## Penerapan Analytical Hirearcy Process Pada Sistem

## Pendukung Keputusan Pengalokasian Anggaran Biaya Sarana dan Prasarana Sekolah
Mira Chandra Kirana, S.T., M.T. [1], Muhammad Ilham Saputra [2]
[1] Batam Polytechnics
Informatics Study Program
Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia E-mail: mira@polibatam.ac.id
[2] Batam Polytechnics
Informatics Study Program Parkway Street, Batam Centre, Batam 29461, Indonesia
E-mail: ilhams932@gmail.com

## Abstrak
Salah  satu  faktor  yang  penting  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  adalah  sarana  dan  prasarana  di lingkungan sekolah, sehingga pengalokasian anggaran biaya yang tepat dalam membangun sarana dan prasarana sangat  perlu  dilakukan  oleh  pihak  manajamen  sekolah.  Namun,  tidak  jarang  masalah  timbul  akibat  kurang tepatnya pengalokasian anggaran biaya dalam membangun sarana dan prasarana. Sehingga membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan solusi dalam menentukan pengalokasian anggaran biaya Metode Analytical  Hirearchy Process (AHP)  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  memecahkan  permasalahan yang kompleks, dengan melalui proses pendekatan sistem dan melakukan perbandingan berpasangan berdasarkan kriteria maupun alternatif yang telah ditentukan.
Penelitian  ini  menggunakan  6(enam)  use  case  dengan  2(dua)  aktor  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  fungsional untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang  menerapkan AHP. Terdapat 4(empat) kriteria dan 3(tiga) alternatif, AHP mampu melakukan perbandingan dan penilaian terhadap kriteria maupun alternatif yang telah  ditentukan,  sehingga  hasil  dari  penilaian  tersebut  dapat  menentukan  prioritas  utama  dari  pengalokasian anggaran biaya sarana dan prasarana.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan, sarana prasarana, sekolah, Analytical Hierarchy Process (AHP)

## Abstract
One of an important factor in improving the quality of education is the infrastructure and facilities in the school environment,  so  that  the  appropriate  costs  budget  allocation  in  building  facilities  and  infrastructure  are  very needed by the school management. However, the problems often arise due to lack of precise budget allocation to build infrastructure. Thus requiring a decision support system that can provide a solution in determining budget allocations. Hierarchy Analytical Method Process (AHP) is an appropriate method to solve complex problems, through the process of system approach and do pairwise comparison based on the criteria and alternatives that have been determined.
This study uses six (6) use cases with 2 (two) actors in accordance with the functional requirements to build a decision  support  system  that  implements  the  AHP.  There  are  4(four)  criteria  and  3(three)  alternatives  in implementation of AHP, which is able to do an assessment of criteria and alternatives that have been determined. So that the results of such assessments can determine the main priorities of the budget allocation of facilities and infrastructure costs
Keywords: decision support systems, infrastructure, schools, Analytical Hierarchy Process (AHP)
Vol. 8, No. 1, April 2016 61-67
p-ISSN: 2085-3858

