## TEKNIK PENYELEKSIAN KEPUTUSAN MENGGUNAKAN ANALYTIC HIERARCHICAL PROCESS PADA PROYEK PORTOFOLIO
Akmaludin Program Studi Teknik Informatika STMIK Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat Margasatwa Jakarta Selatan akmaludin.akm@nusamandiri.ac.id
Abstract  Completion  of  decision  making  is using of Analytic Hierarchy  Process (AHP) to reap the  differences  of  thought,  so  that  was  born  many approaches.  The  Approach  is  an  arising  from  the processing  and  understanding  the  data  that  is inserted into the pairwise matrix. Basic understanding of the comparison is on interdisciplinary  science  arises  is  what  creating  a lot of new ideas. Among of them there were created mathematically  logical  processes  spawned  a  new approach  called  Multycriteria  Analysis  (MCA) where  more  emphasis  on  the  numerical  value generated  and  transitive  relationship.  More  and more  thinking  MCA  approach  which  only emphasizes  the  acquisition  process  on  a  numeric value then evolve used for decision making in every problems  on  the  selection  of  each  phenomenon, thus  was  born  a  new  approach  known  as Multycriteria  Decision  Analysis  (MCDA).  Of  the various  problems  that  arise  with  the  concept  of MCDA  turns,  looks  very  fundamental  difference  is how  the  acquisition  of  thought  used  in  the  MCDA approach  to  the  acquisition  of  data  that  is processed, see the data processing turns out there is  a  single  data  processing  and  data  processing that  there  are  plural.  From  this  side  it  turns  out there  is  a  clear  difference  on  a  much  different approach  with  the  approach  of  Multi  Criteria Decision Making (MCDM). MCDM approach turned out to be able to represent on the data processing both  single  data  or  data  compound.  AHP  with MCDM  approach  aligned  and  devoted  to  the application called Expert Choice. From some of the above  approaches  are  applied  to  the  method  of AHP  are  the  result  of  the  decision  equation obtained.
Intisari  Penyelesaian pengambilan keputusan dalam  penggunaan  metode Analytic  Hierarchy Proses (AHP)  menuai  berbagai  perbedaan pemikiran,  sehingga  lahir  banyak  pendekatan- pendekatan.  Pendekatan  yang  timbul  mulai  dari pengolahan dan pemahaman data yang dimasukan kedalam matriks berpasangan ( pairwise  matrix ).  Pemahaman  dasar  tentang perbandingan  yang  ada  pada  interdisipliner keilmuan inilah yang menciptakan timbul banyak
pemikiran-pemikiran baru. Diantaranya ada yang menciptakan  proses  logis  secara  matematis melahirkan  sebuah  pendekatan  baru  yang dinamakan Multycriteria  Analysis (MCA)  dimana lebih  menekankan  pada  proses  nilai numerical yang  dihasilkan  dan  hubungannya  secara transitive .  Dengan  semakin  banyak  pemikiran pendekatan  MCA  yang  mana  hanya  menekankan pada  proses  perolehan  nilai numeric kemudian berkembang  digunakan  untuk  pengambilan keputusan  dalam  setiap  permasalahan  atas seleksi  setiap  fenomena,  sehingga  lahirlah pendekatan  baru  yang  dikenal  dengan  nama Multycriteria  Decision  Analysis (MCDA).  Dari berbagai  persoalan  yang  timbul  dengan  konsep MCDA  ternyata,  terlihat  perbedaan  yang  sangat mendasar  yaitu  bagaimana  perolehan  pemikiran yang  dipakai  dalam  pendekatan  MCDA  terhadap perolehan  data  yang  diolah,  melihat  proses pengolahan  data  ternyata  ada  olahan  data  yang bersifat  tunggal  dan  ada  pengolahan  data  yang bersifat  jamak.  Dari  sisi  ini  ternyata  terdapat perbedaan  yang  jelas  atas  pendekatan  yang  jauh berbeda  dengan  pendekatan Multy  Criteria Decision  Making (MCDM).  Pendekatan  MCDM ternyata  dapat  mewakili  atas  olahan  data  baik yang  bersifat  data  tunggal  ataupun  data majemuk.  Metode  AHP  dengan  pendekatan MCDM  diselaraskan  dan  dikhususkan  dengan aplikasi  yang  dinamakan Expert  Choice .  Dengan metode  yang  berbeda  memberikan  keputusn yang sama, tetapi value yang dihasilkan memiliki perbedaan besaran bobot nilai keputusan.
