## Perbandingan Metode Multifactor Evaluation Process dan
Analytical Hierarchy Process

## Studi Kasus: Promosi Jabatan di Biro Kepegawaian Institut Teknologi Nasional Bandung
UUNG UNGKAWA 1 , RIDHO FARUQI 2 , NUR FITRIANTI F 3 Program Studi Informatika Institut Teknologi Nasional Bandung
Email: uung@itenas.ac.id
Received 9 Agustus 2019 | Revised 30 Agustus 2019 | Accepted 20 September 2019

## ABSTRAK
Dalam sistem pendukung keputusan, banyak dijumpai metode untuk mengevaluasi pilihan dalam mengambil keputusan. Dua di antaranya adalah metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dan Analytical Hierarchy Process (AHP). Dalam paper ini disajikan  perbandingan keduanya  baik secara prosedural maupun hasil  akhir dalam  pemberian  peringkat  karyawan  di  Biro  Kepegawaian  Institut  Teknologi Nasional (Itenas) Bandung. Hasil menunjukkan, bahwa metode AHP lebih komplek dibanding MFEP sedangkan hasil pemeringkatan diperoleh perbedaan di peringkat empat dan lima dari lima karyawan yang dievaluasi.
Kata kunci : Multifactor Evaluation Process, Analytical Hierarchy Process, sistem pendukung keputusan.

## ABSTRACT
There are many methods in the decision support system to evaluate candidates to select the best one of them to promote to a position. Two of them are Multifactor Evaluation  Process  (MFEP)  and  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  This  work compares the two methods both in the procedural point of view of how the decision is made and in the final result of evaluation in the ranking of the employees of Biro Kepegawaian  Institut  Teknologi  Nasional  (Itenas)  Bandung.  The  process  of calculation shows that AHP more complicated than MFEP, but the rangking of the two  methods  show  similar  result  except  in  the  4th  and  5th  rank  between  five employees.
Keywords : Multifactor Evaluation Process, Analytical Hierarchy Process, decision support system.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap  hari  kita  dihadapkan  pada  persoalan  pengambilan  keputusan  dari  yang  sederhana seperti menu apa yang akan kita buat hari ini sampai pada persoalan besar seperti bagaimana mengambil  strategi  untuk  keluar  dari  krisis  ekonomi.  Sebelum  hadirnya  sistem  pendukung pengambilan keputusan (SPK) berbasis komputer ( Decision Support System, DSS) yang mulai dirintis  awal  1970an (Power,  2002) ,  pengambilan  keputusan  dilakukan  secara  manual dengan  mempertimbangkan  berbagai  aspek  atau  kriteria.  Untuk  menentukan  siapa  yang paling pantas menduduki jabatan tertentu misalnya, dipilih kriteria karyawan seperti disiplin, kemampuan, tingkat pendidikan dan sebagainya. Jika kriteria itu sedikit dan calon yang dipilih juga sedikit, proses pengambilan keputusan bisa lebih sederhana. Akan tetapi jika kriteria dan kandidat  lebih  besar  jumlahnya,  maka  proses  pengambilan  keputusan  tidak  sederhana.  Di sinilah pentingnya peranan SPK berbasis komputer.
Dalam penelitian ini diambil studi kasus penentuan karyawan untuk promosi jabatan di biro sumder daya manusia di Institut Teknologi Nasional (Itenas) Bandung. Sebelumnya, setiap kali ada promosi jabatan, pemilihan karyawan yang tepat dilakukan secara manual dengan mengambil  kriteria  disiplin,  pleyanan,  kemampuan,  sikap  dan  kehadiran.  Kriteria  tersebut memiliki bobot berbeda tergantung pada posisi dan ditentukan secara subjektif dan intuitif. Di samping  untuk  keperluan  membantu  mempermudah  dan  otomatisasi  proses  pengambilan keputusan,  dalam  penelitian  ini  juga  dimaksudkan  untuk  mengetahui  kinerja  dua  metode dalam  pengambilan  keputusan  yaitu Multifactor  Evaluation  Process  (MFEP) (Jazuli, Nurkamid,  &  Hakim,  2018)  (Diwanda  et  al.,  2016) dan Analytical  Hierarchy  Process (AHP) (R. W. Saaty, 1987), (T. L. Saaty, 1994) .