## 1. Pendahuluan
Sekolah merupakan suatu lingkungan yang dijadikan wadah  bagi  setiap  orang  dalam  mendapatkan  tujuan berupa pendidikan formal. Saat ini sangat pendidikan sangat  diutamakan,  sehingga  menjadikan  sekolah merupakan  tempat  utama  bagi  setiap  orang  untuk mendapatkan  pendidikan  yang  layak.  Ada  banyak faktor  yang  menyebabkan  mutu  dan  kualitas pendidikan disekolah dikatakan berhasil. Faktor-faktor tersebut berupa guru, siswa, kurikulum, sarana  dan  prasarana.  Sarana  dan  prasarana merupakan salah satu faktor penting demi terciptanya kuliatas  pendidikan  yang  bagus  di  sekolah.  Namun, sarana  dan  prasarana  tidak  akan  tercipta  dengan sendirinya  jika  tidak  diiringi  dengan  perencanaan biaya  yang  matang  dan  pengalokasian  yang  tepat. Oleh  karena  itu  pihak  sekolah  perlu  melakukan perencanaan pengalokasian anggaran bagi sarana dan prasarana sekolah.
Pengalokasian  anggaran  biaya  yang  tepat  dalam membangun  sarana  dan  prasarana  sangat  perlu dilakukan  oleh  pihak  manajamen  sekolah.  Hal  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  taraf  dan  mutu pendidikan. Serta bermanfaat  bagi pihak  manajamen sekolah  untuk  pengembangan  minat  dan  bakat siswa-siswi di sekolah. Namun, tidak jarang masalah timbul  akibat  kurang  tepatnya  pengalokasian anggaran  biaya  dalam  membangun  sarana  dan prasarana.  Salah  satu  contoh  masalah  yang  timbul adalah  beberapa  sekolah  memilih  mengalokasikan anggaran biaya sarana dan prasana dalam membangun ruang kelas yang memadai bagi guru dan siswa-siswi untuk melakukan proses belajar mengajar. Namun,  disisi  lain  tidak  didukung  dengan  adanya pengalokasian  anggaran  yang  tepat  bagi  sarana prasarana  penunjang  yang  baik  seperti  :  ruang laboratorium, ruang praktikum dan ruang perpustakaan.  Hal  ini  sama  saja  membuat  proses belajar  mengajar  menjadi  tidak  efektif.  Untuk  itu perlu dibangun sebuah sistem yang dapat memberikan alternatif dalam menentukan keputusan bagi pengalokasian anggaran biaya, yaitu Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  menerapkan algoritma yang sesuai dengan permasalahan denga =n kriteria yang kompleks..
Sebuah  penelitian  untuk  menyeleksi  dosen  STAIN Batusangkar  melakukan  observasi  dan  interview untuk  mengumpulkan  data-datanya.  Percobaan  ini dilakukan menggunakan Microsoft Excel dan Expert Choice  Software  dimana  telah  membuktikan  bahwa metode  AHP  bisa  menghasilkan  keputusan  yang optimal dalam pengambilan keputusan [1]. Penelitian lain dalam industri manufaktur baja juga merekomendasikan  metode  AHP  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan,  dimana  metode  ini  sudah terbukti  efektif  dalam  evaluasi  dan  seleksi  supplier untuk meningkatkan kualitas produksi baja[2].
Berdasarkan beberapa penelitian terkait sebelumnya, maka Analitycal Hiearchy Process (AHP) merupakan metode  yang  tepat  dan  dipilih  dalam  penelitian  ini, dimana  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  ini memerlukan sebuah perhitungan yang  sesuai dengan kondisi  prasarana  dan  saran  sekolah  yang  terbilang cukup kompleks. Hal ini karena AHP dapat digunakan dalam  membuat  keputusan  yang  kompleks,  tidak terstruktur, dan memiliki multiple atribut[3].

## 2. Analytical Hirearchy Process (AHP)
Metode AHP memiliki kemampuan untuk menyelesaikan  masalah  dengan  multi  obyek  dan kriteria berdasarkan perbandingan preferensi dari tiap elemen  dalam  hirarki.  Model  ini  merupakan  model yang  komperehensif,  sehingga  pembuat  keputusan menentukan pilihan atas pasangan perbandingan yang sederhana  serta  membangun  prioritas  untuk  urutan alternatif. Gambar 1 menunjukkan model hirarki dari metode AHP.
Tujuan umum (goals)
Kriteria 1 Kriteria 4 Kriteria 3 Kriteria 2 Alternatif 1 Alternatif 4
Alternatif 3
Alternatif 2
Gambar 1. Hirarki metode AHP [4] Konsep dasar AHP adalah penggunaan matriks pairwise  comparison (matriks  perbandingan berpasangan) untuk menghasilkan bobot relative antar kriteria  maupun  alternatif.  Suatu  kriteria  akan dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya[5].  Tabel  1 merupakan definisi tingkat kepentingan dengan skala 1-9.
Tabel 1. Definisi tingkat kepentingan skala 1-9[5] Tingkat Numerik Tingkat Kepentingan Reciprocal (decimal) 1 Sama 1(1.000) 2 Cukup Sama 1/2(0.500) 3 Cukup Penting 1/3(0.333) 4 Cukup kuat 1/4(0.250) 5 Kuat 1/5(0.200) 6 Lebih Kuat 1/6(0.167) 7 Sangat Kuat 1/7(0.143) 8 Sangat Lebih Kuat 1/8(0.125) 9 Mutlak Sangat Kuat 1/9(0.111)

