## Analisis Keputusan Pembelian Mesin Rajut Otomatis dengan Menggunakan Metode AHP dan SAW
Hilmi Aulawi 1 , Ridwan Jauhari 2
Jurnal Kalibrasi Sekolah Tinggi Teknologi Garut Jl. Mayor Syamsu No. 1 Jayaraga Garut 44151 Indonesia Email : jurnal@sttgarut.ac.id
1 hilmi_aulawi@sttgarut.ac.id 2 1503051@sttgarut.ac.id
Abstrak – Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui alternatif terbaik dalam pembelian mesin rajut otomatis berbasis komputer dan mengetahui kriteria-kriteria yang harus dipertimbangkan mesin  tersebut,  sehingga  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  di  PD  Fauzi Perdana Abadi  yaitu  terjadinya turnover karyawan  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  proses produksi yang dilakukan. Pemecahan masalah ini menggunakan dua pendekatan dalam sistem pendukung  keputusan  antara  lain  Metode Analytical  Hierarchy  Process dan Simple  Additive Wieghting, dengan metode AHP sendiri memiliki kelebihan yaitu dapat mengakomodir pendapat- pendapat  dari stakeholder ,  akan  tetapi  dari  sisi  lain  mesin  rajut  otomatis  sendiri  memiliki spesifikasi teknis  dari mesin  – mesin  yang  ditawarkan  tersedia,  alangkah  lebih baik  jika  pada proses  pemilihanya  melibatkan  model  pengabilan  keputusan  yang  berbasis  kuantitatif,  model pengambilan keputusan yang relevan untuk digunakan yaitu  adalah SAW . Hasil yang didapat bahwa  urutan  faktor-faktor  pendukung  untuk  pembelian  mesin  rajut  otomatis  ini  berdasarkan bobot terbesar hingga terkecil adalah harga, biaya perawatan, kapasitas produksi, daya listrik dan usia pakai. Kemudian dari lima alternatif mesin rajut otomatis yang dapat dibeli, berdasarkan hasil perhitungan menggunakan SAW dengan perolehan bobot terbesar adalah alternatif ke 5 (A5).
Kata Kunci – Analisa Keputusan; Analytical Hierarchy Process; Simple Additive Wieghting.

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  akan  selalu  memberikan  dorongan  kepada  setiap  pelaku  bisnis  untuk  melakukan inovasi dan perbaikan dalam setiap proses kegiatannya, agar tidak ketinggalan oleh laju perkembangan itu sendiri. Maka dari itu pemegang keputusan pada suatu perusahaan harus membuat keputusan dengan efektif dan efesien agar supaya perusahaan bisa terus berkembang dan bersaing dengan perusahaan lainya. Seperti halnya dalam pemilihan mesin rajut otomatis untuk membantu proses produksi diperusahaan peci rajut, Pada Pemilihan  mesin  ini  tentunya  memilki  dampak  jangka  panjang  untuk  perusahaan  itu  sendiri,  karena  akan digunakan untuk membantu proses produksi beberapa tahun kedepan, oleh sebab itu, diperlukan sebuah model pengambilan  keputusan  yang  mampu  melihat  permasalahan  secara  komperhensif  dan  berorientasi  jangka panjang,  pemilihan  mesin  ini  perlu  menggunakan  beberapa  kriteria  dan  juga  harus  banyak  melibatkan stakeholder dalam  organisasi,  dan  itu  harus  menggunakan  perangkat  pendukung  keputusan  yang  mampu memecahkan masalah kompleks dengan melibatkan banyak orang [1] [2].
Pengembangan teknologi ini dilakukan untuk meningkatkan produktivitas di PD Pauzi Perdana Abadi karena terjadinya  masalah  pada  proses  perajutan  yang  masih  menggunakan  mesin  rajut  manual  yaitu  terjadinya turnover kariawan yang mencapai 60% sehingga mengakibatkan perunurunan kapasitas produksi yang dimiliki oleh perusahaan persebut. Salah satu solusi dalam masalah tersebut adalah mengganti proses perajutan dengan mesin rajut otomatis berbasis komputer. Karena mesin ini tegolong mahal maka stakeholder harus tepat dalam
memilih mesin tersebut. Sistem pendukung keputusan membantu pembuat keputusan untuk mengakses dan memahami data dengan lebih baik dan memahami implikasi penilaian pembuat keputusan terkait data tersebut, untuk  membantu  pembuat  keputusan  dalam  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dengan  informasi  yang tersedia[3][4] .
Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan keputusan yang terbaik dalam pembelian mesin rajut otomatis dengan  menggunakan  pendekatan  sistem  pendukung  keputusan  berdasarkan  pada  pertimbangan  – pertimbangan  yang  diambil.  Salah  satu  model  pengambilan  keputusan  yang  kerapkali  digunakan  dalam memecahkan masalah ini adalah metode AHP, kelebihan dari AHP adalah dapat mengakomodir pendapat – pendapat dari pihak kepentingan atau stakeholder dalam perusahaan[5], akan tetapi dari sisi lain mesin rajut sendiri memiliki spesifikasi teknis atau atribut dari mesin – mesin tersebut yang ditawarkan tersedia, alangkah lebih baik jika pada proses pemilihanya melibatkan model pengabilan keputusan yang berbasis kuantitatif, model  pengambilan  keputusan  yang  mudah  digunakan  yaitu    adalah simple  additive  weighting [6] . Berdasarkan latar belakang masalah tersebut, tujuan penelitian ini adalah untuk memilih alternatif mesin rajut otomatis terbaik berdasarkan pada metode AHP dan SAW.

