## Institut Riset dan Publikasi Indonesia (IRPI)
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Journal Homepage: https://journal.irpi.or.id/index.php/malcom Vol. 3 Iss. 2 October 2023, pp: 76-82 ISSN(P) 2797-2313 | ISSN(E): 2775-8575

## Implementation of Analytic Hierarchy Process Method for Riau Oil Palm Plantation Land Selection

## Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process untuk Pemilihan Lahan Perkebunan Kelapa Sawit di Riau
Moh. Erkamim 1* , Sepriano 2 , I Gede Iwan Sudipa 3 , Khoirun Nisa 4 , Ali Zainal Abidin Alaydrus 5 , Legito 6
1 Program Studi Sistem Informasi Kota Cerdas, Universitas Tunas Pembangunan Surakarta, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sulthan Thaha Saifuddin Jambi, Indonesia
3 Program Studi Teknik Informatika, Institut Bisnis dan Teknologi Indonesia, Indonesia
4 Program Studi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Indonesia
5 Program Studi Agroekoteknologi, Universitas Mulawarman, Indonesia
6 Jurusan Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Sinar Husni Deliserdang Sumatera Utara, Indonesia
E-Mail: 1 erkamim@lecture.utp.ac.id, 2 sepriano@uinjambi.ac.id, 3 iwansudipa@instiki.ac.id,
4 khoirunnisa@uhb.ac.id, 5 alizainal@faperta.unmul.ac.id, 6 legitostt@gmail.com
Received Mar 21th 2023; Revised Jun 2nd 2023; Accepted Aug 04th 2023 Corresponding Author: Moh. Erkamim

## Abstract
This research aims to provide alternatives to the selection of Riau Palm Oil plantation land with the Analytic Hierarchy Process (AHP) Method. With the number of criteria is 5 consisting of rainfall, height above sea level, base material content, peat thickness and soil acidity. Alternatives are 12 consisting of 12 districts in Riau. Riau Province is one of the provinces that has the most extensive oil palm plantations in Indonesia, the growth of oil palm plantation area is very rapid. The search for alternatives using the AHP method with the number of criteria is 5 consisting of rainfall, height above sea level, base material content, peat thickness and soil acidity.  The number of alternatives is 12 consisting of 12 districts in Riau. So that the ranking results obtained that Kuantan is the first priority and Bengkalis is the 12th priority with a consistency ratio value of 2.6%.
Keyword: Analytic Hierarchy Process (AHP), Palm Oil, Consistence Ratio, Plantation, Riau Province

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif pada pemilihan lahan perkebunan Kelapa Sawit Riau dengan Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP).  Dengan  jumlah  kriteria  adalah  5  yang  terdiri  dari  curah  hujan,  ketinggian  diatas permukaan laut, kandungan bahan dasar, ketebalan gambut dan keasaman tanah. Alternatif adalah 12 yang terdiri dari 12 kabupaten di Riau. Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi yang memiliki perkebunan kelapa sawit yang paling luas di  indonesia,  pertumbuhan  luas  area  kebun  kelapa  sawit  sangat  pesat.  Pencarian  alternatif  menggunakan  metode  AHP dengan  jumlah  kriteria  adalah  5  terdiri  dari  curah  hujan,  ketinggian  diatas  permukaan  laut,  kandungan  bahan  dasar, ketebalan  gambut  dan  keasaman  tanah.    Jumlah  alternatif  adalah  12  yang  terdiri  dari  12  Kabupaen  di  Riau.  Sehingga didapatkan  hasil  perankingan  bahwa  Kuantan  merupakan  prioritas  pertama  dan  Bengkalis  merupakan  prioritas  ke-12 dengan nilai konsitensi rasio adalah 2,6%
Kata Kunci: Analytic Hierarchy Process (AHP), Kelapa Sawit, Konsistensi Rasio, Perkebunan, Provinsi Riau

