## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KENDARAAN DINAS PEJABAT MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

## Santoso Setiawan
Program Studi Teknik Komputer AMIK Bina Sarana Informatika Jl. RS. Fatmawati No.24 Pondok Labu Jakarta Selatan santoso.sts@bsi.ac.id
Abstract  The  existence  of  official  vehicles designated  officials  as  the  facilities,  tools,  for  the smooth  implementation  of  the  tasks  of  the  state apparatus  in  order  to  improve  the  quality  of service delivery to the public governance. The main underlying  reason  why  we  need  a  method  for  the selection  of  official  vehicles,  so  in  the  purchase  of official  vehicles  can  be  equipped  with  a  decision support  system  that  does  not  give  rise  to  the presumption  of  budget  fraud  in  the  purchase  of official  vehicles. One  decision support systems that are  easy  to  implement  method  of  Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  AHP  can  help  solve complex  problems  by  structuring  a  hierarchy  of criteria, the competent authorities, with interesting results  and  a  variety  of  considerations  in  order  to develop  a  weight  or  priority.  This  method  also combines  the  strength  of  feeling  and  logic  are concerned on various issues, and then synthesize a variety  of  diverse  considerations  into  results matched  our  estimate  intuitively.  In  addition  AHP also  has  a  special  concern  about  the  irregularities of  consistency,  measurement  and  dependencies within and outside the group structure elements.
Intisari  Keberadaan  kendaraan  dinas  pejabat diperuntukan  sebagai  fasilitas,  alat  bantu,  untuk kelancaran pelaksanaan tugas para penyelenggara negara agar meningkatkan kualitas penyelenggaraan pelayanan kepemerintahan  kepada  masyarakat.  Alasan utama yang melandasi mengapa diperlukan suatu metode  untuk  pemilihan  kendaraan  dinas,  agar dalam pembelian kendaraan dinas tersebut dapat dibekali dengan suatu sistem penunjang keputusan  sehingga  tidak  menimbulkan  praduga penyelewengan  anggaran  dalam  pembelian kendaraan  dinas  tersebut.  Salah  satu  sistem penunjang  keputusan  yang  mudah  untuk diimplementasikan  adalah Analytical  Hierarchy Process  Metode (AHP).  AHP  dapat  membantu memecahkan  persoalan  yang    kompleks  dengan menstruktur  suatu  hirarki  kriteria,  pihak  yang berkepentingan,  hasil  dan  dengan  menarik berbagai  pertimbangan  guna  mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga menggabungkan  kekuatan  dari  perasaan  dan logika yang bersangkutan pada berbagai
persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan  yang  beragam  menjadi  hasil  yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif. Selain itu  AHP  juga  memiliki  perhatian  khusus  tentang penyimpangan  dari  konsistensi,  pengukuran  dan ketergantungan  di  dalam  dan  di  luar  kelompok elemen strukturnya.
Kata  Kunci  : Analitical  Hierarchy  Process , Kendaraan Dinas, Sistem Pendukung Keputusan.

## PENDAHULUAN
Kebutuhan  atas  kendaraan  dinas  di Indonesia  cenderung  meningkat  meskipun  pada sekarang  ini  krisis  keuangan  global  terjadi  di beberapa  negara  termasuk  Indonesia.  Tingginya tingkat  suku  bunga  dan  fluktuasi  harga  bahan bakar  cukup  berpengaruh  terhadap  pembelian kendaraan  dinas,  namun  permintaan  atas kendaraan  dinas  terutama  untuk  kendaraan dengan  mesin  berkapasitas  2000cc  masih menjanjikan.
Kurangnya akses terhadap alat transportasi  publik  menjadi  alasan  mengapa lembaga  negara  di  Indonesia  lebih  memilih kendaraan  pribadi  selain  itu  alasan  prestise  juga mempengaruhi hal tersebut.
Pemerintah sendiri telah memiliki pedoman  tentang  pengelolaan  aset  atau  barang milik negara dan peraturan  tentang perencanaan kebutuhan  barang  milik  negara.  Aturan  tersebut menjadi  panduan  dalam  perencanaan  kebutuhan dan penganggaran aset atau barang milik negara. (PP  27/2014  tentang  pengelolaan  barang  milik negara  atau  daerah  dan  PMK  150/2014  tentang perencanaan kebutuhan barang milik negara).
Perencanaan kebutuhan harus berpedoman  pada  standar  barang,  standar kebutuhan  serta  standar  harga.  Agar  tata  kelola aset  atau  barang  milik  negara  berjalan  dengan baik harus diawali dengan perencanaan kebutuhan  dan  penganggaran  yang  baik.  Hal tersebut  harus  benar-benar  dipatuhi  oleh lembaga  negara  selaku  pengguna  aset  atau barang milik negara.
Proses  perencanaan  kebutuhan  yang
terencana  dengan  baik  akan  memberi  pengaruh positif  dalam  pengelolaan  aset,  sebaliknya perencanaan  yang  tidak  akurat  akan  berdampak pada  respon  negatif  di  masyarakat  dan pengelolaan aset menjadi  kurang baik.
Dari  hasil  kajian  pustaka  yang  bersumber dari  Dyah,  dkk  (2009)  mengatakan  bahwa pembangunan aplikasi sistem pendukung keputusan  dapat  membantu  bagian  perencanaan untuk  menentukan  kebijaksanaan-kebijaksanaan dalam  perencanaan  strategis  berdasar  pada pengukuran pencapaian sasaran prioritas.
Berkaitan  dengan  penggunaan  sistem penunjang  keputusan,  Pranoto,  dkk  (2013) mengatakan  bahwa  penggunaan  metode  AHP mempermudah user dalam melakukan perhitungan serta menghindari
adanya ketidakkonsistenan dalam melakukan
perbandingan berpasangan.
Berdasarkan  latar  belakang,  konteks penelitian  dan  beberapa  hasil  kajian  pustaka tersebut  di  atas  maka  penelitian  ini  bertujuan agar  proses  perencanaan  kebutuhan  yang terencana  dengan  baik  dapat  memberi  pengaruh positif dalam pengelolaan aset suatu instansi atau lembaga pemerintahan.