Kata  kunci : Expert  Choice,  Multicriteria  Analysis, Multicriteria  Decision  Analysis  dan  Multicriteria Decision Making .

## PENDAHULUAN
Penggunaan  metode Analytic  Hierarchy Process (AHP)  banyak  dari  berbagai  kalangan akademisi yang menggunakan metode ini, hingga menerapkannya  sampai  pada  implementasi dalam  kehidupan  sehari-hari,  yang  sangat diperhatikan  begitu  banyaknya  pendekatan  yang digunakan  oleh  para  pengguna  metode  AHP, khususnya  dalam  hal  seleksi  terhadap  sesuatu
fenomena.  Teknik  pendekatan  yang  menjadi dasar  pengembangan  AHP  adalah Multycriteria Decision Making (MCDM) yang dirintis oleh Saaty sejak tahun tujuh puluhan.
Pendekatan  MCDM  ini  banyak  diakui  oleh para  pakar  AHP  merupakan  pendekatan  yang terbaik  dari  sejumlah  pendekatan  yang  ada. Kelebihan  dari  pendekatan  MCDM  ini  adalah  1). menggunakan  konversi  skala  dari  hasil input responden yang diolah dengan metode geometric mean ke  dalam  skala  perbandingan  AHP.  2). Membangun  repetisi  dalam  menentukan  nilai eigenvector hingga  tanpa  adanya  selisih  nilai terhadap eigenvector melalui  tahap  normalisasi, sehingga  dapat  menentukan  nilai eigenvector yang  sebenarnya.  Hal  ini  menggambarkan pengambilan  keputusan  baik  secara partial maupun global melalui  proses synthesize yang dilakukan  secara  teliti  dan  cermat,  sehingga tingkat ketepatan pembuatan keputusan menjadi lebih  akurat.  Teknik  pendekatan  yang  lain memiliki  cara  yang unique Ada  satu  pendekatan yang  dikenal  dengan Multicriteria  Decision
Analysis (MCDA). Pendekatan ini lebih menekankan  kepada  analisis  matematisnya, dengan memiliki beberapa aturan dasar terhadap konsistensi  1).  konsistensi  terhadap  nilai numerical dan 2). konsistensi terhadap hubungan transitive.  Adapun  kekurangan  dari  pendekatan metode  MCDA  adalah  tidak  dapat  dibuktikan dengan aplikasi expert choice , lain halnya dengan metode  pendekatan  MCDM  yang  memang didukung oleh aplikasi expert choice yang dikenal dengan original AHP. Sehingga disini terlihat jelas perbedaan  dua  metode  pendekatan  AHP  ini. Walau bagaimana dalam fungsinya memiliki nilai keputusan  yang  sama  walaupun  teknik  yang diterapkan  secara  berbeda.  Metode  pendekatan MCDA  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan,  beda  halnya  dengan Multycriteria Analysis (MCA)  dimana  pendekatan  MCA  hanya dapat  digunakan  sebatas  analisis  data,  memang banyak  digambarkan  dalam  pendekatan  MCA sebagai  analisis  dalam  menetapkan pairwise matrix ,  dalam  menganalisa  suatu  perhitungan matematis  lebih  cendrung  kepada  permasalahan yang  bersifat exacta dan  konsistensi  data  sangat diperhatikan  dalam  proses  analisis.  Keandalan dari metoda pendekatan MCA sangat kuat dengan konsistensi  data  masukan  yang  bersifat  logis bukan kepada hal yang bersifat afeksi (dipengaruhi  oleh  nilai-nilai  rasa),  sehingga pendekatan MCA banyak menampilkan perbedaan-perbedaan  hasil  terhadap  keputusan yang bersifat partial saja. Oleh karena itu metode ini  tidak  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  secara synthesize .  Untuk  dapat mengetahui  lebih  jauh  dapat  diikuti  pada  tahap
pembahasan  permasalahan  yang  dikemas  dalam sebuah project portofolio.

## BAHAN DAN METODE
Teknik pemilihan terhadap sebuah fenomena  dengan  metode  AHP,  diangkat  dari beberapa  penelitian  yang  dikemas  dalam  bentuk portofolio,  dari  hasil  tersebut  penelitian  yang dilakukan  dengan  mengambil  dari  sebagian  data hasil  portofolio  tersebut.  Untuk  mendukung pemahaman  terhadap  judul  yang  diangkat  atas perbedaan-perbedaan  pendekatan  seperti  MCA, MCDA, dan MCDM. Semua perbedaan ini memiliki dasar  pemikiran  yang  sama  terhadap  sejumlah aturan  dasar  yang  harus  dipatuhi,  seperti  halnya dalam  penentuan  langkah  penyelesaian  AHP diantranya: penyusuan kedalam bentuk hierarchy ,    penentuan  nilai  skala  (1-9), penyusuan pairwise  matrix ,  nilai Random  Index (RI)  dalam  sebuah  tabel  RI  dan  hal  ini  semua telah ditetapkan oleh Saaty.
Menurut    Ishizaka  (2009:  201) Analytic Hierarchy  Process (AHP)  adalah  metode multi- kriteria pengambilan  keputusan  (MCDM)  yang membantu  pembuat  keputusan  menghadapi masalah yang kompleks dengan beberapa konflik dan  subjektif  kriteria.  Beberapa  makalah  telah mengumpulkan  cerita  AHP  yang  sukses  dalam bidang  yang  sangat  berbeda.  Fakta  ini  mungkin disebabkan  oleh  perangkat  lunak  terkemuka mendukung AHP, yaitu Expert Choice ( http://www.expertchoice.com /), yang masih menggabungkan  AHP  seperti  yang  dijelaskan dalam  publikasi  pertama.  Dalam  tulisan  ini,  kita menggambarkan  AHP  melalui Expert  Choice dan memberikan sketsa arah utama dalam perkembangan.
Penyusunan  hirarki  memiliki  minimal  tiga tingkat  ( level )  meliputi goal,  criterian ,  dan alternative . Perhatikan (Gambar 1).
Sumber: (Maryam,2008:7)

## Gambar 1. Struktur Hirarki AHP Model-1
Atau  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  ilustrasi lain seperti terlihat pada (Gambar 2).
Sumber: Saaty (Tomic,2011:194).
Gambar 2. Struktur Hirarki AHP Model-2
Penyusunan matriks
berpasangan ( pairwise  matrix )  harus  mengikuti  aturan  nilai baris  dan  kolom  setiap  elemen  data  matriks seperti  A (I,j) yang  menggambarkan  nilai  elemen matriks  A  yang  posisinya  harus  diletakan  pada baris i dan kolom j. Menurut Ishizaka (2009, 203) Membangun matrik yang konsisten secara penuh dalam pairwise  matrix mengandung  makna transitif  yang  konsistent    seperti  A (I,j)= A (I,k)* A (k,j), sehingga  susunanya  secara  keseluruhan  atas setiap element matrix dapat dilihat pada (Gambar 3).  Untuk  teknik  analisa  dari pairwise  matrix banyak  cara  yang  dikemukakan  sejumlah  pakar, untuk masalah ini, akan dibahas pada pembahasan  dari  beberapa project  portofolio yang  telah  di- bundeling menjadi  suatu  bahasan teknik analisis yang mendukung topik pembahasan.
Sumber: Ishizaka (2011:3).
Gambar 3. Tata letak element positive reciprocal pairwise matrix.
Dari  sejumlah  input  yang  dimasukan kedalam pairwise  matrix digambarkan  sebagai bentuk  normalisasi  untuk  mendapatkan  bobot dari  masing-masing criteria maupun alternative . Dengan formula yang dapat dilihat pada (Gambar 4)  sebagai  proses  normalisasi  dan  (Gambar  5) menggambarkan  proses  penentuan  masing- masing  bobot  ( weight ).  Dengan  notasi  sebagai
berikut  wi= weight for  attribute,  aij= the  result  of pairwise  comparison ,  A= matrix  of  pairwise comparison value.
Sumber: Coulter (2012:54).
Gambar 4. Matrix normalization.
Sumber: Coulter (2012:54).
Gambar 5. Weight priority
Untuk melihat gambaran global proses penentuan eigenvector dan eigenvalue adalah dengan  melihat  (Gambar  6)  yang  menjelaskan perolehan  hasil  bagaimana  menentukan  besaran nilai dari weight.

## Sumber: Coulter (2012:54)

## Gambar 6. Proses penentuan weight
Untuk  memasukan  atas  data  olahan  Saaty memiliki  besaran  skala  yang  bernilai  mulai  dari satu  hingga  dan  setiap  besaran  nilai  skala memiliki  arti  yang  berbeda-beda  terhadap  nilai kepentingan  setiap  elemen  yang  dibandingkan. Adapun  skala  yang  digunakan  dalam  AHP  dapat dilihat pada (Tabel 1).
Tabel 1. The Saaty Rating Scale.
Sumber: Saaty (2008:86)
Untuk menentukan rumusan dasar Consistency  Ratio (CR)  dibutuhkan  tabel Random Index (RI),  adapun  table  RI  dapat  dilihat  pada (Tabel 2), sedangkan forumulasi untuk menghitung  CR  sebelumnya  harus  mendapatkan Consistency  Index (CI)  dan  rumusan  tersebut dapat  digambarkan Saaty (Ramanathan, 2001:29)  pada  formula  persamaan  (1)  dan persamaan (2).
…………..(1)
…….…….(2)
Tabel 2. The Saaty Random Index for Judgements .
Sumber: Saaty(1980:484).
Sedangkan untuk urutan prosedur penyelesaian dalam metoda AHP, dapat digambarkan  dalam flow  diagram yang  tampak
pada  (Gambar  4)  yang  menjelaskan  tahapan aktivitas  yang  dilakukan  dalam  menyelesaiakan permasalahan dengan metode AHP.
Sumber: Zimmer (1991:4).
Gambar 7. Flow diagram metode AHP

## Metode Penelitian
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan antara  lain  menggunakan  1).  Metode  studi pustaka,  dimana  untuk  menambah  wahana  isi penelitian ini mengambil dari beberapa buku dan
sejumlah  jurnal  yang  berkaitan  dengan  bahasan yang  akan  diangkat,  2).  Metode  studi  banding dengan  beberapa portofolio para  periset  yang telah melakukan pembuatan penelitiannya dengan  menghasilkan  karya portofolio -nya  dan dikembangkan  dengan  sejumlah  input  yang berbeda  untuk  menggambarkan  penjelasan  dari penelitian  ini,  3).  Metode  kuesioner  untuk melihat  kembali  hasil  yang  terdapat  dari  hasil portofolio dengan  hasil  yang  didapat  dari masukan  sejumlah  responden,  sebagai  bahan masukan atas input -an yang terlihat memberikan perbedaan  terhadap  bobot  nilai  olahan  data dengan  merespon  sejumlah  responden  yang bersifat  majemuk  untuk  memberikan  perbedaan nilai  input.  Tahapan  proses  penelitian  yang dilakukan  berawal  dari  penentuan  masalah penelitian,  penyusunan  hirarki,  pembuatan pairwise  matrix ,  pengujian  konsistensi  pada level criteria dan alternative ,  penentuan  bobot syinthesize ,  dan  ditambah  dengan  berbagai perbedaan-perbedaan  metode  pengujian  dari sejumlah pendekatan yang diuji. Untuk memberikan  gambaran,  bahwa  ada  perbedaan dalam  analisis  yang  memberikan  kejelasan  pada berbedaan pendekatan-pendekatan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Diambil  dari  kasus  portofolio  tentang pemilihan sekolah, pada level kriteria digambarkan  memiliki  enam  kriteria  meliputi criteria  learning , friends,  school  live,  trainning vocation,  college  preparation, dan music  class dengan  nilai  input  yang  dikembangkan  seperti yang tampak pada (Tabel 3).
Tabel 3. Main criteria pemilihan sekolah.
Sumber: Data olahan, 2014
Dengan milihat input -an yang tertera pada pairwise  matrix pada  (Gambar  3),  hal  ini  jika dianalisa  nilai  input  yang  tertera  pada pairwise matrix  main  criteria dapat  diselesaikan  dengan sejumlah  pendekatan,  pendekatan  yang  pertama seperti  MCDM,  dapat  dilakukan  dengan  alasan, bahwa  nilai  matriks  segitiga  atas  memiliki  nilai positif. Artinya pendekatan MCDM lebih menenkankan  pada  nilai  input  yang  minimal bernilai  satu  dan  positif.  Hal  ini  secara  parallel
dapat dibuktikan dengan bantuan aplikasi Expert Choice 2000  dan  aplikasi  ini  memang  dirancang untuk  menguji  fenomena  terhadap  pegambilan keputusan  dengan  pendekatan  MCDM.  Beda halnya  dengan  perinsip  yang  ada  pada pendekatan  MCDA.  Pendekatan  metode  dengan MCDA  dapat  menerima input yang  bernilai  lebih dari dan kurang dari satu. Untuk nilai input yang kurang dari satu, dianalogikan tidak ada konversi dalam scala of AHP yang dikemukakan oleh Saaty, melainkan  nilai  perbandingan  langsung  yang diambil  dari  hasil  yang  didapat  oleh  responden. Sedangkan  yang  diterapkan  oleh  Saaty  dengan pendekatan  MCDM  menggunakan  konversi  AHP yang  telah  dilakukan  pada  perbandingan  detail baik  di- level criteria maupun  di- level  alternative , yang  kemudian  baru  di- input kedalam pairwise matrix . Dalam hal ini ada persamaan pendekatan antara metode MCDM dan metode MCDA, dimana keduanya  dapat  memberikan  keputusan  baik keputusan  yang  bersifat partial ,  maupun  yang bersifat general .  Sangat  berbeda  seperti  yang dilakukan  oleh  pendekatan  MCA,  dimana pendekatan  MCA  lebih  kuat  kepada  pengujian input dalam penyusunan pairwise matrix . Apakah ada  unsur  logis  dalam  tingkat  perbandingan terhadap  nilai  kepentingan  diantara  objek  yang dibandingkan.  Biasanya  pendekatan  MCA  lebih menekankan  pendekatan  nilai  mutlak,  sehingga pendekatan  MCA  lebih  banyak  dan  lebih  cocok digunakan  untuk  dunia science .  Proses  yang diharapkan  tanpa  diperlukan  sedikitpun  unsur- unsur  perasaan,  sehingga  jika  dikaitkan  dengan pendekatan  MCDA  tidak  akan  terjadi  proses repetisi dan hanya memberikan nilai iterasi yang sebenarnya  bukan  untuk  membentuk  iterasi, melainkan  untuk  membuktikan  apakah  terdapat nilai  selisih  melalui  proses normalisasi dari  nilai eigenvector .  Hal  ini  memang  tidak  sama  sekali memberikan  nilai  selisih  atas  pendekatan  MCA yang  dibuktikan  dengan  pendekatan  MCDM. Maka  dari  itu  dapat  dibuktikan  kebenarannya melalui pembahasan dari analisis masing-masing pendekatan  yang  telah  dijabarkan  secara cognitive .
Untuk  kasus  pada  (Tabel  3)  dengan pendekatan  MCDM  mencirikan  nilai  input  yang lebih  dari  atau  sama  dengan  satu  dan  bernilai positif,  atau  menggunakan  konsep  konversi terhadap  detail  perbandingan  nilai  kepentingan dengan saaty  scala yang  bernilai scala dari  satu hingga  sembilan.  Dari  proses  pendekatan  MCDM menghasilkan  sebanyak  5  (lima)  iterasi,  iterasi yang  dilakukan,  jika  nilai  selisih eigenvector belum  mencapai  nilai  nol.  Selama  belum mencapai  nilai  nol  terhadap  sesisih eigenvector belum  ada  titik  penetapan  yang  benar  terhadap eigenvector . Adapun hasil yang diperoleh dengan pendekantan MCDM ini dapat dilihat pada  (Tabel
4).  Tampak  jelas  dari  hasil  proses  analisis menghasilkan  lima  repetisi  untuk  pengujian terhadap  nilai  selisih eigenvector yang  tampak sekali  diiterasi  kelima  nilai  selisih  yang  tertera pada  bagian  kanan  bawah  bernilai  nol  atau dengan  kata  lain  tidak  memberikan  nilai  selisih pada  digit  decimal ,  walaupun  digit  yang ditampilkan  sebanyak  mungkin,  tidak  akan terlihat  selisih  pada  angka decimal yang  ada dibelakang  koma  terhadap  nilai eigenvalue . Kemudian  pembuktian  lainnya  terhadap  nilai konsistensi  ratio (CR)  dalam  aturannya  untuk nilai CR tidak lebih dari 10% atau 0.1 ini menurut aturan  yang  telah  ditetapkan  oleh  Saaty.  Untuk menemukan  nilai  CR,  dibutuhkan  beberapa tahapan  sebelumnya  yaitu  menentukan  nilai terhadap Consistency  Vector , Lambda  Max dan Consistency  Index (CI).  Untuk  menentukan Lambda  Max didapat  dari  perkalian  antara pairwise  matrix yang  didapat  pertama  kali dengan  nilai eigenvector yang  telah  dihasilkan melalui  tahap  akhir iteration .  Lihat  (Gambar  8) dan  juga  memjelaskan  perolehan  nilai  CI  dan  CR yang  membuktikan  bahwa  nilai  CR  tidak  lebih dari 10% atau 0.1.  Dengan mengamati perolehan nilai CR melalui tahapan yang panjang dihasilkan nilai  CR  sebesar  0.078  hal  ini  jelas  memenuhi ketetapan  Saaty  yang  dimaksudkan  dengan  nilai CR  sebesar  0.078  menggambarkan  keputusan untuk main  criteria pemilihan  sekolah  dapat diterima,  walaupun  keputusan  ini  masih  bersifat partial.  Dengan  hasil  urutan  prioritas  masing- masing  bobot  kriteria  sebagai  berikut learning 0.474; friends 0.175; school  live 0.114; vocation trainning 0.0665; college  preparation 0.103;  dan music  class 0.0664;  sehingga  dengan  mengetahui masing-masing bobot kriteria, maka dapat ditarik kesimpulan  untuk  masing-masing  prioritas terhadap main criteria .
Untuk  pembuktian  dengan  pendekatan  MCDA memiliki  cara  yang  berbeda  dengan  pendekatan MCDM.  Pendekatan  MCDA  memberikan  hasil yang berbeda tetapi menggambarkan pengambilan  keputusan  memiliki  kesamaan dalam  penentuan  prioritas.  Perhatikan  (Tabel  5) yang  menjelaskan  proses  analisis  dengan pendekatan  MCDA  yang  tidak  menggunakan konsep repetition seperti  yang  dikemukakan dengan  pendekatan  MCDM.  Tahapan  yang dilakukan  meliputi  menentukan pairwise  matrix, mencari eigenvalue ,  dan  mencari  nilai Lambda Max,  Consistency  Index serta Consistency  Ratio (CR).    Adapun  perolehan  hasil  nilai  masing- masing eigenvalue terhadap main criteria sebagai berikut  bobot  kriteria learning 0.466 ;  friend 0.175; school live 0.117; vocation trainning 0.071; college preparation 0.103; dan kriteria music class 0.068.  Sedangkan  nilai Consistency  Ratio (CR) bernilai 0.092. Hal ini jika melihat kembali aturan Saaty  dalam  penentuan  nilai  CR  harus  kurang dari  10%  dan  ternyata  hasil  perolehan  terhadap nilai  CR  memang  benar  kurang  dari  10%  yaitu 0.092, artinya keputusan dari level main criterian dapat diterima sebagai keputusan partial.
Tabel 4. Tabel repetisi pendekatan MCDM
Sumber: Data olahan, 2014
Sumber: Data olahan, 2014
Gambar 8. Tahapan perolehan Consistency Ratio.
Untuk  pendekatan  MCDM  diatas  dapat dibuktikan  dengan  aplikasi Expert  Choice 2000 tetapi  untuk  penggunaan  aplikasi  ini  lebih
ketentuan nilai dari Consistency Ratio tidak dapat ditampilkan  melainkan  harus  melalui  proses tahap  akhir  hingga  tahap  Synthesize.  Sedangkan
untuk Consistency  Index (CI)  dan Consistency Ratio (CR)  talah  dijamin  oleh  Aplikasi  tersebut. Dengan  hasil  proses  dapat  dilihat  pada  (Gambar 9)  yang  memperlihatkan pairwise  matrix dan perolehan eigenvector yang  memiliki  kesamaan nilai  dan  priority  yang  tertera  dalam  tabel perhatikan pada (Tabel 4).
Sumber: Data olahan dengan Expert Choice, 2014
Gambar 9. Pairwise matrix main criteria
Tabel 5. Pendekatan MCDA dalam penentuan eigenvalue .

## Sumber: Data olahan, 2014
Untuk  pendekatan Multycriteria  Analysis (MCA)  harus  diuji  atas  kebenaran  input  dari pairwise matrix , apakah dapat diterima atau tidak secara logic .  Pendekatan  ini  menganut  aspek konsistensi terhadap nilai input. Dapat diperhatikan  pada  table  yang  dihasilkan  pada main criteria , seperti halnya dalam perbandingan logis  secara numerical maupun  perbandingan logis  secara transitive .  Perhatikan  hal  berikut untuk  kepentingan  kriteria  learning  sebanding dengan  nilai  enam  pada  kriteria friends dan kepentingan  nilai  kriterian  learning  sebanding dengan  enam  nilai  kriteria vocation .  Jika  dilihat dari persamaan berikut 6F=6V, secara
konsistensi numerical maka  nilai  F=V,  tetapi kenyataannya  lihat  pada  (Tabel  5)  dihasilkan nilai  input  F  terhadap  V  bernilai  3.  Hal  ini menandakan  tidak  mencerminkan  konsistensi terhadap numerical , maka untuk kasus seperti ini tidak  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan pendekatan  MCA.  Beda  hal  dengan  kasus  seperti berikut  yang  digambarkan  pada leve l aternatve terhadap School Live , lihat pada (Tabel 6).
Tabel 6. Level Alternatif terhadap School Live. Sumber: Data olahan, 2014
Untuk  kasus  seperti  ini,  pendekatan  MCA lebih
berperan dikarenakan konsistensi numerical dan  konsistensi transitive dapat berlaku  secara  sempurna.  Dengan  pembuktian sebagai  berikut  Sc-A  memiliki  nilai  kepentingan lima  kali  Sc-B,  sedangkan  Sc-A  memiliki  nilai kepentingan  satu  kali  terhadap  Sc-C,  sehingga jika  dilihat  dari  aspek  konsistensi  numerical, maka  akan  didapat  Sc-B  memiliki nilai perbandingan seperlima dari Sc-C. Hal seperti ini dapat dilakukan dengan pendekatan MCA. Dalam
aturan  lainnya  MCA  juga  harus  memenuhi konsistensi  yang  bersifat transitive .  Hal  ini dibuktikan  dengan  pembuktian  berikut.  Sc-A memiliki  nilai  kepentingan  lima  kali  dari  Sc-B, sedangkan  Sc-B  memiliki  nilai  kepentingan seperlima  dari  Sc-C,  dengan  demikian  dapat  kita simpulkan  secara  transitif,  bahwa  Sc-A  memiliki hubungan  transitif  terhadap  Sc-C  dengan  nilai perbandingan sebesar sepuluh kali dibandingkan dengan  Sc-A,  dimana  Sc-A  memiliki  nilai kepentingan  yang  sangat  besar  disbanding  Sc-B dan  Sc-A.  Dengan  kedua  syarat  ini  maka Level alternative yang  ada  pada  (Tabel  6)  dapat diselesaikan  dengan  pendekatan  MCA  dengan dua  cara  penyelesaian.  Penyelesaian  untuk  cara ini  lihat  (Tabel  7)  cara  pertama  dan  (Tabel  8) cara kedua.
Tabel 7. Pendekatan MCA Geomean cara 1.
Tabel 8. Pendekatan MCA Sumvector cara 2.
Sumber: Data olahan, 2014
Dengan  mematuhi  aturan  logis  yang  ada pada  pendekatan  metode  MCA,  maka  akan memberikan  hasil  yang  sama  walaupun  dengan teknik  yang  berbeda  baik  menggunakan sum vector maupun geometric  mean .  Terlihat  jelas untuk  masing-masing  bobot  Sc-A  0.455;  Sc-B 0.091;  dan  Sc-C  bernilai  bobot  0.455.  Sedangkan nilai Lambda  Max ,  CI,  dan  CR  memenuhi  aturan Saaty,  sehingga  keputusan  dari  fenomena  kasus ini  dapat  diterima.  Dengan  demikian,    dari permasalahan  yang  diangkat  dapat  ditarik simpulan,  bahwa  pendekatan  metode  MCA  pada intinya  adalah  harus  memenuhi  konsistensi numerical dan  konsistensi transitive .  Dengan demikian  metoda  MCA  lebih  banyak  digunakan untuk  hal  yang  bersifat  eksakta  yang  tidak  sama sekali  menggunakan  masukan  yang  dipengaruhi oleh unsur nila rasa (intuitive )..

## KESIMPULAN
Banyak pendekatan yang digunakan untuk menyelesaiakan penunjang pengambilan keputusan  menggunakan Analytic  Hierarchical Process (AHP). Pendekatan yang digunakan dapat berupa Multycriteria  Decision  Making (MCDA), Multycriteria  Decision  Analysis (MDCA),  dan Multycriteria  Analysis (MCA),  dimana  setiap pendekatan yang digunakan memiliki characteristic yang berbeda-beda karena memiliki technical yang berbeda dalam menganalisis fenomena. Fenomena yang diangkat dapat  diambil  dari  beberapa  sumber fortofolio . Karena  dengan project  portofolio memberikan gambaran  terhadap  teknik  analisis  pendekatan AHP  yang  dapat  dijadikan  bukti  bahwa  telah dilakukan peneliti sebelumnya dan sudah pelajari dan  dipahami  oleh  para  pembacanya,  sehingga sangat mendukung untuk pembahasan kasus dari beberapa pendekatan AHP.
Pendekatan MCDM mampu mengolah data yang  bersifat  kuantitatif  maupun  kualitatif  yang menganut  gaya repetition untuk  menentukan nilai eigenvalue hingga tidak memiliki nilai selisih pada eigenvector berikutnya,  Pendekatan  MCDM karena  menggunakan  cara  konversi  AHP  dalam penentuan  skalanya,  sehingga  input  nilai  dalam menyusun pairwise  matrix akan  selalu  bernilai positif  lebih  dari  satu.  Hal  inilah  yang  menjadi metode  MCDM  dapat  digunakan  pengujian metodenya  menggunakan  aplikasi Expert  Choice 2000. Aplikasi ini memang dirancang untuk dapat digunakan sebagai pengujian metode MCDM yang tentunya  telah  dianalisis  menggunakan  konsep algebra matrix.
Metoda  MCDA  dapat  digunakan  untuk permasalahan  baik  yang  bersifat  kualitatif maupun kuantitatif, tetapi metode ini tidak dapat diterapkan  kedalam  aplikasi Expert  Choice , karena  penentuan  skala  untuk  input  kedalam pairwise  matrix tidak  menggunakan  konversi  ke skala  Saaty.  Nilai pairwise  matrix dengan pendekatan  MCDA  untuk  nilai  segitia  atas  dapat diisi  oleh  bilangan  yang  kurang  dari  nol,  dan tetap  sama  seperti  pendekatan  metode  MCDM yang dilihat dari sisi reciprocal input matrix . Metoda  MCA  dapat  digunakan  untuk  fenomena yang  bersifat science yang  didasari  ilmu-ilmu exacta .  Metoda  ini  harus  mematuhi  aspek konsistensi  terhadap  nilai numerical dan konsistensi  hubungan transitive dalam  input pairwise matrix . Tentunya metoda ini lebih dekat sekali dengan ilmu pasti yang tidak menyertakan penilaian yang menggunakan unsur afeksi seperti perasaan,  sehingga  lebih  mementingkan  pada logical yang  dapat  diterima  dengan  akal  sehat manusia.

## REFERENSI
Coulter,  ED,  Coakley,  J,  and  Sessions,  J.  2012.  The Analytic  Hierarchy  Process:  A  Tutorial  for Use in Prioritizing Forest Road Investments to Minimize Environmental Effects. International Journal of Forest Engineering. Oregon State University College Forests. P-p 55-69.
Institute  for  Logistics  and  Service  Management FOM  University  of  Applied  Sciences  Essen Leimkugelstraße  6,  45141  Essen,  Germany. P-p 1-8.
Ishizaka, Alessio and  Labib,  Ashraf. 2009. Analytic Hierarchy  Process  and  Expert  Choice:
Benefits and Limitations, ORInsight, 22(4),P-p.  201–220.    Portland  Street, Portsmouth PO1 3DE, United Kingdom. Ishizaka, Alessio and  Labib,  Ashraf. 2011. Analytic Hierarchy  Process  and  Expert  Choice:
Benefits  and  Limitations.  ORInsight,  22(4), P-p. 201–220.
Kordi,  Maryam.  2008.  Master’s  Thesis  in Geomatics:  Comparison  of  fuzzy  and  crip analytic  hurarchy  process  methods  for special multicriteria decision analysis in GIS. University of Gavle: department of technology and build environment.
Ramanathan,  R.  2001.  A  note  on  the  use  of  the analytic hierarchy process for environmental  impact  assessment:  Journal of  Environmental  Management.  Indira Gandhi  Institute  of  Development  Research Santosh  Nagar,  Goregaon  (East)  Mumbai, 400 065, India. P-p 27-35. Saaty, TL, 2008. Decision making with the analytic hierarchy  process. Int.  J.  Services  Sciences, Vol. 1, No. 1, 2001. Katz Graduate School of
Business,University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA 15260, USA. P-p 83-98. Tomic,  V,  Marinkovic,  Z,  Janosevic,  D.  2011.
Promethee  Method  Implementation  with Multi-Criteria Decisions. Facta Universitatic. Mechanical Engineering Vol. 9 No. 2 , 2011, P-p 193-202
Zimmer,  S.,    Klumpp,  M.,  and  Abidi,  H.  1991. Industry  Project  Evaluation  with  the Analytic Hierarchy Process.

## BIODATA PENULIS
Akmaludin.  Lahir  di  Jakarta pada  tanggal  11  Juni  1970. seorang  lulusan  pendidikan akhir  dari  Program  S2  -  Pasca Universitas  Gunadarma,  saat ini  telah  memiliki  jabatan fungsionil  di  kopertis  wilayah III  dengan  jenjang  kepangkatan  Lektor  gol.  III/c dan    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, Tekno dan Pilar. Penulis juga  telah  menerbitkan  dan  membuat  sebuah karya  berupa  buku  dengan  judul 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    tentang Analytic  Hierarchical  Process Method dengan beberapa pendekatan- pendekatan  yang  bervariatif.  Demikian  dari  saya dan terucap kata terima kasih.