## 1. PENDAHULUAN
Provinsi Riau merupakan salah satu provinsi yang memiliki perkebunan kelapa sawit yang paling luas di  indonesia,  pertumbuhan  luas  area  kebun  kelapa  sawit  sangat  pesat  [1].  Pada  tahun  2001,  luas  area perkebunan kelapa sawit adalah 1,05 juta ha dengan jumlah produksi 2,03 juta ton. Pada tahun 2009 luas area perkebunan sawit meningkat menjadi 1,9 juta ha dengan produksi 5,9 juta ton (BPS, 2011). Usaha perkebunan merupakan  salah  satu  kegiatan  ekonomi  yang  berperan  dalam  meningkatkan  pendapatan  dan  kesejahteraan petani  [2].  Selain  berfungsi  sebagai  pelestarian  lingkungan  hidup  serta  sebagai  instrument  pemerataan
pembangunan  rakyat.  Sesuai  dengan  kultur  dalam  Provinsi  Riau,  pembukaan  lahan  pekebiman  seyogyanya juga mampu untuk mencapai tujuan-tujuan pembangiman disubsektor perkebunan.
Kelapa sawit merupakan tumbuhan industri penting penghasi minyak masak, minyak industri, maupun bahan bakar (biodiesel) dan berbagai jenis turunannya seperti minyak alkohol, margarin, lilin, sabun, industri kosmetika,  industri  baja,  kawat,  radio,  kulit,  dan  industri  farmasi.  Sisa  pengolahannya  dapat  dimanfaatkan menjadi  kompos  dan  campuran  pakan  ternak[3][4].  Lahan  subur  merupakan  unsur  yang  penting  bagi terciptanya kualitas kelapa sawit yang baik untuk kriteria lahan ialah data sample lahan yang akan di ambil seperti curah hujan, ketinggian diatas permukaan laut, kandungan bahan kasar, ketebalan gambut dan keasaman tanah  [3].  Adapun  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  krieria  pada  penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ainun Jariah Tahun 2011 tentang penentuan lokasi perkebunan kelapa sawit dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) [5].
Penelitian lainnya yang dilakukan Maratullatifah dan kawan-kawan tahun 2022 bahwa membandingkan metode  SAW dan  AHP  dalam  pemilihan supplier pada restoran berdasar euclidean  distance metode  AHP yang paling baik digunakan dalam penelitian ini dengan nilai rata-rata 0,19 sedangkan SAW nilai rata-rata 0,90 [6]. Penelitian selanjutnya yang dilakukan oleh Firnando dan Kurniawan perbandingan AHP dan SAW dalam Pemilihan  Lahan  Kelapa Sawit memperlihatkan bahwa metode yang paling cocok AHP  dimana metode  ini lebih  detail  dalam  perhitungannya [7].
Membuka lahan pertanian kelapa sawit perlu melakukan evaluasi lahan yang bertujuan untuk ketepatan lokasi lahan sebagai syarat tumbuhnya kelapa sawit nantinya, tidak menimbulkan banyak masalah pada waktu mendatang yang akan mengakibatkan meningkatnya biaya pengelolaan kebun [8]. Apabila kondisi lokasi lahan dari wilayah tersebut tidak sesuai dengan persyaratan tumbuh tanaman kelapa sawit, maka lokasi lahan tersebut dikategorikan  sebagai  lokasi  lahan  petensial  untuk  dikembangkan  bagi  perkebunan  kelapa  sawit  [9].  Hasil evaluasi  lokasi  lahan  nantinya  akan  memberikan  informasi  tentang  kelayakan  suatu  lokasi  lahan  untuk budidaya  tanaman  kelapa  sawit,  cara  pengelolaannya  dan  gambaran  produktivitas  yang  dhasilkan  yang nantinya akan menentukan keuntungan secara financial.
Sebelumnya  telah  ada  penelitian  SPK  untuk  menentukan  lokasi  perkebunan  kelapa  sawit  dengan menggunakan metode SAW oleh Ainun Jariah Tahun 2011 [5], untuk penelitan ini penulis mencoba membuat dengan  metode  yang  berbeda.  Salah  satu  metode  SPK  yang  digunakan  untuk  penentuan  lokasi  perkebunan kelapa sawit adalah metode. Metode Analytic 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 [10].
Agar  mempermudah  dan  memberikan  solusi  petani  perkebunana  sawit  dalam  membantu  pemilihan lahan  terbaik  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang  diharapkan  mampu  memberikan  rekomendasi dalam  pemilihan  alternatif  dalam  pemilihan  lahan  perkebunan  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  metode AHP.