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Umumnya  pengambilan  keputusan  dihadapkan  pada  persoalan  memilih  alternatif  di  antara sekian banyak alternatif, berdasarkan sejumlah kriteria. Semakin banyak alternatif dan kriteria, pengambilan keputusan akan semakin rumit, kompleks. Di sinilah pentingnya peranan sistem pendukung pengambilan keptusan atau lazim disebut sistem pendukung keputusan. Bagian ini menyajikan  beberapa  penerapan  kedua  metode  yang  dipakai  dalam  penelitian  ini,  yakni metode AHP dan MFEP. Dalam literatur (Triantaphyllou, 2000) , metode MFEP ini dikenal sebagai WSM ( Weighted Sum Model).
Dalam kasus penerimaan karyawan, Azman dan Made menggunakan metode AHP dan MFEP (Maricar  &  Sudarma,  2016) .  Sri  Wahyuni  menerapkan  metode  MFEP  dalam  pemilihan kontraktor pada proyek semenisasi jalan di Kabupaten Kutai Kertanegara (Priyanti, Astuti, & Khairina, 2016). Yogi dan Veradilla menggunakan metode MFEP untuk pemilihan tanaman pangan di Kabupaten Musi Rawas (Primadasa & Amalia, 2017) . Aan dkk menggunakan metode WSM untuk penentuan peserta jaminan kesehatan masyarakat (Aan dkk., 2017) . Wahyu  dkk  menggunakan  WSM  untuk  pencarian  (pemilihan)  universitas  di  Malang (Kurniawan, dkk, 2019).
Metode AHP termasuk metode yang sangat populer karena banyak diterapkan dalam sistem pendukung keputusan. Dua paper yang lain selain yang disebutkan di atas, adalah peningkatan proses pemilihan fakultas (Grandzol, 2005) dan pemilihan bibit ternak sapi potong dengan metode AHP dan MFEP (Afrisawati & Irianto, 2019) .

## 3. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah pertama, melakukan wawancara untuk mendapatkan  informasi  tentang  penilaian  karyawan  dan  kriteria  apa  saja  yang  digunakan dalam  promosi  jabatan  tertentu.  Kedua,  membangun  aplikasi  berbasis  web  untuk mengimplementasikan  kedua  metode  pengambilan  keputusan  dan  menguji  aplikasi  untuk memastikan kebenarannya. Ketiga, melakukan pemeringkatan karyawan yang paling sesuai untuk menduduki jabatan (posisi) yang akan ditempati dengan kedua metode: MFEP dan AHP. Keempat, membandingkan hasil pemeringkatan dari kedua metode tersebut.
Pada bagian ini menyajikan bagaimana metode MFEP dan AHP melakukan komputasi dalam pemeringkatan  untuk  membantu  seseorang  mengambil/membuat  keputusan.  Data  yang digunakan  diperoleh  dari  kepegawaian  Itenas.  Ada  10  kandidat  (karyawan)  yang  mungkin untuk  menduduki  posisi  tertentu,  yang  disimbolkan  dengan  A01,  sampai  dengan  A10.  Sub bagian berikut memperlihatkan tahapan komputasi dalam MFEP dan AHP.

