteková,  J.  (2019).  Flood  Susceptibility Mapping On a National Scale In Slovakia Using The Analytical Hierarchy Process. Water , 11 (2), 364. DOI:
https://doi.org/10.3390/w11020364 .
[12] Hasni,  S.,  Nurcahyo,  G.  W.,  &  Yunus,  Y.  (2019).  Penetapan Penerimaan  Besaran  Pembiayaan  pada  KPN  Syariah  dengan Metode AHP. Jurnal Informasi dan Teknologi , 1 (4), 18-23. DOI: https://doi.org/10.37034/jidt.v1i4.7 .
[13] Prasetyo,  E.  D.  W.,  Handajani,  M.,  &  Ismiyati.  (2019).  Criteria Analysis,  Weight  and  Priority  For  Handling  Bridges  In  Kudus District  Using  AHP  and  Promethee  II  Methods. Journal  of Physics:  Conference  Series .  DOI: http://doi.org/10.1088/1742- 6596/1167/1/012009 .
[14] Asti,  G.  K.,  &  Ekantari,  N.  (2020).  Consumer  Preferences  For Dark  Chocolate  Products  Fortified  With  Spirulina  Platensis Using  Analytical  Hierarchy  Process  Method. E3S  Web  Of Conferences , 147 . DOI:
http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202014703021 .
[15] Siswanti,  S.,  Wrehatnala,  F.  L.,  &  Kusumaningrum,  A.  (2020). Penerapan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  dan  Technique For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution  Sebagai Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Kenaikan  Jabatan Bagi  Guru. Jurnal  Ilmiah  Sinus , 18 (1),  35-48.  DOI: http://dx.doi.org/10.30646/sinus.v18i1.438 .
[16] Darko, A., Chan, A. P. C., Ameyaw, E. E., Owusu, E. K., Pärn, E., & Edwards, D. J. (2019). Review Of Application Of Analytic Hierarchy Process (AHP) In Construction. International Journal of Construction Management , 19 (5), 436-452. DOI: https://doi.org/10.1080/15623599.2018.1452098 .