## Performa: Media Ilmiah Teknik Industri
ISSN 1412-8624 (cetak)  |  ISSN 2620-6412 (online) Vol. 21, No. 2, 2022, Hal. 221-235
Penentuan Prioritas Alternatif Solusi terhadap Kegagalan Proyek TI dengan Metode ANP dan BWM
Muhammad Faizal  1 , Yusuf Priyandari 2 , dan Cucuk Nur Rosyidi 3 1,2,3 Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir Sutami 36A Surakarta 57126 Indonesia Email: muhammadfaizal@student.uns.ac.is 1 , priyandari@ft.uns.ac.id 2 , cucuk@uns.ac.id 3

## Abstrak
Teknologi Informasi saat ini mempunyai peranan penting dalam organisasi. Salah satunya agar manajemen organisasi menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  pengembangannya  terdapat  proyek-proyek teknologi informasi yang sukses dan juga proyek teknologi informasi yang mengalami kegagalan. Kegagalan dalam mengelola  proyek  teknologi  informasi  ini  juga  dialami  oleh  CV  Kadang  Koding. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah mengidentifikasi penyebab kegagalan proyek teknologi informasi serta menentukan alternatif solusi terbaik yang dapat diterapkan  segera  oleh  perusahaan.  Hasil  dari  penelitian  ini  terpilih  5  sub  kriteria  yang  memenuhi  ambang  batas ( threshold ) dalam penyebab kegagalan proyek TI. Threshold ditentukan peneliti dengan mengambil nilai Q3 ( Quartile 3)  sebagai  nilai  batas  yaitu  0,121753.  Metode Analytical  Network  Process digunakan  untuk  pemilihan  sub  kriteria paling berpengaruh. Sub kriteria paling berpengaruh dalam kegagalan proyek TI adalah E23 (perbedaan teknologi yang digunakan) dengan nilai prioritas akhir sebesar 0,169023. Pengolahan data alternatif solusi menggunakan Best Worst Method . Hasil pengolahan data tersebut didapatkan alternatif solusi terbaik yang diterapkan oleh perusahaan. Alternatif solusi terbaik adalah alternatif solusi 1 (persyaratan dan ruang lingkup harus didefinisikan dengan jelas oleh manajer proyek sebelum meluncurkan proyek) dengan nilai prioritas akhir sebesar 0,950755.
Kata kunci : ANP, BWM, Pengambilan Keputusan, Proyek TI

## Abstract
Information technology currently has an important role in the organization. One of these roles is to make decisions more  effective  and  as  a  strategic  advantage  in  winning  the  competition. In  its development  there  are  successful  IT projects and also failed projects. The failure in managing IT project was also experienced by CV Kadang Koding. The purpose of this study is to identify the causes of failure of IT projects and determine the best alternative solutions that can be implemented immediately by the company. The results of this study selected 5 sub-criteria that meet the threshold in the cause of IT project failure. The threshold was determined by the researcher by taking the value of Q3 (Quartile 3) as the limit value, namely 0.121753. The Analytical Network Process method is used to select the most influential sub-criteria. The most influential sub-criteria in IT project failure is E23 (difference in technology used) with a final priority  value  of  0.169023.  Alternative  data processing  solutions using the  Best  Worst  Method. The  results  of  data processing  obtained  the  best  alternative  solutions  implemented  by  the  company.  The  best  alternative  solution  is alternative solution 1 (Requirements and scope must be clearly defined by the project manager before launching the project) with a final priority value of 0.950755.
Keywords: ANP, BWM, Decision Making, IT Project

## 1. Pendahuluan
Teknologi informasi saat ini mempunyai peranan yang sangat penting dalam sebuah organisasi. Andriati
(2001) dan Jogiyanto & Abdillah (2011) mengungkapkan  bahwa  peranan  teknologi  informasi dalam  organisasi  yaitu  agar  manajemen  organisasi menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  pengambilan keputusan disamping sebagai keunggulan strategis juga sebagai  alat  memenangkan  kompetisi.  CV  Kadang Koding  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang menyediakan  jasa  pembuatan  dan  pemeliharaan website,  pembuatan  sistem  terintegrasi,  strategi branding  dan  pemasaran  online,  dan  jasa  konsultan
 Penulis korespondensi Diterima 7 Maret 2022; Diterima dalam bentuk revisi 24 April 2022; Disetujui 3 Oktober 2022
teknologi informasi.
