## PROSES PENGAMBILAN DATA PADA AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) MENGGUNAKAN PRINSIP CLOSED LOOP CONTROL SYSTEM

## Rio Aurachman
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Rekayasa Industri, Telkom University rioaurachman@telkomuniversity.ac.id

## ABSTRAK
Analyical Hierarchy process adalah sebuah pendekatan dan metod eyang jamak digunakan peneliti dan awam dalam  penentuan  keputusan  berdsarkan  banyak  kriteria.  AHP  menggunakan  pendekatan  matrix  berpasangan yang beresiko membuat proses perhitungan inkonsisten. Hal itu dikarenakan proses perhitungan menggunakan skala  rasio  yang  membandingkan  antara  dua  alternative  atau  kriteria.  Perbandingan  tersebut  mungkin  sekali menjadi tidak konsisten karena keterbatasan dari kapasitas komputasi benak manusia. Oleh karena itu diperlukan sebuah metode dan alat pengambilan data yang dapat memberikan langsung nilai konsistensi pada saat pengisian kuesioner AHP. Sehingga responden dapat melakukan koreksi dengan baik dan peneliti tidak perlu mengulang pengisian  kuesioner  yang  membuat  responden  enggan.  Proses  perancangan  dan  perhitungan  menggunakan spreadsheet  baik  itu  Microsoft  excel  atau  pun  produk  dari  google.  Hasil  perancangan  menunjukkan,  proses pengisian dapat langsung memberikan informasi kepada responden apakah pengisiannya sudah konsisten atau belum sehingga dapat langsung dilakukan perbaikan.
Kata kunci: AHP, spreadsheet, concstency, questionnaire, programming, formula

## ABSTRACT
Analyzing  hierarchy  process  is  an  approach  and  multiple  methods  used  by  researchers  and  laypersons  in decision making based on many criteria. AHP uses a matrix pairing approach which risks making inconsistent calculation  processes.  That  is because  the  calculation process  uses  a  ratio  scale  that  compares  between  two alternatives  or  criteria.  These  comparisons  may  be  inconsistent  because  of  the  limitations  of  the  computing capacity  of  the  human  mind.  Therefore  we  need a  method  and data  collection  tool  that  can provide  a  direct value of consistency when filling out the AHP questionnaire. So that respondents can make corrections well and researchers  do  not  need  to  repeat  filling  in  questionnaires  that  make  respondents  reluctant.  The  process  of designing  and  calculating  using  a  spreadsheet  be  it  Microsoft  Excel  or  a  product  from  Google.  The  design results show that the filling process can directly provide information to the respondent whether the filling has been consistent or not so that repairs can be made immediately.
Keywords : AHP, spreadsheet, concstency, questionnaire, programming, formula

## PENDAHULUAN

## Pengantar dan Penjelasan bagi Awam
Dalam  pengambilan  keputusan,  terkadang harus  melibatkan  beberap  kriteria  yang  bersifat intanggible. Karena  itu,  kriteria  tersebut  perlu dihitung bersama kriteria yang tangible, yang mana pengukuran  tersebut  harus  dievaluasi  dan  sesuai terhadap  tujuan  dari  pengambil  keputusan(Saaty, 2008).
AHP  adalah  sebuah  metode  yang  umum digunakan untuk menerjemahkan perspektif kualitatif  dari  sebuah  penilaian  dan  mengubahnya
menjadi  nilai  rasio.  Perubahan  nilai  tersebut menjadi  nilai  rasio  memudahkan  manusia  dalam memahami  persoalan  dan  penilaian  sehingga mendapatkan informasi yang berharga.
AHP memiliki singkatan Analytical Hierarchy  Process .  AHP  menggunakan  hirarki pengambilan  keputusan  yang  berurut  mulai  dari kriteria,  sub  kriteria,  hingga  alternatif.  Sub  kriteria tersebut  dapat  dibedah  menjadi  sub  sub  kriteria. Setiap  level  dipecah  menjadi  beberapa  sub  pada level  di  bawahnya.  Antara  entitas  pada  level  yang sama  lalu  dibandingkan  dan  memiliki  bobot
kepentingannya  masing-masing.  Bobot  tersebut dinormalisasi  sehingga  total  penjumlahannya bernilai satu.
AHP  menggunakan  skala  perhitungan  rasio. Skala  tersebut  membandingkan  rasio  antara  dua variabel. penilaian dari perbandingan yang tertuang pada  matrix  perbandingan  di  AHP  dimungkinkan tidak  konsisten.  Terdapat  cara  untuk  mengukur konsistensi  dari  penilaian  tersebut.    Terdapat  pula cara  untuk  meningkatkan  konsistensi  dari  hasil penilaian tersebut(Saaty, 2008). Perbandingan rasio untuk  lebih  dari  2  variabel  beresiko  membuat penilaian  inkonsisten.  Inkonsistensi  di  sini bermakna  ada  satu  variable  yang  satu  waktu dikatakan lebih penting dari variable lainnya, tetapi sekaligus lebih tidak penting dibandingkan variable tersebut.  Maka  dari  itu,  dalam  proses  perhitungan, terdapat  prosedur  untuk  menguji  konsistensi  dari perhitungan. Uji konsistensi tersebut menggunakan

