p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Penerapan Analytic Network Process untuk Pemilihan Kantor Akuntan Publik
Kaslani a1 , Odi Nurdiawan b2 , Ade Irma Purnamasari c3
aProgram Studi Komputerisasi Akuntansi STMIK IKMI Cirebon, Jln Perjuangan No 10 B Majasem Kesambi Kota Cirebon
bProgram Studi Manajemen Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jln Perjuangan No 10 B Majasem Kesambi Kota Cirebon
cProgram Studi Teknik Informatika STMIK IKMI Cirebon, Jln Perjuangan No 10 B Majasem Kesambi Kota Cirebon 1 kaslani@ikmi.ac.id
2 odinurdiawan2020@gmail.com
3 irma2974@yahoo.com

## Abstrak
Profesi akuntan publik semakin berkembang seiring dengan pertumbuhan Kantor Akuntan Publik (KAP) dimana kebutuhan  perusahaan  publik  yang  membutuhkan  jasa  akuntan  publik  untuk  menilai  laporan  keuangannya. Banyaknya kebutuhan akan jasa akuntan publik disebabkan oleh keinginan perusahaan publik untuk menyajikan laporan  keuangan  secara  wajar,  transparan  dan  akuntabel.  Kendala  yang  dihadapi  adalah  bagaimana  memilih Kantor  akuntan  publik  yang  memiliki  kapabilitas  tinggi  dengan  8  (delapan)  kriteria    pertama  Reputasi,  kedua Kualitas  personel  yang  ditugaskan,  ketiga  Macam  jasa  yang  ditawarkan,  keempat  Sikap  bebas  tidak  memihak., kelima Tarif jasa yang diberikan, keenam Jarak tempat akuntan publik dengan klien, ketujuh Pengalaman kantor akuntan  publik,  kedelapan  Hubungan  kantor  publik  dengan  klien,    dan  memiliki  3  (tiga)  Pertama  KAP  Kaslani dan  Rekan,  KAP  Indra  dan  Rekan,  KAP  Santosa  dan  Rekan.  Analytic  Network  Process  akan  diperoleh  nilai masing-masing alternatif yang akan dipilih dalam penelitian ini. Perangkinan dalam penelitian ini menggunakan konsep  semakin  tinggi  nilai  yang  diperoleh  maka  semakin  baik  rankingnya.  Berdasarkan  hasil  perhitungan menggunakan algoritma Analytic network process hasil perangkingan dengan kode A01 Nama KAP Kaslani dan Rekan dengan Nilai RAW (asal) sebesar 0.1803 dan Nilai Normal Sebesar 36.06 %. kode A02 Nama KAP Santosa dan  Rekan  dengan  Nilai  RAW  (asal)  sebesar  0.1667  dan  Nilai  Normal  Sebesar  33.34  %.  kode  A03  Nama  KAP Indra dan Rekan dengan Nilai RAW (asal) sebesar 0.153 dan Nilai Normal Sebesar 30.59 %. Maka dengan hasil perangkingan  diatas  dapat  direkomendasikan  dengan  8  klriteria  dan  3  alternatif  serta  hasil  perangkingan peneliti memilih Kantor Akuntan Publik Kaslani dan rekan .
Kata kunci : Kantor Akuntan Publik, Analytic Network Process, Akuntansi.

