E-ISSN: 2548-1398
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 6, No. 5, Mei 2021
PEMANFAATAN METODE

## AHP DALAM PEMILIHAN PROYEK INFRASTRUKTUR
Herri Suryadi Samosir, A. Perwira Mulia Tarigan dan Fahmi Fahmi Universitas Sumatera Utara Medan, Indonesia Email: medan.hss@yahoo.com, a.perwira@usu.ac.id dan fahmimn@usu.ac.id

## Abstract
Public Private Partnership (PPP) in  Indonesia is a KPBU (Collaboration between the Government  and Businesses) in  providing infrastructures for  public utilities by referring  to  some  specifications  specified  by  the  Minister/Heads  of  Institutions/ Heads  of  Regional  Governments/State  Own  Enterprises/Regional  Government Enterprises  which  partly  and  overall  use  business  resources  by  sharing  the  risks. KPBU can help the government develop infrastructures, but businesses usually get difficulty  in  investing  their  capital  and  to  determine  the  projects  they  are  going  to choose.    In  general,  the  approach  is  only  focused  on  capital  recovery  without considering  other  factors.    This  study  explained  the  approaches  which  considered special criteria, knowledge of the infrastructures, and anything which is needed by the people.  The criteria were assessed to organize PPP planning while Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  was  used  to  complete  the  process  of  selecting  multi- criteria.    The  result  of  selecting  and  weighing  multi-criteria  could  help  determine the priority level of KPBU projects.
Keywords: investment;  infrastructure;  KPBU;  analytical  hierarchy  process  (AHP); decision making

## Abstrak
Public  Private  Partnership (PPP)  di  Indonesia  dikenal  sebagai  Kerjasama Pemerintah  dengan  Badan  Usaha  (KPBU).  KPBU  didefinisikan  sebagai  Kerjasama antara Pemerintah dan Badan Usaha dalam penyediaan infrastruktur yang bertujuan untuk  kepentingan  umum  dengan  mengacu  pada  spesifikasi  yang  telah  ditetapkan sebelumnya  oleh  Menteri/Kepala  Lembaga/Kepala  Daerah/Badan  Usaha  Milik Negara/Badan Usaha Milik Daerah (BUMN/BUMD), yang sebagian atau seluruhnya menggunakan  sumber  daya  Badan  Usaha  dengan  memperhatikan  pembagian  risiko di  antara  para  pihak.  KPBU  dapat  membantu  pemerintah  dalam  pembangunan infrastruktur,  namun  sering  kali  badan  usaha  yang  ingin  berinvestasi  mengalami kesulitan  dalam  menentukan  proyek  yang  akan  dipilih.  Secara  umum  dalam berinvestasi  pendekatannya  hanya  terfokus  pada  pengembalian  modal  dan  tidak mempertimbangkan  faktor-faktor  lainnya.  Studi  ini  menjelaskan  pendekatan  yang mempertimbangkan  kriteria-kriteria  khusus,  pengetahuan  tentang  infrastruktur tersebut,  dan  permasalahan  kebutuhan  yang  dirasakan  di  masyarakat.  Dalam pendekatan ini digunakan penilaian kriteria untuk penyusunan rencana KPBU (PPP Planning).  Proses Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) digunakan  untuk menyelesaikan  proses  pemilihan  dan  pembobotan  multi  kriteria.  Hasil  analisa  dari
pemilihan  dan  pembobotan  multi  kriteria  dapat  membantu  dalam  menentukan tingkat prioritas proyek KPBU.
Kata  Kunci: investasi;  infrastruktur;  KPBU; analytical  hierarchy  process (AHP); pengambilan keputusan.

