Vol. 16, No. 3, Sept 2023, pp. 243~255 eISSN: 2502-339X, pISSN: 1979-276X, DOI: 10.30998/faktorexacta.v16i3.19415  243

## Kerangka Kerja Evaluasi dalam Menentukan Kendaraan Kargo yang Optimal Menggunakan Analytic Hierarchy Process
Santoso Setiawan 1 , Daning Nur Sulistyowati 2
1,2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Indonesia
Article Info

## ABSTRACT
Article history: Received Jul 25, 2023 Revised Oct 21, 2023 Accepted Oct 24, 2023 This  research  aims  to  develop  an  evaluation  framework  for determining  the  optimal  cargo  vehicle  (freight  transportation)  using the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  method. The  selection  of  the right  cargo  vehicle  is  crucial  in  logistics  management  to  ensure  the efficiency  and  sustainability  of  business  operations.  This  research combines  the  AHP  approach  with  multi-criteria  evaluation  to  help make better decisions. The proposed evaluation framework consists of several steps, namely: determining relevant criteria in the selection of cargo vehicles, including factors such as reliability, fuel efficiency, and vehicle price. Then collect data related to these criteria from reliable sources. Next,  perform  a pairwise  comparison analysis with  AHP  to obtain the relative weight of each criterion. And finally calculate the relative  performance  value  for  each  cargo  vehicle  based  on  the  set criteria.  In  this  study,  the  authors  applied  the  proposed  evaluation framework to  a case study of a  logistics  operation.  The results show that the use of the AHP method in the selection of cargo vehicles can help  make  more  systematic  and  objective  decisions.  This  evaluation framework also allows stakeholders to identify the cargo vehicle that best suits their needs.
Keywords: First keyword Second keyword Third keyword
Fourth keyword Fifth keyword Copyright © 2023 Universitas Indraprasta PGRI. All rights reserved.

## Corresponding Author:
Santoso Setiawan Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin Raya No. 2, RT 08/013, Kel. Cipinang Melayu, Kec. Makassar Jakarta Timur 13620. Email: santoso.sts@nusamandiri.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  industri  logistik,  pemilihan  kendaraan  kargo  yang  optimal  memiliki  peran  krusial  [1]  dalam memastikan efisiensi, keberlanjutan, dan kesuksesan operasi bisnis [2]. Pemilihan yang tepat dapat mengoptimalkan penggunaan  sumber  daya  [3],  mengurangi  biaya  operasional  [4],  meningkatkan  keandalan  pengiriman  [5],  dan mendukung prinsip-prinsip lingkungan yang berkelanjutan.
Kendaraan  kargo  terbagi  ke  dalam  beberapa  jenis  berdasarkan  bobot  muatan  yang  dibawa,  salah  satunya adalah  truk  engkel.  Pemberian  nama  ini  digunakan  untuk  truk  ringan  yang  memiliki  sepasang  as  roda  di  bagian belakang, yang memiliki panjang sekitar 6 meter dan lebar 2, 45 meter.
244
Sumber: [6]
Gambar 1. Chassis Truk Ringan 4 Roda