## Application of the Analytic Network Process for the Selection of a Public Accounting Firm

## Abstract
The public accounting profession is growing along with the growth of the Public Accounting Firm (KAP) where the need for public companies that require public accounting services to assess their financial statements. The high  demand  for  public  accounting  services  is  caused  by  the  desire  of  public  companies  to  present  financial reports  in  a  fair,  transparent  and  accountable  manner.  The  obstacle  faced  is  how  to  choose  a  highly  capable public accounting  firm with 8 (eight) criteria, first is reputation, second is quality  of assigned personnel, three types  of  services  are  offered,  fourth  is  free  attitude  of  impartiality,  fifth  is  tariff  for  services  provided,  sixth  is distance  of  place  public  accountants  with  clients,  seventh  experience  of  public  accounting  firms,  eighth  Public office  relations  with  clients,  and  have  3  (three)  First  KAP  Kaslani  and  Partners,  KAP  Indra  and  Partners,  KAP Santosa  and  Partners.  The  Analytic  Network  Process  value  will  be  obtained  for  each  alternative  that  will  be selected in this study. The ranking in this study uses the concept of the higher the value obtained, the better the ranking. Based on the results of calculations using the  Analytic network process algorithm, the ranking results with  code  A01  Name  KAP  Kaslani  and  Partners  with  a  RAW  (original)  value  of  0.1803  and  a  normal  value  of 36.06%. Code A02 Name of KAP Santosa and Partners with a RAW (original) value of 0.1667 and a normal value of 33.34%. Code A03 Name of KAP Indra and Partners with a RAW Value (original) of 0.153 and a Normal Value
of 30.59%. So with the results of the ranking above, it can be recommended with 8 criteria and 3 alternatives and the results of the ranking of researchers choosing Kaslani Public Accounting Firm and colleagues.
Keywords : Public Accounting Firm,  Analytic Network Process, Accounting.

## I. P ENDAHULUAN
Kantor  Akuntan  Publik  (KAP)  adalah  badan  usaha yang  didirikan  dan  menjalankan  kegatan  usahanya  diatur berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  5  Tahun  2011 tentang  Akuntan  Publik  [1],  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  20  Tahun  2015  Tentang Praktik  Akuntan  Publik  dan Peraturan  Menteri  Keuangan Nomor 17/Pmk.01/2008 Tentang Jasa Akuntan Publik [2].
Profesi  akuntan  publik  semakin  berkembang  seiring dengan  pertumbuhan  Kantor  Akuntan  Publik  (KAP) dimana kebutuhan perusahaan publik yang membutuhkan jasa  akuntan  publik  untuk  menilai  laporan  keuangannya. Banyaknya  kebutuhan  akan  jasa  akuntan  publik disebabkan  oleh  keinginan  perusahaan  publik  untuk menyajikan  laporan  keuangan  secara  wajar,  transparan dan akuntabel. Karena laporan keuangan merupakan suatu media  utama  untuk    mengkomunikasikan  informasi keuangan  kepada  pihak-pihak  di  luar  entitas.  Laporan keuangan  merupakan  bentuk  pertanggungjawaban  dan penyampaian    informasi  keuangan  suatu  perusahaan  atau organisasi  kepada  pihak-pihak  yang  membutuhkan, eksternal maupun internal[3].  Disinilah pentingnya peran Kantor  Akuntan  Publik  (KAP)  dalam  sistem  pelaporan akuntansi  dan  auditing  untuk  proses  pemenuhan  kontrak sosial  perusahaan  dengan  pihak stakeholders [4]. Keandalan  laporan  keuangan  sangat  dibutuhkan  oleh pihak stakeholder karena berpengaruh terhadap pengambilan keputusan
Penelitian sebelumnya yang telah dilakukan oleh Susan dan  Trisnawati  (2011)  yang  menguji  5  faktor  (pergantian manajemen, opini akuntan, kesulitan keuangan perusahaan, ukuran KAP dan presentase perubahan ROA) yang    dianggap  berpengaruh  terhadap  pemilihan  KAP pada  perusahaan  manufaktur  di  Indonesia  periode  tahun 2004-2009  dan  hasilnya  variabel  pergantian  manajemen dan  ukuran  KAP  yang  berpengaruh  secara  signifikan terhadap  pergantan  KAP,  sedangkan  opini  akuntan, kesulitan  keuangan  perusahaan  dan  presentase  perubahan ROA tidak berpengaruh [5].
Dalam  kurun  waktu  tahun  2007  sampai  dengan  2014 pertumbuhan  KAP  terus  mengalami  peningkatan.  Hal  ini tercermin  pada  tahun  2007  tercatat  893  izin  akuntan publik  dan  pada  tahun  2014  tercatat  1053  izin  akuntan publik.  Pertumbuhan  KAP  selama  kurun  waktu  tersebut tercermin dalam grafik berikut ini:
Gambar 1. Grafik Perkembangan KAP di Indonesia Tahun 2007-2014 [6]
Berdasarkan  Direktori  PPK  Kementrian  Keuangan  RI Tahun 2016 yang diterbitkan oleh Institut Akuntan Publik Indonesia  (IAPI)  bekerjasama  dengan  Kementrian Keuangan  Republik  Indonesia  Sekretariat  Jenderal  Pusat Pembinaan  Profesi  Keuangan  (PPPK),  per  tanggal  31 Januari  2016  Akuntan  Publik  (AP)  seluruh  Indonesia sebanyak 1.229 orang dan Kantor Akuntan Publik (KAP) yang  telah  memperoleh  izin  dari  Menteri  Keuangan sebanyak  539  KAP  terdiri  405  Kantor  Pusat,  134  Kantor Cabang,  dari  jumlah  tersebut  terdapat  4  (empat)  KAP diklasifikasikan  sebagai  Big  Four  [7][8].  Tujuan penelitian  ini  agar  memberikan  rekomendasi  kantor akuntan  publik  yang  memiliki  kapabilitas  yang  sangat baik.