## 3.1. Tahapan Perhitungan MFEP
Langkah-langkah pemecahan masalah dalam MFEP adalah sebagai berikut:
1. Menentukan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus sama dengan satu (Σ pembobotan = 1), yaitu factor weight. Faktor bobot dapat dilihat pada Tabel 1 .
Tabel 1. Tabel bobot faktor
No   Nama kriteria   Bobot (100)   Bobot (1) 1 Disiplin 20 0,20 2 Pelayanan 35 0,35 3 Kemampuan 20 0,20 4 Sikap 10 0,10 5 Kehadiran 15 0,15 Total ∑Wj 100 1.00
2. Mengisikan nilai untuk setiap sub faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari  data-data  yang  akan  diproses  untuk  Disiplin,  Pelayanan,  Kemampuan,  Sikap  dan Kehadiran seperti dalam Tabel 2 .
Tabel 2. Rentang Nilai kriteria No   Kriteria Kategori Nilai 1 Disiplin, Pelayanan, Kemampuan, Sikap, Kehadiran Sangat baik   90 - 100 Baik 80 - <90 Cukup baik   70 - <80 Kurang baik   60 - <70 Tidak baik    <60
3. Rekap Nilai lima orang kandidat terlihat seperti pada Tabel 3 .
Tabel 3. Nilai (Evaluasi) Para Kandidat Kandidat Disiplin  Pelayanan  Kemampuan  Sikap Kehadiran A01 100 100 100 100 95 A02 80 90 100 90 90 A03 90 70 80 90 95 A04 80 70 100 90 95 A05 100 70 60 80 75
Proses perhitungan weight x evaluation yang merupakan proses perkalian bobot dengan nilai, kemudian hasil totalnya dengan menjumlahan seluruh hasil perkalian bobot-nilai untuk tiap kandidat seperti pada
4. Tabel 4 :
 Bobot x Nilai disiplin :
𝑤 = 100 * 0.2  = 20 𝑤 = 80 * 0.2 = 16 𝑤 = 90 * 0.2 = 18 𝑤 = 80 * 0.2 = 16 𝑤 = 100 * 0.2  = 20
 Bobot x Nilai pelayanan :
𝑤 A01 = 100 * 0.35  = 35 𝑤 A02 = 90 * 0.35  = 31.5 𝑤 A03 = 70 * 0.35  = 24.5 𝑤 A04 = 70 * 0.35  = 24.5 𝑤 A05 = 70 * 0.35  = 24.5
 Bobot x Nilai kemampuan :
𝑤 A01 = 100 * 0.2  = 20 𝑤 A02 = 100 * 0.2  = 20 𝑤 A03 = 80 * 0.2 = 16 𝑤 A04
= 100 * 0.2  = 20 𝑤 A05 = 60 * 0.2 = 16
 Bobot x Nilai  sikap :
𝑤 A01 = 100 * 0.1    = 10 𝑤 A02 = 90 * 0.1     = 9 𝑤 A03 = 90 * 0.1     = 9 𝑤 A04 = 90 * 0.1     = 9 𝑤 A05 = 80 * 0.1     = 8
 Bobot x Nilai  kehadiran :
𝑤 A01 = 95 * 0.15    = 14.25 𝑤 A02 = 90 * 0.15    = 13.5 𝑤 A03 = 95 * 0.15    = 14.5 𝑤 A04 = 95 * 0.15    = 14.5 𝑤 A05 = 75 * 0.15    = 11.25

## Tabel 4. Nilai Bobot x Nilai

## No  Nama  Disiplin  Pelayanan  Kemampuan  Sikap  Kehadiran
1 A01 20 35 20 10 14.25 2 A02 16 31.5 20 9 13.5 3 A03 18 24.5 16 9 14.25 4 A04 16 24.5 20 9 14.25 5 A05 20 24.5 12 8 11.25 5. Menjumlahkan seluruh hasil Bobot x Nilai untuk memperoleh total hasil evaluasi:
1) 𝑊 A01 = 20 + 35 + 20 + 10 + 14.25 = 99.25 2) ∑ 𝑊 A02 = 16 + 31.5 + 20 + 9 + 13.5 = 90 3) 𝑊 A03 = 18 + 24.5 + 16 + 9 + 14.25 = 81.75 4) 𝑊 A04 = 16 + 24.5 + 20 + 9 + 14.25 = 83.75 5) 𝑊 A05 = 20 + 24.5 + 12 + 8 + 11.25 = 75.75
6. Setelah menjumlahkan seluruh hasil weight evaluation maka akan diperoleh hasil akhir yang dapat dijadikan rangking seperti pada Tabel 5 .
Tabel 5. Peringkat Karyawan
No   Nama   Total   Rank 1 A01 99.25   1 2 A02 90 2 3 A04 83.75   3 4 A03 81.75   4 5 A05 75.75   5

