Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023
Analisis  Terbatasnya  Peminatan  Profesi Data  Analyst Di Indonesia  Berdasarkan  Pendekatan Analytical  Hierarchy Process (AHP)
Assyifa Nur Annisaa Putri Susanto 1 , Gatot Iwan Kurniawan 2
Program Studi Perbankan dan Keuangan 1 ,  Program Studi Manajemen 2 Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi (STIE) Ekuitas, Bandung, Indonesia 1,2
Email : assyifa.putri2002@gmail.com 1 , gatot.kurniawan@ekuitas.ac.id 2
Received: December 29, 2022 . Revised: January 15, 2023 . Accepted: January 29,
2023 . Issue Period: Vol.7 No.1 (2023),Pp. 217-224
Abstrak: Di Indonesia, profesi data analyst masih terbilang langka sehingga sangat dibutuhkan. Kurangnya peminatan terhadap profesi data analyst bisa disebabkan oleh berbagai  macam  faktor.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  faktor mana yang mempengaruhi terhadap peminatan profesi data analyst di Indonesia dan untuk mengetahui mengapa data analyst itu sangat langka di Indonesia. Penelitian ini dilakukan dengan cara penyebaran kuesioner kepada beberapa ahli dibidangnya yaitu dari profesi data analyst sebanyak 3 orang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  yaitu  deskriptif  kuantitaif  dengan  pendekatan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  menggunakan  aplikasi Expert  Choice .  Dengan  hasil  yang  didapatkan  dari penelitian  ini  yaitu  bahwa  nilai  faktor  yang  paling  besar  adalah people. People menjadi  faktor  utama  yang  sangat  mempengaruhi  terhadap  kurangnya  ketersediaan profesi data analyst di Indonesia karena nilai faktor yang tinggi dibandingkan faktor yang  lainnya.  Informasi  yang  didapatkan  akan  berguna  untuk  pemerintah  maupun yang  akan  menjadi  seorang data  analyst untuk  terus  meningkatkan  peminatan terhadap profesi data analyst di Indonesia.
Kata  kunci: Profesi, Data  Analyst , Expert  Choice , Analytical  Hierarchy  Process , AHP
Abstract: In  Indonesia,  the  data  analyst  profession  is  still  relatively  rare,  so  it  is urgently needed. The purpose of this research is to find out which factors influence the  interest  in  the  data  analyst  profession  in  Indonesia  and  to  find  out  why  data analysts  are  so  rare  in  Indonesia.  This  research  was  conducted  by  distributing questionnaires  to  several  experts  in  their  fields,  namely  from  the  data  analyst profession  as  many  as  3  people.  The  method  used  in  this  study  is  descriptive quantitative with the Analytical Hierarchy Process (AHP) approach using the Expert Choice  application.  The  results  obtained  from  this  study,  namely  that  the  greatest factor value is people. People are the main factor that greatly influences the lack of availability  of  the  data  analyst  profession  in  Indonesia  because  of  the  high  factor value compared to other factors.
Keywords: Profession,  Data  Analyst,  Expert  Choice,  Analytical  Hierarchy  Process, AHP
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023