## Pendahuluan
Di  indonesia  PPP  dikenal  sebagai  Kerjasama  Pemerintah  dengan  Badan  Usaha (KPBU),  KPBU  didefinisikan  sebagai  kerjasama  antara  Pemerintah  dan  Badan  Usaha dalam  Penyediaan  Infrastruktur  bertujuan  untuk  kepentingan  umum  dengan  mengacu pada spesifikasi yang telah ditetapkan sebelumnya oleh Menteri/Kepala Lembaga/Kepala Daerah/BUMN/BUMD, yang sebagian atau seluruhnya menggunakan sumber  daya  Badan  Usaha  dengan  memperhatikan  pembagian  risiko  diantara  para pihak” (Samosir,  2020) .  Pertumbuhan  ekonomi  memerlukan  infrastruktur  yang memadai, celebrates anggaran dari pemerintah memberikan peluang pembiayaan proyek infrastruktur  dilakukan  dengan  skema  KPBU,  hal  ini  membuat  para  stakeholder  perlu untuk  memilih  prioritas  proyek  yang  sesuai  dengan  tepat  dan  akurat. Stakehoder harus memiliki metode pengambilan keputusan untuk mendapatkan proyek dengan risiko yang sangat  minimal  dan  sesuai  dengan  kebutuhan  masyarakat.  Indonesia  menempati peringkat  ke  36  dari  137  negara  dengan score 4,68  pada  skala score  best 1-7  terkait buruknya fasilitas infrastruktur dan hal mengurangi daya tarik investasi masuk (Schwab, 2018) .  Proyek  infrastruktur  seperti  proyek  konstruksi  lainnya  adalah  suatu  hal  yang kompleks  dan  penuh  dengan  ketidakpastian  serta  memiliki  permasalahan  yang bervariasi,  kriteria  suatu  proyek  dengan  yang  lain  bisa  berbeda  dan  hal  tersebut  harus dipertimbangkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dalam  menentukan  tingkat prioritas  proyek,  keputusan  menjadi  lebih  sulit  karena  subjektivitas  dalam  penilaian dipengaruhi oleh perbedaan latarbelakang para stakeholder.
Terdapat  beberapa  cara  atau  metode  dalam  menilai,  menganalisa  risiko  dan kelayakan  suatu  proyek,  umumnya  metode  yang  digunakan  disesuaikan  dengan pengalaman  dalam  menangani  proyek  sejenis.  Sangat  jarang  menghitung  kriteria  dan risiko  apa  saja  yang  mempengaruhi  proyek  secara  keseluruhan,  hal  ini  kemungkinan disebabkan  oleh  kurangnya  pendekatan  yang  langsung  menggabungkan  seluruh  aspek risiko  secara  sistematis  dalam  suatu  skema  prioritas.  Tingkat  kompleksitas  yang beragam  dapat  terjadi  disebabkan  perbedaan  jenis  proyek  dan  perbedaan  jenis  kriteria membuat  metode  yang  umum  digunakan  tidak  dapat  memberikan  penilaian  yang sistematis,  bahkan  sering  mengalami  kegagalan  dalam  mengantisipasi  risiko  pada proyek,  dari  permasalahan  yang  terjadi  tersebut  maka  sangat  diperlukan  suatu  metode penilaian  risiko  yang  sistematis  dan  rasional. Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  dapat  dipergunakan  untuk  mengatasi permasalahan  multi  kriteria  dan  multi  proyek (Saaty,  2008) .  Pengambilan  keputusan metode  AHP  dilakukan  dengan  pendekatan  dan  penyusunan  kriteria  kedalam  hiraki, menilai tingkat kepentingan suatu kriteria, membandingkan alternatif setiap kriteria, dan menentukan  peringkat  seluruh  alternatif.  Metode  ini  didasarkan  oleh  penilaian
berdasarkan  keahlian  dan  perhitungan  matematis.  Cara  ini  terbukti  efektif  dalam memecahkan  masalah  pengambilan  keputusan  yang  sangat  kompleks  dan  sangat membantu  dalam  mengidentifikasikan  dan  menseleksi  kriteria,  melakukan  analisa terhadap  data  yang  dikumpulkan  untuk  kriteria  dan  mempercepat  proses  dalam pengambilan  keputusan.  AHP  sangat  membantu  dalam  pengambilan  keputusan  yang kompleks dan tidak terstruktur.
Kelebihan  yang  terutama  dalam  penggunaan  AHP  adalah  dapat  melakukan evaluasi  secara  subjektif  dan  objektif,  adanya  perangkat  yang  dapat  memeriksa konsistensi penilaian atau alternatif yang diberikan oleh ahli, sehingga dapat mengurangi subjektifias  dalam  pengambilan  keputusan.  Hal  ini  dapat  membantu  untuk  mengurangi kekeliuran yang umum ditemui dalam proses pengambilan keputusan, seperti kurangnya pemahaman  tentang  kebutuhan  keuangan,  jangka  waktu  pengembalian,  sistem  kontrak dan risiko,  yang pada akhirnya membuat  pengambil keputusan sulit  untuk  menentukan pilihan  yang  tepat.  Penggunaan  AHP  akan  sangat  membantu  untuk  mengambil keputusan  yang  tidak  hanya  didasarkan  pada  pengalaman,  intuisi  atau  metode  praktis tetapi  juga  melibatkan  analisa  kuantitatif  dari  kriteria  dan  pertimbangan  seluruh  faktor secara  menyeluruh.  Para  pengambil  keputusan  akan  terbantu  dengan  dilibatkannya orang-orang yang berpengalaman dan ahli dari multi disiplin dalam proses pengambilan keputusan,  keterlibatan  para  ahli  dibidangnya  masing-masing  sangat  membantu  untuk membuat keputusan yang lebih objektif dan tepat dengan adanya acuan alokasi risiko.
Referensi dari peneliti terdahulu “An AHP-based Construction Project Selection Method” (Nandi,  Paul,  &  Phadtare,  2011) yaitu  memanfaatkan  metode  pengambilan keputusan  AHP  untuk  menentukan  pilihan  terbaik  dari  beberapa  opsi  yang  ada,  pada penelitian  pertama  fokus  penelitian  adalah  bagaimana  kontraktor  memilih  proyek  yang menguntungkan  untuk  dilaksanakan  dari  tiga  pilihan  yaitu  proyek  Thermal Power Project,  Road  Project  dan  Hydro  Power  Project dan  pada  penelitian  kedua  adalah “Implementing  AHP  Approach  to  Select  an  Appropriate  Financing  Method  for  PPP Highway  Projects  in  Iran ” (Noorzai,  Jafari,  Heshmatnezhad,  &  Vahedi,  2016) bagaimana menentukan kontrak yang terbaik untuk pembangunan jalan di antara empat kontrak  yaitu  Traditional Private  Outsourcing  Contracts,  Build-  Operate-  Transfer (BOT) , Concessions Contracts (DBFO), Private Divestiture Contracts (BOO) (Delmon, 2010) , penelitiaan  yang  pertama  adalah  penelitian  yang  memiliki  persamaan  dengan penelitian ini tetapi dengan perbedaan bahwa pengambil keputusan bukanlah kontraktor tetapi  investor  dan  pemerintah,  hal  ini  karena  pelaksanaan  proyek  dilakukan  dengan skema KPBU, dalam penelitian ini terdapat lima proyek yang akan ditentukan rangking prioritasnya  yaitu  proyek  Rumah  Sakit,  SPAM,  LRT,  BRT  dan  TOL.  Kontraktor  di dalam  menentukan  kriteria  dan  sub  kriteria  lebih  cenderung  kepada  investasi  jangka pendek  dan  ini  sangat  berbeda  dengan  konsep  KPBU  yang  lebih  cenderung  pada investasi  jangka  panjang  di  mana  risiko  kegagalan  lebih  tinggi,  konsep  pelaksanaan proyek  KPBU  sangat  tergantung  kepada  pembagian  risiko  antara  pemerintah  dengan badan usaha, di mana badan usaha memiliki risiko lebih besar.
Metode  AHP  sangat  tergantung  kepada  penilaian  ahli,  oleh  karenanya  dalam penelitian  ini  sangat  penting  melakukan  kuesioner  langsung  dari  narasumber,  investor dan  pemerintah  dalam  penelitian  ini  adalah  narasumber  utama  yang  mutlak  harus diperoleh, di samping narasumber yang lain seperti dari akademisi dan dari masyarakat sebagai  pengguna  jasa.  Peran  narasumber  utama  bukan  hanya  dalam  menetapkan  dan menilai  perbandingan  kepentingan  kriteria  dan  sub  kriterianya  tetapi  juga  menilai hubungan  dan  pengaruh  kriteria  maupun  sub  kriteria  terhadap  masing-masing  proyek, hasil  kuesioner  dari  penilaian  tingkat  kepentingan  masing-masing  sub  kriteria  terhadap kriterianya  disebut  Daftar  Peringkat  Kriteria  dan  Sub  Kriteria,  adapun  hasil  kuesioner penilaian hubungan dan pengaruh kriteria maupun sub kriteria terhadap masing-masing proyek disebut Detail Masing-Masing Proyek.