## 3. Perancangan Sistem
Sistem  pendukung  keputusan  ini  memiliki  2  (dua) aktor yang dapat mengakses sistem, yaitu admin yang memiliki  hak  akses  keseluruhan  untuk  mengelola sistem  tersebut  dan user yang  hanya  dapat  melihat informasi  mengenai  data  anggaran  pada  menu informasi  anggaran  sebagaimana  ditunjukkan  oleh gambar 2.
Gambar 2. Deskripsi Sistem
Use Case Diagram
Gambar 3. Use Case Diagram
Gambar  3  menumjukkan  interaksi  antara  aktor dengan sistem yang merupakan kebutuhan fungsional dari sistem.

## Skenario Use Case
Untuk  mengurai  proses  interaksi  dari  use  case  maka dibuatlah skenario proses yang terjadi di tiap use case. Tabel  2  menjelaskan  skenario  dari  use  case Menghitung Nilai Kriteria.
Tabel 2 Skenario Use Case Menghitung Nilai Kriteria
Nama Use Case Menghitung Nilai Kriteria Deskripsi Admin Menghitung Nilai Kriteria Kondisi Awal Admin sudah login ke dalam sistem Kondisi Akhir Hasil perhitungan tersimpan ke dalam database Skenario 1. Admin menambahkan nilai kriteria 2.  Sistem  melakukan  perhitungan  matriks nilai kriteria 3.  Sistem  menyimpan  hasil  perhitungan
nilai kriteria
4. Admin melakukan cek konsistensi
5.  Sistem  melakukan  perhitungan    indeks konsistensi Skenario Alternatif 4.a.[nilai tidak konsisten]muncul pesan nilai tidak konsisten dan memasukkan ulang nilai kriteria

## Squence Diagram

## Menghitung Nilai Kriteria

## Gambar 4.  Sequence Diagram Menghitung Nilai Kriteria
Gambar 4 menjelaskan proses melakukan perhitungan nilai  kriteria.  Admin  memasukkan  data  yang dijadikan  parameter  berupa  nilai  kriteria,  kemudian pada  proses  mengelola  nilai  kriteria,  sistem  mulai melakukan  proses  perhitungan  matriks  nilai  kriteria. Kemudian  sistem  meyimpan  nilai  hasil  perhitungan. Sistem  menampilkan  pesan  nilai  tersimpan.  Setelah itu  admin  melakukan  cek  konsistensi  nilai  kriteria yang telah dihitung pada GUI mengelola nilai kriteria. Pada  proses  mengelola  nilai  kriteria,  sistem  akan melakukan  perhitungan  menentukan  nilai  tersebut konsisten. Kemudian sistem menampilkan pesan nilai konsisten

## Class Diagram

## Gambar 5 Class Diagram
Class  diagram  dari  sistem  ini  ditunjukkan  oleh gambar  5,  dimana  terdapat  tiga  macam class ,  yaitu boundary yang terdiri dari 6 (enam) kelas , controller ada 6(enam)kelas serta entity sejumlah 5(lima) kelas .
4. Analisa Hasil
Dalam  proses  perhitungan  AHP  dibutuhkan  kriteria untuk pengambilan keputusan pengalokasian anggaran  biaya  sarana  dan  prasarana.  Pengalokasian anggaran biaya sarana dan prasarana memiliki kriteria yang  telah  ditentukan  yaitu:  Ketersediaan  dana, Tingkat Urgensi, Masa Penggunaan, Durasi Pengerjaan