## I. PENDAHULUAN
Kurangnya  peminatan  terhadap  profesi data  analyst bisa  dikarenakan skill  gap menjadi data  analyst , sedikitnya  jumlah trainable untuk  menjadi data  analyst ,  kurangnya  pengaplikasian  komputer  di  universitas, lulusan  kuliah tidak bisa  menjadi data analyst langsung tanpa training yang  memadai,  kurangnya  kesempatan magang  untuk entry-level  data  analyst ,  dan  ketatnya  seleksi  masuk data  analyst ke  perusahaan.  Hal  tersebut didukung  dengan  data  internal  JobStreet  dari  10  jenis  pekerjaan  paling  dicari, data analyst tidak  termasuk kedalamnya.  Tetapi  di  tahun  2025,  berdasarkan Future  of  Jobs  Survei 2020  oleh World Economic  Forum (WEF), data analyst akan menjadi salah satu 10 profesi yang paling diminati karena diperkirakan bahwa masa depan  manusia  dan  juga  mesin  akan  bekerja  secara  berdampingan  untuk  menyelesaikan  85  juta  peluang  kerja yang ada [1].
Di Indonesia, data analyst masih profesi langka dan karena itu sangat dibutuhkan. Menteri Komunikasi dan Informatika Indonesia, Johnny G. Plate, mengatakan bahwa: “Kebutuhan akan sumber daya manusia yang handal  dalam  bidang  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  (TIK)  sangat  mendesak  untuk  diupayakan  secara masif,  kolaboratif,  dan  berkelanjutan”.  Yang  dimana  dalam  data  Bank  Dunia  menunjukkan  bahwa  Indonesia dalam  setahun  ada  rata-rata  600.000  kekurangan talent dalam  keterampilan  digital  dan  teknis,  salah  satunya yaitu data analyst [2].
Meski zaman berubah, tetapi masih banyak perusahaan yang kekurangan bakat untuk menganalisis data dengan  baik.  Masalah  ini  muncul  karena platform yang  cukup  sulit  digunakan,  hanya  karyawan  tertentu  yang dapat  menganalisis  data,  dan  membutuhkan  banyak  biaya  untuk  melakukan  proses  analisis  data  yang  efektif. Pertumbuhan  volume data terus  meningkatkan  kompleksitas proses dalam penyimpanan  dan pengelolaan data, sehingga menyebabkan prosesnya akan semakin rumit [3].
Tantangan  untuk data  analyst di  perusahaan  adalah  kebutuhan  untuk  mengelola  data  dari  berbagai sumber,  tetapi  data  yang  diperoleh  disimpan  di  berbagai platform tergantung  pada  jenis  data  dan  sumber- sumbernya.  Dengan  banyaknya  data  yang  dimiliki  karyawan,  sulit  untuk  mengkategorikan  kualitas  data. Ketidakmampuan untuk melihat data secara real-time memiliki sejumlah efek negatif yang signifikan terhadap kualitas  keputusan  yang  dibuat  berdasarkan  data  yang  tersedia  atau  yang  biasa  disebut  sebagai  pengambilan keputusan berbasis data [3],[4].
Menurut laporan yang diterbitkan oleh Forbes pada tahun 2020, lowongan pekerjaan untuk profesi data analyst diperkirakan  akan  tumbuh  dari  36.000  menjadi  2.720.000.  Melihat  angka  tersebut,  profesi  ini  banyak diminati. Namun, data analyst yang tertarik masih relatif jarang, dilihat dari tingginya permintaan. Di Indonesia, hanya sedikit sumber daya manusia yang memiliki pengetahuan data analyst dan pengalaman pelamar [5].
Dalam  menentukan  metode  beberapa  teori  yang  digunakan  yaitu Analytical  Hierarchy  Process (AHP), AHP  pernah  dilakukan  oleh  Kara  (2019)  untuk  membandingkan  dan  memberikan  peringkat  terhadap  sebuah Negara dalam hal keberlanjutan perkotaan seperti keberlanjutan ekonomi, sosial, dan lingkungan [6]. Dalam hal ini  maka  penelitian  ini  juga  akan  menggunakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  sehingga  akan mendapatkan  faktor  yang  teridentifikasi.  Beberapa  faktor  yang  memang  paling  dominan  adalah people , education system , dan industry . Berdasarkan penelitian ini maka adapun beberapa tujuan yang ingin didapatkan, yaitu  :  (1)  Untuk  mengetahui  faktor  mana  yang  mempengaruhi  terhadap  peminatan  profesi data  analyst di Indonesia dan (2) Untuk mengetahui mengapa data analyst itu sangat langka di Indonesia.