Truk ini  mampu  mengangkut muatan  hingga 2 ton. Ukuran box umumnya  memiliki ukuran  lebar 170 cm, panjang 350 cm, dan tingginya 160 cm
Sumber: [7]
Gambar 2. Model Box Pada Kendaraan Kargo
Truk  engkel  merupakan  kendaraan  kargo  yang  paling  banyak  populasinya  di  Indonesia  dan  dijual  oleh berbagai  merk.  Dalam  menghadapi  berbagai  pilihan  merk  kendaraan  kargo  yang  tersedia,  pengambilan  keputusan sering kali menjadi kompleks dan menantang [8].
Dalam  beberapa  dekade  terakhir,  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  telah  terbukti  menjadi pendekatan yang efektif dalam membantu pengambilan keputusan dalam berbagai konteks [9]. AHP adalah metode yang berbasis pada hierarki [10] dan memungkinkan perbandingan berpasangan antara kriteria dan alternatif [11] yang terlibat dalam pengambilan keputusan.  Dengan  menganalisis preferensi relatif dan  memperoleh bobot  untuk setiap kriteria [12], AHP membantu menghasilkan solusi yang lebih rasional dan terstruktur [13].
Dalam konteks pemilihan kendaraan kargo, AHP dapat menjadi alat yang kuat untuk mengevaluasi berbagai kriteria yang relevan [14], seperti kondisi mesin, desain kendaraan, dan harga kendaraan. Namun, penggunaan AHP dalam pemilihan kendaraan kargo masih memerlukan kerangka kerja evaluasi yang jelas dan terstruktur.
Terdapat beberapa literatur penelitian yang berkaitan dengan metode Analytic Hierarchy Proces , diantaranya adalah  Analisa Faktor Pemilihan Moda Transportasi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process . Penelitian ini telah membuktikan bahwa perhitungan  AHP dapat memberikan hitungan presentase yang mempengaruhi orang untuk menggunakan  moda transportasi  masal  [15]. Penelitian  lain tentang  metode  AHP berjudul Evaluasi Supplier Dengan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process Dan Taguchi  Loss  Function ,  yang  bertujuan  untuk mengevaluasi supplier kalsium yang dibutuhkan sebagai bahan baku  dalam memproduksi  karpet  mobil [16]. Metode AHP juga digunakan dalam penelitian yang berjudul Penilaian Kesesuaian Penggunaan Lahan Menggunakan Model Hibrida  Delphi  dan  Proses  Hirarki  Analitik  (D-AHP)  untuk  Pengelolaan  Kota  Pesisir:  Kuala  Terengganu, Semenanjung Malaysia [17]
Perbedaan penelitian  ini dengan penelitian  sebelumnya adalah  adanya penggunaan tiga kriteria dan empat alternatif yang digunakan untuk perhitungan di AHP. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan kerangka kerja evaluasi yang efektif dalam menentukan kendaraan kargo yang optimal menggunakan metode AHP. Kerangka kerja ini akan membantu para pemangku kepentingan dalam mengidentifikasi kendaraan kargo yang paling sesuai dengan kebutuhan dan tujuan mereka, sambil mempertimbangkan berbagai faktor kriteria yang relevan. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang berharga bagi para praktisi logistik dalam pengambilan keputusan terkait pemilihan kendaraan kargo yang optimal, serta memberikan kontribusi terhadap pengembangan  metodologi AHP dalam konteks ini.