## 2.2.  Tahapan perhitungan AHP
Perhitungan AHP dimulai dengan pembuatan matriks hirarki antar kriteria, yang merupakan matrik perbandingan antar kriteria. Pembuatan matriks berdasarkan acuan pada skor penilaian Tabel 1 . Hasil penilaian menggunakan matriks perbandingan dapat dilihat dalam Tabel 6 .
Tabel 6. Matriks Perbandingan
MATRIX PERBANDINGAN Disiplin  Pelayanan  Kemampuan  Sikap  Kehadiran Disiplin 1 0.33 1 5 3 pelayanan 3 1 3 7 5 Kemampuan  1 0.33 1 5 3 Sikap 0.20 0.14 0.20 1 0.33 Kehadiran 0.33 0.20 0.33 3 1 Jumlah 5.533 2.01 5.533 21 12.333

## Tabel 7. Skala Nilai Perbandingan
Tingkat Kepentingan Nilai Keterangan Sama-sama penting 1 dua kegiatan (kriteria) memberi sumbangan sama pada tujuan. Sedang, lebih penting 3 Pengalaman dan pertimbangan agak lebih disukai dibanding yang lain Sangat penting 5 Pengalaman dan pertimbangan sangat penting/sangat disukai dibanding yang lain Amat sangat penting 7 Pengalaman dan pertimbangan amat sangat disukai dibanding yang lain Terlalu amat sangat penting 9 Pengalaman dan pertimbangan terlalu amat sangat disukai dibanding yang lain 2,4,6,8  Untuk mencari kompromi di antara nilai di atas
Dalam Tabel 6 nilai perbandingan antar kriteria tergantung hirarki dan seberapa besar tingkat kepentingannya. Kriteria dengan nilai lebih kecil berarti tingkat kepentingannya pada hierarki dibawah dari kriteria yang memilki nilai lebih besar. Dalam AHP, nilai perbandingan tingkat kepentingan tampak seperti pada
Tabel 7 . Sebagai contoh, nilai disiplin 3 terhadap kehadiran, artinya disiplin lebih penting dari pada  kehadiran  dalam  hierarki  penilaian  kriteria.  Setelah  didapatkan  perbandingan kepentingan maka dilakukan sintesa dengan menjumlahkan setiap kolom ( Tabel 5 ). Langkah berikutnya,  normalisasi  dengan  cara  membagi  setiap  sel  dengan  jumlah  pada  kolom  yang bersangkutan. Hasil normalisasi ditunjukan pada Tabel 8 .
Tabel 8. Hasil Normalisasi Kriteria

## Disipin  Pelayanan  Kemampuan  Sikap  Kehadiran
Disiplin 0.18 0.17 0.18 0.23   0.24 Pelayanan 0.54 0.50 0.54 0.3 0.54 Kemampuan  0.18 0.17 0.18 0.23   0.24 Sikap 0.03 0.07 0.03 0.04   0.02 Kehadiran 0.06 0.10 0.06 0.14   0.08
Setelah dinormalisasi kemudian dihitung rata-rata setiap alternatif untuk menghasilkan Priority Vector/Bobot. Priority Vector dapat dilihat pada Tabel 9 . Nilai priority vector didapatkan dari ratarata  dari  nilai  masing-masing  baris,  sebagai  contoh  0.201732  didapatkan  dari, Priority vector = 0.180723 + 0.17 + 0.180722892 + 0.238 + 0.2432432 = 0.201732.