## 2. METODOLOGI
Metodologi yang diterapkan dalam melakukan penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Mendefenisikn masalah Perbandingan Kritria Perbndingan Berpasangan Menentukan Nilai Eigen Menghitung Nilai Konsistnsi Anaisa Hasl Kesimpulan Studi Literatur
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan  baik  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah semi-tersetruktur  [11].  Secara  khusus,  Sistem  Pendukung  Keputusan  didefinisikansebuah  sistem  yang mendukung  kerja  seorang  manajer  dalam  memecahkan  masalah  semi-terstruktur  dengan  cara  memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [12].

## 2.2. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
FMADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu [13]. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap attribute, kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan  [14].  Pada dasarnya, ada tiga pendekatan untuk menentukan nilai bobot attribute, yaitu pendekatan subjektif, pendekatan objektif  dan  pendekatan  integrasi  antara  subjektif  dan  objektif  [15].  Masig-masing  pendekatan  memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subjektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subjektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perangkingan alternatif biasa ditentukan secara bebas.  Pada  pendekatan  objektif,  nilai  bobot  dihitung  secara  matematis  dari  pengambilan  keputusan.  Ada beberapa metode yang dapat digunakan untk menyelesaikan masalah FMADM yaitu [7]: (1) Simple Additive Weightting (SAW),  (2) Weighted  Product (WP),  (3)  ELECTRE,  (4) Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) , dan (5) Analytic Hierarchy Process (AHP) .

## 2.3. Analitytical Hierarchy Process
Metode AHP dikembangkan awal tahun 1970-an oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari Universitas Pittsburg [16]. AHP banyak digunakan pada keputusan untuk banyak kriteria, perencanaan, alokasi sumberdaya  dan  penentuan  prioritas  dari  strategi-strategi  yang  dimiliki  pemain  dalam  situasi  konflik.  Jadi, 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 [17].
AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut [18]:
1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuesi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan
Perbandingan  dilakukan  berdasarkan  judgment  dari  pengambil  keputusan  dengan  menilai  tingkat kepentingan  suatu  elemen  dibandingkan  elemen  lainnya  [19].  Untuk  memulai  proses  perbandingan berpasangan  dipilih  sebuah  kriteria  dari  level  paling  atas  hirarki  misalnya  K  dan  kemudian  dari  level  di bawahnya diambil elemen yang akan dibandingkan misalnya E1, E2, E3, E4, E5. Melakukan Mendefinisikan perbandingan  berpasangan  sehingga  diperoleh  jumlah  penilaian  seluruhnya  sebanyak  n  x  [(n-1)/2]  buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan[20].
Matriks Perbandingan berpasangan juga dapat dipresentasikan sebagai berikut [15]:
𝐴 = [ 𝑤1/𝑤1 ⋯ 𝑤1/𝑤𝑛 ⋮ ⋮ ⋮ 𝑤𝑛/𝑤1 ⋯ 𝑤𝑛/𝑤𝑛 ] × 𝑤1 ⋮ 𝑤𝑛 = 𝑛 𝑤1 ⋮ 𝑤𝑛 (1)
Dimana  A  adalah  matriks  perbandingan,  w  adalah  vektor  eigendan  n  adalah  dimensi  dari  matriks.  Skala perbandingan perbandingan berpasangan dan penjelasannya yang diperkenalkan oleh Saaty bisa dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Saaty Intensitas Keterangan Penjelasan 1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama besar terhadap tujuan 3 Salah satu elemen sedikit lebih penting Pengalaman dan penilaian sedikit menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya 5 Salah satu elemen jelas lebih penting Pengalaman dan penilaian sangat kuat menyokong satu elemen dibandingkan elemen yang lainnya 7 Salah satu elemen sangat jelas lebih penting Suatu elemen yang kuat disokong dan dominan terlihat dalam praktek
Intensitas Keterangan Penjelasan 9 Salah satu elemen paling lebih penting Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen yang lain memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin menguatkan 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara dua pilihan Kebalikan Jika untuk akivitasi mendapat suatu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j mempunyai nilai kebalikannya dibandingkan dengan i