## 2. METODE
Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  metodologi  pengambilan  keputusan  yang  dikembangkan  oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. Metode ini merupakan pendekatan terstruktur yang digunakan untuk menangani keputusan  yang  kompleks  [18]  dengan  menguraikannya  ke  dalam  hirarki  kriteria  dan  alternatif  [19].  Metode  ini banyak diterapkan di berbagai bidang, termasuk bisnis, teknik, ekonomi, dan ilmu sosial.
Ide utama di  balik AHP  adalah  menguraikan  masalah keputusan  menjadi  struktur hirarki  yang terdiri dari tiga tingkatan [20].
Gambar 3. Struktur Hirarki Analytic Hierarchy Process (AHP)
1. Sasaran/Tujuan: Ini merupakan sasaran atau tujuan keputusan utama yang perlu dicapai.
2. Kriteria:  Ini  adalah  faktor  atau  atribut  yang  relevan  dalam  mengevaluasi  alternatif  sehubungan  dengan  tujuan utama. Kriteria dapat berupa sesuatu yang berwujud dan tidak berwujud.
3. Alternatif: Ini adalah opsi atau pilihan yang tersedia bagi pengambil keputusan untuk mencapai tujuan. Alternatif dievaluasi berdasarkan kriteria.
Berikut ini merupakan tahapan yang dilakukan dalam menerapkan metode AHP dalam pengambilan keputusan
246
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan tujuan yang diinginkan
2. Menyusun hirarki dari permasalahan pada penelitian [21]. Penyusunan hirarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan pada level teratas.
3. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah  pertama  dalam  menentukan  prioritas  elemen  adalah  membuat  perbandingan  pasangan,  yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan [22].
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  menggunakan  bilangan  untuk  merepresentasikan  kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya [23].
4. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk  memperoleh  keseluruhan prioritas [24]. 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  mendapat  nilai rata-rata.
5. Mengukur  konsistensi  dalam  pembuatan  keputusan  [25],  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik  konsistensi yang ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks.
6. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus: CI = (λmax – n) / n - 1
Dimana:
n = banyaknya elemen
7. Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan rumus:
CR = CI / IR
Dimana: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency
8. Memeriksa konsistensi hirarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian data judgement harus diperbaiki [26]. Namun jika rasio konsistensi (CI/CR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar [27].
Proses AHP melibatkan langkah-langkah berikut:
1. Perbandingan  Berpasangan:  Pengambil  keputusan  membandingkan  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  dalam hubungannya dengan tujuan dan tingkat kepentingan setiap alternatif dalam hubungannya dengan setiap kriteria. Hal ini dilakukan melalui perbandingan berpasangan, dimana setiap kriteria dan alternatif dibandingkan satu sama lain dengan menggunakan skala numerik (biasanya dari 1 hingga 9) yang menunjukkan kepentingan relatif.
2. Perhitungan  Bobot:  Data  perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk  menghitung  bobot  relatif  atau  prioritas kriteria dan alternatif. Metode ini menggunakan perhitungan matematis untuk mendapatkan bobot ini.
3. Pemeriksaan  Konsistensi:  AHP  juga  menyertakan  pemeriksaan  konsistensi  untuk  memastikan  penilaian pengambil keputusan tidak terlalu tidak konsisten. Jika penilaian tidak konsisten, pengambil keputusan mungkin perlu merevisi perbandingan berpasangan mereka.
4. Agregasi: Prioritas kriteria dan alternatif digabungkan untuk mendapatkan peringkat atau peringkat keseluruhan dari alternatif dalam hal kinerja mereka relatif terhadap tujuan utama.
5. Analisis  Sensitivitas:  AHP  memungkinkan  analisis  sensitivitas,  yang  membantu  untuk  memeriksa  dampak perubahan dalam penilaian atau bobot pada keputusan akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  membuat  perbandingan  yang akurat, dibutuhkan  jenis kendaraan dan data yang  memiliki kemampuan atau spesifikasi yang serupa satu sama lain
Kerangka Kerja Evaluasi dalam Menentukan Kendaraan Kargo yang Optimal Menggunakan Analytic Hierarchy Process (Santoso Setiawan)
247 Tabel 1. Spesifikasi Kendaraan Kargo Kriteria Mesin Desain Harga Toyota Dyna 115 ST
4 Stroke-In-line Diesel Engine With Turbo Charger Lebar 1717 mm, Wheelbase 2530 mm, Berat 5400 kg, Tinggi 2118 mm, Panjang 4745 mm, Tangki BBM 100 L
377,3 Juta Mitsubishi Colt FE 71 110 PS
4 Stroke, Direct Injection, Cooling Water with Turbo Intercooler Lebar 1750 mm, Wheelbase 2500 mm, Berat 5150 kg, Tinggi 2055,
Panjang 4735 mm, Tangki BBM 70
L 361 Juta Hino Dutro Cargo 110 SDR
4 -Step Inline Diesel Engine; Direct
Injection; Turbo Charge Intercooler Lebar 1717 mm , Wheelbase 2530 mm, Berat 5200 kg, Tinggi 2120 mm, Panjang 4745 mm, Tangki BBM 100 L 266,98 Juta Isuzu ELF NLR 55T X Overhead Valve, 4 Direct Injection
Cylinders, Turbo Intercooler Lebar 1835 mm, Wheelbase 2490 mm, Berat 5100 kg, Tinggi 2200 mm, Panjang 4700 mm, Tangki BBM 75 L 297,6 Juta
Perhitungan  AHP  dimulai  dengan  membuat  hirarki  dari  atas  ke  bawah  dengan  urutan  teratas  dimulai  dari penetapan tujuan, penetapan kriteria, dan pemilihan alternatif.
Gambar 5. Hierarki Pemilihan Kendaraan Kargo
Penjelasan dari elemen hirarki diatas dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
248