## Latar Belakang
Proses  perhitungan  menggunakan  metode AHP,  khususnya  pada  tahap  menentukan  matrix perbandingan, beresiko terjebak dalam inkonsistensi. Umumnya, peneliti akan menyiapkan sebuah  kuesioner  untuk  diisi  oleh  responden. Responden  mengisi  kuesioner  tersebut,  kemudian peneliti  akan  menghitung  hasil  penilaian  dari responden.  Pada  saat  perhitungan  tersebut ditemukanlah  bahwa  ternyata  responden  mengisi kuesioner secara tidak konsisten. Sehingga peneliti perlu  mengembalikan  pengisian  kuesioner  yang mana  proses  tersebut  memakan  waktu  yang  tidak sedikit.
Diperlukan sebuah rancangan sistem pengambilan  data  untuk  AHP  yang  dapat  secara cepat dan langsung memberikan peringatan kepada responden  bilamana  pengisian  kuesionernya dilakukan  secara  tidak  konsisten.  Dalam  konsep sistem,  dapat  dikatakan,  proses  pengambilan  data AHP  umumnya  menggunakan  close  loop  system. Penelitian ini bermaksud memberi kontribusi untuk menyediakan  sistem  pengambilan  data  AHP  yang menggunakan  prinsip  self  regulated  system. Sehingga tidak terjadi proses  yang inefisien dalam hal perpindahan data dan pengisian keusioner yang error karena  tidak  konsisten.  Pada  saat  pengisian, responden  langsung  mendapat  informasi  apakah nilai  yang  di-input-kan  konsisten  atau  inkonsisten. Hal  ini  diharapkan  dapat  mengefisiensikan  proses pengambilan data pada penelitian yang menggunakan metode AHP.
Beberapa  software  yang  sudah  menyediakan sarana  pengisian  yang  tidak  sesuai  dengan kuesioner paper based . Penelitian ini mengusulkan
sebuah  bentuk  keusioner  yang  mudah  dipahami oleh responden sekaligus mencegah pengisian yang inkonsisten.

## STUDI LITERATUR

## Teori System Control
Sistem  memiliki  beberapa  tipe control atau kendali.  Beberapa  diantaranya  adalah Open  Loop Control , Feedback  Control , Self  Regulation ,  dan Feed Forward Control. Open loop controls adalah sebuah  sistem  yang  menerima  input  untuk  sistem hanya  berdasarkan  perkiraan  bagaimana  perilaku merespon  input  tersebut.  Tidak  terdapat  informasi bagaimana  perilaku  dari  sistem  akibat  input tersebut. Open  loop  controls sering  terdapat  pada panduan untuk melakukan sesuatu atau resep dalam melakukan sesuatu. Closed loop control adalah tipe kontrol  yang  memanfaatkan  informasi  tentang perilaku  sistem,  berdasarkan  input  yang  telah diberikan  sebelumnya.  Informasi  tentang  perilaku sistem yang merupakan efek dari input sebelumnya, menjadi masukan untuk pemberi input atau  pengendali  sebagai  bahan  evaluasi.  Informasi ini digunakan oleh pemberi input untuk melakukan penyesuaian terhadap sinyal kontrol atau input Self regulation  adalah  tipe  khusus  dari closed  loop control di  mana input inheren  di  dalam  sistem. Feed-forward  control melakukan  prediksi  apakah hasil dari input sebelum input tersebut diberikan ke dalam  sistem.  Input  yang  dimaksud  dapat  berarti controllable maupun uncontrollable .  Berdasarkan prediksi  tersebut,  pengendali  akan  melakukan penyesuaian sehingga output dari sistem terjaga dan sesuai  dengan  harapan.  tipe control ini  pun melakukan antisipasi terdapat kemungkinan gangguan yang akan muncul. (Hans, McNickle, & Dye, 2012).
Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengubah  tipe kontrol  dari  pengambilan  data  pada  AHP  dalam bentuk  dua  paradigma.  Paradigma  pertama  adalah pengambilan  data  yang  umumnya  berbentuk open loop menjadi closed  loop .  Artinya  awalnya pengambilan  data  hanya  mencatat  saja  hasil pendapat  perbandingan  dari  responden  tetapi responden  tidak  diberi  informasi  tentang  apakah hasil  masukannya  konsistenatau  tidak  konsisten. Kemudian,  penelitian  ini  berusaha  mengubah  tipe kontrol menjadi closed loop yang mana responden mendapatkan feedback tentang bagaimana konsistensi  dari  jawabannya  sehingga  responden sebagai pengendali dapat menyesuaikan input data yang ia berikan.
Gambar 1 Feedback Control Loop (Hans, McNickle, & Dye, 2012)
Paradigma  kedua  adalah,  penelitian  ini berusaha  mempercepat  proses feedback yang terdapat pada feedback control system . Hal ini bila dipandang  bahwa  proses  pengambilan  data  AHP yang  ada  sejauh  ini  sudah  memenuhi  feedback control.  Setelah  responden  memberikan  input  data di matrix perbandingan, analis akan mengolah dan menghitung  dahulu  hasil  penilaian  responden, kemudian  memberikan  hasil  penilaian  konsistensi kepada  responden  agar  responden  memberikan penyesuaian  dari  input  yang  responden  berikan. Proses  ini  memerlukan  waktu  yang  lama  dan  bisa berhari-hari.  Maka  penelitian  ini  berusaha mempercepat  proses  feedback  tersebut  sehingga responden  dapat  pada  saat  itu  juga  mengetahui apakah  penilaian  yang  responden  lakukan  sudah konsisten atau belum.