## II. M ETODOLOGI
Metodologi  yang  digunakan  dalam  penelitian  dalam penerapan
Analytic Network Process (ANP) pemilihan  kantor  akuntan  publik.  berikut  Langkah- langkah  penelitian  yang  dilakukan  dalam  pemecahan masalah  tersebut  dapat  dilihat  dalam  diagram  alir penelitian seperti pada
Gambar 2. Diagram Alir

## A. Penelitian Awal
Penelitian memiliki beberapa tahapan di antaranya  [9] [10]:
1) Rumusan masalah
Pada  tahap  ini  merupakan  tahap  awal  dari  metodologi penelitian.  Rumusan  masalah  di  dalam  penelitian  yakni
Bagaimana pemilihan kantor
akuntan publik menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). 2) Menentukan tujuan penelitian
Pada  tahap  ini  setelah  diketahui  masalah  yang  akan diselesaikan  maka  mentukan  tujuan  yang  akan  dicapai yaitu  mendapatkan  kantor  akuntan  publik  dengan menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). 3) Observasi
Pada  tahapan  ini  observasi  dilakukan  dengan melakukan  pengamatan  dan  pemahaman  serta  mencatat hal-hal  penting  dan  mengumpulkan  data-data  mengenai kriteria-kriteria untuk pemilihan kantor akuntan publik. 4) Wawancara
Pada  tahap  wawancara  memiliki  tujuan  untuk mengumpulkan  informasi  yang  dibutuhkan  dalam menerapkan  metode Analytic  Network  Process (ANP) untuk memilih kantor akuntan publik.
5) Studi literatur
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  dengan  mecari  dan memahami  terkait  teori-teori  yang  akan  diselesaikan dalam  penelitian  ini.  Tahap  ini  dilakukan  dengan memahami penelitian-penelitian terdahulu, buku, publikasi  ilmiah  dan  internet  terkait  dengan  pemilihan kantor akuntan publik.

## B. Pengumpulan Data
1) Identifikasi Decision Makers
Pada  tahapan  ini  dilakukan  untuk  mendapatakan pengambil  keputusan  yang  terlibat  dalam  pemilihan kantor akuntan publik.
2) Identifikasi Kriteria
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan  cara  memahami penelitian-penelitian  terdahulu  terkait  kriteria-kriteria yang  berpengaruh  dalam  suatu  pemilihan  bibit  padi unggul. Adapun kriteria sebagai berikut :
a) Reputasi.
b) Kualitas personel yang ditugaskan.
c) Macam jasa yang ditawarkan.
d) Sikap bebas tidak memihak.
e) Tarif jasa yang diberikan.
f) Jarak tempat akuntan publik dengan klien.
g) Pengalaman kantor akuntan publik.
h) Hubungan kantor publik dengan klien.
3) Identifikasi dan Penyusunan Data
Setelah kriteria yang akan digunakan sudah diidentifikasi,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  penyusunan instrumen  yang  akan  digunakan  untuk  pengambilan  data untuk  penelitian  ini.  Penyusuan  kriteria  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini  berupa  perbandingan berpasangan