## BAHAN DAN METODE

## Rancangan Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menerapkan empat tahapan rancangan penelitian yaitu: 1. Tahap pra lapangan
Pada tahapan ini penulis melakukan penjajagan  lapangan  meliputi  pencarian  data dan  informasi  tentang  spesifikasi  kendaraan yang  akan  dibutuhkan  sebagai  kendaraan dinas  untuk  pejabat.  Selain  itu  penulis melakukan  penelusuran  literatur  buku  dan referensi pendukung serta melakukan penyusunan rancangan penelitian yang meliputi  garis  besar  metode  penelitian  yang digunakan dalam melakukan penelitian.
2. Tahap pekerjaan lapangan Dalam  tahap  ini  penulis  membuat  daftar kuesioner  dan  membagikannya  kepada  para responden  untuk  diisi  dan  dikembalikan  ke penulis  agar  dapat  di  analisa  dan  dilakukan pengolahan data.
3. Tahap analisis data Dalam  tahapan  yang  ketiga  ini,  penulis melakukan  serangkaian  proses  analisis  data sampai pada interpretasi data-data yang telah diperoleh sebelumnya.
4. Tahap evaluasi dan pelaporan Pada tahap ini penulis melakukan pemeriksaan  ulang  terhadap  proses  analisa dan  pengolahan  data  yang  telah  dilakukan sebelumnya,  untuk  meminimalisasi  kesalahan
yang  mungkin  akan  muncul  pada  saat pembuatan laporan.

## Sumber Data
Salah  satu  pertimbangan  dalam  memilih masalah  penelitian  adalah  ketersediaan  sumber data.  Di  dalam  suatu  penelitian,  sumber  data diperoleh  dari  subyek  yang  akan  diteliti.  Sumber data dapat berupa benda, gerak, manusia, tempat dan sebagainya. Ketepatan memilih dan menentukan jenis sumber data akan menentukan kekayaan data yang diperoleh.
Dalam penelitian ini, penulis menggunakan responden sebagai sumber data utama. Disamping itu penulis juga menggunakan sumber data  pendamping  lainnya,  yaitu  literatur,  jurnal, dan  buku-buku  yang  berkaitan  dengan  tema penulisan ini.

## Teknik Pengumpulan Data
Dalam  pembuatan  penulisan  ini,  penulis menggunakan  tiga  teknik  pengumpulan  data, yaitu  angket, observasi dan wawancara. 1. Angket (kuesioner)
Angket (kuesioner) adalah teknik pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan cara mengajukan beberapa pernyataan kepada  orang  lain  yang  dijadikan  responden untuk dijawab. Hasil jawaban para responden akan menjadi data primer yang di olah penulis melalui analisa data.
2. Observasi Obrservasi  merupakan  salah  satu  teknik pengumpulan data yang tidak hanya mengukur  sikap  dari  responden  (wawancara dan  angket)  namun  juga  dapat  digunakan untuk  merekam  berbagai  fenomena  yang terjadi (situasi, kondisi).
3. Wawancara Wawancara  merupakan  teknik  pengumpulan data  yang  dilakukan  melalui  tatap  muka  dan tanya jawab langsung antara penulis terhadap nara sumber atau responden.