Dalam pengembangannya terdapat proyek-proyek teknologi  informasi  yang  sukses  dan  juga  proyek teknologi  informasi  yang  mengalami  kegagalan. Andriarti  (2001)  menyatakan  bahwa  perusahaan- perusahaan  di  Indonesia  yang  mengalami  kesuksesan dalam  proyek  teknologi  informasi  adalah  BEJ  (Bursa Efek  Jakarta),  Soedarpo  Corporation,  BCA  (Bank Central Asia). Sedangkan Cahyono & Nugroho (2014) mengungkapkan  bahwa  perusahaan-perusahaan  di Amerika  Serikat  yang  mengalami  kegagalan  dalam proyek  teknologi  informasi  pada  tahun  2012    yaitu IBM,  Woodward,  Lumber  Liquidators,  dan  Ingram
Micro. Menurut penelitian (Bloch dkk, 2012) rata-rata tingkat kegagalan proyek TI  yang disebabkan oleh over budget sebesar 45%, over time 7% dan hanya mampu memberikan  manfaat  sebesar  5%  dari  proyek  yang dijanjikan.
Selain  permasalahan  seperti  pelaksanaan  proyek, over budget dan over time hal yang perlu diperhatikan lebih  lanjut  adalah  efek  jangka  panjang  dari  proyek- proyek tersebut. (Larsen & Myers, 1999) mengingatkan bahwa  sebuah  proyek  dapat  dianggap  sukses  ketika awalnya diluncurkan, namun kemudian dapat berubah menjadi  suatu  kegagalan.  Proyek  adalah  serangkaian aktifitas  temporer  dalam  usaha  melakukan  dan mencapai tujuan unik (Schwalbe K, 2002). Sedangkan menurut Standish report, proyek dikatakan gagal ketika proyek  melampaui  apa  yang  disebut  sebagai  batasan proyek  ( Project  Management  Trianglei ).  Kegagalan dalam  mengelola  proyek  teknologi  informasi  ini  juga dialami oleh CV Kadang Koding.
Rateb  (2015)  menyebutkan  beberapa  penyebab kegagalan  proyek  teknologi  informasi  diantaranya spefisikasi  permintaan  kebutuhan  pelanggan  tidak lengkap  saat  proyek  dimulai,  asumsi  yang  salah mengenai ketersediaan sumberdaya, komunikasi internal  yang  buruk,  meremehkan  waktu  pengerjaan, dan  perubahan  spesifikasi  desain  yang  terlambat  saat proyek sudah berjalan.  CV Kadang Koding tidak jauh berbeda  dengan  yang  disebutkan  oleh  penelitian tersebut.  Kegagalan  proyek  teknologi  informasi  yang dialami oleh CV Kadang Koding diantaranya kegagalan dalam memenuhi kesepakatan kerja dengan pelanggan, kegagalan mengatasai perubahan kebutuhan pelanggan, kegagalan menjalankan manajemen perusahaan secara efektif, kegagalan dalam mengefisiensikan coding dan kegagalan mengelola desain proses bisnis.
Untuk menanggulangi kegagalan-kegagalan yang terjadi di CV Kadang Koding, maka diperlukan solusi- solusi  terkait  dengan  kegagalan  yang  terjadi.  Rateb (2015) memberikan rekomendasi perbaikan atau solusi atas kegagalan-kegagalan tersebut. Beberapa rekomendasi  perbaikan  yang  telah  disebutkan  yaitu mendapatkan tujuan dan kebutuhan proyek secara jelas sebelum  proyek  dimulai,  mengadopsi  pendekatan bottom-up untuk  estimasi  waktu  pengerjaan  proyek sampai selesai, menerapkan strategi komunikasi efektif selama masa perencanaan, melakukan penilaian secara efektif terkait sumber daya perusahaan dan perusahaan tersebut  sudah  mencoba  untuk  menghadapi  situsasi terburuk yang mungkin tidak terkendali. Permasalahan selanjutnya  setelah  solusi  dari  kegagalan-kegagalan proyek teknologi informasi teridentifikasi adalah solusi manakah  yang  paling  baik  untuk  diterapkan  di perusahaan Kadang Koding Indonesia. Hal inilah yang menjadi  dasar  pengambilan  keputusan  ( Decision Making ) untuk mendapatkan solusi yang tepat bagi CV Kadang Koding.
Multi-Criteria Decision Making (MCDM) adalah disiplin  ilmu  yang  berkaitan  dengan  pengambilan keputusan  yang  melibatkan  pilihan  alternatif  terbaik dari beberapa kandidat potensial dalam suatu keputusan perusahaan. Keputusan  diambil  berdasarkan  pada beberapa  kriteria  atau  atribut  yang  bersifat  majemuk . Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  dalam
MCDM  adalah Analytical  Network  Process (ANP). Analytic Network Process merupakan teori pengukuran secara  umum  diterapkan  pada  dominasi  pengaruh diantara stakeholder atau alternative dalam hubungannya  dengan  kriteria  (Saaty,  2006).  Metode ANP  merupakan  pengembangan  dari  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process ).  ANP  mengijinkan adanya interaksi dan umpan balik dari elemen-elemen dalam  cluster  ( inner  dependence )  dan  antar cluster ( outer  dependence ).  Menurut Sarkis  dan  Saaty  (2006) Metode    ANP  mampu  memperbaiki  kelemahan  AHP berupa  kemampuan  mengakomodasi  keterkaitan  antar kriteria dan altenatif. Dengan mengakomodasi keterkaitan  antar  kriteria  dan  alternatif,  metode  ini menjadi  optimal  untuk  digunakan stakeholder dalam mengambil keputusan yang terbaik.