## AHP
Analystical Hierarchy Process melalui langkah-langkah berikut(Saaty, 2008):
1. Definisikan  permasalahan  dan  tentukan tipe pengetahuan yang dicari
2. Strukturkan  hirarki  keputusan  dari  level teratas, diturunkan kepada level intermediate, lalu diturunkan kembali pada objective dari perspektif yang lebih luas
3. buat  matriks  perbandingan  berpasangan. Setiap  elemen  di  level  yang  lebih  tinggi digunakan untuk membandingkan elemen yang  terdapat  pada  level  tepat  di bawahnya, yang berkaitan
4. Gunakan  prioritas  yang  didapatkan  dari perbandingan  untuk  menentukan  bobot dari  entitas  yang  berada  pada  level bawahnya. Lakukan untuk seluruh level.
Skala  penilaian  pada  matrix  perbandingan AHP mengikuti klasifikasi berikut(Saaty, 2008):
: Tabel 1 Intensitas Kepentingan Intensitas Definisi
Kepentingan 1 Equal Importance 2 Weak or slight 3 Moderate importance 4 Moderate plus 5 Strong importance 6 Strong plus 7 Very  strong  or    demonstrated importance 8 Very, very strong 9 Extreme importance
Terdapat  beberapa  bidang  yang  menerapkan AHP.  AHP,  misalnya,    digunakan  untuk menentukan  prioritas  dari  6  kriteria  dan  26  sub kriteria  untuk  mengkoordinasikan pharmaceutical supply  chain  operation (Mehralian,  Moosivand,
Emadi,  &  Asgharian,  2017).Terdapat  pula penerapan  dari  metode  AHP  untuk  mengevaluasi dan menentukan ranking dari crticial success factor untuk  perusahaan  automobile  dalam  menerapkan green  supply  chain  management  (Singh,  2017). Dan  juga  terdapat  penelitian  yang  merancang sebuah  model  pengambilan  keputusan  yang terstruktur  dan  terintegrasi  untuk  mengevaluasi sustainable  suppliers dalam  konteks  industri telekomunikasi. Model keputusan tersebut mengkombinasikan  AHP  dan Improved  grey relational analysis (IGRA). AHP digunakan untuk menghitung bobot kriteria sustainabilitas dan IGRA digunakan untuk menilai ranking dari supplier (Ahmadi,  Petrudi,  &  Wang,  2017).AHP juga  digunakan  untuk  menginvestigasi  aktivitas yang  berkaitan  dengan  kesadaran  lingkungan berdasarkan  perspektif Socio-psychographic dan mengevaluasi  efeknya  terhadap brand  equity . Secara total terdapat 74 responden yang merupakan pakar di bidang terkait.(Misra & Panda, 2017).
AHP  juga  digunakan  untuk  bidang-bidang  di luar  industri  seperti  misalnya  untuk  melakukan persiapan landslide Vulnurable Zonation Mapping untuk  Kallar  River  Sub  Watersheds,  di  Bahavani Basin, Tamil Nadu, dengan mempertimbangkan 10 faktor  yang  relevan.  Semua  faktor  ini  dikonversi menjadi  layer  dengan extration terhadap  data spasial yang terkait. Landslide Vulnerable Zonation Index dihitung  menggunakan  teknik weighted linear  combination berdasarkan  bobot  dan  rating menggunakan metode AHP(Rahaman &
Aruchamy,  2017).  Dalam  bidang  lingkungan, teknik  AHP  juga  digunakan  untuk  mengevaluasi dampak dari tambang batubara terhadap lingkungan  dan  penggunaan  lahan.  Penelitian  ini merupakan  studi  kasus  di  Ha  Long  City,  Quang Ninh  Province,  Vietnam.    Penelitian  tersebut
dilakukan  berbasis  pada  analisus  terhadap  sampel serta  AHP  survey  terhadap  40  keluarga,  30 manajer,  dan  30  teknisi  di  area  pertambahan  batu bara (Vu, Do, & Vo, 2017).
Terdapat pula penelitian yang melakukan literature revie terhadap banyak penelitian di bidang AHP. Penelitian tersebut meneliti 88 artikel dalam jurnal dan membahas 5 pertanyaan di antaranya (Ho & Ma, The state- of-the-art integrations and applications of the analytic hierarchy process, 2017):
1. Tipe integrated AHP yang diintegrasikan seperti apa yang paling banyak menyedot banyak perhatian
2. Dalam bidang apa, integrated AHP paling sering diterapkan?
3. Apa tipe permasalahan yang menjadi pembahasan terbanyak untuk Integrated AHP ?
4. Bagaimana trend dari publikasi ilmiah terkait integrated AHP ?
5. Dalam jurnal internasional apa, Integrated AHP paling sering dipublikasikan?
Beberapa  hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah, Integrated  AHP-Fuuzzy  approach paling populer  digunakan.  Permasalahan  logistik  di bidang  manufaktur  adalah  penerapan  dari Integrated AHP yang paling populer.
Pemilihan  dan  evaluasi  supplier  menggunakan AHP integrated merupakan yang paling sering diteliti.  integrasi  AHP  dengan  lebih  dari  satu metode  meningkatkan  daya  tarik  dari  para peneliti  untuk  dikaji  dan  dipelajari(Ho  &  Ma, The state-of-the-art integrations and applications  of  the  analytic  hierarchy  process, 2017).  Selain  itu  terlebih  dahulu  terdapat penelitian  yang  juga  melakukan  review  pada integrated AHP.    Fokus  telah  bergeser  pada integrated AHP  dibanding  AHP  yang  berdiri sendiri. Lima metode yang umum dikombinasikan dengan AHP termasuk diantaranya adalah mathematical
programming,  Quality  Function  Deployment (QFD ),meta-heuristics ,  Analisis  SWOT,  dan Data  Envelopment  Analysis (DEA).  Penelitian tersebut  melakukan  review  pada  artikel  yang terkait  AHP  sejak  tahun  1997  hingga  2006 untuk menjawab 3 pertanyaan.
1. Apa  tipe  integrated  AHP  yang  paling memikat perhatian para peneliti
2. Di  bidang  apa  integrated  AHP  paling banyak diterapkan
3. Apakah  terdapat  ketidaksesuaian  dari pendekatan  yang  dilakukan?  dan berdasarkan  ketidaksesuaian  tersebut, diberikan rekomendasi penelitian lebih lanjut apa yang perlu dilakukan?
Penelitian ini juga membahas bahwa integrated  AHP lebih  tepat  untuk  digunakan dan  juga  memberikan  saran  kepada  praktisi dan  penliti  untuk  secara  efektif  menerapkan integrated  AHP .  (Ho,  Integrated  analytic hierarchy  process  and  its  applications  A literature review, 2008).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan    pendekatan pemodelan  sistem.  Secara  garis  besar  diawali dengan  memahami  proses  dan  logika  dari perhitungan. Proses dan logika tersebut digambarkan  dalam  bentuk  Influence  Diagram. Kemudian  logika  tersebut  dituangkan  menjadi persamaan  matematika.  Kemudian  model  dan persamaan matematika tersebut dituangkan menjadi bentuk pemrograman dalam software. Gambar 3 Metodologi Penelitian menunjukkan  diagram  alir  proses penelitian ini.
Proses pemodelan proses dan logika menggunakan Influence  diagram .  Proses  ini membutuhkan  input  informasi  logika  dari perhitungan  dan  masalah  yang  coba  dipecahkan. Setidaknya  proses  ini  membutuhkan  informasi variable apa yang dapat dikendalikan, variable apa yang tidak dapat dikendalikan oleh user, hubungan dan  kaitan  antara  variable  sistem  dan  nilai  tujuan akhir.  Selain  menggunakan  influence  diagram, proses dan logika dapat pula dipetakan menggunakan Causal  Loop  Diagram .  Tetapi Causal  Loop  Diagram lebih  tepat  untuk memberikan  informasi  hubungan  antara variable yang  bersifat  dinamis  dan  senantiasa  berubah seiring  waktu  berjalan,  Tahapan  penelitian  ini dipandu oleh dasar teori tentang pemodelan sistem dan  pemodelan  matematika.  Tahap  penelitian  ini dilakukan  secara  penuh  oleh  peneliti  dan  proses kreatif dari peneliti. Penulisan dapat menggunakan software grafis atau untuk awal dapat meggunakan kertas  dan  alat  tulis  pada  umumnya.  Tahap penelitian ini menghasilkan logika dari sistem yang akan dimodelkan dan kaitan antara sistem.
Tahap  berikutnya  adalah  perancangan  model matematika.  Tahap  ini  dapat  dilakukan  setelah proses  dan  logika  telah  dipetakan  pada  tahap sebelumnya.  Proses  dan  logika  tersebut  kemudian diperjelas  hubungan  dan  kaitannya  menggunakan Bahasa  persamaan  matematika.  Dengan  jelasnya
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 55- 64© 2019
persamaan  matematika  tersebut  akan  membuat nilai  dari  setiap  variable  akan  lebih  jelas.  Tahap penelitian ini dipandu oleh dasar teori tentang AHP dan  beberapa  rumus  perhitungan  yang  terdapat pada metode AHP tersebut.
Tahap berikutnya adalah menuangkan proses, logika, dan model matematika yang telah dirancang pada sebuah software pemrograman. Sotware yang akan  digunakan  adalah  format  spreadsheet sederhana.  Spreadsheet  tersebut  dapat  dikemas dalam  bentuk  Microsoft  excel  atau  google spreadsheet.  Spreadsheet  dipilih  karena  bentuknya yang  umum  dan  mudah  dipahami  oleh  banyak pengguna  dari  AHP.  Proses  perhitungannya  yang jelas,  membantu  pengguna  untuk  melakukan modifikasi  dari  perangkat  hitung  yang  sedang dirancang ini. Pada tahap ini akan dijelaskan secara rinci  bagaimana  hubungan  antara  cell  pada spreadsheet dan kaitannya dengan model matematika.  Tahap  penelitian  ini    dipandu  oleh petunjuk formula dan penggunaan spreadsheet.
Tahap penelitian berikutnya adalah melakukan  verifikasi  dan  validasi  dari  model, proses,  logika,  dan  pemrograman  yang  telah dirancang. Proses ini bertujuan untuk mengevaluasi apakah  pemrograman  sudah  mencitrakan  model matematika,  apakah  model  matematika  sudah mencerminkan  proses  serta  logika,  dan  apakah proses serta logika sudah mencitrakan permasalahan  yang  sedang  coba  dipecahkan. Proses evaluasi dan cek ini dilakukan dengan cara membandingkan  dan  menguji  kesesuaian  antara beberapa tahap tersebut. Bila seluruh tahapan sudah sesuai  maka,  model  dapat  dikatakan  valid  dan terverifikasi.

## HASILDAN PEMBAHASAN Tahap Pengembangan Kuesioner
Bagian  pertama  dari  kuesioner  spreadsheet adalah bagian penentuan kriteria dan penuangannya secara  otomatis  menjadi  kuesioner.  Penelitian  ini akan mengilustrasikan untuk perhitungan perbandingan antara 4 kriteria.
Gambar 2 Tampilan Spreadhseet Kuesioner Untuk Input Data Gambar 3 Metodologi Penelitian Gambar 2 Tampilan Spreadhseet Kuesioner  Untuk  Input  Datamenunjukkan komponen  awal  dari  kuesioner  spreadhseet tersebut.  Cell  B1:B4  menunjukkan  kriteria yang  akan  dibandingkan  dan  dinilai.  Cell F2:Z8 menunjukkan  kuesioner  yang  akan diisi oleh responden. Kuesioner tersebut membantuk  responden  untuk  membandingkan antara  kriteria  kiri  dan  kriteria  kanan.  Bila responden  akan  condong  memilih  kriteria sebelah  kiri  lebih  penting  maka  akan  diisi  cell yang condong ke kiri seperti dicontohkan pada cell  L3.  Setiap  baris  membandingkan  antara dua  kriteria.  Dikarenakan  terdapat  4  kriteria maka setiap kriteria tersebut harus dibandingkan  satu  sama  lain.  Jumlah  baris perbandingan  tersebut  adalah  nilai  \combinasi dari  4  oleh  2  yaitu  sama  dengan  3!.  Setiap baris terdiri dari 17 opsi penilaian. Yaitu mulai dari 9 di sebelah kiri dan 9 di sebelah kanan. 9  8  7  6  5  4  3  2  1  2  3  4  5  6  7  8  9 Namun  untuk  memudahkan  dalam  proses perhitungan, maka nilai setiap cell disesusaikan  secara  realatif  pada  cell  kiri sehingga nilainya menjadi
9  8  7  6  5  4  3  2  1  1
/ 2 1 / 3 1 / 4 1 / 5 1 / 6 1 / 7 1 / 8 1
/
9
Start Pemodelan Proses dan  Logika Perancangan Model matematika Pemrograman Verifikasi dan Validasi Verified dan valid? End
Cell  G3:G8  serta  Y3:Y8  menunjukkan nomor  dari  kriteria  yang  dibandingkan  sesuai dengan A1:A4.
Gambar 4 Tampilan Spreadhseet Trace Precedence dari Input Kuesioner
Gambar  4  Tampilan  Spreadhseet  Trace Precedence  dari  Input  Kuesioner  khsususnya kolom D menunjukan identifier dari perbandingan. Sebagai  contoh  1.02  menunjukkan  perbandingan antara kriteria 1 dibandingkan kriteria 2. Maka nilai 2.01 di kolom D menunjukkan perbandingan antara kriteria 2 dibandingkan kriteria 1. Yang mana nilai perbandingan  tersebut  tertera  pada  kolom  E. sebagai  contoh  karena  responden  mengisi perbandingan kriteria A (1) dan kriteria B (2) pada cell  5.  Maka  responden  memberikan  informasi bahwa  kriteria  A  lima  kali  lebih  penting dibandingkan kriteria B. Maka dari itu perbandingan  antara  krietria  A(1)  dibandingkan kriteria  B  (2)  adalah  5.  Maka  nilai  1.02  adalah  5. Karena  matrix  perbandingan,  2,01  yaitu  kebalikan perbandingan 2 oleh 1 adalah kebalikan dari 5 yaitu 1/5.  Hal  itu  bisa  kita  lihat  untuk  kolom  D  yang bernilai  2.01  berkesuaian  dengan  kolom  E  yang bernilai 0.2 atau 1/5.
Kolom  D3  hingga  D8  menunjukkan identifikasi  kriteria  kiri  dibandingkan  kriteria kanan  pada  kuesioner.  Sedangkan  baris D9:D14 membandingkan kriteria kanan dibandingkan kriteria kiri pada kuesioner. Dan D15:D18  menunjukkan  nilai  perbandingan antara kriteria yang sama. Sebagai contoh 2.02 yaitu  perbandingan  antara  kriteria  2  dengan kriteria  2  yang  tentu  nilainya  adalah  1  karena kriteria  2  sama  pentingnya  dengan  kriteria  2. Begitu  pula  sama  halnya  dengan  baris  1.01, 3.03,  dan  4.04.  Maka  total  ada  4x4  =16  nilai perbandingan  yang  harus  diekstrak  dari kuesioner  tersebut  sesuai  dengan  matrix perbandingan  antara  4  kriteria  dengan  4 kriteria yang berjumlah 16 cell nilai perbandingan AB1:AF5.