## II. METODE DAN MATERI
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023

## 2.1   Materi

## 2.1.1 Definisi Profesi
Profesi  merupakan  pekerjaan  yang  merupakan  studi  intelektual  atau  pelatihan  khusus,  yang  tujuannya adalah  untuk  memberikan  layanan  yang  berkualitas  kepada  orang  lain  dengan  bayaran  tertentu  [7].  Profesi adalah kegiatan dalam bidang tertentu di mana ahli lebih tahu tentang apa yang terjadi pada klien daripada klien [7].  Profesi  sebenarnya  adalah  keterampilan  khusus  berdasarkan  struktur  teoritis  tertentu  yang  diambil  dari beberapa bagian  ilmu  pengetahuan  [7].  Profesi  adalah  seperangkat  tenaga  kerja  yang  menetapkan  seperangkat norma yang sangat spesifik yang berasal dari peran tertentu dalam masyarakat [7]. Profesi adalah pekerjaan atau jabatan yang mengarah pada keahlian tertentu, tanggung jawab, dan loyalitas terhadap pekerjaan [7].

## 2.1.2  Definisi Data Analyst
Analisis  data  adalah  proses  memeriksa,  membersihkan,  memanipulasi,  dan  memodelkan  data  untuk menemukan informasi yang berguna, menarik kesimpulan, dan mendukung pengambilan keputusan [8]. Analisis data  adalah  proses  penyesuaian  ukuran  data  dan  pengorganisasian  data  ke  dalam  pola,  kategori,  dan  unit deskriptif dasar [9]. Analisis data adalah proses menemukan tema yang tersirat oleh data, merinci upaya formal untuk merumuskan hipotesis (gagasan), dan mencoba mendukung tema dan hipotesis tersebut [9]. Analisis data adalah  proses  mengatur  dan  mengklasifikasikan  data  ke  dalam  pola,  kategori,  dan  unit  deskriptif  dasar  untuk menemukan tema yang disarankan data dan mengembangkan hipotesis kerja [9].
2.1.3  Definisi Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  metode  pendukung  pengambilan  keputusan  untuk  memilih solusi  dari  alternatif  berdasarkan  sejumlah  kriteria  evaluasi  [10]. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah sebuah hirarki fungsional dalam pengambilan keputusan dengan input  utamanya adalah persepsi manusia [11]. [11]  menyatakan  bahwa  “ Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  sebuah  metode  untuk  memeringkat alternatif  keputusan  dan  memilih  yang  terbaik  dengan  beberapa  kriteria.  AHP  mengembangkan  satu  nilai numerik  untuk  memeringkat  setiap  alternatif  keputusan,  berdasarkan  pada  sejauh  mana  tiap-tiap  alternatif memenuhi  kriteria  pengambil  keputusan”. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  suatu  teknik pengambilan keputusan yang dikembangkan untuk kasus-kasus yang memiliki berbagai tingkat (hirarki) analisis [11]. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  alat  bantu  pengambilan  keputusan  yang  sederhana,  untuk menangani  masalah  yang  kompleks,  tidak  terstruktur,  bahkan  multiatribut  [11].  [11]  menyatakan  bahwa “ Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  analisis  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan dengan  pendekatan  sistem,  dimana  pengambil  keputusan  berusaha  memahami  suatu  kondisi  sistem  dan membantu  melakukan  prediksi  dalam  mengambil  keputusan”. Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adlah sebuah  konsep  untuk  pembuatan  keputusan  berbasis  berbasis multikriteria (kriteria  yang  banyak).  Beberapa kriteria  yang  dibandingkan  dengan  yang  lain  (tingkat  kepentingannya)  adalah  penekanan  utama  pada  konsep AHP [11].