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) ( Sasongko,  Astuti,  &  Maharani,  2017) , AHP  dimanfaatkan  untuk  menentukan  proyek infrastruktur  prioritas  yang  dibutuhkan  oleh  masyarakat.  Studi  ini  adalah  untuk menentukan  rangking  prioritas  dari  tiga  proyek  infrastruktur  yang  akan  dilaksanakan dengan skema KPBU.
Konsep  dasar Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) adalah  penggunaan  matriks pairwise  comparison  (matriks  perbandingan  berpasangan)  untuk  menghasilkan  bobot relatif  antara  kriteria  maupun  alternative (Darmanto,  Latifah,  &  Susanti,  2014) .  Suatu kriteria akan dibandingkan dengan kriteria lainnya dalam hal seberapa penting terhadap pencapaian tujuan di atasnya (Saaty, 1986) . Konsep dasar AHP dapat dilihat pada Tabel 1 dan pada Gambar 2 dijelaskan mengenai struktur AHP.
Tabel 1 Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP) Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman  dan  penilaian  sangat  memihak  satu  elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih Penting Satu  elemen  sangat  disukai  dan  secara  praktis  dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya 7 Sangat Penting Satu  elemen  terbukti  sangat  disukai  dan  secara  praktis dominasinya  sangat  nyata,  dibandingkan  dengan  elemen pasangannya 9 Mutlak Lebih Penting Satu  elemen  terbukti  mutlak  lebih  disukai  dibandingkan dengan elemen pasangannya, pada keyakinan tertinggi 2,4,6,8 Nilai Tengah Diberikan  bila  terdapat  keraguan  penilaian  di  antara  dua tingkat kepentingan yang berdekatan Sumber : (Saaty, 1986)

## Gambar 2 Struktur Hierarki Analytical Hierarchy Process (AHP)
Matriks berpasangan antara dua elemen disusun dalam rumus:
(1)
Kemudian menghitung konsistensi matriks dengan rumus:
(2)
Penilaian dalam membandingkan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain di  mana  kriteria  tersebut  adalah  bebas  satu  sama  lain,  dan  hal  ini  dapat  mengarah pada ketidak konsistensian. Dalam (Saaty, 1990) ,  Indeks konsistensi dari matriks ber ordo “n” dapat diperoleh dengan rumus:
CI = (λmaks-n)/(n-1)………………………………………………. (1)
Di mana  : λmaks   = Nilai eigen terbesar dari matriks ber ordo n
Nilai  eigen  terbesar  didapat  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah kolom  dengan  eigen  vector.  Batas  ketidak  konsistensian  di  ukur  dengan menggunakan  rasio  konsistensi  (CR),  yakni  perbandingan  indeks  konsistensi  (CI) dengan nilai pembangkit random (RI). Nilai ini bergantung pada ordo matriks n.
Rasio konsistensi dapat dirumuskan :
CR = CI/RI………………………………………………………         (2) CI = Indeks Konsistensi (Consistency Index) CR = Ratio Konsistensi (Consistency Ratio) RI = Pembangkit Random (Random Index)
Bila  nilai  CR  lebih  kecil  dari  10%,  ketidak  konsistensian  pendapat  masih dianggap  dapat  diterima,  daftar  indeks  random  konsistensi  (RI)  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 2 Daftar Index Random consistency (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 RI 0,0000 0,0000 0,5799 0,8921 1,1159 1,2358 1,3322 1,3952 n 9 10 11 12 13 14 15 RI 1,4537 1,4882 1,5117 1,5356 1,5571 1,5714 1,5831 `
Sumber: Tummala and Ling (1998)
Langkah awal dalam penelitian ini adalah menetapkan kriteria utama dan sub kriteria  dibawahnya,  dari  literatur  sangat  sedikit  didapatkan  informasi  tentang pembiayaan  proyek  infrastruktur  dengan  skema  KPBU  yang  menggunakan  AHP, oleh  karena  hal  tersebut  maka  penelitian  ini  dilakukan  dengan  metode  wawancara dan Focus  Group  Discussion  (FGD) yang  dan  menghasilkan  10  kriteria  utama  dan 36 sub kriteria (Afiyanti, 2008) .
Langkah selanjutnya dari penelitian ini adalah melakukam penilaian terhadap seluruh  sub  kriteria  dengan  pendekatan  kepada  perusahaan  pengembang  untuk melakukan pemeringkatan sub kriteria pada skala 1-10 poin ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3
Daftar Peringkat Kriteria Utama dan Sub Kriteria
1 Kriteria Keuangan (KU) a Biaya investasi 7 b Rasio minimal modal 7 c Periode pengembalian (payback period) 9 d Index profitabilitas/Harga 9 2 Kriteria Teknis (TK) a Akses ke peralatan yang diperlukan 9 b Mampu menerapkan teknologi baru 8 c Kemudahan teknologi dalam pemeliharaan dan perbaikan 7 3 Kriteria Sumber Daya (SD) a Kemampuan menyediakan sumber daya manusia 9 b Kemampuan menyediakan bahan/material pada masa konstruksi dan operasi 7 c Kemampuan menyediakan peralatan pada masa konstruksi dan operasi 9 4 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) a Bebas pajak PPN 7 b Subsidi BBM dan listrik 7 c Dukungan dana konstruksi dari pemerintah (VGF) 9 d Dukungan sumberdaya dari pemerintah 7 5 Kriteria Klausal Kontrak (KK) a Bonus dan penalty 8 b Garansi konstruksi dan peralatan 8 c Keadaan Kahar (Force Majeure) 9 6 Kriteria Lokasi (LO) a Risiko pembebasan lahan 7 b Risiko ketidaksesuaian lokasi lahan 7 c Risiko lingkungan 9 d Risiko terkait lokasi yang tak terduga 9
7 Kriteria Desain (DN)
a Risiko perencanaan 7 b Risiko desain 9 c Risiko penyelesaian 9 d Risiko kenaikan biaya 9 e Risiko uji operasi 8 8 Kriteria Finansial (FL) a Risiko ketidakpastian pembiayaan 7 b Risiko parameter finansial 9 c Risiko struktur finansial 8 d Risiko asuransi 7 9 Kriteria Faktor Politik (FP) a Dukungan legislatif 8 b Dukungan eksekutif 8 c Stabilitas politik 8 10 Kriteria Tujuan Proyek (TP) a Nilai prestise dalam perspektif publik 7 b Epek pengganda 9 c Menarik investor 8
Setelah  pemeringkatan  selesai  maka  selanjutnya  melakukan  perbandingan berpasangan terhadap kriteria utama ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4

## Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Utama
K=n KU TK SD KP KK LO DN FL FP TP KU 1,00 1,00 1,00 1,00 2,00 0,50 3,00 0,33 1,00 0,50 TK 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,33 SD 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 1,00 2,00 0,20 3,00 0,50 KP 1,00 1,00 1,00 1,00 3,00 3,00 1,00 0,50 1,00 2,00 KK 0,50 0,33 0,33 0,33 1,00 0,33 1,00 0,14 1,00 0,33 LO 2,00 1,00 1,00 0,33 3,00 1,00 2,00 0,50 2,00 2,00 DN 0,33 1,00 0,50 1,00 1,00 0,50 1,00 0,33 1,00 0,50 FL 3,00 1,00 5,00 2,00 7,00 2,00 3,00 1,00 5,00 5,00 FP 1,00 1,00 0,33 1,00 1,00 0,50 1,00 0,20 1,00 0,33 TP 2,00 3,00 2,00 0,50 3,00 0,50 2,00 0,20 3,00 1,00 Nilai 12,83 11,33 13,17 9,17 27,00 10,33 17,00 4,41 19,00 12,50
Melakukan  sintesis  prioritas  untuk  menghitung  nilai  eigen  vektor  matriks ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5 Nilai Eigen Vektor Matriks Kriteria Utama
NVP = Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑K=n))
∑NK ∑K=n NVP Bobot Nilai Prioritas Kriteria KU 0,82 10 0,08 8,18% Nilai Prioritas Kriteria TK 0,92 10 0,09 9,24% Nilai Prioritas Kriteria SD 0,92 10 0,09 9,20% Nilai Prioritas Kriteria KP 1,14 10 0,11 11,37% Nilai Prioritas Kriteria KK 0,37 10 0,04 3,70% Nilai Prioritas Kriteria LO 1,06 10 0,11 10,61%
Nilai Prioritas Kriteria DN 0,57 10 0,06 5,74% Nilai Prioritas Kriteria FL 2,44 10 0,24 24,39% Nilai Prioritas Kriteria FP 0,57 10 0,06 5,69% Nilai Prioritas Kriteria TP 1,19 10 0,12 11,87% 1,00 100%
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio index  (CI)  dan  menghitung  nilai  concistency  ratio  (CR)  dengan  menggunakan  nilai random consistency (RI) untuk n = 10 nilai RI diambil dari Tabel 2.2, perhitungan CI dan CR adalah sebagai berikut:
CI  =  (λ maks - n)/n-1
CI  = 10,961 - 10 =  0,107 10 - 1 Random Consistency (RI) =  1,557 CR  =  CI/RI CR  = 0,107 =  0,069 1,557
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten
Selanjutnya  mencari  nilai  λ  maks  untuk  mendapatkan  nilai  CI  dan menghitung  nilai  CR  untuk  menetapkan  konsistensi  data.  Proses  yang  sama dilakukan  untuk  seluruh  sub  kriteria  dibawah  kriteria  utama,  contoh  matriks perbandingan  berpasangan  untuk  sub  kriteria  dibawah  salah  satu  kriteria  utama “Teknis” yang terdiri dari 3 sub kriteria ditunjukkan pada Tabel 6 dan 7.