## Analisis Data
Pada  dasarnya,  analisis  data  dalam  AHP memiliki beberapa penyelesaian sebagai berikut:

## Decomposition
Mendefinisikan  persoalan,  dengan  cara memecah  persoalan  yang  utuh  menjadi  unsur- unsurnya  dan  di  gambarkan  dalam  bentuk hirarki.
Penyusunan hirarki dimulai dengan menentukan  tujuan,  yang  merupakan  sasaran sistem  secara  keseluruhan  pada  level  teratas. Level  berikutnya  terdiri  dari  kriteria-kriteria untuk menilai atau mempertimbangkan
alternatif-alternatif  yang  ada  dan  menentukan alternatif-alternatif tersebut.
Sumber: Saaty (2008) Gambar 1. Hirarki AHP

## Comparative Judgement
Pada  tahap  ini  dibuatlah  penentuan prioritas  elemen.  Langkah  pertama  dalam menentukan  prioritas  elemen  adalah  membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan  elemen  secara  berpasangan sesuai kriteria yang di berikan dengan menggunakan  bentuk  matriks.  Matriks  bersifat sederhana, berkedudukan kuat yang menawarkan kerangka untuk memeriksa konsistensi, memperoleh  informasi    tambahan  dengan membuat  semua  perbandingan  yang  mungkin dan  menganalisis  kepekaan  prioritas  secara keseluruhan untuk merubah pertimbangan.
Proses perbandingan berpasangan dimulai dari  level  paling  atas  hirarki  untuk  memilih kriteria,  misalnya  “Tujuan”,  kemudian  dari  level dibawahnya  diambil  elemen-elemen  yang  akan dibandingkan,  misal  “Elemen  A”,  “Elemen  B”, “Elemen  C”,  maka  susunan  elemen-elemen  pada sebuah matrik seperti tabel berikut ini:
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Tujuan Elemen A Elemen B Elemen C Elemen A 1 Elemen B 1 Elemen C 1 Sumber: Saaty (2008)
Mengisi matrik perbandingan berpasangan yaitu  dengan  menggunakan  bilangan  untuk merepresentasikan  kepentingan  relatif  dari  satu elemen  terhadap  elemen  lainnya  yang  dimaksud dalam bentuk skala dari 1 sampai dengan 9. Skala ini  mendefinisikan  dan  menjelaskan  nilai  1
sampai 9 untuk pertimbangan dalam perbandingan  berpasangan  elemen  pada  setiap level hirarki terhadap suatu kreteria di level yang lebih  tinggi.  Apabila  suatu  elemen  dalam  matrik dan  dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri,  maka diberi nilai 1. Jika i dibanding j mendapatkan nilai tertentu,  maka  j  dibanding  i  merupakan kebalikkannya.
Berikut  ini  skala  kuantitatif  1  sampai dengan  9  untuk  menilai  tingkat  kepentingan suatu elemen dengan elemen lainnya.
Tabel 2. Skala Kuantitatif Dalam Sistem Pendukung Keputusan Intensitas pentingnya Definisi 1 Kedua elemen sama penting 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih penting dari yang lainnya
5 Elemen  yang  satu  lebih  penting daripada yang lainnya
7 Elemen  yang  satu  jelas  sangat penting  daripada  elemen  yang lainnya.
9 Elemen  yang  satu  mutlak  sangat penting  daripada  elemen  yang lainnya 2,4,6,8 Nilai  tengah  di  antara  dua perbandingan yang berdekatan Kebalikanny a Jika  elemen  x  mempunyai  salah satu  nilai  di  atas  pada  saat dibandingkan  dengan  elemen  y, maka  elemen  y  mempunyai  nilai kebalikan bila dibandingkan dengan elemen x Sumber: Saaty (2008)

## Synthesis of Priority
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan  berpasangan  di  sintesis  untuk memperoleh  keseluruhan  prioritas,  dengan  cara sebagai berikut:
1. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
2. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
3. Menjumlahkan  nilai  dari  setiap  matriks  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata.

## Consistency
Konsistensi  penting  untuk  mendapatkan hasil  yang  valid  dalam  dunia  nyata.  AHP mengukur  konsistensi  pertimbangan  dengan
rasio konsistensi ( consitency ratio ). Nilai konsistensi  rasio  harus  kurang  dari  5%  untuk matriks  3x3,  9%  untuk  matriks  4x4  dan  10% untuk  matriks  yang  lebih  besar.  Jika  lebih  dari rasio dari batas tersebut maka nilai perbandingan matriks  di  lakukan  kembali.  Langkah-langkah menghitung nilai rasio konsistensi yaitu:
a. Mengkalikan  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai pada  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Menjumlahkan setiap baris.
c. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagikan dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Membagi  hasil  diatas  dengan  banyak  elemen yang ada, hasilnya disebut eigen value (  max).
e. Menghitung  indeks  konsistensi  ( consistency index ) dengan rumus :
CI = (  max-n)/(n-1)
Dimana  CI : Consistensi Index  max  : Eigen Value
n :  Banyak elemen
f. Menghitung  konsistensi  ratio  (CR)  dengan rumus : CR = CI/RC Dimana  CR : Consistency Ratio CI : Consistency Index RC : Random Consistency
Matriks    random  dengan  skala  penilaian  1 sampai  9  beserta  kebalikkannya  sebagai random consistency (RC).  Berdasarkan  perhitungan  Saaty menggunakan  500  sampel,    jika  pertimbangan memilih secara acak dari skala 1/9, 1/8, … , 1, 2, …  ,  9  akan  diperoleh  rata-rata  konsistensi  untuk matriks  yang  berbeda  seperti  pada  tabel  berikut ini:

## Tabel 3. Random Consistency

## Sumber: Saaty (2008)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  mengolah  hasil  penelitian,  penulis menetapkan  empat  langkah  penyelesaian  sesuai dengan  prinsip  dasar  pemecahan  masalah  dalam AHP,  yang  meliputi: decomposition , comparative judgement , synthesis  of  priority ,  dan logical consistency .

## Decomposition
Decomposition merupakan  pendefinisian masalah  yang  digunakan  untuk  memecah masalah  yang  besar  dan  menyederhanakan permasalahan  tersebut  menjadi  permasalahan
yang lebih kecil, dan di gambarkan dalam bentuk hirarki.
Sumber: Hasil pengolahan data (2016) Gambar 2. Hirarki Pemilihan kendaraan Dinas Pejabat
Penjelasan  dari  ketiga  elemen  hiraki  pada gambar 2 dapat dilihat pada tabel 4:

## Tabel 4. Penjelasan Hirarki Pemilihan Kendaraan
Dinas Tujuan Penjelasan Pemilihan Kendaraan Dinas Pejabat Sasaran  yang  ingin  dicapai untuk menentukan kendaraan dinas pejabat Kriteria Penjelasan Irit Konsumsi  bahan  bakar  yang tidak  boros,  sehingga  dapat menghemat pengeluaran. Suku cadang Kemudahan untuk mendapatkan onderdil kendaraan,  jika  suatu  saat kendaraan membutuhkan onderdil pengganti. Teknologi Kendaraan menggunakan teknologi maju sehingga memiliki fasilitas dan kemudahan untuk mengendarainya Alternatif Penjelasan Toyota Camry Kandidat  kendaraan  yang akan di beli Nissan Teana Kandidat  kendaraan  yang akan di beli Honda Accord Kandidat  kendaraan  yang akan di beli Sumber: Hasil pengolahan data (2016) Comparative Judgement Setelah pembuatan hirarki selesai, dilanjutkan  dengan  mengerjakan comparative judgement yaitu membuat perbandingan berpasangan  dengan  membandingkan  elemen
secara  berpasangan  sesuai  kriteria  yang  di berikan dengan menggunakan bentuk matrik.
Pengisian  angka-angka  pada  matrik  diperoleh dari  hasil  jawaban  kuisioner  yang  diberikan kepada  beberapa  responden,  adapun  pengisian kuisioner dilakukan dengan cara-cara sbb: 1. Pembobotan dilakukan dengan perbandingan berpasangan, yaitu
membandingkan kriteria penilaian disebelah kiri  dengan  kriteria  penilaian  di  sebelah kanan.
2. Kolom  penilaian  sebelah  kiri  (kolom  sama penting  (1)  ke  kiri  )  digunakan  jika kriteria atau  indikator  sebelah  kiri  mempunyai derajat  lebih  tinggi.  Sebaliknya,  kolom penilaian  sebelah  kanan  (kolom  sama penting (1) ke kanan) digunakan jika kriteria atau  indikator  sebelah  kanan  mempunyai derajat lebih tinggi.
3. Responden  diminta  untuk  melingkari  atau memberi  tanda  silang  pada  angka  yang sesuai dengan arti penilaian.
4. Penilaian harus konsisten.
Contoh  bentuk  kuesionernya  adalah  sebagai berikut ini :
Dalam  menentukan  pemilihan  kendaraan dinas, seberapa pentingkah:
Jika  responden  memberi  tanda  silang  atau melingkari  skala  7  di  kriteria  A  (irit),  maka kriteria  A  (irit)  sangat  lebih  penting  dibanding dengan  kriteria  B  (suku  cadang).  Tetapi  jika responden  merasa  bahwa  kriteria  B  (suku cadang)  sangat  lebih  penting  dibanding  dengan kriteria A (irit), maka pengisian kolomnya adalah sebagai berikut:
Dari  hasil  pengisian  kuesioner  oleh  para responden,  diperolehlah  data  yang  langsung diisikan  ke dalam  empat  model  matrik perbandingan berpasangan, yaitu:
1. Matrik perbandingan
berpasangan berdasarkan kriteria utama. 2. Matrik perbandingan
berpasangan berdasarkan kriteria ke-iritan kendaraan. 3. Matrik perbandingan
berpasangan berdasarkan kriteria suku cadang kendaraan.
4. Matrik perbandingan berpasangan berdasarkan kriteria teknologi kendaraan.
Karena  matrik  perbandingan  berpasangan  di peroleh dari sampel data sebanyak 10 responden,  maka  perlu  di  buat  rata-  rata  untuk masing-masing  elemen  dan  unsur  dengan  cara mengalikan  semua  unsur  atau  elemen  matrik banding yang seletak kemudian diakar
pangkatkan  dengan  banyaknya  responden. Sehingga  didapatkan  matrik  perhitungan  rata- rata  untuk  masing-masing  elemen  diperlihatkan pada tabel 5.
Tabel 5. Matrik Perbandingan Rata-Rata Kriteria
Utama Kriteria Irit Suku Cadang Teknologi Irit 1,00 2,98 1,39 Suku Cadang 0,34 1,00 1,09 Teknologi 0,72 0,92 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016) Untuk melihat perbandingan matrik banding  berpasangan  antar  unsur  dari  elemen “Irit” dapat dilihat pada tabel 6 :
Tabel 6. Matrik Perbandingan Rata-Rata Irit
Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 7,36 6,77 Nissan Teana 0,14 1,00 0,60 Honda Accord 0,15 1,68 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Untuk melihat perbandingan matrik banding  berpasangan  antar  unsur  dari  elemen “Suku Cadang” dapat dilihat pada tabel 7 :
Tabel 7. Matrik Perbandingan Rata-Rata Suku
Cadang Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 5,81 2,95 Nissan Teana 0,17 1,00 1,00 Honda Accord 0,34 1,00 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Untuk melihat perbandingan matrik banding  berpasangan  antar  unsur  dari  elemen “Teknologi” dapat dilihat pada tabel.8 :
Tabel 8. Matrik Perbandingan Rata-Rata Teknologi Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 3,71 3,03 Nissan Teana 0,27 1,00 1,15 Honda Accord 0,33 0,87 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)