## 2.2  Metode
Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Satty untuk menyediakan kerangka kerja untuk menangani masalah pengambilan keputusan dan masalah kompleks [12]. Ini adalah metode yang luas digunakan oleh pembuat keputusan dan peneliti untuk memilih atau peringkat alternatif dalam berbagai jenis masalah [13].
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023
Metode  ini  merupakan  alat  yang  efektif  dan  langsung  digunakan  untuk  masalah-masalah  kompleks  dengan kriteria kualitatif dan kuantitatif. Dalam kombinasi dengan metode pemrograman linear lainnya seperti analisis data amplop, analisis SWOT adalah keuntungan lain dari metode ini [14]. Asas-asas dasar AHP dapat diringkas sebagai  berikut:  Menguraikan  masalah  menjadi  hierarki  dari  atas  ke  tingkat  menengah,  Membangun  satu  set matriks  perbandingan  berpasangan,  Indeks  konsistensi  Test,  dan    Konsolidasi  hierarki  untuk  menemukan pangkat alternatif [15].
Penelitian  ini  menggunakan  metode  penelitian  deskriptif  kuantitatif.  Hingga  tiga  orang  menyelesaikan survei AHP menggunakan sumber data dari beberapa pakar yang dianggap ahli di bidangnya yaitu dari profesi data  analyst .  Sebelum  dapat  mulai  menganalisis,  tiga  pakar  tersebut  harus  terlebih  dahulu  mengisi  kuesioner agar data dapat dimasukkan ke dalam aplikasi Expert Choice . Hierarki prioritas AHP dimulai dengan pertanyaan bagaimana  memprioritaskan  faktor  yang  teridentifikasi,  menentukan  sumber  teori,  kemudian  menentukan dimensi faktor, dan terakhir menentukan faktor alternatif. Validasi data dengan metode AHP dilihat berdasarkan konsistensi secara keseluruhan yang diukur dengan faktor yang ada. Tingkat konsistensi tertinggi adalah 10%, di atas itu pertimbangan harus dimodifikasi [16].

## III. PEMBAHASAN
DAN
HASIL

## 3.1  Hasil
Sebelumnya,  identifikasi  dilakukan  dalam  tiga  tahap,  pertama  dengan  melakukan  kajian  pustaka, kemudian  dengan  mengumpulkan  data  menggunakan  kuesioner  dari  responden,  dan  terakhir  memilih  faktor yang paling relevan. Setelah data terkumpul, data tersebut dimasukkan ke dalam Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Identifikasi Faktor
Tujuan Kriteria Alternatif Kurangnya Ketersediaan Profesi Data Analyst di Indonesia
People Skill gap menjadi data analyst Sedikitnya jumlah trainable untuk menjadi data analyst
Education System Kurangnya pengaplikasian komputer di universitas Lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa
training yang memadai
Industry Kurangnya kesempatan magang untuk entry-level data analyst
Ketatnya seleksi masuk data analyst ke perusahaan
3.2  Penyusunan Struktur Hierarki
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023
Gambar 1. Struktur Hierarki Faktor Kurangnya Profesi Data Analyst

## 3.3  Hasil Analisis AHP menggunakan Expert Choice
Berdasarkan  Struktur  Hierarki  Faktor  Kurangnya  Profesi Data  Analyst, maka  data  dimasukkan  pada aplikasi Expert Choice . Hasil analisisnya dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 1. Hasil Analisis AHP Menggunakan Expert Choice
Gambar  2  menunjukkan  bahwa  hasil  analisis  validitas  data  dapat  diterima  dengan  nilai Inconsistency 2%, karena nilainya kurang dari 10% maka hasil analisis dapat diterima. Berdasarkan gambaran di atas, faktor yang  sangat  mempengaruhi  kekurangan  profesi data  analyst di  Indonesia  adalah skill  gap untuk  menjadi data analyst dan lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa training .
Dari  hasil  yang  diperoleh,  analisis  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  faktor-faktor  dan  hasilnya ditunjukkan pada Tabel 2.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023
Tabel 2. Prioritas Berdasarkan Faktor
Faktor Alternatif Nilai Nilai Total People Skill gap menjadi data analyst 0,327 0,451 Sedikitnya jumlah trainable untuk menjadi data analyst 0,124 Education System Kurangnya pengaplikasian komputer di universitas 0,129 0,357 Lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa training yang memadai 0,228 Industry Kurangnya kesempatan magang untuk entry-level data analyst 0,106 0,192 Ketatnya seleksi masuk data analyst ke perusahaan 0,086