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Mendefinisikan Kriteria
Permaslahan  pada  penelitian  ini  adalah  bagaimana  mengambil  pilihan  untuk  memilih  satu  lahan perkebunan kelapa sawit yang cocok dan efisien di 12  Kabupaten di Riau yang didasarkan pada 5 Kriteria. Kriteria dari penelitian ini dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Singkatan Curah Hujan CHN Ketinggian DPL DPL Kandungan Bahan Dasar KBD Ketebalan Gambut KGT Keasaman Tanah KTH

## 3.2. Perbandingan Kriteria
Unsur  - unsur matriks  perbandingan  tersebut  diperoleh  dengan  membandingkan  satu  kriteria  dengan kriteria  lainnya[5].  Hasil  Perbandingan  Kriteria  dapat  dilihat  pada  tabel  3.  Perbandingan  ini  didasarkan darimatrik  perbandingan  berpasangan  yang  dikemukakan  oleh  Thomas  Saaty.  Dalam  melakukan perbandingan, proses ini dilakukan oleh pakar, dalam hal ini dinas Perkebunan.
Tabel 3. Perbandingan Kriteria
Kriteria CHN DPL KBD KGT KTH CHN 1,00 5,00 3,00 0,33 3,00 DPL 0,20 1,00 0,33 0,14 0,33 KBD 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00 KGT 3,00 7,00 5,00 1,00 5,00 KTH 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00

## 3.3. Perbandingan Berpasangan
Setelah melakukan perbandingan kriteria langkah selanjutnya adalah mengalikan matriks berpasangan, matriks perrbandingan berpasangan kriteria dan alternatif menjadi bagian penting dalam proses AHP. Perkalian dari hasil penentuan oleh pakar Dinas Perkebunan menjadi acuan dalam pemilihan nantinya baik secara umum maupun jika dikembangkan kedalam aplikasi. Nilai ini menjadi dasar dalam menentukan eigen kriteria maupun eigen alternatif.
1,00 5,00 3,00 0,33 3,00 1,00 5,00 3,00 0,33 3,00 0,20 1,00 0,33 0,14 0,33 0,20 1,00 0,33 0,14 0,33 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00 × 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00 3,00 7,00 5,00 1,00 5,00 3,00 7,00 5,00 1,00 5,00 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00 0,33 3,00 1,00 0,20 1,00
Dari  Perbandingan  Matriks  diatas,  maka  diperoleh  nilai  Eigen  dari  perbandingan  kriteria  yang ditentukan oleh pakar, penentuan ini eigen adalah dengan melakukan normalisasi jumlah pada masing-msaing kriteria. Nilai eigen kriteria dapat dilihat berikut ini:
4,970 30,310 12,300 2,560 12,300 62,440 0,248 1,038 4,960 2,290 0,478 2,290 11,056 0,044 2,190 12,050 4,980 1,129 4,980 25,329 0,101 10,700 59,000 26,310 4,970 26,310 127,290 0,506 2,190 12,050 4,980 1,129 4,980 25,329 0,101 251,444 1,000 Nilai Eigen Kriteria adalah: Curah Hujan = 0,248 Ketinggian DPL = 0,044 Kandungan Bahan Dasar = 0,101 Ketebalan Gambut = 0,506 Keasaman Tanah = 0,101

## 3.4. Mendefenisikan Alternatif
Setelah mendapatkan nilai Eigen dari kriteria langkah selanjutnya adalah membandingkan Alternatif pada  setiap  Kriteria.  Defenisi  alternatif  yang  dimaksudkan  adalah  wilayah-wilayah  yang  menjadi  objek penilaian yang memiliki kelima kriteria sebelumnya. Objek ini akan dipilih berdasakan beberapa aturan dari metode AHP. Alternatif wilayah pada penelitian ini terdiri dari 12 Kabupaten/ Kota yang berada di Provinsi Riau, secara detail ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Mendefinisikan Alternatif Alternatif Singkatan Indragiri hilir INH Indragiri hulu IHU Bengkalis BKL Pelalawan PLW Meranti MRT Kuantan Singingi KTN Kampar KPR Siak Siak Pekanbaru PKU Dumai DMI Rokan hilir RHI Rokan hulu RHU