## Tabel 9. Priority Vector
Disiplin  Pelayanan  Kemampuan  Sikap  Kehadiran Priority vector Disiplin 0.18 0.17 0.18   0.23 0.24   0.20 pelayanan 0.54 0.50 0.54   0.33 0.40   0.46
kemampuan   0.18 0.17 0.18   0.23 0.24   0.20 sikap 0.03 0.07 0.03   0.04 0.02   0.04 kehadiran 0.06 0.10 0.06   0.14 0.08   0.08
Priority Vector menunjukkan bobot dari masing-masing kriteria, jadi dalam hal ini pelayanan merupakan  bobot  tertinggi/terpenting  dalam  perangkingan  karyawan.  Selanjutnya menghitung rasio konsistensi dari priority vector (Bobot) yang didapatkan.
Pertama melakukan perkalian matriks antara matriks perbandingan pada Tabel 6 dan Priority Vector pada Tabel 9 . Hasil perkalian dilihat pada Tabel 10 .
Tabel 10. Hasil Perkalian
Disiplin   Pelayanan   Kemampuan   Sikap   Kehadiran Priority vector Hasil perkalian Disiplin 1 0.33 1 5 3 0.20 1.04 pelayanan   3 1 3 7 5 0.46 2.42 kemampuan   1 0.33 1 5 3 0.20 1.04 sikap 0.20 0.14 0.20 1 0.33 0.04 0.2 kehadiran 0.33 0.20 0.33 3 1 0.08 0.44
Nilai hasil perkalian tersebut didapat dari perkalian matriks, sebagai contoh 1.04 didapatkan dari 1 * 0.201732 + 0.33 * 0.464141+ 1 * 0.201732 + 5 * 0.043605 +  3 * 0.088789 = 1.042571 = 1.04.
Hasil perkalian tersebut lalu dibagi dengan Priority Vector. Hasilnya pada Tabel 11 .
Tabel 11. Hasil Perkalian Dibagi Priority Vector Hasil Perkalian Priority Vector   Hasil  Kali  /  Priority Vector 1.042571 0.201732 5.16809485 2.423716 0.464141 5.22193613 1.042571 0.201732 5.16809485 0.2202 0.043605 5.04987891 0.446921 0.088789 5.03350168 Selanjutnya mencari Eigen Max dengan persamaan berikut: Imax  = . . . . . = 5.128301
Setelah  menghitung  Imax,  selanjutnya  menghitung Consistency  Index  (CI).  Menghitung  CI menggunakan persamaan berikut.
CI
=
Kemudian  menghitung Consistency  Ratio  (CR)  berdasarkan  nilai  Index  Random  (IR)  pada Tabel 12 diperoleh dengan rumus:
CR =
Tabel 12. Index Random
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0,00  0,00  0,58  0,90  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,49
Hasil perhitungan CR <= 0,1, maka rasio konsistensi dari bobot prioritas dapat diterima. Maka Bobot Kriteria menjadi bobot tertinggi/terpenting. Langkah selanjutnya adalah mencari nilai rata  –  rata  atau Prioity  Vector  (PV)  pada  setiap  kriteria  dan  data  alternatif.  Untuk  kriteria disiplin, tampak seperti pada Tabel 13 .
Tabel 13. PV Disiplin Disiplin   A01 A02 A03 A04   A05 A01 1.00 5.00   5.00 3.00   1.00 A02 0.20 1.00   1.00 0.33   0.20 A03 0.20 1.00   1.00 0.33   0.20 A04 0.33 3.00   3.00 1.00   0.33 A05 1.00 5.00   5.00 3.00   1.00
Tabel 13 menjelaskan  bahwa  karyawan  yang  mendapatkan  nilai  lebih  kecil  berarti  nilai kinerjanya di bawah dari karyawan yang memilki nilai lebih besar. Sebagai contoh data A01 kinerja disiplinnya 5 terhadap A02, artinya performa A01 lebih baik dari pada  A02.
Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi nilai dengan melakukan fungsi pembagian dari rata–rata setiap kolom data alternatif dengan nilai setiap data alternatif. Contoh untuk kriteria disiplin, tampak seperti pada Tabel 14 :
Tabel 14. Normalisasi Nilai Data Alternatif Normalisasi disiplin A01   A02   A03 A04   A05 Rata-rata vektor A01 0.365  0.333  0.333  0.391  0.365 0.357 A02 0.073  0.066  0.066  0.043  0.073 0.064 A03 0.073  0.066  0.066  0.043  0.073 0.064 A04 0.121  0.200  0.200  0.130  0.121 0.154 A05 0.365  0.333  0.333  0.391  0.365 0.357
Setelah didapatkan normalisasi data maka langkah selanjutnya yang akan dilakukan adalah perangkingan  karyawan.  Perangkingan  karyawan  dilakukan  dengan  cara  mengambil  setiap data priority vector lalu mengkali matriks dengan data alternatif, seperti pada Tabel 15 .
Hasil akhir= 𝐴 𝐵 𝐶 𝐷  𝐸 𝐴 𝐵 𝐶 𝐷  𝐸 X 𝐴 𝐵
Tabel 15. Hasil Akhir Perhitungan AHP
disiplin  pelayanan  kemampuan  sikap  kehadiran
Priority vector Hasi akhir A01   0.357 0.523 0.297 0.441 0.283 0.20 0.419
A02   0.064 0.281 0.297 0.165 0.114 0.46 0.220 A03   0.064 0.0649 0.297 0.165 0.283 0.20 0.135 A04   0.154 0.064 0.078 0.165 0.283 0.04 0.109 A05   0.357 0.064 0.02 0.063 0.035 0.08 0.114