## 3.4  Pembahasan
Dari  hasil  analisis Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  menggunakan  aplikasi Expert  Choice, bahwa nilai  faktor  yang  paling  besar  adalah people sebesar  45,1%,  lalu  yang  kedua education  system sebesar  35,7%, dan  yang  paling  rendah  yaitu industry dengan  nilai  sebesar  19,2%.  People  menjadi  faktor  utama  yang  sangat mempengaruhi terhadap kurangnya ketersediaan profesi data analyst di Indonesia karena nilai faktor yang tinggi diikuti  dengan education  system yang  juga  mempengaruhi.  Secara  faktor  itu  nilai people besar,  namun  secara lebih  rinci  berdasarkan  alternatif  yang  mendominasi  ada  2,  yaitu skill  gap menjadi data  analyst dengan  nilai alternatif sebesar 32,7% dan lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa training dengan nilai alternatif sebesar 22,8%
Implikasi  berdasarkan  pendekatan  secara  teori,  metode  AHP  bisa  menghasilkan  keputusan.  Implikasi secara keilmuan, bahwa hasil AHP bisa digunakan terutama dalam menentukan keputusan yang terbaik dan juga dapat  menunjukkan  secara  global  maupun  lebih  rinci.  Secara  global  dapat  dilihat  dari  faktor  yang mempengaruhi dan yang lebih rinci dapat dijelaskan berdasarkan alternatif.
Jadi, data analyst jarang itu disebabkan oleh skill gap menjadi data analyst dan lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa training . Karena banyak anak  muda  yang tertarik untuk  menjadi seorang data  analyst namun  kemampuannya  belum  mumpuni  untuk  menjadi  seorang data  analyst dan  juga  untuk menjadi  seorang data  analyst pun  harus  mengikuti training terlebih  dahulu  untuk  mendapatkan skill yang mumpuni.  Maka,  agar data  analyst ini  tidak  kurang  hal  yang  harus  dilakukan  adalah  seseorang  yang  tertarik pada bidang ini harus mempelajari secara mendalam mengenai data analyst dan melakukan training agar dapat meningkatkan skill untuk dapat bersaing saat nanti terjun langsung pada perusahaan.

## IV. KESIMPULAN
Dari hasil analisis  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchical Process (AHP) dengan aplikasi Expert Choice yaitu faktor yang teridentifikasi, terdapat tiga faktor yang mempengaruhi minat profesi Data Analyst di Indonesia  yaitu  :  people,  education  system,  dan  industry.  Berdasarkan  kriteria  didapatkan  bahwa  yang  sangat mempengaruhi  terhadap  kurangnya  ketersediaan  profesi  data  analyst  di  Indonesia  yaitu  skill  gap  menjadi  data analyst dan lulusan kuliah tidak bisa menjadi data analyst langsung tanpa training. Dan bahwa penelitian ini pun masih ada kekurangan, terutama dalam hal respondennya. Responden masih kurang, sehingga untuk penelitian berikutnya sebaiknya ditambahkan
responden
atau variabelnya.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023