## Perhitungan  Faktor  Pembobotan  Hirarki  untuk Semua Kriteria
Langkah  pertama  yaitu  menentukan  serta  menyusun struktur  hirarki,  seperti  ditunjukkan  pada  tabel  3. Setelah penyusunan hirarki, maka langkah selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  antara elemen  dengan  memperhatikan  pengaruh  elemen pada level diatasnya.
Tabel 3.  Matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria
K.Dana T.Urgensi M.Peng gunaan D.Penge rjaan K. Dana 1 2 4 3 T. Urgensi 1/2 1 2 1 M. Penggunaan 1/4 1/2 1 2 D.Pengerjaan 1/3 1 1/2 1
Cara pengisian nilai bobot kriteria dengan menganalisa  prioritas  antara  masing-masing  kriteria dilihat dari tingkat prioritas kepentingan masing-masing dari kriteria dalam suatu hirarki, dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4.  Matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria
yang disederhanakan K.Dana T.Urgensi M.Pen ggunaa n D.Penger jaan K. Dana 1.00 2.00 4.00 3.00 T. Urgensi 0.50 1.00 2.00 1.00 M. Penggunaan 0.25 0.50 1.00 2.00 D.Pengerjaan 0.33 1.00 0.50 1.00 2.08 4.50 7.50 7.00
Selanjutnya  melakukan  proses  normalisasi,  tabel  5 menunjukkan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom  dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, yang akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Kemudian mencari  nilai Eigen  Vektor yang  dihasilkan  dari rata-rata nilai bobot relatif untuk setiap baris.
Tabel 5.  Matriks faktor pembobotan hirarki untuk semua kriteria yang dinormalkan
K.Dana T.Urge nsi M.Pen ggunaa n D.Penger jaan Eige n K. Dana 0.48 0.44 0.53 0.43 0.47 2 T. Urgens i 0.24 0.22 0.27 0.15 0.21 8 M. Penggu naan 0.12 0.11 0.13 0.29 0.16 3 D.Peng erjaan 0.16 0.22 0.07 0.14 0.14 8

## 1. Menghitung Lamda Maksimum
Selanjutnya  nilai  Eigen  maksimum (λmaksimum) diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian antara  jumlah  entri-entri  kolom  pada  matriks  factor pembobotan  yang  disederhanakan  dengan  Vector Eigen. Nilai Eigen maksimum yang diperoleh:
Λ maks = (0.471* 2.08) + (0.218*4.50) + (0.163*7.50)
+ (0.148*7.00)
= 4.22

## 2. Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI = (λmaks-n)/n-1
Indeks Konsistensi  (CI)  ;  matriks  random  dengan skala  penilaian  (1  sampai  dengan  9)  beserta kebalikannya sebagai Indeks Random (RI).
Karena matriks berordo (yakni terdiri dari 4 kriteria), nilai indeks konsistensi yang diperoleh : CI = (4.215 – 4)/4 – 1 = 0.072

## 3. Menghitung Rasio Konsistensi (CR)
CR = CI/RI
Untuk n = 4, RI = 0 maka :
CR = 0.072/0.90 = 0.08
CR < 0.1 maka Konsisten
Perhitungan  Faktor  Alternatif  Untuk  Kriteria Ketersediaan Dana
Perhitungan perbandingan berpasangan untuk kriteria Ketersediaan Dana pada tiga alternatif yaitu :
1. Alternatif A dengan Alternatif B
2. Alternatif A dengan Alternatif C

## 3. Alternatif B dengan Alternatif C
Matriks  perbandingan  berpasangan  pembobotan kriteria Ketersediaan Dana dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6.  Matriks pembobotan kriteria ketersediaan dana
A B
C A 1 2 3 B 0.50 1 1
C 0.33 1 1
∑ 1.830 4 5
Langkah selanjutnya melakukan pembobotan kriteria dan  menghitung  rata-rata  vektor  eigen  dari  kriteria tersebut :
a. (1/1.830) + (2/4) + (3/5)  = 1.646 / 3 = 0.549
b. (0.5/1.830) + (1/4) + (1/5) = 1.723 / 3 = 0.241
c. (0.33/1.830) + (1/4) + (1/5) = 0.630 / 3 = 0.210
Hasil  pembobotan  kriteria  ketersediaan  dana  dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7.  Matriks pembobotan kriteria ketersediaan dana yang sudah dinormalkan A B C Eigen Vektor A 0.546 0.500 0.600 0.549 B 0.273 0.250 0.200 0.241 C 0.180 0.250 0.200 0.210 ∑
Perhitungan  Faktor  Alternatif  Untuk  Kriteria Tingkat Urgensi
Perhitungan perbandingan berpasangan untuk kriteria Tingkat Urgensi pada tiga alternatif yaitu :
1. Alternatif A dengan Alternatif B
2. Alternatif A dengan Alternatif C