Selain  metode  ANP,  dalam  MCDM  juga  terdapat salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  berdasarkan kriteria/alternatif  terbaik  dan  terburuk  yaitu Best  Worst Method (BWM). BWM pertama kali diperkenalkan oleh Rezaei (2015) untuk memecahkan masalah multi criteria decision  making .  Pada  masalah  MCDM,  beberapa alternatif  akan  dievaluasi  dengan  kriteria-kriteria  yang berhubungan  untuk  memilih  alternatif  yang  terbaik. Metode  ini  dapat  digunakan  pada  pemilihan  solusi terbaik dengan mempertimbangkan alternatif solusi dan kriteria yang pada kasus ini adalah kegagalan yang terjadi di  CV  Kadang  Koding  Indonesia.  Penelitian-penelitian sebelumnya  terkait  proyek  teknologi  informasi  hanya mengidentifikasi kegagalan-kegagalan dalam Teknologi Informasi  dan  solusinya.  Namun  untuk  menentukan solusi  yang  tepat  diambil  oleh  perusahaan  tidak  dikaji lebih  lanjut.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  dilakukan dengan  tujuan  untuk  menentukan  peringkat  dari  solusi alternatif  terhadap  kegagalan-kegagalan  yang  terjadi  di perusahaan Kadang Koding Indonesia. Dengan penelitian  ini,  diharapkan  perusahaan-perusahaan  yang bergerak di bidang IT dapat mengambil keputusan yang optimal  dalam  memperbaki  kegagalan-kegagalan  yang sering  terjadi  di  dalam  mengerjakan  proyek  teknologi informasi

## 2. Metode Penelitian
Terdapat  beberapa  tahapan  penelitian  yang dilakukan,  tahap  awal  adalam  penelitian  ini  adalah melakukan  studi  literatur  dan  studi  lapangan.  Studi lapangan  dilakukan  di  CV  Kadang  Koding  Indonesia, Kabupaten  Sukoharjo,  Jawa  tengah.  Melalui  observasi langsung  serta  wawancara  kepada  Direktur, Head  of Programmer, dan Head  of  Legal  &  Administration . Setelah  tahap  studi  literatur  dan  studi  lapangan,  tahap selanjutnya  adalah  identifikasi  masalah,  perumusan masalah, penetapan tujuan dan manfaat penelitian.
Kemudian masuk ke tahap pengumpulan data, pada tahap  ini  pengumpulan  data  dilakukan  dengan menggunakan  kuesioner.  Kuesioner  terbagi  menjadi  3 tahapan,  kuesioner  pendahuluan,  kuesioner  I  dan Kuesioner  II.  Kuesioner  pendahuluan  berfungsi  untuk mengumpulkan data berupa kriteria dan sub kriteria yang digunakan  dalam  penelitian.  Kuesioner  I  terdiri  dari  2 bagian yaitu hubungan ketergantungan antar kriteria dan
sub  kriteria,  dan  matriks  perbandingan  berpasangan. Kuesioner II merupakan kuesioner pembobotan terhadap alternatif  solusi.  Pada  kuesioner  II  ini,  didapatkan  hasil alternatif  solusi  terbaik  dan  penerapannya  terhadap  sub kriteria kegagalan proyek TI.
Setelah data tersebut dikumpulkan, tahap selanjutnya  adalah  pengolahan  data.  Pengolahan  data terdiri  dari  rekapitulasi  hasil  kuesioner  pendahuluan, rekapitulasi hasil kuesioner I dan rekapitulasi kuesioner II.  Pada  rekapitulasi  hasil  kuesioner  pendahuluan didapatkan  hasil  berupa  kriteria  dan  sub  kriteria  yang digunakan di penelitian. Kriteria & sub kriteria tersebut menjadi bahan dasar pembuatan kuesioner I.
Rekapitulasi  hasil  kuesioner  I  akan  didapatkan  kriteria dan sub kriteria yang memiliki hubungan ketergantungan. Hubungan ketergantungan yang dimaksud  adalah  hubungan  saling  mempengaruhi  antar kriteria maupun antar sub kriteria. Kriteria & sub kriteria yang  memiliki  hubungan  ketergantungan  akan  dihitung bobotnya  dalam  matriks  perbandingan  berpasangan. Hasil  dari  pembobotan  kriteria  &  sub  kriteria  tersebut kemudian di hitung nilai Limit berdasarkan Limit Matrix yang terbentuk. Sub kriteria dengan nilai limit tertinggi dan  memenuhi  ambang  batas  merupakan  sub  kriteria paling  berpangaruh  terhadap  kegagalan  proyek  TI perusahaan.