## Matriks Perbandingan
Bagian pertama dari kuesioner Proses dari AHP adalah menentukan bobot relative  yang  nantinya  dijadika  penentuan dalam  mengurutkan  prioritas  tertinggi  ingga
terendah.  Jika  kita  mengukur  n  kriteria  maka diperlukan  sebuah  matrix  perbandingan  n  x  n yang  disebut  sebagai  pairwaise  comparison matrix  yang  juga  disebut  dengan  matrix  A. Untuk riset ini matrix A memiliki dimensi 4  x 4.  Sebuah  cara  untuk  mengkuantifikasi preferensi  dari  pengambil  keputusan  dalam mengukur mana yang lebih penting dari setiap kriteria atau alternative yang tertulis pada baris I  (I  =1,  2,  ….  n)  dibandingkan  yang  ttertulis pada kolom i.
AHP menggunakan skala diskrit mulai dari  angkat  1  hingga  9  di  mana  aij  =  1 memiliki  makna  bahwa    i  dan  j  sama pentingnya.  aij  =  5  menunjukkan  bahwa  I extremely more important dibandingkan j. aij = 9  menunjukkan  i  extremely  more  important dibandingkan j. Nilai lainnya di antara 1 dan 9 memiliki  makna  yang  secara  proporsional mengikuti  nilai  1,5,  dan  9  tadi.  Konsistensi dalam penilaian membutuhkan sebuah konsekuensi  logis  jika  aij  =  k  maka  aji  =  1/k. Dan  juga  nilai  diagonal  dari  matrix  A  harus sama dengan 1, karena menunjukkan perbandingan kriteria/alternative dengan dirinya sendiri (aij di mana i=j).
Gambar 5 Tampilan Spreadhseet Tahap
Menyusun Matrix Perbandingan
Sebagai  contoh,  pada  Gambar  5  Tampilan Spreadhseet Tahap Menyusun
Matrix Perbandingan,    untuk  matrix  perbandingan  a13 yang  ditunjukkan  oleh  cell  AE2  menunjukkkan nilai  perbandingan  atara  kriteria  1  dan  3  yaitu bernilai  3.  Nilai  tersebut  sesuai  dengan  nilai  E4 yaitu 3 yang diidentifikasikan oleh D3 yang bernilai 1.03.  Cell  AE2  tersebut  memiliki  formula =VLOOKUP(AB2+AE1/100, D3:E18, 2, FALSE) yaitu  berpatokan  pada  tabel  pada  cell  D3:E18, dengan  look  up  value  AB2  (kriteria  1) danAE1(kriteria  3)/100,  serta  melihat  nilai  pada kolom 2 di tabel tersebut.
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 55- 64© 2019
Sebagai contoh untuk matrix perbandingan a 13 yang  ditunjukkan  oleh  cell  AE2  menunjukkkan nilai  perbandingan  atara  kriteria  1  dan  3  yaitu bernilai  3.  Nilai  tersebut  sesuai  dengan  nilai  E4 yaitu  3.  Begitu  seterusnya  hingga  didapatkan matrix perbandingan yang lengkap.

## Normalisasi
Tahap berikutnya adalah melakukan normalisasi  dan  sehingga  didapatkan  bobot  dari masing-masing sub kriteria dan kriteria yang sudah ternormalisasi.. Normalisasi dilakukan dengan cara membagi  elemen  dari  tiap  kolom  dengan  total penjumlahan dari kolom tersebut.
(  1 )
untuk i = 1,2,3,….n dan j = 1,2,….n Sebagai  contoh  untuk  mendapatkan  n 11 untuk matrix perbandingan adalah sebagai berikut

## ( 2 )
Menggunakan  cara  yang  sama,  akan  bisa didapatkan  nilai  hasil  normalisasi  dari  matrix perbandingan  untuk  setiap  cell  nya.  Formula spreadsheet  yang  digunakan  adalah  merupakan pembaggian dari cell AC2 oleh cell AC6, di mana AC6  adalah  hasil  penjumlahan  dari  AC2  hingga AC5.  Begitu  seterusnya  didapatkan  nilai  untuk masing-masing cell pada tabel normalisasi.

## Gambar 6 Tampilan Spreadhseet Tahap Tabel Normalisasi

## Penentuan Vektor Prioritas
Tahap berikutnya adalah menentukan rata-rata dari setiap baris pada matrix hasil normalisasi yang nantinya  akan  menunjukkan  vector  prioritas  dari setiap kriteria.
( 3 )
Sebagai contoh untuk alternatif kriteria 1
= 0.559 (  4 )
Dengan  cara  yang  sama,  maka  didapatkanlah vector prioritas  atau  bobot  dari  tiap  alternative kriteria.
Pada  spreadsheet,  hal  itu  dimodelkan  dengan AQ2  =  AN2/4  di  mana  AN2  adalah  hasil penjumlahan  dari  AI2  hingga  AL2.  Begitu  pula dengan  cara  yang  sama  didapatkan  nilai  AQ2, AQ3,  AQ4,  dan  AQ5.  Ke  empat  cell  tersebut adalah  vector  prioritas  dari  ke-empat  kriteria  hasil pengolahan  dari  pengisian  kuesioner  yang  telah dipaparkan di tahap awal.

