## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 6, Juni 2021 Hal 248-252 https://djournals.com/klik

## Analisa Metode ANP pada Pemilihan Alat Cukur Rambut
Bima Kurniawan 1 , Ogi Wahyudi 2 , Marini 3 , Agus Perdana Windarto 4
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 bimakurniawan2223@gmail.com, 2 whydiogi@gmail.com, 3 mariniajah1999@gmail.com,
4 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id Email Korespondensi: 1 bimakurniawan2223@gmail.com
Abstrak− Bisnis Pangkas rambut merupakan suatu usaha jasa yang memiliki prospek sangat cerah, mengingat bisnis ini dibutuhkan oleh semua orang, mulai dari anak-anak, remaja, dewasa, hingga orang tua. Berkembangnya bisnis ini tentu dipengaruhi oleh fakta bahwa  rambut  manusia  terus  tumbuh  setiap detiknya.  Ketika  sudah  panjang,  maka  rambut  akan dipotong.  Dan,  tidak  semua  orang bisa memotong rambut dengan rapi dan bagus sehingga banyak orang kemudian memilih mempercayakan pekerjaan tersebut kepada jasa  potong  rambut.  Untuk  menjalankan  bisnis  ini,  ada  banyak  peralatan  dan  perlengkapan  yang harus  dipersiapkan,  salah  satunya adalah  alat    cukur  rambut.  Dalam  pemilihan  alat  cukur  rambut  banyak  faktor-faktor  yang  perlu  dipertimbangkan.  Oleh  sebab  itu, untuk  mengatasai  masalah  tersebut,  maka  tujuan  penelitian  ini  adalah  menentukan  kriteria-sub  kriteria  dalam  pemilihan  alat  cukur rambut  dan  untuk  memilih  alat  cukur  rambut  dengan  tepat.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  Analytic Network Process (ANP). Metode ANP ini merupakan pengembangan dari metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode ANP ini  mampu  mengakomodai  keterkaitan  antar  kriteria,  sub  kriteria  atau  alternatif.  Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,terdapat  4 kriteria  dan  8  sub-kriteria  dan  7  alternatif  pilihan.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  bobot  untuk  kriteria  adalah  :  Harga  (0.35), Jenis  Mesin  (0.32),  Material  (0.13),  Fungsi  (0.19).  Sedangkan  bobot  untuk  alternatif  adalah  sebagai  berikut  :  Kemei  KM-809A Electric Hair Clipper (0.0507), Mitsuyama MS-5022 Professional Trimmer (0.029), Wahl Cordless Magic Clip (0.026), Nova NHC 3788  Professional  Rechargeable  Trimmer  (0.0178),  Philips  HC3426/15  Hair  Clipper  (0.0156),  Harnic  HCL-008  Magnetic  Hair Clipper  (0.0121), Small Mountain STM-A008 (0.0072).
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, ANP, Alat Cukur Rambut
Abstract− Barbershop  business  is  a  service  business  that  has  very  bright  prospects,  considering  that  this  business  is  needed  by everyone,  from  children, teenagers,  adults,  to  the  elderly. The development  of  this  business  is  certainly  influenced  by  the  fact  that human hair  continues  to grow  every  second.  When  it is  long,  the hair  will  be  cut.  And, not  everyone  can  cut  their  hair  neatly  and nicely, so many people choose to entrust the job to a hairdresser. To run this business, there are many tools and equipment that must be prepared, one of which is a hair clipper. There are many factors to consider when choosing a hair clipper. Therefore, to overcome this problem, the purpose of this study is to determine the sub-criteria in the selection of hair clippers and to choose the right hair shaver. In this study, the method used is the Analytic Network Process (ANP) method. This ANP method is a development of the Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  method.  This  ANP  method  is  able  to  accommodate  linkages  between  criteria,  sub-criteria  or alternatives.  From  the  research  that  has  been  done,  there  are  4  criteria  and  8  sub-criteria  and  7  alternative  choices.  Based  on  the results of data processing, the weights for the criteria are: Price (0.35), Machine Type (0.32), Material (0.13), Function (0.19). While the weights for the alternatives are as follows: Kemei KM-809A Electric Hair Clipper (0.0507), Mitsuyama MS-5022 Professional Trimmer  (0.029),  Wahl  Cordless  Magic  Clip  (0.026),  Nova  NHC  3788  Professional  Rechargeable  Trimmer  (0.0178),  Philips HC3426/ 15 Hair Clipper (0.0156), Harnic HCL-008 Magnetic Hair Clipper (0.0121), Small Mountain STM-A008 (0.0072).
