ANALISIS PENENTUAN WEIGHT PRIORITY MENGGUNAKAN PENDEKATAN GEOMETRIC MEAN DENGAN METODE SUMVECTOR UNTUK PEMILIHAN FASILITASI DI LINGKUNGAN PERUMAHAN

## Akmaludin
Akademi Manajemen Informatika dan Komputer Bina Sarana Informatika Jakarta Program Studi Manajemen Informatika JL. RS Fatmawati No. 24 Pondok Labu 12450 akmaludin.akm@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Used  of  methods  in  the  development  of  the  Analytic  Hierarchical  Process  (AHP)  varies once, including approaches by using the geometric mean. This approach uses a technique that is much different as it is done with the approach of Multi Criteria Analysis and its derivatives. In the selection of facilities in a residential area is needed at all levels how to measure the priority of a number  of  criteria  and  sub-criteria  used.  Therefore  the  geometric  mean  approach  is  used  as  a barometer  in  a  solution  approach  to  determine  the  weight  of  its  priorities.  There  are  several criteria  used  to  assess  the  electoral  environment  of  residential  facilities  that  include  criteria  for benefits, the role of the public contribution, the role of local government, and community aspects of  the  criteria.  These  criteria  will  be  assessed  as  a  primary  criterion  in  the  discussion  of  this paper,  which  is  used  as  an  alternative  while  pemilihat  facilities  include  entertainment  facilities, sports facilities, transportation facilities, and shopping facilities. From the discussion, this paper obtained  the  priority  level  of  the  acquisition  value  of  the  synthesize  as  follows : ranked  first decision and further includes means of transport, means of entertainment, shopping facilities, and a  final  ranking  sports  facilities,  with  the  predicate  of  each  in  sequence  is  0.397;  0.273;  0.173; 0,157. The value of this decision is the final synthesis.
Keyword : weight priority, sumvector, AHP, geometric mean.

## PENDAHULUAN
Masyarakat  dilingkungan  perumahan sangat membutuhkan fasilitasi dalam
peningkatan  nilai  keberadaan  lingkungan perumahan.  Dengan  adanya  fasilitasi  di lingkungan sekitar perumahan
menggambarkan  bahwa  perumahan  tersebut menjadi  sorotan  yang  bersifat  positif  dan dapat  dikatakan  sebagai adding  value atau diartikan  sebagai  nilai  tambah  bagi  penilaian keberadaan perumahan tersebut. Untuk menyelesaian  persolan  diatas  dibutuhkan suatu  pendekatan  yang  dapat  membantu masyarakat  dilingkungan  perumahan  untuk memahami  mana  yang  menjadi  prioritas utama dan urutan prioritas yang mengikutinya. Terdapat satu pendekatan guna menyelesaikan  permasalahan  diatas  yaitu pendekatan geometric  mean dengan  mentode sum  vector ,  konsep  penyelesaian  masalah dengan  metode sum  vector menggunakan cara  yang  sederhana  dengan  menjumlahkan kolom  dan  baris  dari pairwise  matrix , kemudian  menentukan  nilai  prioritas  dari pairwise  matrix tersebut.  Pembahasan  yang akan  diangkat  dalam  tulisan  ini  ini  hanya sebatas  penentuan  prioritas  dan  pengujian consistency,  yaitu  consistency  index dan consistency  ratio .  Untuk  pengolahan  data
yang dikembangkan menggunakan pendekatan  rata-rata  geometrik  ( geometric mean ),  pendekatan  ini  tentunya  mengukur nilai  perbandingan  setiap  kriteria  yang tertuang  dalam pairwise  matrix .  langkah- langkah  yang  dilakukan  adalah  menentukan nilai  perbandingan  setiap  kriteria  yang dibandingkan,  antara variable satu  dengan variable lainnya  yang  akan  dibandingkan. Kemudian  menentukan  nilai  perbandingan yang  terbesar  dan  nilai  perbandingan  yang terkecil,  lalu  dibandingkan  dengan      jumlah skala  yang  digunakan.  Tentunya  tidak menutup  persyaratan  yang  telah  ditetapkan dan  ditemukan  oleh  Saaty  yang  menjadi perintis  penemuan  metode  ini  terhadap jumlah skala yang digunakan dalam fundamental  scale  of  absolute  number, yang memiliki  sembilan  tingkat  dan  digunakan untuk  mengukur  penilaian  dasar  terhadap masing-masing  kriteria  maupun alternative dalam  menentukan  besaran pairwise  matrix sebagai  dasar  skala  perbandingan  (Saaty, 2008:86). Adapun besaran nilai skala tersebut dapat dilihat pada (Tabel 1).
Tabel 1. Fundamental scale of absolute number.
Sumber: TL Saaty (2008 :86)

## BAHAN DAN METODE
Metode Analytic Hierarchical Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang pakar matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mendukung pengambilan  keputusan  secara  efektif  atas persoalan  yang  bersifat  kompleks  dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses pengambilan  keputusan  dengan  memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya (menata bagian atau variable ke dalam suatu susunan  hirarki  dengan  memberikan  nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya variable dan menyinstesis berbagai pertimbangan ini untuk  menetapkan variable mana yang memiliki prioritas paling tinggi  dan  bertindak  untuk  mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Keputusan sebagai sebuah  konsep  yang  banyak  digunakan, karena itu hadir dalam kehidupan sehari-hari. keputusan  diartikan  sebagai  pilihan  alternatif yang  paling  cocok  dengan  respek  kriteria yang  telah  ditetapkan  sebagai  kumpulan kegiatan dari definisi masalah untuk pemilihan alternative ,  sehingga  dengan proses  pengambilan  keputusan  ada  beberapa tingkat  yang  berbeda.  Tingkatan  yang  paling sederhana  disusun  menjadi  tiga  level  yaitu level satu disebut sebagai level goal , level dua disebut  sebagai level  criteria ,  dan level tiga disebut  sebagai alternative ,  penggambaran tingkatan level dapat dilihat pada (Gambar 1). Pertama  identifikasi  dan  definisi  masalah, menentukan koleksi solusi alternatif, menentukan  koleksi criteria untuk  evaluasi alternative dan  akhirnya alternative pilihan. (Tomic, 2011:194)
Sumber: Ishizaka and Nemeray (2013:3). Gambar 1. level dalam sebuah hierarchy .
Metoda  AHP  dipastikan  memang sangat  membantu  memecahkan  persoalan yang  kompleks  dengan  menstruktur  suatu hierarchy  multi  criteria  decision  technique (Ishizaka dan Nemeray, 2013:3) , pihak yang berkepentingan  menyusun  masukan    secara menarik  dalam  berbagai  pertimbangan  guna mengembangkan
weight
priority . Penelurusan  dalam  tulisan  ini  ditunjukkan bahwa pokok eigenvector adalah representasi penting dari prioritas berasal dari perbandingan timbal balik penilaian pairwise matrix positive (Saaty, 2003:85). Penggunaan AHP  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  yang  bersifat  kompleks,  ukuran permasalahan  yang berskala  besar dan nyata, serta  untuk  menangani  solusi  menggunakan banyak kriteria terhadap masalah yang sangat kompleks  (Yang  dan  Shi,  2002:33).  Hasil pengukuran tentunya harus dilakukan pengujian  terhadap  nilai consistency ,  dimana penilaian consistency memilki  bebarapa tahapan, mulai dari pengukuran lambda max , consistency  index (CI)  dan consistency  ratio (CR).  Dimana lambda  max didapat  dari perkalian  antara pairwise  matix dengan eigenvector dengan  nilai  hasil  perkaliannya disebut dengan eigenvalue (Coulter, 2012:56- 57)  .Untuk  nilai  perbandingan eigenvalue dengan eigenvector yang  dirata-ratakan berdasarkan  jumlah ordo yang  digunakan dalam pairiwise  matrix inilah  yang  disebut dengan lambda  max (Coulter,  2004:21-22)  . Untuk  menentukan  nilai  bersaran  terhadap consistency  index (CI)  dan consistency  ratio (CR) dapat dilihat pada (rumus 1) dan (rumus 2).  Sedangkan  untuk  menentukan  nilai  CR dibutuhkan random  index (RI)  dari  besarnya ordo  yang  digunakan  dalam  perhitungan, lihat (Tabel 2).
………………….(1)
Tabel 2. Random Index (RI)
Sumber: Zimmer (2011:5).
Didefinisikan  Umumnya  AHP  adalah prosedur  untuk  penataan  dan  menstruktur sejumlah kriteria masalah keputusan
(Meixner  dan  Haas,  2002).  Seperti  namanya, tujuan dan kriteria  yang terstruktur dianalisis dalam urutan hirarkis. Analisis berarti, bahwa masalah keputusan dianalisis secara matematis dengan cara menyimpulkan secara logis. Selanjutnya nama menekankan karakter prosedural  AHP  (Gotze,  2008).  Alternatif yang berbeda dibandingkan berkenaan dengan  kriteria  dalam  modus  berpasangan dengan  skala  dasar  angka  absolut  yang  telah terbukti  dalam  praktek  dan  divalidasi  secara teoritis.
Salah  satu  tujuan  AHP  adalah derivasi  terhadap  bobot  dan  prioritas  dari perbandingan  berpasangan.  Ada  berbagai metode  yang  tersedia  untuk  menentukan vektor  priority (w).  Salah  satunya  adalah Metode Vectoreigen (Saaty  dan  Vargas, 2001). Pada tabel 2 perbandingan berpasangan terkait dengan normalisasi rasio. Pertama  jumlah  kolom  (c)  dari  matriks evaluasi harus dibentuk. . Kemudian rasio (a) dibagi  dengan  jumlah  kolom  (c).  Hasilnya adalah  matriks  normalisasi  skala  pertama, dapat  dilihat  pada  (Gambar  2). Vektor priority (w)  dari  unsur-unsur  yang  sesuai adalah  dicapai  ketika  jumlah  baris  (r)  dari matriks  normalisasi  dibagi  dengan  jumlah elemen  (n).  Dengan  prosedur  ini  sesuai dengan  tingkat  hirarki  vektor  prioritas individu  dapat  dicapai  (Meixner  dan  Haas 2002), dapat dilihat pada (Gambar 3).
Sumber: Zimmer (2011:5). Gambar 2. Matrix normalisazion
Sumber: Zimmer (2011:5). Gambar 3. Weight priority
Metode Penelitian dilakukan Untuk menambah  wawasan  dan  pengembangan pengetahuan  terhadap  isi  penulisan,  maka dibutuhkan  beberapa  metode  yang  dilakukan diantaranya:
a.  Studi pustaka.
Metode  studi  pustaka  dilakukan  untuk mengembangkan  konsep  teoritis  dalam pengumpulan  data  dan  informasi  yang bersumber  dari  sejumlah  jurnal  sebagai referensi acuan yang berhubungan dengan masalah  yang  akan  dibahas  dalam penulisan  ini,  dengan  harapan  dapat menambah  wawasan  dan  pengetahuan tentang penggunaan metode dalam analytic  hierarchical  process  ( AHP) dengan pendekatan sum vector, yang jelas berbeda dengan pendekatan multi criteria decision making .
b.   Kuisioner.
Metode  penyebaran  kuisioner  dilakukan untuk  memberikan  masukan  terhadap besaran criteria dan alternative yang digunakan untuk penerapan dan pembuktian  hasil  analisis  melalui  metode sumvector ,  adapun  jumlah  responden yang dijadikan sebagai sampling berjumlah  lima  puluh  responden.  Teknik sampling  yang  digunakan  adalah  random sampling  dan  analisisnya  menggunakan nilai  skala  banding  pendekatan geometric mean .
c.   Observasi.
Metode  observasi  ini  dilakukan  sebagai pendukung  pemahaman  atas  kebiasaan dan  keinginan  penduduk  dilingkungan perumahan terhadap fasilitas di lingkungan  perumahan  permata  hijau  di daerah  tingkat    bekasi  kota.  Mereka perpikir  bahwa  fasilitas  di  lingkungan perumahan membutuhkan sejumlah sarana seperti sarana perbelanjaan, sarana
tempat  olah  raga,    jalan  sebagai transportasi dilingkungan perumahan yang sering rusak dan bergelombang, dan tempat-tempat  hiburan  untuk  sarana bermain  di  lingkungan  perumahan,  tanpa harus  keluar  lingkungan  perumahan mencari  sarana  tempat-tempat  hiburan. Dengan demikian sarana yang mana yang menjadi  prioritas  utama  dan  perlu disediakan sebagai
kebutuhan, dibandingkan dengan sarana-sarana lainnya dalam penentuan prioritas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam menghadapi permasalahan yang  berkaitan  dengan  sistem  penunjang pengambilan  keputusan,  banyak  pendekatan yang dijadikan sebagai suatu metode penyelesaian  masalah.  Metode Analytic Hierarchical Process (AHP) mengenal banyak  sekali  pendekatan-pendekatan  yang digunakan  untuk  membantu  para  pengambil keputusan.  Salah  satunya  adalah  metode sumvector dengan pendekatannya menggunakan geometric  mean .  Pendekatan ini  jelas  berbeda  dengan  pendekatan  yang sering digunakan
dalam penunjang pengambilan  keputusan  seperti  pendekatan multi criteria analysis , multi criteria decision analysis ,  maupun  pendekatan multi  criteria decision  making .  Semua  pendekatan  ini menggunakan teknik
repetisi untuk menentukan eigenvalue terhadap  nilai local priority .  Metode sumvector dilihat  dari namanya  merupakan  konsep  penjumlahan kolom  dan  juga  penjumlahan  baris  hingga menemukan priority yang  kemudian  akan diuji  melaui  pengujian  konsistensi  dengan standar  aturan  yang  berlaku  seperti  metode- metode  lainnya.  Model  yang  dibangun  untuk menganalisis weight priority terhadap criteria dan alternative dalam menyelesaikan permasalahan  ini  meliputi  sejumlah criteria seperti  manfaat,  peran  andil  masyarakat, peran pemda setempat, dan aspek perawatan, sedangkan alternative yang digunakan diantaranya sarana olah raga, sarana transportasi,  sarana  perbelanjaan  dan  sarana tempat  hiburan.  Kesemuanya  ini  akan diselesaikan  melalui  proses  analisis  yang cukup  panjang,  kemudian  hasil  dari  masing- masing  prioritas  akan  diuji  terlebih  dahulu atas consistency yang  selayaknya  dapat diterima atau tidak. Pengukuran atas pengujian weight  priority akan  dibuktikan juga  dengan  menggunakan  sebuah  aplikasi yang  berfungsi  dalam  dukungan  keputusan
yaitu  aplikasi expert  choice .  Aplikasi  ini sudah  banyak  yang  menggunakan,  karena keandalannya  dalam  keakuratan  yang  sudah diketahui.  Adapun  model  yang  akan  dibahas lihat pada (Gambar 4).
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2013. Gambar 4. Hierarchy model level goal, criteria , dan alternative terhadap fasilitasi.
Dari
sejumlah data yang
diasumsikan  sebagai  input  untuk  analisis pada  setiap  level  criteria  dan  alternative menggambarkan  hasil  yang  memiliki  nilai consistency yang  sesuai  dengan  perolehan rule  priority .  Untuk level  main  criteria berikut  yang  menjadi  data  olahan  terhadap perbandingan geometric  mean dapat  dilihat pada  (Tabel  3),  sedangkan  untuk  analisis pairwise  matrix  level  main  criteria dapat dilihat  pada  (Tabel  4),  kemudian  untuk analisis weight  and  priority main  criteria dapat dilihat pada (Tabel 5).
Tabel 3. Geometric mean dari main criteria .
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Pada (Tabel 3) terlihat perbandingan geometric  mean diperoleh  berdasarkan  nilai perbandingan terbesar dan nilai perbandingan terkecil  yang  disesuaikan  dengan  jumlah skala  perbandingan  yang  digunakan.  Skala perbandingan  yang  digunakan  mengikuti aturan  yang  ditetapkan  oleh  Saaty  dengan besaran sembilan. Dengan demikian perbandingan geometric  mean dapat  dicari terhadap criteria dan alternative yang menjadi variable pengukuran,  seperti  yang terlihat  pada  (Tabel  3),  bahwa  (M)  sebagai
criteria manfaat  yang  dibandingkan  dengan peran andil masyarakat (PAM).
Tabel 4. Pairwise matrix main criteria .
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Untuk  meletakan  besaran  nilai  ke  dalam pairwise  matrix yang  tertera  pada  (Tabel  4) merujuk  pada  skala  perbandingan geometrik mean .  Dengan  mengikuti  metode sumvector , langkah  pertama  yang  dilakukan  adalah dengan  melakukan  penjumlahan  terhadap masing-masing colomn pada main criteria .
Tabel 5. Weight and priority main criteria .
λ max= 4,039;  CI= 0,013;  CR= 0,015 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Selanjutnya  menganalisa  terhadap weight guna  mendapatkan  prioritas  nilai  setiap criteria ,  dengan  cara  membandingkan  antara nilai  setiap criteria dengan  total  masing- masing colomn .  Hasil  analisis  memberikan besaran  nilai  yang  dapat  dilihat  padat  (Tabel
5).  Sedangkan  untuk  menentukan  besaran priority ,  dapat  dihitung  dengan  melakukan penjumlahan  terhadap  setiap  baris  yang dijumlahkan,  sehingga  dengan  perbandingan antara weight dengan  total  nilai colomn weight sebagai  besaran  nilai priority .  Proses pembuktian  dengan  pendekatan geometric mean ,  penulis  juga  melakukan  pengujian dengan  menggunakan  aplikasi expert  choice, lihat  (Gambar  3),  ternyata  memiliki  tingkat ketelitian  yang  sama  pada  dua  digit  saja. Dengan  kejadian  ini  dapat  dikatakan  bahwa proses  perhitungan  yang  dilakukan  memiliki kesamaan hasil walaupun ketepatannya hanya dua digit. Kondisi seperti ini dapat dikatakan hal  yang  wajar,  dengan  alasan  bahwa pendekatan  terhadap  metode  yang  digunakan jauh  berbeda,  secara  jelas expert  choice
menggunakan cara repetisi terhadap pencarian nilai eigenvalue , sedangkan geometric  mean menggunakan  nilai  skala banding. Keduanya sama-sama menggunakan skala maksimal  perbandingan  sembilan seperti yang dikemukakan oleh Saaty sebagai
perintis metode
Analytic Hierarchical
Process (AHP).
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Gambar  5.  Prioritas criteria  level dengan expert choice .
Analisys  priority  process terhadap criteria level sudah  selesai  sampai  disini.  Untuk menganalisa alternative level memiliki langkah-langkah  yang  sama  seperti  yang telah  dilakukan  untuk  menentukan weight priority terhadap criteria level .
Untuk  menjelaskan alternative  level penulis  hanya  menampilkan  perolehan  hasil terhadap  analisis  yang  telah  dilakukan  pada alternative level yang meliputi (1) alternative terhadap    manfaat,  (2) alternative terhadap peran  andil  masyarakat,  (3) alternative terhadap  peran  pemda  setempat,  dan  (4) alternative terhadap  aspek  perawatan.  Untuk hal  ini  akan  dijabarkan  satu  demi  satu  dari masing-masing  sudut  pandang alternative yang  dituangkan  dalam  bentuk  tampilan terhadap  perbandingan geometric  mean , pairwise  matrix dan weight  and  prioity sebagai berikut:
1. Alternative terhadap manfaat.
Perbandingan geometric mean yang
dihasilkan untuk alternative terhadap manfaat dapat dilihat pada (Tabel 6).
Tabel 6. Geometric mean terhadap manfaat
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Dari  hasil  perolehan  perbandingan geometric mean ,  maka  dibuatkan  sebuah pairwise matrix untuk alternative terhadap  manfaat akan ditunjukan pada (Tabel 7).
Tabel 7. Pairwise matrix terhadap manfaat.
Sumber : Hasil Pengolahan Data, 2013.
Dengan demikian dapat diperoleh weight and priority terhadap alternative manfaat, yang ditunjukan pada (Tabel 8).
Tabel 8. Weight and priority manfaat.
λ max= 4,070;  CI= 0,023;  CR= 0,026 Sumber:  Hasil Pengolahan Data, 2013.
Nilai  yang  dihasilkan  atas consistency  ratio pada  (Tabel  8)  bernilai  0,026  hal  ini menggambarkan  bahwa  keputusan  yang dihasilkan dapat diterima  sesuai aturan Saaty harus  kurang  dari  0,1  sudah  memenuhi syarat.
Dengan  pengujian consistency ,  maka  bobot local terhadap  prioritas  dapat  dibandingkan dengan  menggunakan  aplikasi expert  choice . Hasil yang didapat ternyata memberikan nilai kesamaan,  hal  ini  menggambarkan  bahwa analisis output prioritas memiliki proses hasil analisa yang baik lihat (Gambar 6).
Sumber: Sumber Pengolahan Data, 2013.
Gambar 6. Alternative level priority terhadap manfaat dengan expert choice .
2. Alternative terhadap peran andil masyarakat. Proses olahan matematis terhadap alternative peran  andil  masyarakat  dapat  dilihat  pada (Tabel 9).
Tabel  9. Geometric  mean peran  andil masyarakat.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Sehingga  dengan  perbandingan geometric mean tersebut  dihasilkan pairwise  matrix yang tampak pada (Tabel 10).
Tabel  10. Pairwise  matrix terhadap  peran andil masyarakat.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Untuk  menentukan  besaran  priritas  dengan meggunakan  perbandingan  dan  penjumlahan colomn melalui tahapan normalization , sehingga dapat diperoleh weight and priority yang tampak pada (Tabel 11).
Tabel 11. Weight and priority terhadap peran andil masyarakat
λ max= 4,038;  CI= 0,013;  CR= 0,014 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Dengan  didapatkannya consistentcy  ratio kurang dari 0,1 yaitu bernilai 0,014 kemudian dibuktikan  dengan  aplikasi expert  choice , diperoleh  hasil  yang  sama  sampai  tingkat
ketelitian  bernilai  dua  digit.  Hasil  dapat dilihat (Gambar 7).
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Gambar 7. Alternative level priority terhadap peran andil masyarakat dengan expert choice . 3. Alternative terhadap peran pemda
setempat.
Untuk alternative ini  perolehan  skala perbandingan geometric  mean tampak  pada (Tabel  12)  yang  akan  dibuatkan pairwise matrix .
Tabel  12. Geometric  mean terhadap  peran pemda setempat.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Tabel  13. Pairwise  matrix peran  pemda setempat.
Sumber: Hasil Pengolahan Datan, 2013.
Pairwise  matrix yang  dihasilkan  dari  (Tabel 13) akan menentukan besaran bobot terhadap prioritas alternative peran  pemda  setempat, hasil  dari weight  and  priority dapat  dilihat pada (Tabel 14).
Tabel  14. Weight  and  priority peran  pemda setempat.
λ max= 4,136;  CI= 0,045;  CR= 0,050 Sumber: Data olahan, 2013.
Hasil  analisis  secara  matematis  ternyata memberikan  perolehan  nilai  yang  sama melalui  pengujian  dengan  aplikasi expert choice , hasil dapat dilihat pada (Gambar 8).
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Gambar 8. Alternative level priority terhadap peran pemda setempat dengan expert choice .
4. Alternative terhadap aspek perawatan.
Analisis perbandingan geometric mean terhadap  aspek  perawatan  dapat  dilihat  pada (Tabel  15)  sebagai  tolak  ukur  pembentukan pairwise matrix .
Tabel 15. Geometric mean aspek perawatan.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Adapun pairwise  matrix untuk  alternative terhadap  aspek  perawatan  memberikan  hasil yang  tampak  pada  (Tabel  16)  yang  akan digunakan sebagai pengukuran untuk besaran weight priority .
Tabel 16. Pairwise matix aspek perawatan.
Dengan  metode sumvector dengan  proses
pengolahan secara baris dan kolom memberikan  hasil  yang  dapat  diterima, terbukti melalui pengujian consistency dengan  besaran  nilai  0,006,  nilai  ini memenuhi  syarat  yang  dapat diterima  karena kurang dari 0,1. Perolehan hasil dapat dilihat pada (Tabel 17).
Tabel  17. Weight  and  priority aspek perawatan.
λ max= 4,017;  CI= 0,006;  CR= 0,006 Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Dari  keseluruhan  analisis  yang  dilakukan melalui  pendekatan geometric  mean dan metode sumvector memberikan  hasil  nilai keputusan  dengan  perbandingan  prioritas yang  sama  terhadap  pengujian  dengan aplikasi expert  choice .  Perolehan  hasil  dapat dilihat pada (Gambar 9) dan (Gambar 10).
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Gambar  9. Synthesize terhadap criteria dan alternative fasilitasi.
Sedangkan  untuk  perolehan synthesize yang dihasilkan  dengan  menggunakan  metode sumvector dapat  dilihat  pada  (Gambar    10). Dengan  hasil  perolehan  peringkat  memiliki kesamaan prioritas.
Sumber: Hasil Pengolahan Data, 2013.
Gambar 10. Synthezize dengan sumvector .

## KESIMPULAN
Melihat penekanan terhadap pembahasan tulisan tentang penentuan weight vector dengan  pendekatan sumvector dapat ditarik  beberapa  simpulan  yang  mengarah pada pembahasan tulisan diantaranya: Tingkat  ketelitian  yang  diperoleh  diantara pendekatan yang dipakai dengan menggunakan geometric  mean menghasilkan tingkat  ketelitian  hanya  mampu  mengolah dua  digit  saja,  jika  dibandingkan  dengan menggunakan  pendekatan multi  criteria decision  making menghasilkan  hasil  yang dapat  dioptimalkan  secara  penuh  terhadap tingkat ketelitian hingga tak terhingga, hal ini menandakan  bahwa  pengambilan  keputusan yang dilakukan dengan metode multi criteria analysis lebih  baik  dibanding  dengan menggunakan  pendekatan geometric  mean melalui  metode sumvector ,  tetapi  dari  aspek analsis  lebih  simple  dibanding  dengan multi crieteria analysis.
Prihal  terdapat  kesamaan  hasil  dalam perolehan
synthesize
akhir melalui
pendekatan geometric  mean  dan metode sumvector dengan  pembuktiannya  melalui aplikasi expert  choice .  Dengan  keputusan akhir  terhadap  peringkat  sebagai  berikut: Sarana transportasi mendapat prioritas keputusan  rangking  pertama,  disusul  oleh sarana  tempat  hiburan,  sarana  perbelanjaan, dan  sarana  olah  raga  sebagai  peringkat keputusan terakhir, Sedangkan untuk perolehan score dengan  menggunakan expert choice dan  metode sumvector mulai  dari peringkat keputusan pertama hingga peringkat  keputusan  terakhir  adalah  nilai perolehan peringkat pertama 0,415 dan 0,397, nilai  perolehan  peringkat  kedua  0,281  dan 0,273,  nilai  perolehan  peringkat  ketiga  0,167 dan  0,173,  dan  nilai  perolehan  peringkat terakhir  0,137  dan  0,157.  Dengan  demikian nilai  keputusan  yang  dihasilkan  memiliki kesamaan  keputusan  akhir,  baik  secara metode sumvector maupun
dengan menggunakan  aplikasi expert  choice. Untuk nilai perolehan keputusan memang menghasilkan  perbedaan output ,  hal  ini terjadi  karena  pendekatan  yang  digunakan berbeda diantara pendekatan yang menggunakan multi  criteria  analisis dan turunan  seperti multi  criteria  decision analysis , dan  multi  criteria  decision  making dengan pendekatan geometric mean menggunakan metode sumvector .

## DAFTAR PUSTAKA
Saaty,  Thomas  L.  2003. Decision-Making with  the  AHP;  Why  is  the  Principal eigenvector necessary: European Journal  of  Operational  Research 145 (2003) p 85–91.
Ishizaka,  Allesio,  Namery  Philippe.  2013. A multy  criteria  groups  decision  frame work for partner grouping when sharing facilities. Groups Decision and Negotiation. Portmouth Business
School-UK. Page 1-28.
Yang,  Jiaqin  and  Shi,  Ping  .  2002. Applying Analytic  Hierarchical  Process  in  firm overall  performance  evaluation;  a  case study in China. International of business (7) 1-2002 ISSN: 1083-4346, p. 29-45.
Coulter,  Elizabeth  D.  2004. Setting  forest road maintenance and upgrade priorities  based  on  environtment  effects and  expert  judgment:  A  Disertation doctor of philosophy in forest enginering:.  Commencement  in  June 2005.Oregon  State  University-USA.  p 21-22
Coulter, Elizabeth D., Coakley, J, Sessions, J. 2012. The analytic hierarchical process: The tutorial for use in prioritizing forest Road investments to minimize
environmental effects: International journal  of  forest  engineering.  Montana , USA. p 51-69
Saaty,  Thomas  L.  2008. Decision  making with  the  analytic  hierarchical  process:
International  Journal  survices  sciences
Vol. 1 No.1 2008. p 83-98
Meixner O., R. Haas. 2002. Computergestütze
Entscheidungsfindung.  Ahli  Choise  und AHP  :  inovatif  werkzeuge  zur  Losung komplexer  Probleme.  Frankfur,  Wien:
Redline Wirtschaft .
Gotze U. 2008. Investitionsrechnung: Modelle  und  Analysen  zur  Beurteilung von Investitionsvorhaben. Berlin:
Springer Verlag.
Saaty  Thomas  L,  Vargas  LG.  2001.  Model,
Metode,  Konsep  &  Aplikasi  Analytic Hierarchy Process. Boston et al: Kluwer Academic Publishers
Zimmer,  S.,  Klumpp,  M.,  Abidi,  H.  2011. Industry  project  evaluation  with  the analytic  hierarchical  process.  Institute for  logistic  and  services  management fom  university  of  apllied  science  assen.
Leimkugelstrabe 6-45141. Essen- Germany. www.fom-ild.de. P. 01-09.
Tomić,V.,Marinković,  Z.Janošević.  D.  2011. Promethee  method  implementation  with multi  criteria  decisions..  Mechanical Engineering  Faculty,  University  of  Niš,
A. Medvedeva
14,  Niš,  Serbia, Mechanical  Engineering Vol.  9,  No  2, 2011, pp. 193 - 202

## BIODATA PENULIS
Akmaludin , S.Kom,  MMSI .  Yaitu seorang  lulusan  pendidikan  akhir  S2  Pasca Universitas  Gunadarma,  saat  ini  telah memiliki  jabatan  fungsionil  di  kopertis wilayah  III  dengan  jenjang  kepangkatan Lektor  dan  golongan  III/c.    Sampai  saat  ini sudah  memiliki  sertifikasi  dosen  sejak  tahun 2009  dan  masih  memilliki  keinginan  terus menulis  untuk  menuangkan  pemikirannya yang  menjadi  keharusan  dalam  melakukan Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi,  Beberapa tulisan  atau  paper,  telah  dimuat  dibeberapa jurnal seperti Paradigma, Perspektif, Cakrawala,  Widiya  Cipta,  maupun  di  jurnal Pilar.  Penulis  juga  telah  menerbitkan  dan membuat sebuah karya berupa buku mengenai After  Effect .  Dilain  sisi  untuk mendukung  civitas  akademika  berperan  juga sebagai  pembicara  seminar  dan  workshop dilingkungan Akademi Bina Sarana Informatika  dan  STMIK  Nusa  Mandiri dengan  topic  materi  andalannya    tentang Analytic Hierarchical Process dengan sejumlah pendekatan yang berbeda.
Demikian  dari  saya  dan  terucap  kata  terima kasih.