## Gambar 7 Tampilan Spreadhseet Tahap Penentuan Vektor Prioritas

## Uji Konsistensi
Penentuan  vektor  prioritas  bisa  dikatakan adalah  tujuan  dari  perhitungan  ini,  tapi  terdapat suatu  keraguan  apakah  pengisian  yang  sudah dilakukan  dan  nilai  prioritas  yang  didapatkan adalah  benar-benar  tepat  dan  konsisten.  Karena penilaian  yang  dilakukan  adalah  penilaian perbandingan preferensi, ada kemungkinan responden  yang  melakukan  pengisian  tidak konsisten  dalam  membuat  penilaian.  Ilustrasi  dari kondisi tersebut adalah sebagai berikut. Bila kriteria 1  lebih  penting  dari  kriteria  2  dan  kriteria  2  lebih penting dari kriteria 3 maka seharusnya responden akan  menyatakan  bahwa  kriteria  1  lebih  penting dari  kriteria  3  bila  ia  konsisten.  Namun  manusia sebagai  responden  beresiko  lupa  atau  punya preferensi  yang  tidak  logis  sehingga  justru menyatakan  sebaliknya  yaitu  kriteria  3  lebih penting  dari  kriteria  1.  Hal  ini  lah  yang  disebut tidak konsisten dan peneliti perlu ragu dengan hasil pengisian kuesionernya, apakah diisi dengan benar atau responden mengisi dengan cara random.
Kuesioner  AHP  pada  umumya  tidak  mampu mendeteksi potensi error ini. Sehingga kerap terjadi peneliti  mengumpulkan  penilaian  dari  responden, menghitungnya, menguji konsistensi lalu menyadari  ternyata  responden  tidak  konsisten dalam  membuat  penilaian  melalui  kuesioner.
Peneliti  pun  terpaksa  harus  kembali  menemui responden  untuk  pengisian  ulang.  Responden  pun terkadang  merasa  enggan  harus  mengisi  kembali kuesioner  yang  sama  untuk  kedua  kalinya.  Maka kami mengusulkan sebuah metode agar ketidakkonsistean  tersebut  disadari  langsung  tepat pada pengisian kuesioner, sehingga responden bisa melakukan  penyesuaian  dari  jawabannya  hingga didapatkan penilaian yang konsisten. Hal ini dapat terjadi bila logika perhitungan menggunakan AHP ini  telah  dituangkan  dalam  sebuah  logika pemrograman  computer.  Hal  ini  dapat  diawali dengan  merancang  logika  perhitungan  tersebut  ke dalam sebuah spreadsheet.
Konsistensi  merupakan  efek  dari  koherensi penilaian  yang  dilakukan  pengambil  keputusan menggunakan matrix pairwise comparison. . Maka kita  bisa  membuat  pernyataan  bahwa  dengan  w sebagai vector yang menunjukkan bobot relatif wi , di mana I = 1,2, …..,n, maka A akan konsisten bila
A w = n w
(  5  )
Bila   adalah computed average vector maka

## dapat ditunjukkan bahwa
(  6 )
Maka dapat kita hitung nmax adalah rata-rata dari  vector yang  setiap  elemennya  dibagi
dengan .  n max adalah  hasil  penjumlahan  dari
komponen  vektor  yang  merupakan  hasil  kasil antara matrix perbandingan dan vektor prioritas.
Gambar 8 Tampilan Penentuan Nmax Sebagaimana dapat kita lihat pada spreadhset bahwa  AS6  adalah  hasil  penjumlahan  dari  AS2, AS3, AS4, dan AS5 dimana ke empat cell tersebut adalah hasil kali matrix antara matrix perbandingan AC2:AF5 dan vektor prioritas AQ2:AQ5. Formula yang digunakan pada spreadsheet adalah =MMULT(AC2:AF5,AQ2:AQ5).  AS6  tersebut adalah nilai dari n max .
Gambar 9 Tampilan Spreadhseet Tahap Uji Konsistensi
Semakin dekat nilai nmax dengan n maka semakin konsisten matrix A tersebut..AHP menggunakan rumus konsistensi yaitu:

## (  7 )
Di mana CI =  indeks konsistensi untuk A
= =0.058 (  8 )
Dan RI = random consistency of A
=0.99
(  9 )
Maka dari itu nilai konsistensai dari matrix A adalah
= 0.0589 ( 10 )
Jika  nilai  CR  ≤  0.1  maka  dapat  dikatakan bahwa matrix A telah dibuat secara konsisten. Nilai ini lah yang dihasilkan oleh sistem dan spreadsheet bersamaan dengan responden melakukan penilaian melalui kuesioner. Sehingga bila  nilai CR tersebut lebih  dari  0.1  maka  responden  dapat  serta  merta langsung melakukan perubahan terhadap data yang responden isi kan ke dalam kuesioner.