## Tabel 2. Penjelasan Hirarki Pemilihan Kendaraan Kargo
Tujuan Penjelasan Pemilihan Kendaraan Kargo Sasaran yang dicapai Kriteria Penjelasan Mesin Rangkaian komponen yang bekerja dalam suatu sistem sehingga bisa menggerakkan kendaraan Desain Rancangan dan tampilan kendaraan Harga Modal pembelian kendaraan Alternatif Penjelasan Toyota Dyna 115ST Merk dan tipe kendaraan kargo Mitsubishi Colt FE 71 110 PS Merk dan tipe kendaraan kargo Hino Dutro Cargo 110 SDR Merk dan tipe kendaraan kargo Isuzu ELF NLR 55T X Merk dan tipe kendaraan kargo

## Perhitungan Tujuan Berdasarkan Kriteria
Setelah  membuat  hirarki,  proses  selanjutnya  adalah  melakukan  perbandingan  antar  kriteria  melalui  matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 3. Perbandingan Rata-rata Kriteria Kriteria Mesin Desain Harga Mesin 1.00 1.48 1.36 Desain 0.68 1.00 1.16 Harga 0.74 0.86 1.00 Total 2.42 3.34 3.52
Hasil perhitungan matriks perbandingan berpasangan akan menghasilkan matriks ternormalisasi
Tabel 4. Matriks Kriteria Normalisasi Kriteria Mesin Desain Harga Rata-Rata Mesin 0.41 0.44 0.39 0.41 Desain 0.28 0.30 0.33 0.30 Harga 0.30 0.26 0.28 0.28 Eigen Vector 1.00
Hasil perhitungan dari tabel di atas dapat di gambarkan dalam bentuk grafik di bawah ini:
Gambar 6. Grafik Kriteria Normalisasi
Pada grafik di atas kriteria pemilihan kendaraan kargo lebih difokuskan pada “Mesin”  yang  memiliki bobot terbesar yaitu 41%.
Setelah  melakukan  perhitungan  matriks  kriteria  normalisasi,  selanjutnya  adalah  menghitung  rata-rata  hasil
249 perkalian matriks kriteria normalisasi:
1.00 1.48 1.36 X 0.41 = 1.25 0.41 3.00750 0.68 1.00 1.16 0.30 0.91  /  0.30  =  3.00554 0.74 0.86 1.00 0.28 0.85 0.28 3.00506
Perhitungan λmax:
(3.00750 + 3.00554 + 3.00506 )/3 = 3.00603
Perhitungan Indeks Konsistensi ( Consistency Index = CI)
(𝛌 max − 𝑛)
(𝑛 − 1) = (3.00603 − 3)
(3 − 1) = 0.003
Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio = CR)
CI RI = 0.003 0.58 = 0.0052
Karena  nilai  CR  <  0.1  (10%)  maka  “dapat  diterima”.  Metrik  perbandingan  berpasangan  ( pairwise comparison ), level kriteria berdasarkan tujuan telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten.

## Perhitungan Alternatif Berdasarkan Mesin
Tabel 5. Perbandingan Rata-rata Alternatif (Mesin)
Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt FE 71 110 PS Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Toyota Dyna 115 ST 1.00 1.73 1.07 1.46 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.58 1.00 1.87 1.15 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.93 0.53 1.00 1.27 Isuzu ELF NLR 55T X 0.68 0.87 0.79 1.00 Total 3.19 4.13 4.73 4.88

## Tabel 6. Matriks Alternatif Normalisasi (Mesin)
Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt FE 71 110 PS Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Rata- rata Toyota Dyna 115 ST 0.31 0.42 0.23 0.30 0.31 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.18 0.24 0.40 0.24 0.26 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.29 0.13 0.21 0.26 0.22 Isuzu ELF NLR 55T X 0.21 0.21 0.17 0.20 0.20 Eigen Vector 1.00
Hasil perhitungan dari tabel di atas dapat di gambarkan dalam bentuk grafik di bawah ini:
Gambar 7. Grafik Alternatif Normalisasi (Mesin )
Pada  grafik  di  atas  alternatif  pemilihan  kendaraan  kargo  berdasarkan  mesin  lebih  dititikberatkan  pada  merk
250
“Toyota Dyna 115 ST” yang memiliki bobot terbesar yaitu 31%.
Setelah melakukan perhitungan matriks alternatif normalisasi pada Mesin, langkah berikutnya adalah menghitung rata-rata hasil perkalian matriks alternatif normalisasi:
1.00 1.73 1.07 1.46
X 0.31 = 1.30 / 0.31 = 4.13623 0.58 1.00 1.87 1.15 0.26 1.09 0.26 4.14317 0.93 0.53 1.00 1.27 0.22 0.91 0.22 4.07699 0.68 0.87 0.79 1.00 0.20 0.82 0.20 4.11633
Perhitungan λmax:
(4.13623 + 4.14317 + 4.07699 + 4.11633)/4 = 4.12
Perhitungan Indeks Konsistensi ( Consistency Index = CI)
(𝛌 max − 𝑛)
(𝑛 − 1) = (4.12 − 4) (4 − 1) = 0.039
Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio = CR)
CI RI = 0.039 0.90 = 0.0438
Karena nilai CR < 0.1 (10%) maka “dapat diterima”. Metrik perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ), Level : alternatif berdasarkan Mesin telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten.