## C. Pengolahan Data
Pengolaan data terdiri dari beberapa tahapan diantaranya [11] [12] [13]:
1) Matriks perbandingan berpasangan yang menunjukkan keterkaitan. Dalam ANP pendekatan dalam pengambilan  keputusan  tetap  didasarkan  kepada keputusan  untuk  mendapatkan  prioritas  sebagaimana halnya metode AHP.
2) Perhitungan  bobot  elemen  Bobot  yang  dicari dinyatakan  dalam  vektor  W  =  [WI,  W2,  W3,...,Wn].
Nilai  Wn  menyatakan  bobot  relatif  kriteria  An terhadap  keseluruhan  set  kriteria  pada  sub  sistem tersebut.  Pada  situasi  penilaian  yang  sempurna (teoritis)  maka  didapatkan  hubungan  seperti  pada persamaan (2.1) :
aik = aij. ajk untuk semua i, j, k......(2.1) Matriks yang diperoleh adalah matriks yang konsisten. aij dapat dinyatakan di dalam vektor W sebagai persamaan (2.2) :
aij = wi / wj i,j = 1,2,3, . . .n.......................( 2.2) Dari  persamaan  (2.2)  diatas  dapat  dibuat  persamaan (2.3) (2.4) (2.5) : aij.wj /wi=l, i = 1, 2, 3, ……n…...( 2.3)
Dalam  teori  matriks  rumus  di  atas  adalah  persamaan karakteristik  dengan  W  merupakan  Eigenvector  dari matriks A dengan nilai eigen sebesar n. Bila ditulis secara lengkap  maka  persamaan  tersebut  akan  terlihat  seperti pada Gambar 3 berikut ini :
Gambar 3. Eigenvector
Pada  umumnya  ada  beberapa  nilai eigenvector yang bersesuaian yang memenuhi persamaan di atas. Variabel n pada persamaan (2.3) (2.4) (2.5) dapat digantikan dengan sebuah vektor A,seperti persamaan (2.6) :
A W = λ W ..................( 2.6)
Dimana  λ  =  (λ1,  λ2,  ...,  λn)  Setiap  λ.yang  memenuhi persamaan  di  atas  dinamakan  sebagai eigenvalue, sedangkan  vektor  yang  memenuhi  persamaan  (2.6) tersebut  dinamakan  sebagai eigenvector. Bila  matriks  A diketahui  dan  ingin  diperoleh  nilai  W,  maka  dapat diselesaikan melalui persamaan (2.7) :
(A-nI) W = 0 ........(2.7)
Persamaan ini dapat menghasilkan solusi yang tidak nol (jika dan hanya jika) n merupakan eigenvalue dari A dan W  adalah eigenvectornya. Setelah eigenvalue matriks perbandingan A tersebut diperoleh. misalnya: λ1.  A2,  λn  dan  berdasarkan  matriks  A  yang  mempunyai keunikan  yaitu aij =  1.  dcngan  1=1.  2,  ...,  n,  maka  seperti persamaan (2.8) :
Di sini semua eigenvalue bernilai nol. kecuali satu yang tidak  no1  yaitu eigenvalue maksimum.  Kemudian  jika penilaian  yang  dilakukan  konsisten  akan  diperoleh
eigenvalue maksimum  dari  A  yang  bernilai  n.  Untuk mendapatkan W, maka dapat dilakukan dengan mensubtitusikan  harga eigenvalue maksimum  pada persamaan (2.9) :
AW = λmaks W, ..........( 2.9) selanjutnya  persamaan  tersebut  dapat  diubah  menjadi persamaan (2.10):
A – λmaks 1 W = 0...................................( 2.10) untuk  memperoleh  nilai  nol  maka  yang  harus  dilakukan seperti persamaan (2.11) :
A – λmaks I = 0.........................................( 2.11)
Berdasarkan  persamaan  dapat  diperoleh  harga  λmaks dengan memasukkan persamaan λmaks dan ditambah dengan persamaan , maka akan diperoleh bobot masing-masing  elemen  operasi  Wi,  dengan  i=l,  2,  ...,  n yang  merupakan eigenvector yang  berkesesuaian  dengan eigenvalue maksimum [14].
3) Perhitungan rasio konsistensi Tingkat ketidak konsistenan pada respon di sebut dengan rasio ketidak konsistenan  (CI)  yang  perhitungannya  adalah  sebagai berikut:
CI= (λmaks – N) / (N-1) ......( 2.12) Keterangan : λmaks = eigenvalue maksimum n = ukuran matriks CI = indeks konsistensi Perbandingan  antara  CI  dan  RI  untuk  suatu  matriks didefinisikan sebagai rasio konsistensi (CR) :
CR = RI / CI ....( 2.13) Keterangan : RI = indeks rasio CI = indeks konsistensi CR = rasio konsistensi
4) Membentuk Cluster  Matrix. Membuat cluster  matrix dengan  cara  membentuk  matrik  perbandingan  yang bobot  tiap cluster -nya  telah  ditentukan  sebelumnya, lalu setiap nilai dari matriks perbandingan antar cluster dihitung eigenvector -nya,  dan cluster  matrix didapat dari nilai eigenvector tersebut(Ibrahim, 2013).
5) Pembentukan super matriks dan analisis Super matriks berisikan  submatriks  yang  terdiri  atas  hubungan- hubungan  antara  dua  tingkat  pada  model  grafis. Asumsikan  bahwa  komponen  k,  dinyatakan  dengan Ck,  k=l,....,N  dengan  nk  elemen,  yang  dinyatakan dengan  Ck1,  Ck2,...,Ckn  sebagaimana  diperlihatkan dalam supermatriks pada Gambar 4.
Gambar 4. super matriks
Matrik hasil Perbandingan berpasangan direpresentasikan  kedalam  bentuk  vertikal  dan  horizontal
berbentuk  matrik  yang  bersifat stochatic disebut  sebagai supermatriks 3 tahap supermatriks [15]:
1) Supermatriks  tanpa  bobot  ( Unweighted  Super  Matrix ) Membuat unweighted superm atrix dengan cara  memasukkan  semua eigenvector yang  telah dihitung sebelumnya ke dalam sebuah supermatriks.
2) Supermatriks  terbobot  ( Weighted  Super  Matrix ) Membuat weighted supermatrix dengan cara melakukan perkalian setiap isi unweighted supermatrix terhadap matriks
perbandingan kriteria ( cluster matrix ), sehingga setiap kolom pada weighted Super Matrix memiliki jumlah satu.
3) Supermatriks batas ( Limitting Super Matrix ) Membuat limiting supermatrix dengan cara mengalikan weighted Super  Matrix dengan  dirinya  sendiri  lalu  hasil perkalian  dijadikan  bobot  untuk  dinormalisasikan  dan di cari nilai eigenvector -nya. Ketika bobot pada setiap kolom  memiliki  nilai  yang  sama,  maka limit  matrix telah stabil dan proses perkalian matrik dihentikan.