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  dilakukan  perhitungan,  selanjutnya  dilakukan  perbandingan  peringkat  hasil  dari perhitungan yang dilakukan oleh sistem pendukung keputusan dengan metode MFEP dan AHP, untuk menguji performa dari sistem yang dibuat. Tabel 16 merupakan perbandingan peringkat hasil dari perhitungan yang dilakukan oleh kedua sistem.
Skenario pengujian performa sistem yang dilakukan sebagai berikut. 1. Menghitung menggunakan program aplikasi.
2. Membandingkan hasil perhitungan aplikasi dari metode AHP dan MFEP

## Tabel 16. Perbandingan Hasil Pemeringkatan

## Alternatif  Hasil MFEP  Rank MFEP  Hasil AHP  Rank AHP
A01 99.25 1 0.419 1 A02 90 2 0.220 2 A03 83.75 3 0.135 3 A04 81.75 4 0.109 5 A05 75.75 5 0.114 4
Berdasarkan perhitungan dengan aplikasi, terdapat perbedaan hasil antara metode AHP dan MFEP, yaitu pada data uji A04 dan A05 sedangkan rangking satu sampai dengan tiga kedua metode  memberi  hasil  pemeringkatan  yang  sama.  Hal  ini  disebabkan  beberapa  faktor diantaranya adalah :
1. Perbedaan  hasil  terjadi  dikarenakan  metode  AHP  menggunakan  sistem  hierarki berdasarkan  tingkat  kepentingannya,  sehingga  data  nilai  alternatif  diubah  menjadi tingkat  hierarki.  Sedangkan  pada  metode  MFEP  data  nilai  alternatif  tidak  dilakukan proses apapun;
2. Pada  metode  AHP  bobot  kriteria  juga  diubah  menjadi  skala  prioritas  berdasarkan tingkat kepentingannya dalam hierarki, sedangkan pada metode MFEP bobot kriteria tidak dilakukan perubahan dengan proses apapun;
3. Perbedaan juga terjadi karena pada metode AHP setiap alternatif dibandingkan satu dengan yang lainnya seperti pada Tabel 13 . data alternatif A01 dibandingkan terhadap A02, A03, A04, A05, dan begitu juga pada data alternatif yang lainnya dibandingkan satu dengan yang lainnya.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan implementasi dan pengujian, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  dapat  menampilkan  data  ranking  karyawan  sebagai  nilai  akhir,  dengan menggunaan metode MFEP dan AHP.
2. Sistem diimplementasikan dengan menggunakan kriteria dan bobot yang diberikan oleh instansi terkait yaitu Biro Kepegawaian Itenas;
3. Perbedaan antara hasil metode MFEP dan AHP terjadi karena pada AHP nilai bobot dan nilai alternatif diubah menjadi skala prioritas sedangkan pada metode MFEP nilai bobot dan alternatif tidak dirubah.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Terimakasih ditujukan kepada Biro Kepegawaian Itenas yang sudah membantu memberikan data dan informasi untuk kepentingan penelitian.