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  kuantitatif  dan  kualitatif  dengan  menerapkan  pendekatan  sistem pendukung keputusan sebagai alat bantu dalam pemecahan masalah ini. Partisipan dalam penelitian ini adalah stakeholder pada perusahaan peci rajut Garut.
Sumber data untuk analisis kualitatif diperoleh dari hasil penyebaran kuesioner dalam bentuk skala prioritas terhadap 2 responden, kemudian akan dilakukan pengolahan dengan geometik mean sehingga bisa digunakan sebagai input pada metode AHP. Pengolahan data kuantitatif dalam penelitian ini menggunakan SAW, inputnya adalah data dari spefikaasi teknis dari setiap alternatif atau mesin rajut otomatis berbasis komputer yang telah tersedia. Gambar 1. adalah langkah – langkah penelitian yang akan dilakukan;
Penentuan Kriteria - Penetuan pembuat keputusuan - Identifikasi kriteria - Menentukan kriteria Pemilihan Mesin Rajut Otomatis Matiks perbandingan untuk semua kriteria CR   0.1 Tidak Ya Menghitung nilai matiks perbandingan untuk setiap kriteria Identifikasi alternatif yang dapat dipertimbangkan Identifikasi kriteria untuk semua alternatif Menghitung bobot untuk semua alternatif dengan SAW Perankingan Alternatif A A
Gambar 1. Diagram alur pengolahan data
Dari  gambar  1.  mengambarkan  proses  penelitian  yang  akan  dilakukan  mulai  dari  penentuan  kriteria,
Menghitung  matrik  perbandingan  berpasangan  pada  metode  AHP  sampai  dimana  nilai  konsistensi  rasio dinyatakan  konsisten  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  preferensi  dari  setiap  kriteria  yang dipertimbangkan untuk pemilihan mesin rajut otomatis ini. Langkah selanjutnya adalah identifikasi alternatif yang  dapat  dipertimbangkan  dan  mengidentifikasi  kriteria  dari  semua alternatif, langkah selanjutnya  dapat dilakukan pembobotan atau perhitungan nilai preferensi untuk semua alternatif dengan menggunakan SAW, sehingga bisa didapatkan alternatif yang sebaiknya dipilih.