## Tabel 6
Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria
dibawah Kriteria Teknik K=n a b c a 1,00 2,00 1,00 b 0,50 1,00 1,00 c 1,00 1,00 1,00 Nilai 2,50 4,00 3,00 Tabel 7 Nilai Eigen Vektor Matriks Sub Kriteria dibawah Kriteria Teknik NVP = Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑K=n)) ∑NK ∑K=n NVP Bobot Nilai Prioritas Kriteria a 1,23 3 0,41 41,11% Nilai Prioritas Kriteria b 0,78 3 0,26 26,11% Nilai Prioritas Kriteria c 0,98 3 0,33 32,78% 1,00 100%
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio
index  (CI)  dan  menghitung  nilai  concistency  ratio  (CR)  dengan  menggunakan  nilai random consistency (RI) untuk n = 3 nilai RI diambil dari lihat Tabel 2, perhitungan CI dan CR adalah sebagai berikut:
CI  =  (λ maks - n)/n-1
CI  = 3,054  - 3 =  0,027 3 - 1 Random Consistency (RI) =  0,580 CR  =  CI/RI CR  = 0,027 =  0,046 0,580
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten
Detail  proyek  yang  diteliti  sebanyak  5  proyek  infrastruktur  tetapi  bukan proyek yang nyata, yaitu Proyek Rumah Sakit (RSK), Proyek Sistem Penyediaan Air Minum (SPAM), Proyek Light Rail Transit (LRT) , Proyek Bus Rapit Transit (BRT) dan Proyek Tax On Location (TOL) ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8

## Detail Proyek  RSK-SPAM-LRT-BRT-TOL
1 Kriteria Keuangan (KU) RSK SPAM LRT BRT TOL a  Biaya investasi (dalam rupiah) 546 M  210 M  6.000 M 413 M  1.604 M b  Rasio minimal modal 5% 20% 20% 20% 20% c  Periode pengembalian (payback period) 10 thn 25 thn 20 thn 5 thn 10 thn d  Index profitabilitas/Harga 15% 15% 20% 10% 10% 2 Kriteria Teknis (TK) a  Akses ke peralatan yang diperlukan ya ya ya ya tidak
b  Mampu menerapkan teknologi baru
ya ya ya ya tidak c Kemudahan  teknologi  dalam  pemeliharaan  dan perbaikan ya ya ya ya tidak
3 Kriteria Sumber Daya (SD)
a  Kemampuan menyediakan sumberdaya manusia harus harus ya ya ya
b  Kemampuan menyediakan bahan/material
harus ya ya ya ya
c  Kemampuan menyediakan peralatan
harus ya ya ya ya 4 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) a  Bebas pajak PPN ya tidak tidak tidak tidak
b  Subsidi BBM dan listrik
ya ya tidak tidak tidak c  Dukungan dana konstruksi dari pemerintah (VGF) ya tidak tidak ya tidak
d  Dukungan sumberdaya dari pemerintah
ya ya ya ya ya 5 Kriteria Klausal Kontrak (KK) a  Bonus dan penalty ya ya ya ya ya
b  Garansi konstruksi dan peralatan
ya ya ya ya ya
c  Keadaan Kahar (Force Majeure)
ya ya ya ya ya 6 Kriteria Lokasi (LO) a  Risiko pembebasan lahan
sedang  rendah  tinggi  rendah  tinggi
b  Risiko ketidaksesuaian lokasi lahan rendah  sedang  tinggi  rendah  tinggi
c  Risiko lingkungan
tinggi tinggi sedang  rendah tinggi d  Risiko terkait lokasi yang tak terduga
sedang  sedang tinggi rendah tinngi 7 Kriteria Desain (DN) a  Risiko perencanaan tinggi rendah  sedang  sedang  sedang b  Risiko desain sedang tinggi sedang  rendah  rendah c  Risiko penyelesaian tidak ya ya tidak ya
d  Risiko kenaikan biaya
sedang  rendah tinggi sedang  rendah
e  Risiko uji operasi
sedang tinggi tinggi rendah tinggi
8 Kriteria Finansial (FL) a  Risiko ketidakpastian pembiayaan tinggi sedang  rendah  rendah  rendah b  Risiko parameter finansial
rendah tinggi tinggi rendah  sedang c  Risiko struktur finansial
sedang tinggi tiunggi  rendah  sedang d  Risiko asuransi
rendah  sedang tinggi sedang  rendah 9 Kriteria Faktor Politik (FP) a  Dukungan legislatif rendah  timggi tinggi rendah  sedang
b  Dukungan legislatif
tinggi sedang tinggi rendah  sedang c  Stabilitas Politik
sedang  rendah tinggi sedang tinggi 10 Kriteria Tujuan Proyek (TP) a  Nilai prestise dalam perspektif publik
sedang  rendah tinggi tinggi tinggi b  Epek pengganda
sedang  rendah tinggi tinggi tinggi
c  Menarik investor
sedang  rendah tinggi tinggi tinggi
Selanjutnya  proses  yang  sama  juga  dilakukan  untuk  menghitung  pengaruh dan  bobot  masing-masing  proyek  terhadap  sub  kriteria  yang  ditinjau,  untuk  contoh perhitungan  diambil  sub  kriteria  “a”  (akses  keperalatan  yang  diperlukan)  dibawah kriteria utama “Teknik” seperti ditunjukkan pada Tabel 9 dan 10.
Tabel 9