## 3.5. Perbandingan Alternatif
Perbandingan  Alternatif  terhadap  semua  kriteria  yang  terdiri  dari  Curah  Hujan,  Ketinggian  DPL, Kandungan Bahan Dasar, Ketebalan Gambut dan Keasaman Tanah. Masing-masing wilayah yang akan dinilai dilakukan  proses  penilaian  perbandingan  terhadap  masing-masing  kriteria.  Sebagai  simulasi  perbandingan berpasangan yang digunakan adalah Curah Hujan. Secara detail dapat ditunjukkan pada tabel 5.
Tabel 5. Perbandingan Alternatif Berdasarkan Kriteria Curah Hujan
INH IHU BKL PLW MRT KTN KPR SIAK PKU DMI RHI RHU INH 1,00 0,33 1,00 0,33 0,33 0,11 0,14 1,00 0,20 0,33 0,20 0,33 IHU 3,00 1,00 3,00 1,00 1,00 0,14 0,20 3,00 0,33 1,00 0,33 1,00 BKL 1,00 0,33 1,00 0,33 1,00 0,14 0,14 1,00 0,20 1,00 0,20 0,33 PLW 3,00 1,00 3,00 1,00 3,00 0,14 0,20 3,00 0,20 3,00 0,33 1,00 MRT 3,00 1,00 2,00 0,33 1,00 0,14 0,20 3,00 0,20 1,00 0,33 1,00 KTN 9,00 7,00 7,00 7,00 7,00 1,00 3,00 7,00 5,00 7,00 5,00 7,00 KPR 7,00 5,00 7,00 5,00 5,00 0,33 1,00 7,00 3,00 5,00 3,00 5,00 Siak 1,00 0,33 1,00 0,33 0,33 0,14 0,14 1,00 0,20 1,00 0,20 0,33 PKU 5,00 3,00 5,00 5,00 5,00 0,33 0,33 5,00 1,00 3,00 1,00 3,00 DMI 3,00 5,00 1,00 0,33 1,00 0,20 0,20 2,00 0,33 1,00 0,20 0,33 RHI 5,00 3,00 5,00 3,00 3,00 0,33 0,33 5,00 1,00 5,00 1,00 3,00 RHU 3,00 1,00 3,00 1,00 1,00 0,20 0,20 3,00 3,00 3,00 0,33 1,00
Selanjut nya mengalikan Matriks tersebut secara berpasangan seperti halnya perbandingan berpasangan kriteria dan di peroleh nilai Eigen Kriteria Curah hujan yang ditunjukkan pada tabel 6.
1 11,920 6,630 10,710 8,370 2,472 5,089 74,479 2 29,960 15,930 26,680 20,610 5,280 11,260 179,582 3 16,210 10,860 12,930 9,920 2,977 6,190 95,258 … … … … … … … … … … … … … … … … 10 34,830 17,630 31,430 17,360 5,728 12,960 194,194 11 81,280 51,910 67,620 52,610 12,600 28,560 475,879 12 49,850 34,360 42,450 31,040 8,650 20,350 310,964
Selanjutnya  melakukan  hal  yang  sama  pada  kriteria-kriteria  yang  lain  yaitu  Ketinggian  DPL, Kandungan Bahan Dasar, Ketebalan Gambut dan Keasaman Tanah. Sehingga secara keseluruhan memperoleh nilai eigen alternatif pada kriterai yang dapat ditunjukkan pada tabel 6.
Tabel 6. Nilai Eigen Alternatif
Wilayah CHN DPL KBD KGT KTH Indragiri hilir 0,017 0,154 0,107 0,081 0,171 Indragiri hulu 0,041 0,077 0,055 0,076 0,088 Bengkalis 0,021 0,207 0,021 0,013 0,017 Pelalawan 0,052 0,067 0,022 0,010 0,135 Meranti 0,035 0,207 0,049 0,111 0,038 Kuantan Singingi 0,292 0,011 0,049 0,245 0,071 Kampar 0,186 0,044 0,201 0,141 0,081 Siak 0,019 0,053 0,312 0,038 0,200 Pekanbaru 0,115 0,025 0,015 0,039 0,015 Dumai 0,044 0,070 0,017 0,015 0,040 Rokan Hilir 0,107 0,075 0,107 0,023 0,098 Rokan Hulu 0,070 0,009 0,045 0,208 0,046
Setelah dilakukan  ranking maka hasil akhir dari Pendukung keputusan pemilihan lahan sawit adalah ditunjukkan pada gambar 2. Pemilihan ini menjadi rekomendasi kepada dinas terkait, investor atau perusahaan yang  ingin  mengembangkan  usaha  berbasis  kelapa  sawit  seperti Crud  Palm  Oil (CPO),  pembangan  pabrik kelapa sawit, olahan kelapa sawit, hingga pegembangan energi alternatif dari limbah sawit.
Gambar 2. Hasil Perankingan Berdasarkan AHP

## 3.6. Menghitung Nilai Konsistensi
Setelah itu menentukan Konsistensi Rasio. Setelah di hitung Konsistensi Rasio Maka Nilai Rasio yang di hasilkan adalah 0,026 atau 2,6 %. Dengan demikikan perbandingan berpasangan yang di lakukan di nyatakan Konsisten.  Dari  hasil  penelitian  ini  yang  dilakukan  dengan  metode  AHP  maka  didapatkan  rangking  dari pendukung keputusan pemilihan lahan kelapa sawit. Dengan Nilai Konsistensi Rasio yang di hasilkan adalah 0,026 atau 2,6 %.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang telah dilakukan, pencarian alternatif  menggunakan metode AHP dengan jumlah kriteria adalah 5 terdiri dari curah hujan, ketinggian diatas permukaan laut, kandungan bahan dasar, ketebalan gambut  dan  keasaman  tanah.   Jumlah  alternatif  adalah  12  yang  terdiri  dari  12  kabupaen  di  Riau.  Sehingga
0,209 0,148 0,132 0,083 0,08 0,078 0,066 0,062 0,053
0,037 0,027 0,025 0 0,05 0,1 0,15 0,2 0,25
didapatkan hasil perankingan bahwa Kuantan merupakan prioritas pertama dan bengkalis merupakan prioritas ke-12  dengan  nilai  konsitensi  rasio  adalah  2,6%.  Dengan  demikikan  perbandingan  berpasangan  yang  di lakukan di nyatakan Konsisten.