## Synthesis of priority
Synthesis  of  priority adalah  penentuan prioritas dari elemen yang terdapat dalam matrik perbandingan  berpasangan.  Hal  ini  sering  kali dipandang  sebagai  bobot  atau  kontribusi terhadap  tujuan  pengambilan  keputusan.  Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom pada matriks.
b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata  (vektor eigen).
Sintesis dilakukan sebanyak jumlah matrik perbandingan yang telah dibuat. Dalam penelitian ini sintesis yang dibuat akan mewakili: 1. Matrik  Perbandingan  Rata-Rata  Kriteria Utama
2. Matrik Perbandingan Rata-Rata Irit
3. Matrik Perbandingan Rata-Rata Suku Cadang
4. Matrik Perbandingan Rata-Rata Teknologi
Sintesis  pertama  dilakukan  pada  matrik perbandingan  rata-rata  kriteria  utama,  seperti terlihat pada tabel 9:
Tabel 9. Penjumlahan Nilai Kolom Kriteria Utama
Kriteria Irit Suku Cadang Teknologi Irit 1,00 2,98 1,39 Suku Cadang 0,34 1,00 1,09 Teknologi  0,72 0,92 1,00 Total  2,05 4,90 3,48 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dengan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 10. Normalisasi Kriteria Utama Kriteria Irit Suku Cadang Teknologi Irit 0,49 0,61 0,40 Suku Cadang 0,16 0,20 0,31 Teknologi  0,35 0,19 0,29
Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Setelah bobot relatif dinormalkan, langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  eigen yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 11:
Tabel 11. Vektor Eigen Kriteria Utama
Kriteria Irit Suku Cadang Teknologi Rata- Rata Irit 0,49 0,61 0,40 0,50 Suku Cadang 0,16 0,20 0,31 0,23 Teknologi  0,35 0,19 0,29 0,27 Vektor Eigen 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dari  vektor  eigen  kriteria  utama  terlihat bahwa  urutan  untuk  penentuan  pemilihan kendaraan dinas di didasarkan atas:
1. Keiritan bahan bakar yang memiliki prioritas tertinggi, sebesar 0,50.
2. Teknologi kendaraan yang memiliki prioritas kedua, sebesar 0,27.
3. Suku  cadang  kendaraan  yang  memiliki prioritas terendah, sebesar 0,23.
Sintesis  kedua dilakukan  pada  matrik perbandingan  rata-rata  irit,  seperti  terlihat  pada tabel 12:
Tabel 12. Penjumlahan Nilai Kolom Kriteria Irit
Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 7,36 6,77 Nissan Teana 0,14 1,00 0,60 Honda Accord 0,15 1,68 1,00 Total 1,28 10,04 8,37 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dengan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 13. Normalisasi Kriteria Irit Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 0,78 0,73 0,81 Nissan Teana 0,11 0,10 0,07 Honda Accord 0,12 0,17 0,12 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Setelah bobot relatif dinormalkan, langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  eigen yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 14:
Tabel 14. Vektor Eigen Kriteria Irit
Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Rata- Rata Toyota Camry 0,78 0,73 0,81 0,77 Nissan Teana 0,11 0,10 0,07 0,09 Honda Accord 0,12 0,17 0,12 0,13 Vektor Eigen 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dari  vektor  eigen  kriteria  irit  terlihat bahwa  urutan  untuk  penentuan  pemilihan kendaraan dinas adalah sebagai berikut:
1. Toyota  Camry  memiliki  prioritas  tertinggi, sebesar 0,77.
2. Honda  Accord  memiliki  prioritas  kedua, sebesar 0,13.
3. Nissan  Teana  memiliki  prioritas  terendah, sebesar 0,09.
Sintesis  ketiga  dilakukan  pada  matrik perbandingan  rata-rata  suku  cadang,  seperti terlihat pada tabel 15:
Tabel 15. Penjumlahan Nilai Kolom Kriteria Suku
Cadang Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 5,81 2,95 Nissan Teana 0,17 1,00 1,00 Honda Accord 0,34 1,00 1,00 Total 1,51 7,81 4,95 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dengan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 16. Normalisasi Kriteria Suku Cadang Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 0,66 0,74 0,60 Nissan Teana 0,11 0,13 0,20 Honda Accord 0,22 0,13 0,20
Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Setelah bobot relatif dinormalkan, langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  eigen yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 17:
Tabel 17. Vektor Eigen Kriteria Suku Cadang
Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Rata- Rata Toyota Camry 0,66 0,74 0,60 0,67 Nissan Teana 0,11 0,13 0,20 0,15 Honda Accord 0,22 0,13 0,20 0,18 Vektor Eigen 1,00
Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dari  vektor  eigen  kriteria  suku  cadang terlihat bahwa urutan untuk penentuan pemilihan  kendaraan  dinas  adalah  sebagai berikut:
1. Toyota  Camry  memiliki  prioritas  tertinggi, sebesar 0,67.
2. Honda  Accord  memiliki  prioritas  kedua, sebesar 0,18.
3. Nissan  Teana  memiliki  prioritas  terendah, sebesar 0,15.
Sintesis  keempat  dilakukan  pada  matrik perbandingan rata-rata teknologi, seperti terlihat pada tabel 18:
Tabel 18. Penjumlahan Nilai Kolom Kriteria
Teknologi Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 1,00 3,71 3,03 Nissan Teana 0,27 1,00 1,15
Honda Accord 0,33 0,87 1,00 Total 1,60 5,58 5,18 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dengan  unsur-unsur  pada  tiap  kolom dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 19. Normalisasi Kriteria Teknologi Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Toyota Camry 0,63 0,66 0,59 Nissan Teana 0,17 0,18 0,22 Honda Accord 0,21 0,16 0,19
Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Setelah bobot relatif dinormalkan, langkah selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  eigen yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 20:
Tabel 20. Vektor Eigen Kriteria Teknologi
Alternatif Toyota Camry Nissan Teana Honda Accord Rata- Rata Toyota Camry 0,63 0,66 0,59 0,63 Nissan Teana 0,17 0,18 0,22 0,19 Honda Accord 0,21 0,16 0,19 0,19 Vektor Eigen 1,00 Sumber: Hasil pengolahan data (2016)
Dari vektor eigen kriteria teknologi terlihat bahwa  urutan  untuk  penentuan  pemilihan kendaraan dinas adalah sebagai berikut:
1. Toyota  Camry  memiliki  prioritas  tertinggi, sebesar 0,63.
2. Honda  Accord  dan  Nissan  Teana  memiliki prioritas yang sama, sebesar 0,19.

## Logical Consistency
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada  karena  kita  tidak  menginginkan  keputusan berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi yang rendah.
Pengukuran konsistensi dikerjakan sebanyak  jumlah  matrik  perbandingan  yang  ada, dalam  kasus  ini  pengukuran  konsistensi  di lakukan sebanyak empat kali.
Pengukuran yang pertama dilakukan untuk kriteria  utama,  dengan  bentuk  perhitungan sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, kemudian jumlahkan setiap barisnya.
1,00 2,98  1,39 0,50 0,50  0,68  0,38 1,56 0,34 1,00 1,09  x  0,23 = 0,17 0,23 0,30  =  0,69 0,72 0,92  1,00 0,27 0,36 0,21 0,27 0,84 b. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
1,56 0,50 3,124 0,69  :  0,23  =  3,057 0,84 0,27 3,060
c. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya  disebut λ maksimal.
λ max = (3,124+3,057+3,060) / 3 = 3,080
d. Hitung Consistency Index (CI).
CI = (λmax – n) / (n – 1)
(3,080 – 3) / (3 – 1) = 0,040
e. Hitung Consistency  Ratio (CR),  untuk  n  =  3 maka  RI  =  0,58  (lihat  tabel Random Consistency , Saaty).
CR  = CI / RC
0,040 / 0,58 = 0,069
Karena CR ≤ 0,10 berarti preferensi responden adalah  konsisten  dan  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar.
Pengukuran  yang  kedua  dilakukan  untuk kriteria  irit,  dengan  bentuk  perhitungan  sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, kemudian jumlahkan setiap barisnya.
1,00  7,36 6,77 0,77 0,77  0,68 0,91 2,36 0,14 1,00 0,60  x  0,09  = 0,11 0,09  0,08  = 0,28 0,15 1,68 1,00 0,13 0,11 0,15 0,13 0,40 b. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
2,36 0,77 3,049 0,28  :  0,09  =  3,005 0,40 0,13 3,009
c. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maksimal.
λ max = (3,049+3,005+3,009) / 3 = 3,021
d. Hitung Consistency Index (CI).
CI = (λmax – n) / (n – 1) (3,021 – 3) / (3 – 1) = 0,010
e. Hitung Consistency  Ratio (CR),  untuk  n  =  3 maka  RI  =  0,58  (lihat  tabel Random Consistency , Saaty).
CR = CI / RC = 0,010 / 0,58 = 0,018 Karena  CR  ≤  0,10  berarti  preferensi responden  adalah  konsisten  dan  hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
Pengukuran  yang  ketiga  dilakukan  untuk kriteria suku cadang, dengan bentuk perhitungan sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, kemudian jumlahkan setiap barisnya.
1,00 5,81 2,95 0,67 0,67  0,86  0,55 2,07 0,17 1,00 1,00 x 0,15 = 0,11 0,15 0,18 = 0,45 0,34  1,00 1,00 0,18 0,23 0,15 0,18 0,56 b. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. 2,07 0,67 3,106 0,45  :  0,15  =  3,025 0,56 0,18 3,025 c. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maksimal.
λ max = (3,106+3,025+3,025) / 3= 3,052
d. Hitung Consistency Index (CI). CI = (λmax – n) / (n – 1)
(3,052 – 3) / (3 – 1) = 0,026
e. Hitung Consistency  Ratio (CR),  untuk  n  =  3 maka  RI  =  0,58  (lihat  tabel Random Consistency , Saaty). CR = CI / RC 0,026 / 0,58 = 0,045
Karena CR ≤ 0,10 berarti preferensi responden adalah  konsisten  dan  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar.
Pengukuran  yang  keempat  dilakukan  untuk kriteria  teknologi,  dengan  bentuk  perhitungan sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, kemudian jumlahkan setiap barisnya.
1,00 3,71 3,03 0,63 0,63  0,70  0,56 1,89 0,27 1,00 1,15 x 0,19 = 0,17 0,19 0,21 = 0,57
0,33 0,87 1,00 0,19 0,21 0,17 0,19 0,56 b. Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. 1,89 0,63 3,024 0,57 : 0,19 = 3,008 0,56 0,19 3,007
c. Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maksimal.