## Matriks Perbandingan Berpasangan Proyek
K=n RSK SPAM LRT BRT TOL RSK 1,00 2,00 2,00 2,00 1,00 SPAM 0,50 1,00 3,00 3,00 3,00 LRT 0,50 0,33 1,00 2,00 2,00 BRT 0,50 0,33 0,50 1,00 1,00 TOL 1,00 0,33 0,50 1,00 1,00 Nilai 3,50 4,00 7,00 9,00 8,00 Tabel 10 Nilai Eigen Vektor Matriks Proyek NVP = Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑ K=n)) ∑NK ∑ K = n NVP Bobot Nilai Prioritas Kriteria RSK 1,42 5 0,28 28,37% Nilai Prioritas Kriteria SPAM 1,53 5 0,31 30,60% Nilai Prioritas Kriteria LRT 0,84 5 0,17 16,83% Nilai Prioritas Kriteria BRT 0,53 5 0,11 10,67% Nilai Prioritas Kriteria TOL 0,68 5 0,14 13,53% 1,00 100%
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio
index  (CI)  dan  menghitung  nilai  concistency  ratio  (CR)  dengan  menggunakan  nilai random consistency (RI)  untuk n = 5 nilai RI diambil dari lihat Tabel 2, perhitungan CI dan CR adalah sebagai berikut :
CI  =  (λ maks - n)/n-1
CI  = 5,397 - 5 = 0,099 5 - 1 Random Consistency (RI) = 1,116 CR  =  CI/RI CR  = 0,099 = 0,089 1,116
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten
Tingkat  prioritas  proyek  dihasilkan  dari  penjumlahan  hasil  perkalian  bobot kriteria  utama  dengan  bobot  sub  kriteria  dan  bobot  masing-masing  proyek  terhadap seluruh  sub  kriteria,  contoh  proyek  RSK,  SPAM  dan  LRT  seperti  ditunjukan  pada Tabel 11, 12 dan 13.
Tabel 11 Bobot Prioritas Proyek Rumah Sakit (RKS) No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 1 KU a 0,082 0,329 0,338 0,009 2 b 0,082 0,329 0,303 0,008 3 c 0,082 0,200 0,353 0,006 4 d 0,082 0,142 0,276 0,003 5 TK a 0,092 0,411 0,284 0,011 6 b 0,092 0,261 0,286 0,007 7 c 0,092 0,328 0,286 0,009 8 SD a 0,092 0,411 0,230 0,009 9 b 0,092 0,261 0,195 0,005 10 c 0,092 0,328 0,193 0,006 11 KP a 0,114 0,284 0,193 0,006 12 b 0,114 0,284 0,193 0,006 13 c 0,114 0,217 0,259 0,006 14 d 0,114 0,216 0,280 0,007 15 KK a 0,037 0,539 0,217 0,004 16 b 0,037 0,297 0,276 0,003 17 c 0,037 0,164 0,300 0,002 18 LO a 0,106 0,338 0,281 0,010 19 b 0,106 0,288 0,316 0,010 20 c 0,106 0,169 0,324 0,006 21 d 0,106 0,205 0,311 0,007 22 DN a 0,057 0,379 0,254 0,006 23 b 0,057 0,268 0,285 0,004 24 c 0,057 0,149 0,311 0,003 25 d 0,057 0,095 0,262 0,001
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 26 e 0,057 0,108 0,336 0,002 27 FL a 0,244 0,370 0,230 0,021 28 b 0,244 0,221 0,328 0,018 29 c 0,244 0,171 0,324 0,014 30 d 0,244 0,238 0,309 0,018 31 FP a 0,057 0,490 0,264 0,007 32 b 0,057 0,312 0,336 0,006 33 c 0,057 0,198 0,284 0,003 34 TP a 0,119 0,548 0,255 0,017 35 b 0,119 0,211 0,258 0,006 36 c 0,119 0,241 0,259 0,007 Total Prioritas  ∑(PR) = Prioritas Proyek : 0,272 Tabel 12

## Bobot Prioritas Proyek SPAM
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 1 KU a 0,082 0,329 0,378 0,010 2 b 0,082 0,329 0,327 0,009 3 c 0,082 0,200 0,221 0,004 4 d 0,082 0,142 0,288 0,003 5 TK a 0,092 0,411 0,306 0,012 6 b 0,092 0,261 0,314 0,008 7 c 0,092 0,328 0,314 0,010 8 SD a 0,092 0,411 0,300 0,011 9 b 0,092 0,261 0,294 0,007 10 c 0,092 0,328 0,263 0,008 11 KP a 0,114 0,284 0,333 0,011 12 b 0,114 0,284 0,333 0,011 13 c 0,114 0,217 0,297 0,007 14 d 0,114 0,216 0,302 0,007 15 KK a 0,037 0,539 0,329 0,007 16 b 0,037 0,297 0,324 0,004 17 c 0,037 0,164 0,359 0,002 18 LO a 0,106 0,338 0,331 0,012 19 b 0,106 0,288 0,327 0,010 20 c 0,106 0,169 0,288 0,005 21 d 0,106 0,205 0,322 0,007 22 DN a 0,057 0,379 0,380 0,008 23 b 0,057 0,268 0,244 0,004 24 c 0,057 0,149 0,322 0,003 25 d 0,057 0,095 0,334 0,002 26 e 0,057 0,108 0,281 0,002 27 FL a 0,244 0,370 0,300 0,027 28 b 0,244 0,221 0,288 0,016
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 29 c 0,244 0,171 0,280 0,012 30 d 0,244 0,238 0,298 0,017 31 FP a 0,057 0,490 0,346 0,010 32 b 0,057 0,312 0,227 0,004 33 c 0,057 0,198 0,306 0,003 34 TP a 0,119 0,548 0,295 0,019 35 b 0,119 0,211 0,295 0,007 36 c 0,119 0,241 0,297 0,009 Total Prioritas  ∑(PR) = Prioritas Proyek : 0,306 Tabel 13

## Bobot Prioritas Proyek LRT
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 1 KU a 0,082 0,329 0,084 0,002 2 b 0,082 0,329 0,150 0,004 3 c 0,082 0,200 0,124 0,002 4 d 0,082 0,142 0,117 0,001 5 TK a 0,092 0,411 0,168 0,006 6 b 0,092 0,261 0,124 0,003 7 c 0,092 0,328 0,124 0,004 8 SD a 0,092 0,411 0,208 0,008 9 b 0,092 0,261 0,167 0,004 10 c 0,092 0,328 0,168 0,005 11 KP a 0,114 0,284 0,212 0,007 12 b 0,114 0,284 0,212 0,007 13 c 0,114 0,217 0,133 0,003 14 d 0,114 0,216 0,140 0,003 15 KK a 0,037 0,539 0,210 0,004 16 b 0,037 0,297 0,128 0,001 17 c 0,037 0,164 0,107 0,001 18 LO a 0,106 0,338 0,155 0,006 19 b 0,106 0,288 0,107 0,003 20 c 0,106 0,169 0,121 0,002 21 d 0,106 0,205 0,107 0,002 22 DN a 0,057 0,379 0,179 0,004 23 b 0,057 0,268 0,140 0,002 24 c 0,057 0,149 0,107 0,001 25 d 0,057 0,095 0,111 0,001 26 e 0,057 0,108 0,111 0,001 27 FL a 0,244 0,370 0,208 0,019 28 b 0,244 0,221 0,110 0,006 29 c 0,244 0,171 0,113 0,005 30 d 0,244 0,238 0,118 0,007
No Kriteria Sub Kriteria Nilai Prioritas Kriteria (KR) Nilai Prioritas Sub Kriteria (SK) Proyek Prioritas Sub Kriteria (P) Prioritas (PR) = (KR)x(SK)x(P) 31 FP a 0,057 0,490 0,115 0,003 32 b 0,057 0,312 0,149 0,003 33 c 0,057 0,198 0,168 0,002 34 TP a 0,119 0,548 0,208 0,014 35 b 0,119 0,211 0,159 0,004 36 c 0,119 0,241 0,133 0,004 Total Prioritas  ∑(PR) = Prioritas Proyek : 0,153