## Perhitungan Alternatif Berdasarkan Desain
Tabel 7. Perbandingan Rata-rata Alternatif (Desain) Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt
FE 71 110 PS
Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Toyota Dyna 115 ST 1.00 1.33 1.25 1.45 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.75 1.00 2.63 1.30 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.80 0.38 1.00 2.26 Isuzu ELF NLR 55T X 0.69 0.77 0.44 1.00 Total 3.24 3.48 5.32 6.01

## Tabel 8. Matriks Alternatif Normalisasi (Desain)
Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt FE 71 110 PS Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Rata- rata Toyota Dyna 115 ST 0.31 0.38 0.23 0.24 0.29 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.23 0.29 0.49 0.22 0.31 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.25 0.11 0.19 0.38 0.23 Isuzu ELF NLR 55T X 0.21 0.22 0.08 0.17 0.17 Eigen Vector 1.00
Hasil perhitungan dari tabel di atas dapat di gambarkan dalam bentuk grafik di bawah ini:
251
Gambar 8. Grafik Alternatif Normalisasi (Desain)
Pada grafik di atas alternatif pemilihan kendaraan kargo yang berdasarkan “Desain”, menunjukkan bahwa merk “Mitsubishi Colt FE 71 110 PS” lebih disukai dan memiliki bobot terbesar yaitu 31%.
Setelah  melakukan  perhitungan  matriks  alternatif  normalisasi  pada  “Desain”,  langkah  berikutnya  adalah menghitung rata-rata hasil perkalian matriks alternatif normalisasi:
1.00 1.33 1.25 1.45
X 1.17 = 4.94
/ 1.17 = 4.23646 0.75 1.00 2.63 1.3 1.23 5.42 1.23 4.40326 0.80 0.38 1.00 2.26 0.92 3.87 0.92 4.20161 0.69 0.77 0.44 1.00 0.68 2.84 0.68 4.15765
Perhitungan λmax:
(4.23646 + 4.40326 + 4.20161 + 4.15765)/4 = 4.25
Perhitungan Indeks Konsistensi ( Consistency Index = CI)
(𝛌 max − 𝑛)
(𝑛 − 1) = (4.25 − 4) (4 − 1) = 0.083
Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio = CR)
CI RI = 0.083 0.90 = 0.0925
Karena nilai CR < 0.1 (10%) maka “dapat diterima. Metrik perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ), Level alternatif berdasarkan Desain telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten.
Tabel 9. Perbandingan Rata-rata Alternatif (Harga)
Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt
FE 71 110 PS
Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Toyota Dyna 115ST 1.00 1.19 2.1 1.11 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.84 1.00 1.49 1.39 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.48 0.67 1.00 1.63 Isuzu ELF NLR 55T X 0.90 0.72 0.61 1.00 Total 3.22 3.58 5.20 5.13