## REFERENSI
[1]   Kasih, Ayunda Pininta. (2021, August 7). Jadi Profesi Paling Bersinar 2025, Apa itu Data Scientist dan Data Analyst ?  [ Online ].  Kompas.com. Available : https://www.kompas.com/edu/read/2021/08/07/101840471/jadi- profesi-paling-bersinar-2025-apa-itu-data-scientist-dan-data-analyst?page=all .
[2]      Rizal,  Adam.  (2021,  April  20).  Kekurangan  SDM  bidang  IT,  RI  Butuh  600  Ribu  Talenta  Digital  Setahun [ Online ].  InfoKomputer. Available : https://infokomputer.grid.id/read/122658856/kekurangan-sdm-bidang-it- ri-butuh-600-ribu-talenta-digital-setahun .
[3]   Tantangan Pengelolaan Big Data dan Solusi untuk Mengatasinya [ Online ]. (2021, March 30). Blog Phintraco. Available : https://phintraco.com/tantangan-pengelolaan-big-data/ .
[4]   Kurniasari, Dita. (2021, November 30). Pekerjaan Data Analyst : Memahami Tugas dan Latar Belakang yang Harus  Dimiliki  [ Online ].  DQLab.id. Available : https://www.dqlab.id/pekerjaan-data-analyst-memahami- tugas-dan-latar-belakang-yang-harus-dimiliki .
[5]   Pradistya, Reyvan Maulid. (2020, December 23). Alasan Mengapa Profesi Data Scientist Indonesia Langka [ Online ].  DQLab.id. Available : https://www.dqlab.id/alasan-mengapa-profesi-data-scientist-indosnesia- langka .
[6]    Kara,  Yağmur.  “ Measuring  the  Sustainability  of  Cities  in  Turkey  with  the  Analytic  Hierarchy  Process ”. Journal of Social Sciences. Vo.7 No.4, April. 2019.
[7]    Prawiro,  M.  (2020,  October  2).  Pengertian  Profesi:  Ciri-ciri,  Syarat,  Karakteristik,  dan  Contoh  Profesi [ Online ]. Available : https://www.maxmanroe.com/vid/karir/pengertian-profesi.html .
[8]    Judd,  Charles  M.  dan  McClelland,  Gary  H.  “ Data  Analysis:  A  Model-Comparison  Approach ”.  San  Diego: Harcourt Bracve Jovanovich. 1989
[9]   Triono, Putra. (2017, April 10). 5 Definisi Data Analysis Menurut Para Ahli. Blog Definisi Menurut Para Ahli [ Online ]. Available : https://definisimenurutparaahli.blogspot.com/2017/04/5-definisi-data-analysis-menurut- para.html .
[10]  Aoki,  Koichiro  et  al.  “ Evaluation  of  Rugby  Players’  Psychological-Competitive  Ability  by  Utilizing  the Analytic Hierarchy Process ”. Journal of Social Sciences. Vol. 4 No.12, December. 2016.
[11]  Syafnidawati.  (2020,  March  30). Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  [ Online ].  Universitas  Raharja. Available : https://raharja.ac.id/2020/03/31/analytical-hierarchy-process-ahp/ .
[12]  Saaty,  T.L.  “ The  Analytic  Hierarchy  Process,  Planning,  Priority  Setting,  and  Resource  Allocation ”. McGraw-Hill, NewYork. 1980.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.1,   Februari  2023
[13]  Russo,  R.D.F.S.M.  and  Camanho,  R.  “ Criteria  in  AHP:  A  Systematic  Review  of  Literature ”.  Procedia Computer Science, 55, 1123-1132. 2015.
[14]    Ho,  W.  “ Integrated  Analytic  Hierarchy  Process  and  Its  Applications:  A  Literature  Review ”.  European Journal of Operational Research, 186, 211-228. 2008.
[15] Saaty, T.L. “Analytical Planning the Organization of Systems”. Pergamon Press, New York. 1985.
[16]  Kurniawan,  Gatot  Iwan  et  al.  “Penentuan  Prioritas  Risiko  melalui Analytical  Hierarchy  Process (AHP) sebagai  Upaya  Pengembangan  Potensi  Kawasan  Wisata  Pantai  Jawa  Barat  Selatan”.  Jurnal  Inovasi Penelitian. Vol.1 No.8, March. 2021.