## REFERENSI
[1] S. Hutabarat, “Optimalisasi Pemanfaatan Lahan Perkebunan Kelapa Sawit di Riau,” Unri Conf. Ser. Agric. Food Secur. , vol. 1, pp. 46–57, 2019, doi: 10.31258/unricsagr.1a7.
[2] R. Bakce and R. Mustofa, “Kesempatan Kerja Dan Kelayakan Ekonomi Usaha Perkebunan Kelapa Sawit Rakyat Di Kabupaten Indragiri Hulu,” J. Inov. Penelit. , vol. 2, no. 7, pp. 2213–2220, 2021.
[3] E.  E.  Haerullah  Eskarya1,  “the  Institutional  Role  of  Farmer  Groups  To  Develop,” J.  Edukasi  Non Form. , vol. 1 No. 1, pp. 81–87, 2019, [Online]. Available: https://ummaspul.e- journal.id/JENFOL/article/view/205.
[4] J.  Teknologi et  al. ,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Kelapa  Sawit  Menggunakan Metode MOORA Jurnal Teknologi Sistem Informasi dan Sistem Komputer TGD,” vol. 6, pp. 668– 677, 2023.
[5] A.  Jariah,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  Penentuan  Lokasi  Lahan  Perkebunan Sawit  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  PT. Perkebunan Nusantara V (PTPN V),” no. Ptpn V, pp. 1–95, 2011.
[6] Y. Maratullatifah, C. E. Widodo, and K. Adi, “Perbandingan Metode Simple Additive Weighting dan Analytic  Hierarchy  Process  Untuk  Pemilihan  Supplier  pada  Restoran,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 9, no. 1, p. 121, 2022, doi: 10.25126/jtiik.2022914428.
[7] I. Firnando and W. Joni, “Perbandingan Metode AHP dan SAWdalam Pemilihan Lahan Kelapa Sawit,” J. Mhs. Apl. Teknol. Komput. dan Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 39–44, 2020.
[8] Akrim, E. Sulasmi, P. Eriska, and F. P. Hidayat, Kampus Merdeka di Era new Normal Ditinjau dari Perspektif Ilmu Pengetahuan , vol. 4. 2020.
[9] R.  Purnamayani,  A.  Dariah,  H.  Syahbuddin,  S.  D.  Tarigan,  and  S.  Sudradjat,  “Best  Practices Pengelolaan Air Perkebunan Kelapa Sawit di Lahan Gambut,” J. Sumberd. Lahan , vol. 16, no. 1, p. 9, 2022, doi: 10.21082/jsdl.v16n1.2022.9-21.
[10] M. Omair et al. , “The Selection of the Sustainable Suppliers by the Development of a Decision Support Framework Based on Analytical Hierarchical Process and Fuzzy Inference System,” Int. J. Fuzzy Syst. , vol. 23, no. 7, pp. 1986–2003, 2021, doi: 10.1007/s40815-021-01073-2.
[11] S. Wahono and H. Ali, “Peranan Data Warehouse, Software Dan Brainware Terhadap Pengambilan Keputusan (Literature Review Executive Support Sistem for Business),” J. Ekon. Manaj. Sist. Inf. , vol. 3, no. 2, pp. 225–239, 2021, doi: 10.31933/jemsi.v3i2.781.
[12] E. Walling and C. Vaneeckhaute, “Developing successful environmental decision support systems: Challenges  and  best  practices,” J.  Environ.  Manage. ,  vol.  264,  no.  March,  2020,  doi: 10.1016/j.jenvman.2020.110513.
[13] M.  Gumanti,  O.  Oktafiani,  and  M.  Muslihudin,  “Decision  Support  System  To  Determine  Quality Traditional Spice for Making Turmeric Acid Using Weight Product Method,” IJISCS (International J. Inf. Syst. Comput. Sci. , vol. 1, no. 3, p. 75, 2017, doi: 10.56327/ijiscs.v1i3.527.
[14] D. A. Setiawan, A., & Chandra, “Study Program Selection Modeling With Simple Additive Weight (SAW) Method,” Eng. Technol. Int. J. , vol. 4, no. 1, pp. 8–15, 2022, doi: 10.55642/eatij.v4i01.160.
[15] R.  Meiyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Mutu  Beras  Miskin  Menggunakan Fuzzy Madm Model Yager,” J. Tika , vol. 6, no. 02, pp. 152–161, 2021, doi: 10.51179/tika.v6i02.485.
[16] E. Kusmiati, “Analytical Hierarchy Process (AHP) as an Approach to Sharia Banks,” vol. 456, no. Bicmst, pp. 91–94, 2020, doi: 10.2991/assehr.k.201021.023.
[17] H. K. Simanjorang, Y. Widharto, C. Index, and B. Baku, “Analisis Pemilihan Supplier Bahan Baku Kelapa Sawit Menggunakan Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) Pada,” 2008.
[18] M. Wicaksono, L. D. Fathimahhayati, and Y. Sukmono, “Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Others Reference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS),” J.  Tekno ,  vol.  17,  no.  2,  pp.  1–17,  2020,  doi: 10.33557/jtekno.v17i2.1078.
[19] A. Martin, B. Suprapto, . S., A. Widiyastuti, D. F. Kurniawan, and H. Simanjuntak, “PENERAPAN METODE  FUZZY  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  SEBAGAI  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN DOSEN TERBAIK (Studi Kasus : STMIK PRINGSEWU),” J. Inf. dan Komput. , vol. 10, no. 1, pp. 194–207, 2022, doi: 10.35959/jik.v10i1.307.
[20] D. R. G Ratulangi, F. JManoppo, and D. Willar, “Penetapan Prioritas Penanganan Pantai Berdasarkan Pemilihan Jenis Bangunan Pada Proyek-Proyek Konstruksi Balai Wilayah Sungai Sulawesi-I (BWSS- I).,” J. Ilm. Media Eng. , vol. 7, no. 3, pp. 827–845, 2017.