λ max = (3,024+3,008+3,007) / 3 = 3,013
d. Hitung Consistency Index (CI).
CI = (λmax – n) / (n – 1)
(3,013 – 3) / (3 – 1) = 0,006
e. Hitung Consistency  Ratio (CR),  untuk  n  =  3 maka  RI  =  0,58  (lihat  tabel Random Consistency , Saaty). CR = CI / RC
0,006 / 0,58 = 0,011
Karena CR ≤ 0,10 berarti preferensi responden adalah  konsisten  dan  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan benar.
Setelah  melakukan  proses  pengukuran konsistensi kegiatan selanjutnya adalah melakukan  sintesa  global  untuk  pengambilan keputusan. Prosedurnya adalah sebagai berikut:
a. Mengalikan gabungan vektor eigen pada level alternatif  keputusan  dengan  vektor  eigen pada  level  kriteria,  dan  hasil  operasi perkalian tersebut selanjutnya disebut sebagai “vektor eigen keputusan”.
b. Keputusan  yang  diambil  adalah  alternatif keputusan yang mempunyai nilai yang paling besar.
Toyota Camry 0,774  0,67  0,63 0,50 0,71 Nissan Teana 0,09 0,15  0,19 x 0,23 = 0,13 Honda Accord 0,13 0,18  0,19 0,27 0,16 Dari vektor eigen keputusan terlihat bahwa:
1. Toyota  Camry  memiliki  bobot  prioritas tertinggi yaitu 0,71.
2. Honda Accord memiliki bobot prioritas kedua yaitu 0,16.
3. Nissan  Teana  memiliki  bobot  prioritas terendah yaitu 0,13.
Jika  digambarkan  dalam  bentuk  grafik maka dapat di lihat jumlah prosentasenya sebagai berikut:
Sumber: Hasil pengolahan data (2016) Gambar 4. Prosentase Vektor Eigen Keputusan
Toyota Camry 71% Nissan Teana 13%
Honda Accord 16%
Berdasarkan vektor eigen keputusan, maka pihak  manajemen  dapat  mempertimbangkan bahwa  merk  kendaraan  yang  sesuai  untuk pejabat adalah Toyota Camry.
Perhitungan  terakhir  adalah  melakukan pengujian  Rasio  Konsistensi  Hirarki  (CRH). Pengujian  Rasio  Konsistensi  Hirarki  (CRH)  ini dapat dilakukan dengan rumus : CRH = M / M Dimana :
M = CI level 1+(vektor eigen level 1)(CI level 2)
0,04  +  [0,50  0,23  0,27]  0,010 0,026  =  0,05 0,006 M =RC level l+(vektor eigen level 1)(RC level 2) 0,58  +  [0,50  0,23  0,27]  0,58 0,58  = 1,16 0,58 CRH = 0,05 / 1,16  0,005
Dari  perhitungan  di  atas  di  peroleh  nilai CRH  kurang  dari  0,1  maka  hirarki  secara keseluruhan bersifat konsisten, sehingga kesimpulan  yang  diperoleh  dapat  diterima, artinya  keputusan  yang  ditetapkan  dapat diandalkan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengolahan  data  serta  analisis pada  bab  sebelumnya  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil responden menyatakan bahwa alternatif pemilihan kendaraan dinas pejabat yang  dianggap  paling  sesuai  adalah  sebagai berikut:
a) Toyota  Camry  berada  pada  posisi pertama dengan nilai sebesar 71%.
b) Honda  Accord  berada  pada  posisi  kedua dengan nilai sebesar 16%.
c) Nissan  Teana  berada  pada  posisi  ketiga dengan nilai sebesar 13%.
2. Kriteria  yang  perlu  diperhatikan  dalam pemilihan  kendaraan  dinas  pejabat  adalah sebagai berikut:
a) Keiritan  bahan  bakar  yang  memiliki prioritas tertinggi, sebesar 50%.
b) Teknologi  kendaraan  yang  memiliki prioritas kedua, sebesar 27%.
c) Suku  cadang  kendaraan  yang  memiliki prioritas terendah, sebesar 23%.
3. Prosentase tingkat kevalidasian dari penelitian  ini  menggunakan  pengujian  Rasio
Konsistensi Hirarki ( Consistency Ratio Hierarchy )  yang  menghasikan  nilai  1%.
Menurut Thomas L.Saaty, jika nilai pengujiannya. kurang dari 10% maka hirarki secara keseluruhan bersifat konsisten, sehingga  kesimpulan  yang  diperoleh  dapat diterima,  artinya  keputusan  yang  ditetapkan dapat diandalkan.