## Tabel 10. Matriks Alternatif Normalisasi (Harga)
Alternatif Toyota Dyna 115 ST Mitsubishi Colt FE 71 110 PS Hino Dutro Cargo 110 SDR Isuzu ELF NLR 55T X Rata- rata Toyota Dyna 115 ST 0.31 0.33 0.40 0.22 0.32 Mitsubishi Colt FE 71 110 PS 0.26 0.28 0.29 0.27 0.27 Hino Dutro Cargo 110 SDR 0.15 0.19 0.19 0.32 0.21 Isuzu ELF NLR 55T X 0.28 0.20 0.12 0.19 0.20 Eigen Vector 1.00
Hasil perhitungan dari tabel di atas dapat di gambarkan dalam bentuk grafik di bawah ini:
252
Gambar 9. Grafik Alternatif Normalisasi (Harga)
Pada grafik di atas alternatif pemilihan kendaraan kargo yang berdasarkan “Harga”, menunjukkan bahwa merk “Toyota Dyna 115 ST” lebih diminati dan memiliki bobot terbesar yaitu 32%.
Setelah melakukan perhitungan matriks alternatif normalisasi pada “Harga”, langkah berikutnya adalah menghitung rata-rata hasil perkalian matriks alternatif normalisasi:
1.00 1.19 2.10 1.11 X 0.32 = 1.31 / 0.32 = 4.13725
0.84 1.00 1.49 1.39 0.27 1.13 0.27 4.11937 0.48 0.67 1.00 1.63 0.21 0.87 0.21 4.11355 0.90 0.72 0.61 1.00 0.20 0.81 0.20 4.08193

## Perhitungan λmax
(4.13725 + 4.11937 + 4.11355 + 4.08193)/4 = 4.11
Perhitungan Indeks Konsistensi ( Consistency Index = CI)
(𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛)
(𝑛 − 1) = (4.11 − 4)
(4 − 1) = 0.038
Perhitungan Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio = CR)
CI RI = 0.038 0.90 = 0.0419
Karena nilai CR < 0.1 (10%) maka “dapat diterima. Metrik perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ), level alternatif berdasarkan “Harga” telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten Dari semua perhitungan yang telah dilakukan, nilainya dapat dimasukkan ke dalam hirarki pemilihan kendaraan kargo.

## Gambar 10. Hierarki Hasil Pemilihan Kendaraan Kargo

## Perkalian Gabungan
Perkalian  antara  gabungan eigen  vector dari  alternatif  pemilihan  kendaraan  kargo  dengan eigen  vector dari
253
kriteria.
0.31 0.29 0.32 X 0.41 = 0.31 0.26 0.31 0.27 0.30 0.28 0.22 0.23 0.21 0.28 0.22 0.20 0.17 0.20 0.19
Hasil perkalian matrik di atas dapat digambarkan dalam bentuk grafik.
Gambar 11. Presentase Pemilihan kendaraan kargo
Berdasarkan perkalian matrik dan grafik di atas dapat disimpulkan bahwa pemilihan kendaraan kargo yang ideal adalah Toyota Dyna 115 ST

## Uji Validitas dan Reliabilitas
Uji  validitas  bertujuan  untuk  mengukur  valid  atau tidaknya  suatu  pertanyaan  terhadap  variabel  yang  telah ditentukan.  Sedangkan  Uji  Reliabilitas  bertujuan  untuk  mengukur  kekonsitensian  jawaban  terhadap  pertanyaan- pertanyaan yang ada.
Perhitungan M dan M M = CI level -2 + ( eigen vector level 2) (CI level 3)
= 0.00302 + [0.41  0.30  0.28]  × [ 0.039 0.083
0.038 ]
= 0.00302 + 0.0522 = 0.0552 = RI level2 + ( eigen vector level 2) (RI level 3) = 0.90 + [0.41  0.30  0.28]  ×  [ 0.90 0.90 0.90 ]
= 0.90 + 0.90 = 1.80
Perhitungan CRH (Rasio Konsistensi Hirarki) CRH = M / M = 0.0552 / 1.80 = 0.0307 Karena  nilai CRH < 0.1 (10%), maka  hirarki  secara keseluruhan  bersifat “konsisten”, sehinga kesimpulan yang diperoleh “dapat diterima”. Artinya kesimpulan yang ditetapkan dapat diandalkan.