## III. Pembahasan Hasil Analisa

## A.  Penyusunan Sturktur hirarki
Proses penyusunan suatu masalah ke dalam struktur hirarki pada perhitungan dengan menggunakan metode AHP adalah hal yang penting. Dari wawancara dan referensi, penulis memperoleh hasil yaitu faktor-faktor yang berkaitan dengan mesin rajut otomatis. Untuk susunan hierarki dimulai dengan tujuan. Gambar 2. adalah struktur hirarki untuk pemilihan mesin;
PEMILIHAN MESIN RAJUT
OTOMATIS HARGA BIAYA
PERAWATAN KAPASITAS
PRODUKSI
DAYA LISTRIK A1 A2 A3 A4 A5 USIA PAKAI Gambar 2. Struktur Hirarki AHP
Gambar 2. Menunjukan level pertama yaitu kritera untuk mempertimbangkan pemilihan mesin rajut otomatis, adapun kriteria yang dipertimbangkan sebagai berikut;
1. Harga
Harga adalah sejumlah nilai yang dipertukarkan untuk memperoleh suatu produk [7], maka dari itu harga  adalah  faktor  penting  dalam  pembelian  mesin  rajut  otomatis  ini,  karena  perusahaan  bisa mengetahui  seberapa  lama  pengembalian  modal  untuk  pembelian  mesin  yang  dijadikan  sebagai investasi, agar supaya perusahaan dapat merencanakan kembali pengembangan usaha, penambahan mesin atau pembelian mesin kembali. Adapun satuan yang digunakan dalam kriteria harga ini yaitu rupiah (Rp).
2. Biaya perawatan
Biaya  perawatan  adalah  biaya  yang  dikeluarkan  untuk  merawat  sistem  dalam  masa  operasinya, pemeliharaan  mempunyai  peran  yang  sangat  penting  menentukan  dalam  kegiatan  proses  produksi dalam  suatu  perusahaan,  karena  aktivitas  perawatan  mesin  menentukan  tingkat  kelancaran  dan efesiensi produksi [8]. Digunakanya pertimbangan atas biaya perawatan mesin karena biaya perawatan mesin  akan  sangat  berpengaruh  terhadap  keberlangsungan  kinerja  mesin  kedepan  dan  jika  bisa medapatkan  biaya  perawatan  yang  terbaik  dan  akan  memudahkan  perusahaan  dalam  melakukan perawatan. Adapun satuan yang digunakan dalam kriteria biaya perawan ini adalah rupiah (Rp).
Vol. 18; No. 02; 2020; Hal 66-71

## 3. Kapasitas produksi
Salah satu proses penting dalam sistem produksi adalah perancangan kapasitas produksi. Kapasitas adalah  kemampuan  untuk  mencapai,  menyimpan  atau  menghasilkan  sedangkan  yang  dimaksud dengan  kapasitas  produksi  yaitu jumlah  unit maksimal  yang  dapat  dihasilkan  dalam  jangka  waktu tertentu dengan menggunakan sumber daya yang tersedia [9]. Adapun satuan yang digunakan dalam kriteria kapasitas produksi ini adalah unit (pcs).
4. Daya listrik
Energi listrik merupakan salah satu kebutuhan masyarakat yang sangat penting dan sebagai sumber daya  ekonomis  yang  paling  utama  yang  dibutuhkan  dalam  berbagai  kegiatan,  adapun  daya  listrik didefinisikan sebagai laju hantaran energi listrik dalam rangkaian listrik [10]. Daya listrik dijadikan pertimbangan  untuk  pembelian  mesin  rajut  otomatis  karena  untuk  merencakan  biaya  yang  akan dikeluarkan per bulanya untuk mesin produksi yang akan digunakan. Adapun satuan yang digunakan untuk kriteria daya listrik adalah watt.
5. Usia Pakai Usia pakai adalah lama umur produk yang bersangkutan dapat digunakan sebelum produk tersebut harus  diganti  [11],  maka  dari  itu  perlu  mempertimbangkan  kriteria  usia  pakai  dan  untuk  melihat seberapa  besar  keuntungan  yang  bisa  didapatkan  dari  investasi  yang  dikeluarkan  untuk  pembelian mesin rajut otomatis ini. Adapun satuan yang digunakan untuk kriteria usia pakai adalah tahun.