## 3. Alternatif B dengan Alternatif C
Matriks  perbandingan  berpasangan  pembobotan kriteria Tingkat Urgensi dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8.  Matriks pembobotan tingkat urgensi A B C A 1 1 1 B 1 1
2
C 1 0.50 1 ∑ 3 2.5 4
Langkah selanjutnya melakukan pembobotan kriteria dan  menghitung  rata-rata  vektor  eigen  dari  kriteria tersebut :
a. (1/3) + (1/2.5) + (1/4) = 0.983 / 3 = 0.328
b. (1/3) + (1/2.5) + (2/4) = 1.233 / 3 = 0.411
c. (1/3) + (0.50/2.5) + (1/4)  = 0.783 / 3 = 0.261
Hasil  pembobotan  kriteria  tingkat  urgensi  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9.  Matriks pembobotan tingkat urgensi yang dinormalkan
A B C Eigen Vektor A 0.333 0.400 0.250 0.328 B 0.333 0.400 0.500 0.411 C 0.333 0.200 0.250 0.261

## Perhitungan  Faktor  Alternatif  Untuk  Kriteria Masa Penggunaan
Perhitungan perbandingan berpasangan untuk kriteria Masa Penggunaan pada tiga alternatif yaitu :
1. Alternatif A dengan Alternatif B
2. Alternatif A dengan Alternatif C

## 3. Alternatif B dengan Alternatif C
Matriks  perbandingan  berpasangan  pembobotan kriteria Masa Penggunaan dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10.  Matriks pembobotan kriteria masa penggunaan
A B C
A 1 2 1 B 0.50 1 1 C 1 1 1 ∑ 2.5 4 3
Langkah selanjutnya melakukan pembobotan kriteria dan  menghitung  rata-rata  vektor  eigen  dari  kriteria tersebut :
a. (1/2.5) + (2/4) + (1/3) = 1.233 / 3 = 0.411
b. (0.50/2.5) + (1/4) + (1/3)  = 0.783 / 3 = 0.261
c. (1/2.5) + (1/4) + (1/3) = 0.983 / 3 = 0.328
Hasil  pembobotan  kriteria  masa  pengerjaan  dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11.  Matriks pembobotan kriteria masa penggunaan yang
dinormalkan A B C Eigen Vektor A 0.400 0.500 0.333 0.411 B 0.200 0.250 0.333 0.261 C 0.400 0.250 0.333 0.328

## Perhitungan  Faktor  Alternatif  Untuk  Kriteria Durasi Pengerjaan
Perhitungan perbandingan berpasangan untuk kriteria Durasi Pengerjaan :
1. Alternatif A dengan Alternatif B
2. Alternatif A dengan Alternatif C

## 3. Alternatif B dengan Alternatif C
Matriks  perbandingan  berpasangan  pembobotan kriteria  Durasi  Pengerjaan  dapat  dilihat  pada  Tabel 12.
Tabel 12.  Matriks pembobotan kriteria durasi pengerjaan
A B
C A 1 4 2 B 0.25 1 1 C 0.50 1 1 ∑
1.75 6 4
Langkah selanjutnya melakukan pembobotan kriteria dan  menghitung  rata-rata  vektor  eigen  dari  kriteria tersebut :
a. (1/1.75) + (4/6) + (2/4) = 1.738 / 3 = 0.579
b. (0.25/1.75) + (1/6) + (1/4) = 0.560 / 3 = 0.187 c. (0.50/1.75) + (1/6) + (1/4) = 0.702 / 3 = 0.234
Hasil  pembobotan  kriteria  durasi  pengerjaan  dapat dilihat pada Tabel 13.
Tabel 13.  Matriks pembobotan kriteria durasi pengerjaan yang
dinormalkan A B C Eigen Vektor A 0.571 0.667 0.500 0.579 B 0.143 0.167 0.250 0.187 C 0.286 0.167 0.250 0.234

## Perhitungan Total Ranking
Setelah melakukan perhitungan evaluasi, selanjutnya melakukan  proses  perhitungan  untuk  menentukan perankingan. Dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14.  Matriks faktor alternatif per kriteria (Prioritas Global)