## 4. PENUTUP
Berdasarkan perhitungan AHP, diperoleh bahwa  kriteria pemilihan kendaraan kargo ditentukan oleh Mesin (41%), diikuti oleh Desain (30%), dan Harga (28%). Sehingga kriteria pemilihan kendaraan kargo dapat diputuskan berdasarkan mesin kendaraan.
Dari hasil perhitungan alternatif jenis kendaraan kargo yang paling diminati  berdasarkan peringkat adalah Toyota Dyna 115 ST (31%), Mitsubishi Colt FE 71 110 PS (28%), Hino Dutro Cargo 110 SDR (22%), dan Isuzu ELF
254
NLR 55T X (19%). Sehingga pemilihan kendaraan kargo dapat dipertimbangkan untuk memilih merk Toyota Dyna 115 ST.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. I. Liperda and R. Rahmadanti, “Simulasi Aktivitas Bongkar Muat di Terminal Petikemas,” J. INTECH Tek. Ind. Univ. Serang Raya , vol. 9, no. 1, pp. 79–85, Apr. 2023, doi: 10.30656/INTECH.V9I1.5239.
[2] A. Ahistasari, “Supplier Relationship Performance Measurement Model: A Case Study In Service Company (Mt Logistik),” Universitas Islam Indonesia, 2021.
[3] M.  S.  Rumetna et  al. ,  “Mengoptimalilasi  Keterbatasan  Sumber  Daya  Untuk  Memaksimalkan  Keuntungan Penjualan Es Kelapa Muda Menggunakan Metode Simpleks Dan Software POM-QM,” J-DEPACE (Journal Dedication to Papua Community) , vol. 2, no. 2, pp. 136–149, Dec. 2019, doi: 10.34124/JPKM.V2I2.45.
[4] D. P. Ompusunggu and N. Irenetia, “Pentingnya Manajemen Keuangan Bagi Perusahaan,” CEMERLANG  J. Manaj. dan Ekon. Bisnis , vol. 3, no. 2, pp. 140–147, Apr. 2023, doi: 10.55606/CEMERLANG.V3I2.1129.
[5] J. Jaelani and K. D. Purnama, “Manajemen Biaya Dan Kinerja Strategis Dalam Supply Chain,” J. Mhs. J. Ilm. Penal. dan Penelit. Mhs. , vol. 4, no. 2, pp. 192–219, 2022, doi: 10.51903/JURNALMAHASISWA.V4I2.664.
[6] B. G, “Apa  yang dimaksud dengan truk engkel?,” Quora ,  2020.  https://id.quora.com/Apa-yang-dimaksud- dengan-truk-engkel (accessed Jul. 24, 2023).
[7] PT  Global  Transport,  “Jenis  Truk  yang  Perlu  Anda  Ketahui  Sebelum  Pesan  Layanan  Angkut,” Global Transport , 2020. https://www.globaltransport.co.id/jenis-truk-angkut/ (accessed Jul. 24, 2023).
[8] I. G. Yudara and P. Sugiartawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy AHP,” J. Sist. Inf. dan Komput. Terap. Indones. , vol. 1, no. 4, pp. 215–224, Jun. 2019, doi: 10.33173/JSIKTI.43.
[9] I. Ahmad, S. Samsugi, and Y. Irawan, “Penerapan Augmented Reality Pada Anatomi Tubuh Manusia Untuk Mendukung Pembelajaran Titik Titik Bekam Pengobatan Alternatif,” J. Teknoinfo , vol. 16, no. 1, p. 46, Jan. 2022, doi: 10.33365/JTI.V16I1.1521.
[10] G.  Lestari,  N.  Neneng,  and  A.  S.  Puspaningrum,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Tunjangan  Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarki  Process Pada PT Mutiara Ferindo Internusa,” J. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 3, pp. 38–48, Oct. 2021, doi: 10.33365/JTSI.V2I3.860.
[11] E.  Rosiska,  “Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Menentukan  Mitra  Usaha Berprestasi,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  479–485,  Jun.  2018,  doi: 10.29207/RESTI.V2I2.419.
[12] K.  Eliyen  and  F.  S.  Efendi,  “Implementasi  Metode  Weighted  Product  untuk  Penentuan  Mustahiq  Zakat,” InfoTekJar    J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol.  Jar. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  146–150,  2019,  doi: 10.30743/infotekjar.v4i1.1476.
[13] P. Apriastika and L. Fajarita, “Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Guru Terbaik Pada SD Strada Santa Maria  Dengan  Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  Dan  SAW  (Simple  Additive  Weighting),” IDEALIS   Indones.  J.  Inf.  Syst. ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  138–145,  May  2019,  Accessed:  Jul.  24,  2023.  [Online]. Available: https://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/article/view/462.