## Hasil dan Pembahasan
Analisa  selanjutnya  adalah  menetapkan  rangking  kriteria  utama  untuk masing-masing proyek ditunjukkan pada Tabel 14, 15, 16, 17 dan 18.
Tabel 14

## Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek Rumah Sakit
Peringkat Kriteria Bobot Rangking 1 Kriteria Finansial (FL) 25,700% Rangking 2 Kriteria Lokasi (LO) 11,877% Rangking 3 Kriteria Tujuan Proyek (TP) 11,205% Rangking 4 Kriteria Teknis (TK) 9,676% Rangking 5 Kriteria Keuangan (KU) 9,648% Rangking 6 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) 9,457% Rangking 7 Kriteria Sumber Daya (SD) 7,068% Rangking 8 Kriteria Faktor Politik (FP) 6,076% Rangking 9 Kriteria Desain (DN) 5,917% Rangking 10 Kriteria Klausal Kontrak (KK) 3,376% Total: 100,000% Tabel 15

## Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek SPAM
Peringkat Kriteria Bobot Rangking 1 Kriteria Finansial (FL) 23,420% Rangking 2 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) 11,861% Rangking 3 Kriteria Tujuan Proyek (TP) 11,470% Rangking 4 Kriteria Lokasi (LO) 11,124% Rangking 5 Kriteria Teknis (TK) 9,395% Rangking 6 Kriteria Sumber Daya (SD) 8,613% Rangking 7 Kriteria Keuangan (KU) 8,487% Rangking 8 Kriteria Desain (DN) 6,000% Rangking 9 Kriteria Faktor Politik (FP) 5,610% Rangking 10 Kriteria Klausal Kontrak (KK) 4,021% Total: 100,000%
Tabel 16 Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek LRT NILAI RANGKING KRITERIA Peringkat Kriteria Bobot Rangking 1 Kriteria Finansial (FL) 23,677% Rangking 2 Kriteria Tujuan Proyek (TP) 13,922% Rangking 3 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) 13,283% Rangking 4 Kriteria Sumber Daya (SD) 11,050% Rangking 5 Kriteria Lokasi (LO) 8,697% Rangking 6 Kriteria Teknis (TK) 8,554% Rangking 7 Kriteria Keuangan (KU) 6,307% Rangking 8 Kriteria Desain (DN) 5,377% Rangking 9 Kriteria Faktor Politik (FP) 5,061% Rangking 10 Kriteria Klausal Kontrak (KK) 4,072% Total:   100,000% Tabel 17

## Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek BRT
NILAI RANGKING KRITERIA Peringkat Kriteria Bobot Rangking 1 Kriteria Finansial (FL) 23,677% Rangking 2 Kriteria Tujuan Proyek (TP) 13,922% Rangking 3 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) 11,640% Rangking 4 Kriteria Sumber Daya (SD) 11,374% Rangking 5 Kriteria Lokasi (LO) 10,899% Rangking 6 Kriteria Teknis (TK) 7,492% Rangking 7 Kriteria Keuangan (KU) 7,252% Rangking 8 Kriteria Desain (DN) 6,011% Rangking 9 Kriteria Faktor Politik (FP) 4,738% Rangking 10 Kriteria Klausal Kontrak (KK) 3,605% Total: 100,609% Tabel 18

## Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek TOL
NILAI RANGKING KRITERIA Rangking Kriteria Bobot Rangking 1 Kriteria Finansial (FL) 24,252% Rangking 2 Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) 11,713% Rangking 3 Kriteria Tujuan Proyek (TP) 11,511% Rangking 4 Kriteria Sumber Daya (SD) 11,050% Rangking 5 Kriteria Teknis (TK) 10,773% Rangking 6 Kriteria Lokasi (LO) 8,024% Rangking 7 Kriteria Keuangan (KU) 7,629% Rangking 8 Kriteria Faktor Politik (FP) 6,956% Rangking 9 Kriteria Desain (DN) 4,830% Rangking 10 Kriteria Klausal Kontrak (KK) 3,261% Total: 100,000%
Terlihat  kriteria  utama  menjadi  dua  kelompok  yaitu  kriteria  1-5  kelompok pertama dan kriteria 6-10 kelompok kedua dengan perbedaan bobot yang mencolok, tetapi terdapat hasil yang sangat mengejutkan untuk “Kriteria Finansial” yaitu bahwa kriteria ini sangat berpengaruh terhadap seluruh proyek yang diteliti dan menempati peringkat pertama dengan perbedaan bobot yang jauh dari peringkat dibawahnya.
Berdasarkan  hasil  analisa  didapatkan  rangking  prioritas  dari  lima  proyek infrastruktur dengan skema KPBU seperti ditunjukkan pada Tabel 19.
Tabel 19 Rangking Prioritas Proyek Infrastruktur NILAI AKHIR RANGKING PRIORITAS Nama Proyek Nilai Rangking Prioritas Proyek SPAM 0,3057 = 30,57% Proyek RSK 0,2721 = 27,21% Proyek LRT 0,1535 = 15,35% Proyek BRT 0,1440 = 14,40% Proyek TOL 0,1247 = 12,47% Total : 0,4222 = 100,00%
Proyek  SPAM  mendapatkan  peringkat  tertinggi  dengan  bobot  sebesar 30,57%,  hasil  studi  ini  membantu  stakeholder  dalam  tahap  prastudi  kelayakan  dan juga menentukan prioritas proyek mana yang akan dilaksanakan.
Setelah meninjau dan menganalisis metode pengambilan keputusan ini, AHP dapat  dimanfaatkan  untuk  menetapkan  tingkat  prioritas  proyek  dengan mempertimbangkan  kriteria  utama  dan  pengaruh  sub  kriteria  terhadap  proyek. Penelitian  ini  dapat  diperluas  tidak  hanya  pada  bidang  infrastruktur  dan  konstruksi saja  tetapi  juga  untuk  berbagai  permasalahan  yang  berbeda  dengan  kriteria  dan  sub kriteria  yang  lebih  beragam  dengan  narasumber  yang  lebih  banyak,  diharapkan dengan memperluas data peneltian diharapkan hasil yang diperoleh lebih realistis.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, diperoleh kesimpulan  bahwa  penggunaan  AHP  juga  dapat  dilakukan  dalam  suatu  skenario  multi kriteria  dan  multi  proyek,  dalam  penelitian  ini  diambil  lima  proyek,  yaitu  Proyek Rumah  Sakit  (RSK),  Proyek  Sistem  Penyediaan  Air  Minum  (SPAM),  Proyek  Kereta Api Ringan/ Light Rail Transit (LRT) , Proyek Bus Rapid Transit (BRT) dan Proyek Tax On Location (TOL) .
Pemilihan  proyek  yang  berbeda-beda  dilakukan  untuk  menunjukkan  bahwa penggunaan  AHP  tidak  terbatas  pada  proyek-proyek  yang  sama  saja  atau  pada  kasus yang sama, penentuan hierarki pada level  pertama dan level  kedua sangat menentukan dalam  proses  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dan  pemilihan  narasumber  yang sesuai  dengan  kasus  yang  sedang  diteliti  juga  menjadi  sangat  menentukanserta  data yang dipergunakan juga sangat dominan mempengaruhi.
Hasil  dari  perhitungan  nilai  rangking  masing-masing  kriteria  terhadap  seluruh proyek yang ditinjau menunjukkan dari 10 kriteria yang ditetapkan terdapat persamaan yaitu  pada  Kriteria  Finansial  (FL)  dengan  bobot  di  atas  20%  pada  seluruh  proyek, diartikan  bahwa  Kriteria  Finansial  sangat  mempengaruhi  pengambilan  keputusan  dan Kriteria  Klausul  Kontrak  (KK)  dengan  bobot  di  bawah  5%  pada  seluruh  proyek, diartikan  bahwa  Kriteria Klausul  Kontrak  (KK)  sangat  tidak  mempengaruhi pengambilan  keputusan,  untuk  kriteria  lainnya  terdapat  perbedaan  nilai  bobot  pada masing-masing proyek yang ditinjau.

## BIBLIOGRAFI
Afiyanti,  Yati.  (2008).  diskusi  kelompok  terfokus  sebagai  metode  pengumpulan  data penelitian kualitatif. Jurnal Keperawatan Indonesia , 12 (1), 58–62. Google Scholar
Darmanto,  Eko,  Latifah,  Noor,  &  Susanti,  Nanik.  (2014).  Penerapan  metode  AHP (Analythic  Hierarchy  Process)  untuk  menentukan  kualitas  gula  tumbu. Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer , 5 (1), 75–82. Google Scholar
Delmon,  Jeffrey.  (2010). Understanding  options  for  public-private  partnerships  in infrastructure:  sorting  out  the  forest  from  the  trees:  BOT,  DBFO,  DCMF, concession, lease... The World Bank. Google Scholar
Nandi, Soumya, Paul, Soumik, & Phadtare, Milind. (2011). An AHP-based construction project selection method. Decision (0304-0941) , 38 (1). Google Scholar
Noorzai,  Esmatullah,  Jafari,  K.  Gharouni,  Heshmatnezhad,  Rouhallah,  &  Vahedi, Babak.  (2016).  Implementing  AHP  approach  to  select  an  appropriate  financing method for PPP highway projects in  Iran. International Journal of Structural and Civil Engineering Research , 3 (1), 67–73. Google Scholar
Saaty,  Thomas  L.  (1986).  Axiomatic  foundation  of  the  analytic  hierarchy  process.
Management Science , 32 (7), 841–855. Google Scholar
Saaty,  Thomas  L.  (1990).  How  to  make  a  decision:  the  analytic  hierarchy  process.
European Journal of Operational Research , 48 (1), 9–26. Google Scholar
Saaty,  Thomas  L.  (2008).  Decision  making  with  the  analytic  hierarchy  process.
International Journal of Services Sciences , 1 (1), 83–98. Google Scholar
Samosir,  Herri  Suryadi.  (2020). Studi  Prioritas  Pembiayaan  Pembangunan Infrastruktur dengan Skema KPBU Menggunakan AHP . Google Scholar
Sasongko,  Aji,  Astuti,  Indah  Fitri,  &  Maharani,  Septya.  (2017). Pemilihan  karyawan baru dengan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) . Google Scholar
Schwab,  Klaus.  (2018).  The  global  competitiveness  report  2018. World  Economic Forum , 671 . Google Scholar

## Copyright holder:
Herry Suryadi Samosir, A. Perwira Mulia Tarigan dan Fahmi (2021)
First publication right :

## Journal Syntax Literate
This article is licensed under: