## Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Penilaian Rumah Huni
Ilwan Syafrinal 1 , Dasril Aldo 2 Universitas Catur Insan Cendekia Cirebon, Cirebon, Jawa Barat, Indonesia 1 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer GICI, Batam, Kepulauan Riau, Indonesia 2 Email: ilwan.syafrinal@cic.ac.id 1 , dasrilaldo1994@gmail.com 2
Abstrack – A decent house is an ideal situation where the house meets minimum standards in terms of area and space. In addition, also pay attention to the quality of construction materials such as walls, to meet aspects of education for anyone who occupies it. To assess the problem of the feasibility of this house,  the  staff  of  the  public  health  center  (PUSKESMAS)  recorded  directly  to  the  house  of  the community. The data is obtained from completing the sanitation questionnaire and must first process the data manually so it takes a lot of time and sometimes there are errors in the results obtained. This study  aims  to  help  facilitate  the  PUSKESMAS  Seberang  Padang  in  generating  value  in  each  of  the houses that have been recorded. The evaluation criteria are housing components, sanitation facilities and occupant behavior. From the data obtained, the analysis process will be carried out on the data using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, the process carried out in this method is to determine the level of importance for each criterion, then look for the eigen vector value of the criteria vector to look for the value consistency so as to produce a value the end to be a decision on the eligibility of the house. The results of testing this method using as much as 40 questionnaire data can produce decisions in the form of a percentage of the group of decent and uninhabitable homes.
Keywords – Analytical Hierarchy Process (AHP), Decision Support System, Residential House
I ntisari –  Rumah  layak  huni  merupakan  keadaan  ideal  di  mana  rumah  tersebut  memenuhi  standar minimal  dalam  luas  ruangan  dan  unsur  ruang.  Selain  itu,  juga  harus  dilihat  juga  terhadap  kualitas material  pembangunan  yaitu  dinding,  hingga  memenuhi  aspek  terhadap  pendidikan  untuk  siapa  pun yang berada di rumah tersebut. Untuk menilai masalah kelayakan rumah ini, petugas pusat kesehatan masyarakat (PUSKESMAS) mendata langsung ke rumah masyarakat. Data didapatkan dari pengisian angket sanitasi dan harus melakukan proses pengolahan terhadap data tersebut terlebih dahulu secara manual sehingga memakan banyak waktu dan terkadang terdapat kesalahan terhadap hasil yang didapat. Penelitian ini bertujuan untuk membantu memudahkan pihak PUSKESMAS Seberang Padang dalam menghasilkan nilai pada masing-masing rumah yang sudah didata. Kriteria penilaian berupa Komponen Rumah, juga Perilaku Penghuni dan Sarana Sanitasi. Dari data yang didapat maka akan dilakukan proses analisis terhadap data yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP), proses yang dilakukan dalam metode ini yaitu menetapkan tingkat kepentingan untuk masing-masing kriteria, kemudian dicari nilai eigen vector kriteria untuk mencari konsistensi nilai sehingga menghasilkan nilai akhir untuk menjadi keputusan terhadap kelayakan huni rumah tersebut. Hasil dari pengujian terhadap metode ini dengan menggunakan  data  sebanyak  40  kuesioner  dapat  menghasilkan  keputusan  berupa  jumlah  persentase terhadap kelompok rumah layak dan rumah tidak layak huni.
Kata kunci – Analytical Hierarchy Process (AHP), Sistem Pendukung Keputusan, Rumah Huni

## I. P ENDAHULUAN
Rumah  Layak  Huni  atau  disebut  juga  dengan  sanitasi  merupakan  prioritas  dalam peningkatan  pelayanan  terhadap  kesehatan  masyarakat  yaitu  dengan  cara  melakukan pengawasan terhadap faktor-faktor yang terdapat pada lingkungan hidup manusia secara fisik yang bisa menciptakan pengaruh yang bisa merugikan terhadap perkembangan jasmani. Yang menjadi  faktor  dalam  mempengaruhi  kelayakan  dari  suatu  rumah  huni  adalah  pertumbuhan ekonomi yang bersamaan dengan kepadatan penduduk yang dapat mengakibatkan peningkatan
limbah  konsumen  sehingga  dapat  menjadi  ancaman  kesehatan  dan  sanitasi,  baik  di  daerah pedesaan maupun perkotaan [1]. Salah satu bentuk penilaian sanitasi yaitu sanitasi terhadap rumah.
Tiga komponen kesehatan Pada rumah layak huni antaranya yaitu komponen rumah, sarana sanitasi,  dan  perilaku  penghuni.  Jika  rumah  dan  lingkungan  tersebut  tidak  memenuhi  syarat tersebut maka akan menjadi sebuah resiko sumber terhadap penularan banyak jenis penyakit [2]. Adapun bentuk dari pencegahan awal penyakit tersebut terlebih dahulu dilakukan penilaian terhadap  kondisi  kelayakan  huni  rumah  tersebut.  Untuk  memudahkan  penilaian  dapat menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Sistem Pendukung Keputusan yang juga disebut dengan SPK adalah berbasis komputer yang  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  [3].  Pemanfaatan  sistem  informasi  berbasis teknologi komputer dapat mendorong sebuah institusi untuk memanfaatkan teknologi tersebut dalam segala bidang, salah satunya sistem pengolahan data yang sangat akurat dan cepat [4]. SPK  dapat  diterapkan  dalam  berbagai  aspek.  SPK  memiliki  suatu  konsep  yang  sangat dibutuhkan  sebagai  pendukung  untuk  mengambil  suatu  keputusan,  yang  dapat  diawali  dari identifikasi  masalah,  pemilihan  data,  penentuan-penentuan  dari  pendekatan  dan  melakukan proses  mengevaluasi  untuk  pemilihan  alternatif  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan suatu keputusan [5].
Penelitian mengenai SPK sudah dilakukan sebelumnya oleh beberapa penelitian seperti: dengan  metode  MAUT  dapat  mengolah  data  dosen  dengan  hasil  keputusan  dosen  yang memiliki  kinerja  Buruk  dan  kinerja  Baik  [6].  Penelitian  selanjutnya  mengenai  SPK  dengan menggunakan  metode  C4.5 Decision  Tree  Algorithm dapat  menghasilkan  ramalan kemungkinan dari hasil panen berdasarkan input dasar seperti ketersediaan air, suhu rata-rata, rata-rata ph tanah pertanian, daerah pertanian, jenis tanah dan durasi tanaman [7]. Penelitian lainnya mengenai SPK dengan menggunakan metode SAW yang mampu dapat menentukan peserta yang berhak dan layak mendapatkan JAMKESMAS [8]. Penelitian lainnya mengenai SPK  dengan  menggunakan  metode  AHP  menghasilkan  keputusan  berupa  pemilihan  pelatih bulu tangkis yang jujur, adil, dan transparan [9].
Metode yang akan digunakan dalam penelitian ini Analytical Hierarchy Process (AHP), di mana metode yang digunakan ini merupakan sebuah metode yang dalam mengorganisasikan informasi dan judgement dalam memilih alternatif yang disukai [10]. Metode AHP memiliki kontribusi  yang  cukup  baik  dalam  kemajuan  teknologi  dan  juga  penelitian,  diantaranya digunakan untuk pemilihan supplier [11], dalam proses pemilihan tender kontraktor [12], dan masih banyak kontribusi lainnya.
Permasalahan  yang  selama  ini  terjadi,biasanya  petugas  Pusat  Kesehatan  Masyarakat (PUSKESMAS)  mendata  langsung  ke  rumah  masyarakat.  Data  didapatkan  dari  pengisian angket sanitasi dan harus melakukan proses pengolahan terhadap data tersebut terlebih dahulu secara  manual,  sehingga  memakan  banyak  waktu  dan  terkadang  terdapat  kesalahan  dalam pengelompokan rumah masyarakat dikarenakan kesalahan terhadap nilai hasil yang didapat. Pada penelitian ini, dengan menerapkan SPK dengan metode AHP dapat mengatasi masalah sanitasi tersebut.

## II. S IGNIFIKANSI S TUDI

## A. Penelitian Terdahulu
Penelitian  terdahulu  mengenai  penilaian  terhadap  rumah  huni  sudah  pernah  dilakukan diantaranya  oleh  [13]  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil  kesimpulan  pada  semua  alternatif berupa keputusan dengan 2 (dua) keadaan rumah huni sehat dan 8 (delapan) keadaan rumah huni tidak sehat. Selanjutnya penelitian oleh [14] menghasilkan penelitian berupa hasil 4 rumah dinyatakan kondisi tidak sehat serta 1 rumah dinyatakan kondisi sehat. Sedangkan penelitian menggunakan metode AHP diantaranya oleh [15] yang digunakan untuk pemilihan mahasiswa teladan, penelitian yang dilakukan oleh [16] yang digunakan untuk pemilihan dosen teladan.
Dengan menggunakan metode AHP untuk menilai kelayakan rumah huni diharapkan dapat menghasilkan suatu sistem yang menghasilkan kategori rumah huni masyarakat tanpa harus menunggu waktu yang lama.

## B. Sistem Pendukung Keputusan
Perkembangan sistem pendukung keputusan pada tahun 1960-an baru dimulai, namun pada tahun  1971  istilah  tersebut  baru  muncul  oleh  Michael  S.  Scoot  Morton  dan  rekannya  G. Anthony Gorry. Sistem pendukung keputusan ialah sistem informasi yang interaktif serta dapat memberikan  informasi  dan  mengolah  data  yang  dapat  dimodelkan.  Sistem  dapat  digunakan untuk membantu saat membuat keputusan dalam situasi semi-terstruktur atau tidak terstruktur, dalam hal ini tidak ada yang dapat menentukan hasil dari keputusan yang harus dibuat. Tujuan sistem pendukung keputusan tersebut adalah sebagai berikut [15]:
1. Membantu seorang manajer untuk membuat suatu keputusan tentang permasalahan semi- terstruktur.
2. Daripada  meningkatkan  efisiensinya  manajer  dapat  meningkatkan  efektivitas  keputusan yang dibuat.
3. Kecepatan  kalkulasi  cepat,  dan  komputer  memungkinkan  pembuat  keputusan  untuk melakukan kalkulasi dalam jumlah besar dengan biaya minim dan biaya cepat.
4. Dukungan penuh akan kualitas, komputer dapat peningkatan kualitas dalam pengambilan keputusan.

## C. Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP ( Analytic Hierarchy Process ) adalah teori pengukuran umum yang digunakan untuk menemukan  rasio  dari  perbandingan  berpasangan  diskrit  atau  kontinu.  AHP  adalah  metode penguraian masalah kompleks dalam situasi tidak terstruktur menjadi komponen. Susun bagian atau  variabel  ini  dalam  pengaturan  hierarki,  dan  kemudian  tetapkan  nilai  untuk  menilai kepentingan  relatif  setiap  variabel  secara  subjektif,  dan  secara  komprehensif  menentukan variabel mana yang memiliki prioritas tertinggi yang akan mempengaruhi solusi situasi [17].
Terdapat empat aksioma-aksioma yang terkandung dalam model AHP [18]:
1. Saling  membandingkan  artinya  keputusan  harus  bisa  memasukkan  perbandingan  dan preferensi negara. Preferensi ini harus memenuhi persyaratan peer, yaitu jika A memiliki prioritas di atas B dan rasionya x, maka B memiliki prioritas di atas A dan rasionya 1 / x.
2. Homogenitas berarti Anda harus mengekspresikan preferensi Anda dalam skala terbatas, dengan kata lain, Anda dapat membandingkan elemen satu sama lain. Jika aksioma tidak terpenuhi, elemen yang dibandingkan tidak homogen, dan cluster baru (kelompok elemen) harus dibentuk.
3. Independence mengacu pada preferensi, yang dinyatakan dengan asumsi bahwa standar tidak  dipengaruhi  oleh  alternatif,  tetapi  oleh  tujuan  keseluruhan.  Hal  ini  menunjukkan bahwa  model  ketergantungan  dalam  AHP  bersifat  satu  arah,  yaitu  perbandingan  antar elemen  dalam  satu  level  akan  terpengaruh  atau  bergantung  pada  perbandingan  elemen- elemen di atasnya.
4. Harapan  mengacu  pada  tujuan  pembuat  keputusan.  Asumsikan  bahwa  hierarki  telah selesai. Jika asumsi ini tidak terpenuhi, pembuat keputusan tidak akan menggunakan semua standar  atau  target  yang  tersedia  atau  diperlukan,  dan  dengan  demikian  menganggap keputusan yang dibuat tidak lengkap.
Kelebihan AHP dibandingkan dengan metode lainnya adalah [19]:
1. Bentuk sub-standar terdalam sesuai dengan hierarki standar yang dipilih.
2. Memperhatikan  validitas  yang  dimungkinkan  oleh  ketidakkonsistenan  berbagai  standar dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
3. Sensitivitas pengambilan keputusan yang memperhitungkan kegigihan atau resistensi dari pengambilan keputusan analis.
4. Dengan membandingkan preferensi setiap elemen dalam hierarki, ia memiliki kemampuan untuk menyelesaikan masalah multi-tujuan dan multi-kriteria.
Untuk penyelesaian masalahan dengan metode AHP terdapat beberapa hal yang akan kita dipahami, hal tersebut adalah:
1. Membuat tingkatan sistem yang kompleks ( Decomposition ) dapat dipahami dengan cara pemecahan  menjadi  elemen-elemen  pendukung,  menyusun  secara  tingkatan,  dan menggabungkannya  atau  mensintesisnya.  Model  kriteria  berdasarkan  rating Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat dilihat pada Gambar 1.
Tujuan Kriteria Kriteria Kriteria Alternatif Alternatif Gambar 1. Decomposition
2. Standar  dan  metode  alternatif  Kriteria  evaluasi  dan  metode  alternatif  (penilaian komparatif) dilakukan melalui perbandingan berpasangan. Untuk banyak pertanyaan, rasio terbaik  untuk  mengungkapkan  pendapat  adalah  1  banding  9.  Tabel  analisis  ditunjukkan Tabel  I  dapat  digunakan  untuk  mengukur  nilai  dan  definisi  opini  kualitatif  dalam  skala perbandingan:
T ABEL I S KALA PENILAIAN PERBANDINGAN PASANGAN
Tingkat Defenisi 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting dari pada elemen yang lainnyamutlak penting dari pada elemen yang lainnya 9 Satu elemen mutlak penting dari pada elemen yang lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai 2 nilai pertimbangan berdekatan Kebalikan
3. Sintesis  prioritas  (prioritas)  pada  setiap  standar  serta  alternatif  yang  perlu  dilakukan perbandingan  berpasangan  ( Pairwise  Compares ).  Nilai  dari  perbandingan  semua  solusi atau alternatif yang digunakan dapat disesuaikan dengan penilaian yang ditentukan pada saat bobot dan prioritas dihasilkan. Bobot dan prioritas dapat dihitung dengan memproses matriks atau dengan menyelesaikan persamaan matematika.
4. Konsistensi  logika,  konsistensi  mempunyai  dua  arti.  Pertama,  Anda  dapat mengelompokkan objek yang serupa berdasarkan keragaman serta relevansi. Yang kedua, melibatkan tingkat hubungan antar kriteria berdasarkan obejk tertentu.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dari  penelitian  yang  telah  dikerjakan,  berikut  implementasi  dari  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  yang  digunakan  sebagai  metode  penelitian  SPK  yang  terdiri  dari Prosedur penilaian berdasarkan kriteria. Langkah-langkah dalam metode AHP:

## A. Menentukan Kriteria AHP dan Bobot (Decomposition)
Adapun kriteria yang ditentukan sebagai dasar penilaian rumah huni dalam penelitian ini yaitu:

## 1. Komponen rumah= K1
Komponen rumah merupakan salah satu faktor yang digunakan dalam sistem pembangun keputusan ini, komponen rumah terdiri dari beberapa sub faktor beserta bobot untuk masing- masing nilai seperti berikut:
a. Langit-langit= K1_1
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, tapi kotor dan sangat sulit dibersihkan = 1
3) Ada, bersih= 2
b. Dinding= K1_2
1) Terbuat dari ilalang atau anyaman bambu)= 1
2) Semi permanen = 2
3) Permanen = 3
c. Lantai= K1_3
1) Tanah= 0
2) Plesteran yang retak dan berdebu papan/ anyaman bambu dekat dengan tanah = 1
3) Diplester/ papan (rumah panggung)/ ubin/ keramik = 2
d. Jendela kamar tidur= K1_4
1) Tidak memiliki= 0
2) Memiliki= 1
e. Jendela ruang keluarga= K1_5
1) Tidak memiliki= 0
2) memiliki= 1
f. Ventilasi= K1_6
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, dengan luas < 10% dari luas lantai= 1
3) Ada, dengan luas > 10% dari luas lantai=2
g. Lubang asap dapur= K1_7
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, < 10% dari luas lantai dapur= 1
3) Ada, >10% dari luas lantai dapur = 2
h. Pencahayaan= K1_8
1) Tidak terang = 0
2) Kurang terang = 1
3) Terang dan tidak silau = 2

## 2. Sarana Sanitasi= K2
Sarana  Sanitasi  merupakan  faktor  kedua  yang  digunakan  dalam  sistem  pembangun keputusan  ini.  Sarana  Sanitasi  terdiri  dari  beberapa  sub  faktor  beserta  bobot  untuk  masing- masing nilai seperti berikut:
a. Sarana air bersih= K2_1
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, tidak punya sendiri = 1
3) Ada, punya sendiri tetapi tidak memenuhi syarat= 2
4) Ada, bukan punya sendiri serta memenuhi syarat= 3
5) Ada, punya sendiri serta memenuhi syarat= 4
b. Jamban (sarana pembuangan kotoran) = K2 _2`1
1) Tidak memiliki = 0
2) Ada, bukan leher angsa, tidak ada tutup, disalurkan ke sungai/ kolam= 1
3) Ada, bukan leher angsa dan ditutup (leher angsa), disalurkan ke sungai/ kolam= 2
4) Ada, bukan leher angsa ada tutup, septic tank= 3
5) Ada, bukan leher angsa ada tutup, septic tank= 4
c. Sarana pembuangan air limbah (SPAL)= K2 _3
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, tetapi mencemari sumber air = 1
3) Ada, dialirkan ke selokan terbuka= 2
4) Ada, dialirkan ke selokan tertutup = 3
d. Sarana pembuangan sampah (tempat sampah) = K2 _ 4
1) Tidak memiliki= 0
2) Ada, tetapi tidak kedap air = 1
3) Ada, kedap air = 2
4) Ada, kedap air dan tertutup= 3

## 3. Perilaku Penghuni= K3
Perilaku  Penghuni  merupakan  faktor  ketiga  yang  digunakan  dalam  sistem  pembangun keputusan ini. Perilaku Penghuni terdiri dari beberapa sub faktor beserta bobot untuk masing- masing nilai seperti berikut:
a. Membuka jendela kamar= K3_1
1) Tidak pernah dibuka= 0
2) Kadang-kadang= 1
3) Setiap hari dibuka= 2
b. Membuka jendela ruang keluarga= K3_2
1) Tidak pernah dibuka= 0
2) Kadang-kadang= 1
3) Setiap hari dibuka= 2
c. Membersihkan rumah dan halaman= K3_3
1) Tidak pernah dibersihkan= 0
2) Kadang-kadang= 1
3) Setiap hari dibersihkan= 2
d. Membuang kotoran bayi serta balita ke jamban= K3_4
1) Pembuangan sembarangan ke sungai/ kebun/ kolam = 0
2) Kadang-kadang ke jamban= 1
3) Selalu dibuang ke jamban= 2
e. Membuang sampah di tempat sampah= K3_5
1) Dibuang sembarangan ke sungai/ kebun/ kolam = 0
2) Kadang-kadang ke tempat sampah= 1
3) Selalu dibuang ke tempat sampah= 2
Dari Kriteria diatas maka dibuatkan Decomposition seperti pada gambar 2 berikut:
Keputusan Komponen Rumah   Sarana Sanitasi Perilaku Penghuni Rumah Hun ‘Layak’ Rumah Huni ‘Tidak Layak’ Gambar 2. Decomposition Penilaian Rumah Huni

## B. Menentukan Prioritas Suatu Standar
Ada beberapa langkah dalam menentukan prioritas suatu standar. Pada tahap penentuan kriteria  prioritas,  langkah  awal  adalah  dengan  membuat  perbandingan  berpasangan  dalam bentuk  matriks  yang  dapat  membandingkan  antar  indikator  secara  berpasangan  yang  pas dengan indikator yang telah ditetapkan terlampir pada tabel II:
T ABEL II.
P ERBANDINGAN K RITERIA Baris Perbandingan Kriteria Nilai Baris 1  1. K2 1/3 kali lebih penting dari pada K1 2. K3 2 kali lebih penting dari pada K1 0,333 2,000 Baris 2  3. K3 5 kali lebih penting dari pada K2 5,000
Dari tabel diatas maka akan dirubah kedalam bentuk matrik, dan diberi diagonal 1, karena hasil perbandingan antara nilai kriteria itu sendiri, berikut adalah matriknya pada tabel III:
T ABEL III.

## M

## ATRIK P ERBANDINGAN BERPASANGAN
Kriteria K1 K2 K3 K1 1,000 0,333 2,000 K2 1,000 5,000 K3 1,000
Penentuan rangking dari kriteria pada bentuk vector yang diutamakan atau prioritas (yang disebut juga dengan vector yang ternormalisasi). Isi nilai matrik Pairwise Comparison yang ada dibawah nilai diagonal terlampir pada tabel IV

## T ABEL IV I SI N ILAI M ATRIK P AIRWISE C OMPARISON
Kriteria K1 K2 K3 K1 1,000 0,333 2,000 K2 3,003 1,000 5,000 K3 0,500 0,200 1,000
Pada  nilai  dibawah  diagonal  didapatkan  dari  hasil  pembagian  dari  nilai  matrik perbandingan  berpasangan  sehingga  didapatkan  nilai-nilai  Matrik Pairwise  Comparison, kemudian dilakukan penjumlahan seperti tabel V berikut ini

## T ABEL V. I SI N ILAI M ATRIK P AIRWISE C OMPARISON
Kriteria K1 K2 K3 K1 1,000 0,333 2,000 K2 3,003 1,000 5,000 K3 0,500 0,200 1,000 Jumlah 4,503 1, 533 8,000
Normalisasikan Matrik dengan cara membagi isi setiap nilai kolom matrik dibagi dengan jumlah nilai kolom, dan menghitung Eigen Vektor yang akan dinormalisasikan dengan proses: jumlahkan setiap baris lalu dibagi dengan jumlah indikator atau kriteria seperti tabel VI berikut.
T ABEL VI.
M ATRIK M ENCARI E IGEN V EKTOR Kriteria K1 K2 K3 Total Eigen Vektor K1 0,222 0,217 0,250 0,689 0,230 K2 0,667 0,652 0,111 1,430 0,477 K3 0,111 0,131 0,125 0,367 0,122
Selanjutnya akan dilakukan penjumlahan baris dimana nilai matriknya didapat dari hasil perkalian Tabel 4 dengan nilai Eigen Vektor seperti tabel VII matrik dibawah ini:
T ABEL VII M ATRIK J UMLAH B ARIS Kriteria K1 K2 K3 Jumlah Baris K1 0,230 0,077 0,460 0,767 K2 1,432 0,477 2,385 4,294 K3 0,061 0,024 0,122 0,207
Isi dari kolom kriteria diatas didapat dari isi dari nilai kolom Tabel 4.7, dimana pada isi kolom K1 dikalikan dengan baris Eigen Vektor / Prioritas baris k1 , untuk Kolom k2 dikalikan dengan baris Eigen Vektor / Prioritas k2 , begitu seterusnya sampai nilai terisi semua. Setelah kolom  terisi  semua  maka  akan  dicari  jumlah  setiap  baris.  Selanjutnya  Membuat  tabel  VIII perhitungan rasio konsistensi
T ABEL VIII.

## P ERHITUNGAN R ASIO K ONSISTENSI
Kriteria Jumlah Baris Eigen Vektor Hasil K1 0,767 0,230 0,997 K2 4,294 0,477 4,771 K3 0,207 0,122 0,329 Total 6,097 λ maks (jumlah/n) 2,032 CI ((λ maks-n)/n-1) -0,484 CR (CI/IR) -0,834
Isi kolom dari tabel diatas diambil dari tabel sebelumnya, dimana untuk kolom pada jumlah baris diambil dari Tabel VI. pada kolom jumlah baris, untuk kolom Prioritas diambil dari kolom Prioritas Tabel VII, sedangkan Kolom Hasil didapat dari isi Jumlah Baris ditambahkan dengan isi Prioritas.
Selanjutnya akan dicari nilai CR untuk mengetahui konsistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima atau tidak, dengan ketentuan sebagai berikut:
a. total (jumlahan dari hasil): 6,097
b. n (jumlah kriteria): 3
c. λ maks (jumlah/n): 2,032
d. CI ((λ maks-n)/n-1): -0,484
e. CR (CI/IR): -0,834
Karena CR < 0.1, maka rasio kosistensi dari perhitungan tersebut bisa diterima. Selanjutnya akan dilakukan pengolahan data yang didapat dari hasil pengisian angket seperti tabel 9 berikut:

## T ABEL IX D ATA R UMAH N ILAI A NGKA
No Nama KK K1 K2 K3 1 2 3 4 5 6 7 8 1 2 3 4 1 2 3 4 5 1 Yuliani 2 2 1 1 1 2 2 2 3 3 3 3 2 2 1 1 2 2 Djalaludin 2 3 2 1 1 2 2 2 4 4 3 2 1 2 1 2 2 3 Syahrul 2 3 2 1 1 2 2 1 3 3 2 2 2 2 1 2 2 4 Nuraini 1 2 2 0 1 1 0 2 1 3 2 1 0 1 2 1 2 5 Bambang Erlyadi 2 3 2 1 1 2 2 2 4 3 3 2 1 2 1 2 2 6 Darmansyah 2 3 2 1 1 2 2 2 4 3 2 3 2 2 2 2 2 7 Zainal Hok 2 3 2 1 1 2 2 2 3 3 3 3 1 1 2
2 1 8 Wisrizal 2 2 2 1 0 1 1 2 2 4 3 3 2 2 2 2 2 9 Jhoni Hendra 2 3 2 1 1 1 1 2 4 4 3 3 2 2 2 2 2 10 Sidi Naumar 2 3 2 1 0 1 1 1 4 4 2 3 2 2 1 2 2 11 Suwardi 2 3 2 1 1 1 2 2 3 4 2 2 2 1 2 2 2 12 Firzon 2 3 2 1 1 2 2 2 3 4 2 1 2 1 2 2 2 13 Alimuddin 2 3 2 1 1 2 2 2 4 3 3 3 1 2 2 2 2 14 Jailani 1 3 1 1 1 1 1 1 3 3 3 3 2 2 2 2 2
15 Yanus Ds Harefa 2 3 2 1 0 1 0 1 4 4 1 1 1 0 1 1 2 16 Dispen Ares 2 3 2 1 1 2 1 2 4 4 2 2 2 2 2 2 2 17 Ermawati 0 1 1 0 1 1 1 2 3 2 2 3 2 2 2 2 2 18 M Bakri 2 3 2 1 1 1 2 1 3 1 2 2 2 2 2 2 2 19 Hasan Basri 2 3 1 1 1 1 1 2 4 4 2 3 2 2 2 1 2
Pada Tabel IX. ditampilkan data rumah berupa nilai angka, nilai tersebut didapatkan dari hasil  angket  yang  diperoleh  dari  pihak  PUSKESMAS,  data  nilai  tersebut  mengacu  kepada bagian “menentukan kriteria AHP dan bobot ( Decomposition )”. Data yang digunakan berupa sampel 19 rumah.
Selanjutnya  akan  dilakukan  penjumlahan  terhadap  sub  kriteria  sehingga  nantinya  hasil penjumlahan akan dikalikan dengan nilai eigen vektor:
T ABEL X.

## H ASIL P ENJUMLAHAN S UB K RITERIA
NO Nama KK K1 K2 K3 1 Yuliani 13 12 8 2 Djalaluddin 15 13 8 3 Syahrul 14 10 9 4 Nuraini 9 7 6 5 Bambang Erlyadi 15 12 8 6 Darmansyah 15 12 10 7 Zainal Hok 15 12 8 8 Wisrizal 11 12 10 9 Jhoni Hendra 13 14 9 10 Sidi Naumar 11 13 9 11 Suwardi 14 11 9 12 Firzon 15 10 9 13 Alimuddin 15 13 9 14 Jailani 10 12 10 15 Yanus Ds Harefa 10 10 5 16 Dispen Ares 14 12 10 17 Ermawati 7 10 10 18 M. Bakri 13 8 10 19 Hasan Basri 12 13 9
Pada Tabel X. Didapatkan dari penjumlahan nilai per kriteria, yang mengacu pada Tabel IX. Selanjutnya akan dilakukan perkalian dengan nilai eigen vektor seperti tabel XI:
T ABEL XI. P ERKALIAN D ENGAN E IGEN V EKTOR NO Nama KK K1 K2 K3 1 Yuliani 13 * 0,230 12 * 0,477 8 * 0,122 2 Djalaluddin 15 * 0,230 13 * 0,477 8 * 0,122 3 Syahrul 14 * 0,230 10 * 0,477 9 * 0,122 4 Nuraini 9 * 0,230 7 * 0,477 6 * 0,122
NO Nama KK K1 K2 K3 5 Bambang Erlyadi 15 * 0,230 12 * 0,477 8 * 0,122 6 Darmansyah 15 * 0,230 12 * 0,477 10 * 0,122 7 Zainal Hok 15 * 0,230 12 * 0,477 8 * 0,122 8 Wisrizal 11 * 0,230 12 * 0,477 10 * 0,122 9 Jhoni Hendra 13 * 0,230 14 * 0,477 9 * 0,122 10 Sidi Naumar 11 * 0,230 13 * 0,477 9 * 0,122 11 Suwardi 14 * 0,230 11 * 0,477 9 * 0,122 12 Firzon 15 * 0,230 10 * 0,477 9 * 0,122 13 Alimuddin 15 * 0,230 13 * 0,477 9 * 0,122 14 Jailani 10 * 0,230 12 * 0,477 10 * 0,122 15 Yanus Ds Harefa 10 * 0,230 10 * 0,477 5 * 0,122 16 Dispen Ares 14 * 0,230 12 * 0,477 10 * 0,122 17 Ermawati 7 * 0,230 10 * 0,477 10 * 0,122 18 M. Bakri 13 * 0,230 8 * 0,477 10 * 0,122 19 Hasan Basri 12 * 0,230 13 * 0,477 9 * 0,122
Pada Tabel XI. Didapatkan dari hasil perkalian hasil penjumlahan sub kriteria dengan nilai eigen  vector  yang  terdapat  pada  tabel  perhitungan  rasio  konsistensi.  Selanjutnya  akan didapatkan hasil perkalian dan akan ditetapkan nilai batas bawah yang dikategorikan rumah layak huni dan tidak layak huni yaitu ≥10,00 akan dikategorikan sebagai rumah huni ‘Layak’ dan < 10,00 rumah huni ‘tidak layak’ seperti Tabel XII.
T ABEL XII.

## H ASIL P ERKALIAN
NO Nama KK K1 K2 K3 Hasil Akhir Keputusan 1 Yuliani 2,990 5,724 0,976 9,690 Tidak Layak 2 Djalaluddin 3,450 6,201 0,976 10,627 Layak 3 Syahrul 3,220 4,770 1,098 9,088 Tidak Layak 4 Nuraini 2,070 3,339 0,732 6,141 Tidak Layak 5 Bambang Erlyadi 3,450 5,724 0,976 10,150 Layak 6 Darmansyah 3,450 5,724 1,220 10,394 Layak 7 Zainal Hok 3,450 5,724 0,976 10,150 Layak 8 Wisrizal 2,530 5,724 1,220 9,474 Tidak Layak 9 Jhoni Hendra 2,990 6,678 1,098 10,766 Layak 10 Sidi Naumar 2,530 6,201 1,098 9,829 Tidak Layak 11 Suwardi 3,220 5,247 1,098 9,565 Tidak Layak 12 Firzon 3,450 4,770 1,098 9,318 Tidak Layak 13 Alimuddin 3,450 6,201 1,098 10,749 Layak 14 Jailani 2,300 5,724 1,220 9,244 Tidak Layak 15 Yanus Ds Harefa 2,300 4,770 0,610 7,680 Tidak Layak 16 Dispen Ares 3,220 5,724 1,220 10,164 Layak 17 Ermawati 1,610 4,770 1,220 7,600 Tidak Layak 18 M. Bakri 2,990 3,816 1,220 8,026 Tidak Layak 19 Hasan Basri 2,760 6,201 1,098 10,059 Layak
Pada  Tabel  XII.  Ditampilkan  hasil  perkalian  dari  Tabel  XI.  Beserta  keputusan  akhir terhadap kondisi rumah huni masyarakat.  Dari hasil keputusan tersebut didapatkan kesimpulan 8 rumah kategori Rumah Huni ‘Layak’ dan 11 Rumah kategori Rumah Huni ‘Tidak Layak’. Sebagai  perbandingan  keakuratan  metode  AHP  terhadap  penilaian  rumah  huni  akan dibandingkan dengan data yang ada pada PUSKESMAS pada Tabel XIII.
T ABEL XIII.

## H ASIL P ERBANDINGAN
NO Nama KK Metode AHP Data PUSKESMAS 1 Djalaluddin Layak Layak 2 Bambang Erlyadi Layak Layak 3 Darmansyah Layak Layak 4 Zainal Hok Layak Layak 5 Jhoni Hendra Layak Layak 6 Alimuddin Layak Layak 7 Dispen Ares Layak Layak 8 Hasan Basri Layak Tidak Sehat 9 Yuliani Tidak Layak Tidak Sehat 10 Syahrul Tidak Layak Tidak Sehat 11 Nuraini Tidak Layak Tidak Sehat 12 Wisrizal Tidak Layak Tidak Layak 13 Sidi Naumar Tidak Layak Tidak Layak 14 Suwardi Tidak Layak Tidak Layak 15 Firzon Tidak Layak Tidak Layak 16 Jailani Tidak Layak Tidak Layak 17 Yanus Ds Harefa Tidak Layak Tidak Layak 18 Ermawati Tidak Layak Tidak Layak 19 M. Bakri Tidak Layak Tidak Layak
Dari hasil perbandingan yang dilakukan pada Tabel 13. Terdapat 1 data yang berbeda yaitu pada  data  Hasan  Basri,  dimana  pada  metode  AHP  menghasilkan  keputusan  berupa  kategori Layak sedangkan data dari PUSKESMAS berupa kategori Tidak Layak. Setelah dibandingkan, tingkat  perbedaan  hasil  tersebut  adalah  sebesar  5,3%  dan  tingkat  kesamaan  adalah  94,7%. Dengan tingkat kesamaan 94,7% maka metode MFEP dapat digunakan sebagai metode dalam pengambilan keputusan untuk penilaian kelayakan rumah huni.

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  merupakan  tahap  terakhir  dari  penelitian,  menarik  kesimpulan  didasarkan pada  studi  pustaka  dan  pembahasan  permasalahan  serta  merupakan  hasil  analisis  dari penelitian. Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
Metode AHP sangat berpengaruh terhadap SPK penilaian kelayakan rumah huni, di mana hasil  metode  AHP  berupa  angka  hasil  pengolahan  kriteria  yang  digunakan.  Angka  hasil pengolahan tersebut dapat menjadi penentu keputusan karena akan dicocokkan dengan nilai batas yang telah ditetapkan yaitu <10,0 dikategorikan sebagai Rumah Huni Tidak ‘Layak’ dan ≥10,0 dikategorikan sebagai Rumah Huni ‘Layak’. Metode AHP dapat menghasilkan kategori rumah masyarakat yang berada di wilayah kerja PUSKESMAS Seberang Padang berdasarkan nilai  yang  didapat,  di  mana  hasil  pengujian  tersebut  dengan  menggunakan  19  sampel  data penilaian rumah masyarakat yang menghasilkan keputusan sebanyak 42% rumah dikategorikan sebagai rumah huni ‘Layak’, sedangkan 58% dikategorikan rumah huni ‘Tidak Layak’.

## V. R EFERENSI
[1]  H. T. Mohan et al. , “Transforming urban waste into construction blocks for a sanitation infrastructure:  A  step  towards  addressing  rural  open  defecation,” GHTC  2017  -  IEEE Glob.  Humanit.  Technol.  Conf.  Proc. ,  vol.  2017-Janua,  pp.  1–9,  2017,  doi: 10.1109/GHTC.2017.8239291.
[2]  A.  A.  C.  Rina  Fiati,  Alif  Catur  Murti,  “Penentuan  Rangking  Rumah  Sehat  Dengan Pendekatan Pemodelan PROMOTHEE,” J. Sisfo , vol. 6, no. 2, pp. 247–264, 2017.
[3]  D.  Aldo,  “Pemilihan  Bibit  Lele  Unggul  Dengan  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J.  Teknol.  Dan  Open  Source ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  15–23,  2019,  doi: 10.36378/jtos.v2i1.138.
[4]  I. Vhallah, S. Sumijan, and J. Santony, “Pengelompokan Mahasiswa Potensial Drop Out Menggunakan  Metode  Clustering  K-Means,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 2, pp. 572–577, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i2.308.
[5]  J.  Na’am,  “Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode  Analythic  Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal  Berbahasa  Indonesia,” J. Mediasisfo , vol. 11, no. 1978–8126, pp. 888–895, 2017.
[6]  D. Aldo, N. Putra, Z. Munir, P. Studi Sistem Informasi, and S. Gici, “Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Dengan  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute Utility  Theory  (  Maut  ),”  vol.  7,  no.  2,  2019,  [Online].  Available: https://ejournal.stmikgici.ac.id/.
[7]  R. Shirsath, N. Khadke, D. More, P. Patil, and H. Patil, “Agriculture decision support system using data mining,” Proc. 2017 Int. Conf. Intell. Comput. Control. I2C2 2017 , vol. 2018-Janua, pp. 1–5, 2018, doi: 10.1109/I2C2.2017.8321888.
[8]  D.  Aldo  and  Ardi,  “Sains  dan  Teknologi  Informasi  Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit Limfoma dengan Metode Certainty Factor,” vol. 5, no. 1, 2019.
[9]   dkk  Polmetra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Analitical  Hierarchy Procces  (Ahp)  Untuk  Pemilihan  Pelatih  Bulutangkis,” Sist.  Pendukung  Keputusan Dengan Metod. Anal. Hierarchy Procces Untuk Pemilihan Pelatih Bulutangkis , vol. 1, no. Senatkom, 2015.
[10]  S. J. Ghofar Taufiq, Chitantri Septiana Rachman, “Analytical Hirarchy Process Untuk Model  Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Teller  Pada  Bank  X,” INOVTEK POLBENG - SERI Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 222–234, 2019.
[11]  Nurmalasari  and  A.  A.  Pratama,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier Menggunakan Metode AHP Pada PT Transcoal Pacific Jakarta,” J. Tek. Komput. AMIK BSI , vol. IV, no. 2, pp. 48–55, 2018, doi: 10.31294/jtk.v4i2.3509.
[12]  R.  Hardiyanto  and  R.  Muzawi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan Pemenang  Tender  Kontraktor  Menggunakan  Metode  AHP  (Studi  Kasus  Di  Dinas Pekerjaan Umum Kabupaten Agam),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 2, p. 169, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i2.136.
[13]  A. A. Chamid, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” J. Simetris , vol. 7, no. 2, pp. 537–544, 2016.
[14]  D. N. Indriani, “Penerapan Metode Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” KMSI , vol. вы12у, no. 213, p. 221, 2018, [Online]. Available:
http://digilib.unila.ac.id/4949/15/BAB II.pdf.
[15]  D. Desyanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan Metode Analiticy Hierarcy Process (Ahp),” INOVTEK Polbeng - Seri Inform. , vol. 1, no. 1, p. 43, 2016, doi: 10.35314/isi.v1i1.127.
[16]  W.  D.  Puspitasari  and  D.  K.  Ilmi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp),” ANTIVIRUS J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 10, no. 2, pp. 56–68, 2016, doi: 10.30957/antivirus.v10i2.163.
[17]  N.- Narti, S. Sriyadi, N. Rahmayani, and M. Syarif, “Pengambilan Keputusan Memilih Sekolah  Dengan  Metode  AHP,” J.  Inform. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  143–150,  2019,  doi: 10.31311/ji.v6i1.5552.
[18]  A. Sasongko, I. F. Astuti, and S. Maharani, “Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 12, no. 2, p. 88, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i2.650.
[19]  A.  Merdekawati,  L.  K.  Rahayu,  and  H.  Permana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Terhadap Aktifasi Kapal Lay-Up Tb Entebe Star 10 Di Pt Mitrabahtera Segara Sejati Tbk Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” vol. 3, no. 2, pp. 90–102, 2019.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Peneliti  mengucapakan  banyak  terima  kasih  kepada  Tim  Jurnal  Inovtek  Seri  Informatika Polbeng yang telah bersedia meluangkan waktu serta tenaga untuk memproses dan melakukan revisi terhadap artikel jurnal yang penulis submit guna menunjang penelitian ini dengan baik.