Keywords : Decision Support System, ANP, Hair Shaver

## 1. PENDAHULUAN
Dalam pemilihan alat cukur rambut jenis mesin menjadi faktor penting pada pengambilan keputusan pembelian suatu produk alat cukur rambut disamping karena faktor harga. Salah satu faktor konsumen memilih suatu produk diantaranya adalah karena ketahanannya, ketahanan yang dimaksud adalah konsumen membeli alat cukur rambut untuk digunakan dalam waktu yang lama. Agar konsumen tidak salah dalam membeli produk alat cukur rambut, hendaklah kriteria daya guna  ini  perlu  dipertimbangkan  karena  fasilitas  yang  disediakan  masing-masik  brand  sangat  berpengaruh  terhadap tingkat  harga.  Semua  itu  disesuaikan  dengan  kebutuhan  konsumen. Metode  Analytical  Network  (ANP)  merupakan bagian  dari  sistempendudkung  keputusanyang  dapat memberikan  kerangka  kerja untuk mengatasi  masalah  pengambil keputusan, tanpa mengasumsikan independensi elemen di tingkat yang lebih tinggi atau lebih rendah dan independensi [1]. Hal ini dibuktikan dengan beberapa penelitian terkait ANP dalam menyelesaikan beberapa permasalahan seperti [2] tentang pemilihan tema tugas akhir. Hasil dari penelitian menyebutkan bahwa ANP dapat diterapkan dengan dan setelah melakukan  pengujian  dengan  membandingkan  pilihan  secara  manual  dengan  pilihan  berdasarkan  perhitungan  ANP hasilnya  sebesar  46,6%  tema  tugas  akhir  mahasiswa  sesuai  dan  akurat,  hilangnya  53,4%  akurasi  dikarenakan  ketidak sesuaian jawaban mahasiswa saat menentukan nilai peminatan. Selanjutnya [3] tentang pemilihan tempat kos. Hasil dari penelitian  menyebutkan  bahwa  metode  ANP  dapat  diterapkan  dengan  dengan  nilai  tertinggi  pertama  sebesar  3,714% yaitu Kos Putri (1) dan nilai tertinggi kedua sebesar 3,702% yaitu Kos Asenkar. Dengan kelebihan yang dimiliki ANP diharapkan  hasil  penelitian  dapat  menghasilkan  sebuah  perangkingan  pada  pemilihan  alat  cukur  rambut  berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan dalam penelitian.

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu memberikan kemampuan pemecahan  masalah  maupun kemampuan pengkomunikasian untuk  masalah  dengan  kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [4], [5]. SPK dapat memberikan berbagai manfaat dan keuntungan. Manfaat yang dapat diambil dari SPK adalah [3]:
a) SPK memperluas kemampuan pengambil keputusan dalam memproses data / informasi bagi pemakainya.
b) SPK  membantu  pengambil  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  terutama  berbagai  masalah  yang  sangat kompleks dan tidak terstruktur.
c) SPK dapat menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.
d) Walaupun  Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak  mampu  memecahkan  masalah  yang  dihadapi  oleh  pengambil keputusan, namun dapat menjadi stimulan bagi pengambil keputusan dalam memahami persoalannya.

## 2.2  Analytical Network Process (ANP)
Analytical  Network  Process atau  ANP  merupakan  satu  dari  metode  pengambilan  keputusan  berdasarkan  banyaknya kriteria  atau Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L  Saaty.  Metode  ini  adalah hasil  dari  pengembangan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yang  dinilai  lebih  kompleks  dan  mampu memperbaiki kekurangan dari metode AHP dengan mengabaikan keterkaitaan antar kriteria [2], [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif dan Kriteria-Subkriteria
Terdapat  4  kriteria  dan  8  subkriteria  dan  7  alternatif  yang  digunakan  dalam  pemilihan  alat  cukur  rambut  dan  dapat dilihat pada tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Data Alat Cukur Rambut. Alternatif Kode Nama Barang A Kemei KM-809A Electric Hair Clipper B Mitsuyama MS-5022 Professional Trimmer C Wahl Cordless Magic Clip D Nova NHC 3788 Professional Rechargeable Trimmer E Philips HC3426/15 Hair Clipper F Harnic HCL-008 Magnetic Hair Clipper G Small Mountain STM-A008 Tabel 2. Kriteria dan Subkriteria Kriteria Subkriteria Harga Murah Mahal Jenis Mesin Rotary Motor Electromagnetic Motor Material Stainless steel Carbon steel Fungsi Dengan Kabel Tanpa Kabel

## 3.2 Analisis Bobot Kriteria dan SubKriteria
Berikut  ini  adalah  tabel  3,4,5,6,7,8  yang  menampilkan  bobot  kriteria,  subkriteria  dalam  setiap  kriteria  dan  antar subkriteria.
Tabel 3. Bobot Antar Kriteria Kriteria Harga  Jenis Mesin  Material  Fungsi  TVP Harga 0.35 0.64 0.22 0.2 0.35 Jenis Mesin  0.12 0.21 0.56 0.4 0.32 Material 0.18 0.04 0.11 0.2 0.13 Fungsi 0.35 0.11 0.11 0.2 0.19
Tabel 4. Bobot Subkriteria pada Kriteria Harga
Harga   Murah   Mahal   TVP Murah  0.75 0.75 0.75 Mahal   0.25 0.25 0.25 Tabel 5. Bobot Subkriteria pada Kriteria Jenis Mesin. Jenis mesin Rotary Motor   Electromagnetic Motor  TVP Rotary Motor 0.666666667 0.67 0.67 Electromagnetic Motor 0.333333333 0.33 0.33 Tabel 6. Bobot Subkriteria pada Kriteria Material Material Stainless steel Carbon steel TVP Stainless steel 0.9 0.9 0.9 Carbon steel 0.1 0.1 0.1 Tabel 7. Bobot Subkriteria pada Kriteria Fungsi
Fungsi Dengan Kabel Tanpa Kabel TVP Dengan Kabel 0.83 0.83 0.83 Tanpa Kabel 0.17 0.17 0.17 Tabel 8. Bobot Antar Subkriteria Subkriteria Murah Mahal Rotary Motor Electromagn etic Motor Stainless steel Carbon steel Dengan Kabel Tanpa Kabel TVP Murah 0.2 0.43902 0.384771987 0.06452 0.1890756 0.10169 0.09375 0.047619048 0.19006 Mahal 0.066666667 0.14634 0.384771987 0.19355 0.0630252 0.15254 0.09375 0.142857143 0.15544 Rotary Motor 0.066666667 0.04878 0.128257329 0.58065 0.4411765 0.35593 0.234375 0.238095238 0.26174 Electromagneti c Motor 0.2 0.04878 0.014250814 0.06452 0.1890756 0.15254 0.140625 0.095238095 0.11313 Stainless steel 0.066666667 0.14634 0.018322476 0.02151 0.0630252 0.15254 0.234375 0.142857143 0.1057 Carbon steel 0.1 0.04878 0.018322476 0.02151 0.0210084 0.05085 0.140625 0.142857143 0.06799 Dengan Kabel 0.1 0.07317 0.025651466 0.02151 0.012605 0.01695 0.046875 0.142857143 0.05495 Tanpa Kabel 0.2 0.04878 0.025651466 0.03226 0.0210084 0.01695 0.015625 0.047619048 0.05099

## 3.3 Analisis Bobot Subkriteria pada Setiap Alat Cukur Rambut
Berikut adalah tabel 9,10,11,12,13,14,15,16 yang menampilkan bobot subkriteria dalam setiap Alat cukur rambut.
Tabel 9. Bobot pada Subkriteria Murah Murah A B C D E F G TPV A 0.38 0.64 0.41 0.34 0.12 0.15 0.45 0.36 B 0.08 0.13 0.27 0.43 0.18 0.10 0.15 0.19 C 0.13 0.06 0.14 0.10 0.30 0.44 0.1 0.18 D 0.05 0.01 0.07 0.05 0.30 0.10 0.05 0.09 E 0.19 0.04 0.03 0.01 0.06 0.15 0.1 0.08 F 0.13 0.06 0.02 0.02 0.02 0.05 0.1 0.06 G 0.04 0.04 0.07 0.05 0.03 0.02 0.05 0.04 Tabel 10. Bobot pada Subkriteria Mahal Mahal A B C D E F G TPV A 0.3042 0.4225 0.1531 0.3289 0.2338 0.4263 0.2414 0.3015 B 0.1521 0.2113 0.4592 0.1316 0.3896 0.2368 0.0690 0.2356 C 0.3042 0.0704 0.1531 0.3289 0.1558 0.0947 0.1034 0.1730 D 0.0608 0.1056 0.0306 0.0658 0.0779 0.0474 0.1724 0.0801 E 0.1014 0.0423 0.0765 0.0658 0.0779 0.1421 0.0690 0.0821 F 0.0338 0.0423 0.0765 0.0658 0.0260 0.0474 0.3103 0.0860 G 0.0435 0.1056 0.0510 0.0132 0.0390 0.0053 0.0345 0.0417 Tabel 11. Bobot pada Subkriteria Rotary Motor Rotary Motor A B C D E F G TPV A 0.2962 0.5114 0.5371 0.5020 0.1394 0.0469 0.1786 0.3159 B 0.0987 0.1705 0.2148 0.1434 0.3486 0.1406 0.1071 0.1748 C 0.0592 0.0852 0.1074 0.2151 0.2092 0.0938 0.25 0.1457 D 0.0423 0.0852 0.0358 0.0717 0.2092 0.4219 0.0714 0.1339 E 0.1481 0.0341 0.0358 0.0239 0.0697 0.2344 0.25 0.1137 F 0.2962 0.0568 0.0537 0.0080 0.0139 0.0469 0.1071 0.0832