## D. Perancangan Sistem
Perancangan
perangkat lunak merupakan pengembangan  model  sistem  yang  berpedoman  pada analisa  sistem.  Tujuan  dari  perancangan  sistem  adalah pembuatan  rincian  sehingga  sistem  dapat  dipahami  oleh user yang akan menggunakannya.

## E. Analisa dan Pembahasan
Pada tahap ini akan dilakukan dengan menganalisis dari hasil  pengolahan  data  yang  sudah  dilakukan  pada  tahap sebelum.

## III. P EMBAHASAN DAN H ASIL

## A. Pembahasaan
Pada penelitian ini penentuan bobot kriteria dilakukan dengan  menggunakan  metode  AHP,  sedangkan  untuk tahap  perankingan  dengan  menggunakan  metode  ANP, Berdasarkan  tahapan  tahapan  pada  metode  penelitian maka  Penerapan  Analytic  Network  Process  untuk Pemilihan Kantor Akuntan Publik sebagai Berikut :
1) Alternatif
TABEL I ALTERNATIF No Kode Nama 1 A1 KAP Kaslani dan Rekan 2 A2 KAP Indra dan Rekan 3 A3 KAP Santosa dan Rekan
2) Kriteria
TABEL II KRITERIA No Kode Nama 1 C1 Reputasi Kantor Akuntan 2 C2 Kualitas Personel yang Ditugaskan 3 C3 Macam Jasa yang Ditawarkan
4 C4 Sikap Bebas Tidak Memihak
No Kode Nama 5 C5 Tarif Jasa yang Diberikan 6 C6 Jarak antara Kantor Akuntan dengan Tempat Klien 7 C7 Pengalaman Kantor Akuntan di Masa Lalu 8 C8 Hubungan Kantor Akuntan Publik dengan Klien