## B.  Pembobotan Kritria
Pengolahan data matriks perbandingan berpasangan dikatakan konsisten apabila nilai rasio konsistensi (CR) yang  dimiliki  tidak  lebih  dari  0,1[12].  Rasio  konsistensi  (CR)  diperoleh  dengan  membandingkan  indeks konsistensi dengan nilai random indeks untuk ordo matriks perbandingan berpasangan yang sesuai [13]. Pada perhitungan  pengolahan  data  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pengujian  konsistensi  matriks  perbandingan berpasangan, nilai yang diperoleh untuk matriks tidak 0,1 (10%) nilai dari CR yaitu 6.80%  sehingga dapat dikatakan bahwa matriks tersebut konsisten.
Menghitung nilai W i berdasarkan normalisasi matriks perbandingan perpasangan adapun rumus W i sebagai berikut [14] :
W i = 1 𝑛 ∑ 𝑎 𝑖𝑗 𝑗 [15]
Berdasarkan hasil perhitungan sehingga didapatkan urutan kriteria berdasarkan bobot terbesar sampai terkecil, yaitu ;
1. Kriteria kapasitas produksi memiliki bobot terbesar yaitu 0,404
2. Kriteria usia pakai dengan bobot yaitu 0,340
3. Kriteria harga memiliki nilai bobot 0,112
4. Kriteria biaya perawatan memiliki bobot sebesar 0,096
5. Kriteria daya listrik dengan bobot 0,048 menjadi urutan terakhir.

## C.  Normalisasi Setiap Nilai Alternatif Pada Setiap Kriteria dengan Mengitung Nilai Rating Kinerja
Normalisasi matriks ini dilakukan untuk menilai masing-masing kriteria berdasarkan kriteria yang disesuaikan dengan jenis atribut ( benefit or cost ), sehingga diperoleh matriks ternormalisasi r yang inputnya diperoleh dari spesifikasi teknis dari setiap alternatif yang dipertimbangkan [16].
Adapun persamaan normalisasi matriks keputusan (X)sebagai berikut [17];
r ij = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 ) Jika j adalah ktriteri 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑀𝑖𝑛 𝑖 (𝑥 𝑖𝑗 )
𝑥 𝑖𝑗 Jika j adalah 𝐶𝑜𝑠𝑡 0.81  0.71  0.93  0.67  0.70 0.70  0.56  0.94  1 1 r = 1 0.83  0.98     0.67  0.70 0.93  1 0.81  1 0.50 0.87  0.63  1 0.67  1

## D.  Perankingan Alternatif
Proses  selanjutnya  adalah  perankingan  alternatif  dengan  input  yaitu  (r ij )  dari  alternatif A i pada  atribut  C i =1,2,...,n dan j = 1,2,...,n [18]. Adapun perankingan alternatif (V i ) dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut [15]:
V i  = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ………….. [19]
Berdasarkan Perhitungan bobot tersebut, didapatkan hasil akhir yaitu (V1=0.803, V2 = 0.897, V3 = 0.853, V4 = 0.747, V5 = 0.929) dari hasil tersebut terlihat bahwa yang menempati urutan pertama dengan bobot 0,929 yaitu alternatif 5, sedangkan urutan kedua ditempati oleh alternatif ke 2 dengan bobot 0.897, urutan ketiga ditempati oleh alternatif ke 3 dengan bobot 0.853, urutan keempat ditempati oleh alternatif ke 1 dengan bobot 0.803 dan peringkat atau urutan terakhir yaitu alternative ke 4 memiliki bobot 0,747.

## IV. KESIMPULAN
Faktor pendukung keputusan yang harus dipertimbangkan dalam pemilihan mesin rajut otomatis terdiri dari lima kriteria yaitu harga, biaya perawatan, kapasitas produksi, daya listrik dan usia pakai pada setiap mesinya. Berdasarkan pada bobot masing-masing kriteria yang dihasilkan dengan menggunakan metode AHP, maka selanjutnya dapat dicari alternatif terbaik dalam pemilihan mesin rajut otomatis dengan menggunakan SAW dan inputnya sendiri diperolah dari spesifikasi dari setiap alternatif. Adapun hasil dari perengkingan dengan menggunakan SAW, mesin rajut otomatis berbasis komputer yang sebaiknya dipilih atau prioritas pertama dari lima  alternatif  adalah  alternatif  ke  5  dengan  perolehan  bobot  terbesar  dari  alternatif  lainya.  Sedangan sedangkan urutan  kedua  ditempati oleh  alternatif  ke 2,  urutan  ketiga  ditempati oleh  alternatif  ke  3,  urutan keempat ditempati oleh alternatif ke 1  dan peringkat atau urutan terakhir yaitu alternatif ke 4.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MDCA) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[2] R.  Arundaa,  “Sistem  Pendukung  keputusan  untuk  Pengembangan  Agroindustri  Pala  di Talaud,” vol. 14, no. 1, pp. 65–77, 2017.
[3] I. Kaliszewski and D. Podkopaev, “Simple additive weighting — A metamodel for multiple
Vol. 18; No. 02; 2020; Hal 66-71
criteria decision analysis methods,” Expert Syst. Appl. , 2016.
[4] and S. S. Yan Qi, Emergency response Dicision Support System , 1st ed. Singapore: Springer Nature, 2017.
[5] A.  S.  Sitio,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  SUPPLIER PEMBELIAN  BARANG  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS PADA PT . PERINTIS SARANA PANCING INDONESIA,” vol. 2, no. 1, pp. 40– 47, 2017.
[6] S. Abadi, M. Huda, K. A. Jasmi, S. Shakib, M. Noor, and J. Safar, “Determination of the best quail eggs using simple additive weighting,” vol. 7, pp. 225–230, 2018.
[7] S.  Nurhayati,  “Pengaruh  citra  merek,  harga  dan  promosi  terhadap  keputusan  pembelian handphone samsung di yogyakarta,” JBMA , vol. IV, no. 2, pp. 60–69, 2017.
[8] Subagyo, N. aini Masruroh, and I. Bastian, Akutansi Menejemen Berbasis Disain . Yogyakarta: Gadjah Mada University Press, 2018.
[9] I. Fahmi, Manajemen Produksi dan Operasi . Yogyakarta: Alfabeta, 2016.
[10]  A. Wahid, “Analisis kapasitas dan kebutuhan daya listrik untuk menghemat penggunaan energi listrik di fakultas teknik universitas tanjungpura,” Univ. Tanjungpura , 2017.
[11]  A.  Firmansyah, Pemasaran  Produk  dan  Merek:  Planning  dan  Strategy . Yogyakarta:  Qiara Media, 2019.
[12]  R. Yuniarti, W. Azlia, and U. Fitriana, “Analisis Kelayakan Investasi Penambahan Truk Pada Distributor Semen Dengan Metode AHP dan TOPSIS,” vol. 6869, pp. 46–55, 2018.
[13]  N.  Munier,  E.  Hontoria,  F.  Jim,  P.  Guide,  and  C.  Scenarios, Strategic  Approach  in  Multi- Criteria Decision Making . Switzerland: Springer Nature, 2019.
[14]  L. A. Latif, M. Jamil, and S. H. Abbas, Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish, 2018.
[15]  H.  T.  Sigit  and  D.  A.  Permana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mobil  LCGC Menggunakan Simple Additive Weighting,” J. Sist. Inf. , 2017.
[16]  F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Topsis  Dalam  Memilih  Kepala  Departemen  Pada  Kantor  Balai  Wilayah  Sungai Sumatera Ii Medan,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 6–13, 2017.
[17]  H. Aulawi, E. J. Hayat, N. S. Suseno, W. Susilawati, and A. S. Amin, “Application of AHP and SAW in the selection of electric generators in manufacturing companies,” 2019.
[18]  P. Setiaji, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Additive Weighting.”
[19]  Y. Radhitya, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa Dengan Metode SAW,” vol. 8, no. 2, pp. 23–32, 2016.