## 7. DAFTAR RUJUKAN
Aan, M., Gienam, S., Nasution, S. D., Putera, A., Siahaan, U., Pembangunan, U., & Budi, P.
(2017).  PENERAPAN  WEIGHTED  SUM  MODEL  (WSM)  DALAM  PENENTUAN  PESERTA JAMINAN  KESEHATAN  MASYARAKAT. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Informatika (JURASIK), 02(July). https://doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.17
Afrisawati, & Irianto. (2019). PEMILIHAN BIBIT TERNAK SAPI POTONG MELALUI KOMBINASI
METODE AHP DAN METODE MFEP. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi, VI(1), 43–50.
Diwanda, S. A., Ode, L., Sagala, H. S., Informatika, J. T., Teknik, F., & Oleo, U. H. (2016).
Sistem  pendukung  keputusan penilaian kinerja karwayan  menggunakan  metode. 2(1),
341–348.
Grandzol, J. R. (2005). Improving the Faculty Selection Process in Higher Education: A Case for the Analytic Hierarchy Process. IR Applications.
Jazuli,  A.,  Nurkamid,  M.,  &  Hakim,  M.  M.  (2018). Multifactor  Evaluation  Process  for  the
Determination  of  Aid  Restoration  Home.  https://doi.org/10.4108/eai.24-10-
2018.2280509
Kurniawan, W. A., Putra, N. P., Pradana, R. P., Ulum, M., & Almais, A. T. W. (2019). SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENCARIAN  UNIVERSITAS  DI  MALANG  MENGGUNAKAN WEIGHT PRODUCT DENGAN PEMBOBOTAN WEIGHTED. Jurnal Ilmiah Informatika, 4(2),
103–110.
Maricar, M. A., & Sudarma, M. (2016). Decision Support System of the Employees Acceptance using Analytical Hierarchy Process ( AHP ) and Multi Factor Evaluation Process ( MFEP ).
International Journal of Engineering and Emerging Technology, 1(December).
Power,  D.  J. (2002).  Decision  Support  Systems:  Concepts  and  Resources  for  Managers.  In
Information Systems Management (Vol. 20). Quorum Books.
Primadasa, Y., & Amalia, V. (2017). Penerapan Metode Multi Factor Evaluation Process untuk Pemilihan Tanaman Penerapan Metode Multi Factor Evaluation Process untuk Pemilihan Tanaman  Pangan  di  Kabupaten  Musi  Rawas. Jurnal  Sisfo,  07(September  2017).
https://doi.org/10.24089/j.sisfo.2017.09.004
Priyanti, S. W., Astuti, I. F., & Khairina, D. M. (2016). Penerapan Multifactor Evaluation Process
(Mfep)  Untuk  Pemilihan  Kontraktor  Pada  Proyek  Semenisasi  Jalan  (Studi  Kasus :  Unit Layanan  Pengadaan  Kabupaten  Kutai  Kartanegara). Prosiding  Seminar  Sains  Dan Teknologi FMIPA Unmul.
Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process-what it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8
Saaty, T. L. (1994). How to Make a Decision : The Analytic Hierarchy Process. Interfaces, 24(6),
19–43.
Triantaphyllou,  E.  (2000). Multi-Criteria  Decision  Making  Methods:  A  Comparative  Study. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3157-6