## 3) Nilai Alternatif
TABEL III NILAI ALTERNATIF KRITERIA C1 A1 A2 A3 A1 1 2 3
A2 0.5 1 2 A3 0.333333333 0.5 1 Total 1.833333333 3.5 6 A1 A2 A3 Prioritas Consistency Measure A1 0.54 0.57 0.5 0.53 3.014725569 A2 0.27 0.28 0.3 0.29 3.008495146 A3 0.18 0.14 0.1 0.16 3.004405286 Consistency Index 0.004604333 Ratio Index 0.58 Consistency Ratio 0.007938506 Consistency Konsisten

## 4) Nilai Kriteria
TABEL IV KRITERIA ALTERNATIF A1
C1 C2 C3 C1 1 5 7 C2 0.2 1 4 C3 0.142857143 0.25 1 Total 1.342857143 6.25 12 C1 C2 C3 Prioritas Consistency
Measure C1 0.74 0.8 0.58 0.709338061 3.264722546 C2 0.14 0.16 0.33 0.214089835 3.093308304 C3 0.10 0.04 0.08 0.076572104 3.022361399 Consistency Index 0.063398708 Ratio Index 0.58 Consistency Ratio 0.109308118 Consistency Tidak konsisten
5) Perhitungan
a) Supermatriks
TABEL V SUPER MATRIX Super matriks A1 A2 A3 C1 C2 C3 Total A1 1 0 0 0.539 0.608 0.062 2.209 A2 0 1 0 0.297 0.272 0.236 1.806 A4 0 0 1 0.164 0.12 0.701 1.985 C1 0.709 0.074 0.061 1 0 0 1.844 C2 0.214 0.643 0.216 0 1 0 2.073 C3 0.077 0.283 0.723 0 0 1 2.082 Total 2 2 2 2 2 2
b) Weighted Supermatrix
TABEL V WEIGHTED SUPERMATRIX Weighted Super matrix A1 A2 A3 C1 C2 C3 Total A1 0.5 0 0 0.269 0.304 0.031 1.105 A2 0 0.5 0 0.149 0.136 0.118 0.903 A4 0 0 0.5 0.082 0.06 0.351 0.993 C1 0.355 0.037 0.031 0.5 0 0 0.922 C2 0.107 0.322 0.108 0 0.5 0 1.037 C3 0.038 0.141 0.362 0 0 0.5 1.041 Total 1 1 1 1 1 1 c) Limit Supermatrix TABEL VI
WEIGHTED SUPERMATRIX
Limit A1 A2 A3 C1 C2 C3 A1 0.197 0.197 0.197 0.197 0.197 0.197 A2 0.134 0.134 0.134 0.134 0.134 0.134 A4 0.169 0.169 0.169 0.169 0.169 0.169 C1 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 0.16 C2 0.165 0.165 0.165 0.165 0.165 0.165 C3 0.175 0.175 0.175 0.175 0.175 0.175

## d) Perangkingan
TABEL VII PERANGKINGAN
Kode Raw Normal A1 0.197 39% A2 0.134 27% A4 0.169 34%

## B. Hasil
Hasil  perancangan  sistem  pada  penelitian  ini  sebagai berikut :

## 1) Tampilan Awal

## Gambar 5. Tampilan utama
Berdasarkan  gambar 5  diatas  menjelaskan  bahwa  hasil sistem  home  pemilihan  Kantor  Akunatan  Publik  dengan menggunakan Algoritma Analytic Network Process.
2) Tampilan Kriteria