Rotary Motor A B C D E F G TPV G 0.0592 0.0568 0.0153 0.0359 0.0100 0.0156 0.0357 0.0327 Tabel 12. Bobot pada Subkriteria Electromagnetic Motor Electromagne tic Motor A B C D E F G TPV A 0.25 0.45 0.45 0.2 0.26471 0.07692 0.16667 0.26547 B 0.08333 0.15 0.15 0.2 0.17647 0.23077 0.25 0.17722 C 0.08333 0.15 0.15 0.3 0.17647 0.15385 0.25 0.18052 D 0.125 0.075 0.05 0.1 0.17647 0.15385 0.08333 0.10909 E 0.08333 0.075 0.075 0.05 0.08824 0.23077 0.08333 0.09795 F 0.25 0.05 0.075 0.05 0.02941 0.07692 0.08333 0.08781 G 0.125 0.05 0.05 0.1 0.08824 0.07692 0.08333 0.08193 Tabel 13. Bobot pada Subkriteria Stainless steel Stainless steel A B C D E F G TPV A 0.4075 0.67021 0.46249 0.18145 0.54 0.25 0.11111 0.37468 B 0.05821 0.09574 0.27749 0.12097 0.12 0.08333 0.33333 0.15558 C 0.0815 0.03191 0.0925 0.54435 0.06 0.16667 0.18519 0.16602 D 0.13583 0.04787 0.01028 0.06048 0.18 0.08333 0.18519 0.10043 E 0.04528 0.04787 0.0925 0.02016 0.06 0.25 0.11111 0.08956 F 0.13583 0.09574 0.04625 0.06048 0.02 0.08333 0.03704 0.06838 G 0.13583 0.01064 0.0185 0.0121 0.02 0.08333 0.03704 0.04535 Tabel 14. Bobot pada Subkriteria Carbon steel Carbon steel A B C D E F G TPV A 0.32609 0.4186 0.50505 0.2439 0.28846 0.225 0.11765 0.30354 B 0.1087 0.13953 0.20202 0.36585 0.17308 0.075 0.05882 0.16043 C 0.06522 0.06977 0.10101 0.12195 0.28846 0.15 0.29412 0.15579 D 0.16304 0.04651 0.10101 0.12195 0.11538 0.375 0.11765 0.14865 E 0.06522 0.04651 0.0202 0.06098 0.05769 0.075 0.17647 0.07172 F 0.1087 0.13953 0.05051 0.02439 0.05769 0.075 0.17647 0.09033 G 0.16304 0.13953 0.0202 0.06098 0.01923 0.025 0.05882 0.06954 Tabel 15. Bobot pada Subkriteria Dengan Kabel Dengan Kabel A B C D E F G TPV A 0.18182 0.28571 0.15385 0.14286 0.22222 0.10526 0.18182 0.18193 B 0.09091 0.14286 0.30769 0.28571 0.11111 0.10526 0.09091 0.16207 C 0.18182 0.07143 0.15385 0.14286 0.22222 0.21053 0.18182 0.16636 D 0.18182 0.07143 0.15385 0.14286 0.22222 0.21053 0.09091 0.15337 E 0.09091 0.14286 0.07692 0.07143 0.11111 0.21053 0.18182 0.12651 F 0.18182 0.14286 0.07692 0.07143 0.05556 0.10526 0.18182 0.11652 G 0.09091 0.14286 0.07692 0.14286 0.05556 0.05263 0.09091 0.09323 Tabel 16. Bobot pada Subkriteria Tanpa Kabel Tanpa Kabel A B C D E F G TPV A 0.21429 0.35294 0.32143 0.13043 0.27273 0.07692 0.18182 0.22151 B 0.10714 0.17647 0.32143 0.26087 0.27273 0.15385 0.09091 0.19763 C 0.07143 0.05882 0.10714 0.26087 0.18182 0.23077 0.09091 0.14311 D 0.21429 0.08824 0.05357 0.13043 0.09091 0.23077 0.27273 0.15442 E 0.07143 0.05882 0.05357 0.13043 0.09091 0.15385 0.18182 0.10583 F 0.21429 0.08824 0.03571 0.04348 0.04545 0.07692 0.09091 0.085 G 0.10714 0.17647 0.10714 0.04348 0.04545 0.07692 0.09091 0.0925
3.4 Analisis Bobot Penentuan Pemilihan Alat Cukur Rambut
Dibawah ini adalah tabel rekapitulasi bobot prioritas alternatif.