## Uji Validasi dan Verifikasi
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  analisis terhadap  sistem  yang  sudah  dirancang.  Salah  satu analisis  yang  dapat  dilakukan  dalah  melakukan verifikasi  dan  validasi  terhadap  rancangan  model. Metode  yang  dapat  digunakan  adalah  melakukan pemeriksaan  apakah  setiap  persamaan  sudah diwakili  oleh  pemrograman.  Tabel  berikut menjelaskan  pemetaan  antara  model  matematika dan  formula  excel  yang  digunakan  sebagai  tools pemrograman.
JISI: JURNAL INTEGRASI SISTEM INDUSTRI 6 (1) pp 55- 64© 2019
Tabel 2Verifikasi Persamaan Persamaan Formula =AC2/AC6 AC6 = SUM(AC2:AC5) =AN2/AN6 AN2=SUM(AI2:AL2) AN6=SUM(AN2:AN5) Nmax =SUM(AS2:AS5) =(AU2-B7)/(B7-1) =1.98*(B7-2)/B7 =AV2/AW2 Tabel 2 tersebut menunjukkan bahwa pemrograman  yang  telah  dilakukan  valid  dan mewakili logika perhitungan.

## KESIMPULAN
Sistem  perhitugan  yang  dirancang  ini  dapat menjadi solusi dari masalah yang ditemui pada saat pengambilan  data  untuk  metode  AHP.  Pengisian kuesioner yang tidak konsisten akan dapat tercegah
Gambar 10 Tampilan Spreadhseet Tahap Membandingkan Input Kuesioner dan Nilai Konsistensi
Pada  saat  responden  melaukanpengisan  pada kolom  H  hingga  X,  tepat  saat  itu  juga  responden dapat  melihat  pada  cell  B6  apakah  nilai  yang  ia isikan  konsisten  atau  tidak  konsisten.  Bila  tidak
konsisten, responden dapat langsung melakukan perubahan input data.
Responden dapat difasilitasi dengan perangkat lunak  untuk  pengisian  kuesioner  di  mana  logika dari  perangkat  lunak  tersebut  mengandung  logika perhitungan yang dipaparkan dalam penelitian ini.
Pada  penelitian  selanjutnya,  dapat  pula dirancang sebuah logika perhitungan untuk metode ANP.  Dapat  pula  diteliti  bagaimana  efek penggunakan kuesioner yang langsung memberikan  nilai  konsistensi  terhadap  hasil  akhir penelitian. Selain itu dapat pula dibahas  bagaimana rancangan  perangkat  lunak  yang  tepat  untuk menindaklanjuti  penelitian  ini.  Secara  lebih mendalam,  dapat  pula  dibahas  bagaimana membuat  sistem  menjadi  Self-Regulated  System yaitu  sistem  yang  mampu  membuat  memperbaiki sendiri  nilai  konsistensinya  namun  tidak  jauh berbeda dari persepsi penilaian responden. Ilustrasi dari  Self  Regulated  System  dapat  kita  lihat  pada Error! Reference source not found.

## DAFTAR PUSTAKA
Ahmadi,  H.  B.,  Petrudi,  S.  H.,  &  Wang,  X. (2017).  Integrating  sustainability  into supplier selection with analytical hierarchy  process  and  improved  grey relational  analysis:  a  case  of  telecom industry. The  International  Journal  of Advanced  Manufacturing  Technology , 2413–2427.
H.  D.,  McNickle,  D.,  &  Dye,  S.  (2012). Management  science:  decision-making through  systems  thinking. Palgrave macmillan.
Ho,  W.  (2008).  Integrated  analytic  hierarchy process  and  its  applications  A  literature review. European Journal
of operational research , 211-228.
Ho, W., & Ma, X. (2017). The  state-of-the-art integrations  and  applications  of  the analytic  hierarchy  process. European Journal of Operational Research . Mehralian,  G.,  Moosivand,  A.,  Emadi,  S.,  & Asgharian,  R.  (2017).  Developing  a coordination framework for pharmaceutical  supply  chain:  using analytical hierarchy process. International Journal of Logistics Systems and Management (IJLSM) . Misra, S., & Panda, R. K. (2017). Environmental  consciousness  and  brand equity:  An  impact  assessment  using analytical  hierarchy  process  (AHP).
Journal  of  Marketing  Practice:  Applied Marketing Science , 40-61.
Rahaman,  S.  A.,  &  Aruchamy,  S.  (2017). Geoinformatics based
landslide vulnerable  zonation  mapping  using analytical  hierarchy  process  (AHP),  a study  of  Kallar  river  sub  watershed, Kallar  watershed,  Bhavani  basin,  Tamil Nadu. Modeling  Earth  Systems  and Environment , 41.
Saaty,  T. L.  (2008). Decision making  with the analytic  hierarchy  process. Int.  J. Services Sciences , 83–98.
Singh,  M.  (2017).  Identification  of  Critical
Success  Factors  (CSF’s)  to  implement
Green Supply Chain Management
(GSCM)  in  an  automobile  industry using  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) technique. Journal of Automation and Automobile Engineering , 1-19. Vu,  T.  P.,  Do,  N.  H.,  &  Vo,  T.  C.  (2017). Application  of  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Technique  to  Evaluate the Combined Impact of Coal Mining on Land  Use  and  Environment.  A  Case Study in the Ha Long City, Quang Ninh province, Vietnam. International Journal of Environmental Problems , 54- 58.