## TOTAL RANGKING PRIORITAS GLOBAL
Kriteria Bobot K.Dana T.Urgensi M. Penggunaan D. Pengerjaan Prioritas Global 0.472 0.218 0.163 0.148 A 0.549 0.328 0.411 0.579 0.483 B 0.241 0.411 0.261 0.187 0.274 C 0.211 0.261 0.328 0.234 0.245 Nilai hasil perangkingan didapatkan dengan mengalikan setiap nilai eigen normalisasi dari matriks kriteria  dengan  nilai  eigen  normalisasi  dari masing-masing matriks alternatif kemudian dijumlahkan.
a. (0.472*0.549)+(0.218*0.328)+(0.163*0.411)+( 0.148*0.579) = 0.483
b. (0.472*0.241)+( 0.218*0.411)+(0.163*0.261)+( 0.148*0.187) = 0.274
c. (0.472*0.211)+( 0.218*0.261)+(0.163*0.328)+(
0.148*0.234) = 0.245
5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisa sistem pendukung keputusan  pengalokasian  anggaran  biaya  sarana  dan prasarana  sekolah  dengan  metode  AHP (Analythic Hierarchy Process) dapat disimpulkan bahwa :
1. Bisa  dilakukan  perbandingan  terhadap  kriteria dan alternatif yang telah ditentukan
2. Dapat  menentukan  prioritas  utama  terhadap pengalokasian  anggaran  dana  berdasarkan  hasil perhitungan yang telah dilakukan

## Daftar Pustaka
[1]   Farzad  Tahriri,  M.Rasid  Osman,  Aidy  Ali, Rosnah Mohd Yusuff,  AlirezaEsfandiary, “AHP Approach For Supplier Evaluation And Selection In A Steel Manufacturing Company”,  Journal of Industrial Engineering and Management, v1n2.p54-76, 2008.
[2]   Adriyendi, Yeni Melia Happy,  “DSS using AHP in Selection of Lecturer”, International Journal of Advanced  Science  and  Technology,  Vol.  52, March, 2013
[3]   Sam Nataraj, “Analytic Hierarchy Process As  A Decision-Support  System  In  The  Petroleum Pipeline Industry”, Issues in Information Systems, Volume VI, No. 2, 2005
[4]  SaatyTL.,  “A  scaling  method  for  priorities  in hierarchical structures”, Journal of Mathematical Psychology v15 pp.234–81, 1977
[5]  Saaty,  T.L.,  “  Axiomatic  foundation  of  the analytic  hierarchy  process”,    Management Science    v32 pp. 841–855, 1986
[6]  Handaru  Jati,  “Decision  Support  System  For Managing  And  Determining  International  Class Program: GA And AHP Approach ”, JOURNAL OF  EDUCATION,  Volume  3,  Number  01, November 2010
[4]  Ufuk Cebeci, Fuzzy AHP-based decision support system  for  selecting  ERP  systems  in  textile industry  by  using  balanced  scorecard”, International  Journal  of  Expert  Systems  with Applications 36 pp. 8900–8909, 2009
[5]  Gloria  E.  Phillips-Wren,  Eugene  D.  Hahn, Guisseppi  A.  Forgionne,  “A  multiple-criteria framework  for  evaluation  of  decision  support systems”, The International Journal of Management  Science  :  Omega  32  pp.  323–332,
2004
[6]  Saaty, Thomas L.(1990). The Analytic Hierarchy Process:  Planning,  Priority  Setting,  Resource
Allocation.  Pittsburgh:  University  of  Pittsburgh Pers;
[7]  Suryadi, Kadarsah, Ali Ramdhani . 2002. Sistem
Pendukung Keputusan : Suatu Wacana Struktural Idealisasi dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan . Bandung : PT. Remaja Rosdakarya
[8]   Hua-Yang Lin, Ping-Yu Hsu, “Application of the Analytic Hierarchy Process on Data  Warehouse System Selection Decisions for Small and Large Enterprises in Taiwan”,  International Journal of The  Computer,  the  Internet  and  Management Vol. 15.No.3 pp. 73-93, September - December, 2007
[9]  A. Bascetin, “A Decision Support System Using Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  for  the Optimal  Environmental  Reclamation  of  An Open-Pit Mine”, Environmental Geology
52(4):663-672 · April 2007