Tabel 17. Bobot Penilaian Penentuan Pemilihan Alat Cukur Rambut
Pilihan  Alat Cukur Rambut Harga Jenis mesin Material Fungsi Final Priority Vabe Murah Mahal   Rotary Motor Electromagnetic Motor Stainless steel Carbon steel Dengan Kabel Tanpa Kabel A 0.0179 0.0041 0.0177 0.0032 0.0047 0.0003 0.00160 0.00036 0.050 B 0.0096 0.0032 0.0098 0.0021 0.0020 0.0001 0.00143 0.00032 0.029 C 0.0091 0.0024 0.0082 0.0022 0.0021 0.0001 0.00147 0.00023 0.026 D 0.0045 0.0011 0.0075 0.0013 0.0013 0.0001 0.00135 0.00025 0.017 E 0.0041 0.0011 0.0064 0.0012 0.0011 0.0001 0.00112 0.00017 0.015 F 0.0029 0.0012 0.0047 0.0011 0.0009 0.0001 0.00103 0.00014 0.012 G 0.0022 0.0006 0.0018 0.0010 0.0006 0.0001 0.00082 0.00015 0.007
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  diatas  didapatkan  bobot  kriteria  diperoleh  :  Harga  (0,35),  Jenis  Mesin  (0,32), Material (0,13) dan Fungsi (0,19). Hal ini mengandung arti bahwa harga merupakan kriteria terpenting diantara kriteria yang lain. Sedangkan hasil alat cukur rambut yang memiliki bobot paling tinggi adalah Kemei KM-809A Electric Hair Clipper (0,0507).
Sedangkan untuk uji konsistensi indeks dan rasio : CI = (λmax-n) (n-1) CI = (0,99337-8) (8-1) CI = -1,0009 CR = CI RI CR = -1,0009 1,41 CR = -0,7099 (Konsisten) CR < 0,1maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks yang diberikan konsisten.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penerapan metode Analytic Network Process (ANP) Alat Cukur Rambut, didapatkan kesimpulan Kemei KM- 809A Electric Hair Clipper menjadi prioritas pemilihan alat cukur rambut  dengan bobot (0,0507) dan yang menjadi kriteria yang utama adalah harga dengan bobot (0,35).

## REFERENCES
[1] Romindo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik  di  Politeknik  Ganesha  Medan  Menggunakan  Metode Analytic Network Process ( ANP ),” Ris. dan E-Jurnal Manaj. Inform. Komput. , vol. 1, no. Oktober, pp. 18–25, 2016.
[2] D. Nurlaila, D. Supriyadi, and A. E. Amalia, “Penerapan Metode Analytic Network Process (ANP) Untuk Pendukung Keputusan Pemilihan Tema Tugas Akhir (Studi Kasus: Program Studi S1 Informatika ST3 Telkom),” J. Inform. J. Pengemb. IT Poltek Tegal , vol. 2, no. 2, pp. 63– 68, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.poltektegal.ac.id/index.php/informatika/article/view/511.
[3] M. Abdillah, Ilhamsyah, and R. Hidayati, “Penerapan Metode Analytic Network Process (Anp) Berbasis Android Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tempat Kos,” J.  Coding,  Rekayasa  Sist.  Komput.  Untan ,  vol.  6,  no.  03,  pp.  12–22,  2018,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/jcskommipa/article/view/27437.
[4] I.  G.  Iwan  Sudipa et  al. ,  “Application  of  MCDM  using  PROMETHEE  II  Technique  in  the  Case  of  Social  Media  Selection  for  Online Businesses,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012059.
[5] F. Rahman, I. I. Ridho, M. Muflih, S. Pratama, M. R. Raharjo, and A. P. Windarto, “Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 835, no. 1, 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[6] Y. Chen et al. , “Analytic network process: Academic insights and perspectives analysis,” J. Clean. Prod. , vol. 235, pp. 1276–1294, 2019, doi: 10.1016/j.jclepro.2019.07.016.