[14] F. M. (Faiz) Kaaffah and H. (Handry) Eldo, “Studi Perbandingan Metode Fuzzy Ahp dan Fuzzy Topsis dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Investasi Terbaik,” Bull. Netw. Eng. Informatics , vol. 1, no. 2, pp. 60–70, Oct. 2023, doi: 10.59688/BUFNETS.V1I2.14.
[15] Sugiyanto,  I.  W.  Arnaya,  S.  S.  Ryanto,  and  A.  A.  B.  O.  K.  Surya,  “Analisa  Faktor  Pemilihan  Moda Transportasi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process,” J. Teknol. Transp. dan Logistik , vol. 2, no. 1, pp. 11–18, May 2021, doi: 10.52920/JTTL.V2I.
[16] M. Y. Asdidi, M. Alpianto, and A. A. Yaqin, “Evaluasi Supplier Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Taguchi Loss Function,” J. Tek. Ind. , vol. 19, no. 2, pp. 178–189, Aug. 2018, doi: 10.22219/JTIUMM.VOL19.NO2.178-189.
[17] M. Bagheri et al. , “Land-Use Suitability Assessment Using Delphi and Analytical Hierarchy Process (D-AHP) Hybrid Model for Coastal City Management: Kuala Terengganu, Peninsular Malaysia,” ISPRS Int. J. Geo- Information 2021, Vol. 10, Page 621 , vol. 10, no. 9, p. 621, Sep. 2021, doi: 10.3390/IJGI10090621.
[18] F. Riandari, “Perancangan Aplikasi Pemilihan Texapon Dalam Pembuatan Sabun Cair Dengan Menerapkan Metode Analytical  Hierarchy  Process,” J. Comput. Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 1, no. 1, pp. 31–37, Jan. 2019, doi: 10.47709/CNAPC.V1I1.47.
[19] A. H. Hasugian and H. Cipta, “Analisa Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pasangan Hidup Menurut Budaya Karo Dengan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform. , vol. 2, no. 1, Apr. 2018, doi: 10.30829/ALGORITMA.V2I1.1612.
[20] R. Y. Efendi and W. Wahyudin, “Pemilihan Pemasok Bahan Baku Tetap Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus pada CV. Mulia Tata Sejahtera),” J. Serambi Eng. , vol. 8, no. 3, May 2023,
255 doi: 10.32672/JSE.V8I3.6039.
[21] M.  Yanto,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp  Dalam  Seleksi  Produk,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 3, no. 1, pp. 167–174, Jan. 2021, doi: 10.47233/JTEKSIS.V3I1.161.
[22] I.  Mahendra  and  P.  K.  Putri,  “Implementasi  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Rumah Di Kota Tangerang,” J. Teknoinfo , vol. 13, no. 1, pp. 36–40, Jan. 2019, doi: 10.33365/JTI.V13I1.238.
[23] F. Ikorasaki, “Penerapan Metode ANP Dalam Melakukan Penilaian Kinerja Kepala Bagian Produksi (Studi Kasus : PT. Mas Putih Belitung),” J. Sist. Inf. Kaputama , vol. 2, no. 1, Jun. 2018, Accessed: Jul. 25, 2023. [Online]. Available: https://jurnal-backup.kaputama.ac.id/index.php/JSIK/article/view/68.
[24] Z.  Azhar  and  M.  Handayani,  “Analisis  Faktor  Prioritas  Dalam  Pemilihan  Perumahan  KPR  Menggunakan Metode  AHP,” J.  Manaj.  Inform.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  19–22,  Aug.  2018,  doi: 10.36595/MISI.V1I2.38.
[25] I.  K.  P.  Suniantara  and  G.  Suwardika,  “Penerapan  Metode  VIKOR  pada  Pengambilan  Keputusan  Seleksi Calon Penerima Beasiswa Bidikmisi Universitas Terbuka,” INTENSIF J. Ilm. Penelit. dan Penerapan Teknol. Sist. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 24–35, Feb. 2018, doi: 10.29407/INTENSIF.V2I1.11848.
[26] A. Wanto and E. Kurniawan, “Seleksi Penerimaan Asisten Laboratorium Menggunakan Algoritma AHP Pada AMIK-STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar,” JIKO (Jurnal  Inform. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 11–18, Feb. 2018, doi: 10.26798/JIKO.V3I1.106.
[27] R. Umar, A. Fadlil, and Y. Yuminah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform.  J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 27–34, Jun. 2018, doi: 10.23917/KHIF.V4I1.5978.