## REFERENSI
Arikunto,  Suharsimi,.  2006.  Prosedur  Penelitian (Suatu  Pendekatan  Praktik):  Jakarta: Rineka Cipta.
Dyah,  Nur  Rochmah,  Armandira  Maulana,  2009.
Sistem Pendukung Keputusan
Perencanaan  Strategis  Kinerja  Instansi Pemerintah  Menggunakan  Metode  AHP
(Studi  Kasus  Di  DEPERINDAG).  Jakarta: Jurnal  informatika,  Vol.  3  No  2  Juli 2009:331-340.
Pranoto, Yosep Agus, M.Aziz Muslim dan Rini Nur
Hasanah.  2013.  Rancang  Bangun  dan Analisis Decision Support System Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process untuk Penilaian
Kinerja Karyawan. Malang: Jurnal EECCIS Vol. 7, No. 1, Juni 2013: 91-96.
Saaty, Thomas L. 2008. Decision Making With The Analytic  Hierarchy  Process.  Int.  J. Services Sciences, Vol. 1, No. 1, 2008: 83- 98.

## BIODATA PENULIS
Santoso  Setiawan,  M.Kom adalah  dosen  di  AMIK  BSI Jakarta  sejak  tahun  1996.
Lahir di Jakarta pada tanggal 31 Oktober 1971. Menyelesaikan pendidikan S1 prodi Manajemen Informatika di STMIK Gunadarma, lulus tahun 1995  dan  pendidikan  S2  prodi  Ilmu  Komputer STMIK    Nusa  Mandiri  Jakarta,  lulus  tahun  2010. Memiliki  jabatan  fungsional  dosen  Lektor  sejak tahun  2002  dan  telah  memiliki  Sertifikasi Pendidik  untuk  dosen  sejak  tahun  2011.  Telah melakukan  penulisan  paper  di  beberapa  jurnal diantaranya  Jurnal  Pilar  no  ISSN  1978-1946  Vol. 11  No.  1  Maret  2013  dan  Jurnal  Techno  no  ISSN 1978-2136 Vol. XI No.1 Maret 2014, kedua jurnal ini diterbitkan oleh STMIK  Nusa Mandiri Jakarta. Jurnal  lainnya  yaitu  Jurnal  Sistem  Informasi  No. ISSN 2089-8711 Vol. IV No.1 Februari 2015, yang diterbitkan oleh STMIK Antar Bangsa.