## Gambar 6. Tampilan Kriteria
Berdasarkan  gambar  6  diatas  nilai  kriteria  pada penelitian  ini  memiliki  8  (delapan)  pertama  Reputasi, kedua  Kualitas  personel  yang  ditugaskan,  ketiga  Macam jasa  yang  ditawarkan,  keempat  sikap  bebas  tidak memihak, kelima Tarif jasa yang diberikan, keenam Jarak tempat akuntan publik  dengan klien, ketujuh Pengalaman kantor akuntan publik, kedelapan Hubungan kantor publik dengan klien. Kemudian kriteria menunjukkan keterkaitan

## 3) Tampilan Alternatif
Gambar 7. tampilan Alternatif
Berdasarkan  gambar 7 diatas menjelaskan bahwa Nilai bobot Alternatif, Alternatif pada penelitian ini memiliki 3 (tiga)  Pertama  KAP  Kaslani  dan  Rekan,  KAP  Indra  dan Rekan,  KAP  Santosa  dan  Rekan.  Kemudian  alternatif menunjukkan keterkaitan

## 4) Tampilan Supermatrix
Gambar 8. Tampilan Supermatrix
Berdasarkan  gambar  8  diatas  menjelaskan  bahwa Supermatriks  tanpa  bobot  ( Unweighted  Super  Matrix ) unweighted  superm  atrix dengan  memasukkan  semua eigenvector yang  telah  dihitung  sebelumnya  ke  dalam sebuah supermatriks.
5) Tampilan Weight supermatrix
Gambar 9. Weight supermatrix
Berdasarkan  gambar  9  diatas  menjelaskan  Supermatriks terbobot  ( Weighted  Super  Matrix ) weighted  supermatrix dengan  melakukan  perkalian  setiap  isi unweighted supermatrix terhadap  matriks  perbandingan  kriteria ( cluster  matrix ),  sehingga  setiap  kolom  pada weighted Super Matrix memiliki jumlah satu
6) Tampilan Limit Supermatrik
Besarakan  Gamabar  10  diatas  menjelaskan  tentang Supermatriks  batas  ( Limitting  Super  Matrix ) limiting supermatrix dengan  mengalikan weighted  Super  Matrix dengan dirinya sendiri lalu hasil perkalian dijadikan bobot untuk  dinormalisasikan  dan  di  cari  nilai eigenvector -nya. Ketika bobot pada setiap kolom memiliki nilai yang sama, maka limit matrix telah stabil dan proses perkalian matrik dihentikan ketika sudah mencapai 68 kali.

## 7) Tampilan Perangkingan

## Gambar 11. Perangkingan
Berdasarkan  gambar  11  diatas  menjelaskan  tentang perangkingan,  setelah  dilakukan limiting  supermatrix maka  dapat  diperoleh  hasil  perangkingan  dengan  kode A01  Nama  KAP  Kaslani  dan  Rekan  dengan  Nilai  RAW (asal) sebesar 0.1803 dan Nilai Normal Sebesar 36.06 %. kode  A02  Nama  KAP  Santosa  dan  Rekan  dengan  Nilai RAW  (asal)  sebesar  0.1667  dan  Nilai  Normal  Sebesar 33.34  %.  kode  A03  Nama  KAP  Indra  dan  Rekan  dengan Nilai RAW (asal) sebesar 0.153 dan Nilai Normal Sebesar 30.59  %.  Maka  dengan  hasil  perangkingan  diatas  dapat direkomendasikan dengan 8 klriteria dan 3 alternatif serta hasil  perangkingan  peneliti  memilih  Kantor  Akuntan Publik Kaslani dan rekan.

## K ESIMPULAN
Peneliti  dapat  menyimpulkan  Kriteria  yang  digunakan pada penelitian ini 8 (delapan) kriteria  pertama Reputasi, kedua  Kualitas  personel  yang  ditugaskan,  ketiga  Macam jasa  yang  ditawarkan,  keempat  Sikap  bebas  tidak memihak., kelima Tarif jasa yang diberikan, keenam Jarak tempat akuntan publik dengan klien, ketujuh Pengalaman kantor akuntan publik, kedelapan Hubungan kantor publik dengan klien.
1) Alternatif  yang  diambil  ialah  kantor  akuntan  publik yang  berada  diwilayah  kota  cirebon  Alternatif  pada penelitian  ini  memiliki  3  (tiga)  Pertama  KAP  Kaslani dan  Rekan,  KAP  Indra  dan  Rekan,  KAP  Santosa  dan
Rekan.
2) Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan algoritma Analytic network process hasil perangkingan  dengan  kode  A01  Nama  KAP  Kaslani dan  Rekan  dengan  Nilai  RAW  (asal)  sebesar  0.1803 dan  Nilai  Normal  Sebesar  36.06  %.  kode  A02  Nama KAP  Santosa  dan  Rekan  dengan  Nilai  RAW  (asal) sebesar  0.1667  dan  Nilai  Normal  Sebesar  33.34  %. kode  A03  Nama  KAP  Indra  dan  Rekan  dengan  Nilai RAW  (asal)  sebesar  0.153  dan  Nilai  Normal  Sebesar 30.59 %.
3) Maka  dengan  hasil  perangkingan  diatas  dapat direkomendasikan  dengan  8  klriteria  dan  3  alternatif
serta  hasil  perangkingan  peneliti  memilih  Kantor Akuntan Publik Kaslani dan rekan.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kami  sampaikan  kepada  Direktorat Riset dan Pengabdian Masyarakat Kementerian Riset dan Teknologi  /  Badan  Riset  dan  Inovasi  Nasional  atas  hibah penelitian dosen pemula dan Kementerian Pendidikan dan Kebudayaan  Republik Indonesia. Terima kasih pula kami sampaikan pula kepada LPPM STMIK IKMI Cirebon
D AFTAR P USTAKA
[1] Undang-Undang  Republik  Indonesia.  2011.  Undang-Undang Republik  Indonesia  Nomor  5  Tahun  2011  tentang  “Akuntan Publik” [2] Menteri  Keuangan.  2008.  Peraturan  Menteri  Keuangan  Republik Indonesia Nomor 17/PMK.01/2008 pasal 3 tentang “Jasa Akuntan Publik”: Jakarta.
[3] Jensen,  M.,  C.,  dan  W.  Meckling,  1976.  “Theory  of  the  firm: Managerial  behavior,  agency  cost  and  ownership  structure”, Journal of Finance Economic 3:305- 360.
[4] Wijayani,  Evi  Dwi  dan  Indira  Januarti.  “Analisis  Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perusahaan di Indonesia Melakukan Auditor Switching”. Simposium Nasional Akuntansi 14, Aceh. 2011
[5] Susan dan Trisnawat. “ Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi  Perusahaan  Melakukan  Auditor  Switch ”  Jurnal Bisnis dan Akuntansi. Vol. 13 No 2 Agustus 2011
[6] Pusat  Pembinaan  Profesi  Keuangan  (PPPK)  Sekretariat  Jenderal Kementerian  Keuangan.  (2019).  Diunduh  tanggal  12  April  2020. Diunduh dari http://pppk.kemenkeu.go.id/Sanksi/Details/2046 .
[7] Institut Akuntan Publik Indonesia (IAPI). (2016). SA 200: Standar Audit. http://iapi.or.id/Iapi/detail/153
[8] Institut  Akuntan  Publik  Indonesia  (IAPI).  (2011).  Standar Profesional Akuntan Publik. Jakarta: Salemba Empat.
[9] Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Andi,  Yogyakarta
[10] Kusumadewi,  Sri.  2003. Artificial  Intelligence (Teknik  dan Aplikasinya). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[11] Saaty,  T.  Lorie.  1993.  Pengambilan  Keputusan  Bagi  Para Pemimpin, Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi yang Kompleks.Pustaka Binama Pressindo.
[12] Saaty,  T.  Lorie.  1999.  Fundamental  of  the  analytic  network process . University of Pittsburgh
[13] Saaty, T. Lorie. 2003. Decision Making With the AHP: why is the principal eigenvector necessary. University of Pittsburgh
[14] Saaty,  TL.,  1988.  The  Analytic  Hierarchy  Process.  Pittsburgh: University of Pittsburgh.
[15] Saaty,  TL.,  2001.  Decision  Making  For  Leaders.  University  of Pittsburgh, RWS Publication