Metode  dalam  penelitian  ini ada  2  yaitu  ANP  dan BWM.  Metode  ANP  digunakan  untuk  mengidentifikasi sub kriteria paling berpengaruh dalam kegagalan proyek TI. Sedangkan BWM digunakan untuk memilih alternatif solusi  terbaik.  Berikut  adalah  tahapan  penolahan  data dengan metode ANP dan BWM.
2.1 Analytical Network Process (ANP)
1. Identifikasi Kriteria & Sub Kriteria
Identifikasi  kriteria  dan  sub  kriteria  diperoleh berdasarkan studi lapangan & studi literatur. Hasil studi literatur untuk kriteria & sub kriteria pada penelitian ini dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Kriteria  &  sub  kriteria  dari studi literatur & studi lapangan diolah menjadi kuesioner pendahuluan dan  menghasilkan  data  seperti  pada  Tabel 2.
2. Hubungan  Ketergantungan  Antar  Kriteria  &  Sub
Kriteria
Hubungan  ketergantungan  antar  kriteria  dan  sub kriteria  dikatakan  ada  jika  nilai  (Vij)  lebih  dari  50  % responden (DM) atau sama dengan Q.
Q = N/2 (1) 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Pembuatan
model matriks
perbandingan berpasangan  menggunakan  bantuan software  Super Decision V 3.2. Model ANP untuk penelitian ini terdapat pada Gambar  2. Software  Super  Decision dapat menghasilkan  nilai inonsistency seperti  pada  gambar berikut
Gambar 1. Nilai Consistency Matriks
Output tersebut memudahkan peneliti untuk menilai matriks  tersebut  konsisten  atau  tidak.  Nilai consistency ratio yang dapat diterima dalam ANP < 10 % atau < 0,1. Perbandingan  berpasangan  dilakukan  dengan menggunakan skala Saaty . Skala Saaty dapat dilihat pada Tabel 1.
4. Cluster Matrix
Matriks  kelompok  merupakan  salah  satu  output yang dihasilkan dari matriks perbandingan berpasangan. Penggunaan software  Super  Decision mempermudah peneliti untuk mendapatkan nilai dari matriks kelompok.
5. Unweighted Supermatrix
Supermatriks  tidak  tertimbang  merupakan  hasil perngolahan data perbandingan berpasangan sub kriteria. Nilai ini murni hasil pembobotan antar sub kriteria oleh Decision Maker .
6. Weighted Supermatrix
Supermatriks tertimbang adalah hasil dari normalisasi  supermatriks  tidak  tertimbang  dengan matriks kelompok. Hasil matriks tertimbang dapat dilihat pada Tabel.
7. Limit Supermatrix
Limit  supermatrix diperoleh  dengan  menaikkan supermatriks  tertimbang  sampai  batasnya  dengan  cara mengalikan  dirinya  sendiri.  Ketika  nilai  prioritas  pada setiap  kolom  sama,  maka limit  supermatrix sudah diperoleh.  Dari  nilai  prioritas  tersebut  dapat  diambil kesimpulan sub kriteria paling berpengaruh.
2.2 Best Worst Method (BWM)
1. Penentuan Kriteria & Alternatif Solusi
Kriteria  pada  pengolahan  data  dengan  metode BWM diambil dari hasil sub kriteria paling berpengaruh pada  metode  ANP.  Sedangkan  alternatif  solusi  dapat dilihat pada Tabel.
2. Penentuan Best Kriteria & Matriks Best-To-Others Pada  tahap  ini  DM  menentukan  kriteria best dari kriteria  yang  sudah  ditentukan.  .Kriteria best mengacu pada kriteria yang dianggap paling mempengaruhi dalam pengambilan  keputusan  menentukan  alternatif  solusi. Kemudian  kriteria best tersebut  dibandingkan  dengan kriteria  lainnya.  Perbandingan/pembobotan  dilakukan dengan skala Saaty.
3. Penentuan Worst Kriteria  &  Matriks Others-To-
Worst
Pada tahap ini DM menentukan kriteria worst dari kriteria yang sudah ditentukan. .Kriteria worst mengacu pada kriteria yang dianggap paling tidak mempengaruhi
dalam  pengambilan  keputusan  menentukan  alternatif solusi.
Kemudian dilakukan
perbandingan berpasangan/pembobotan  antara  kriteria  lain  dengan kriteria worst tersebut.  Perbandingan/pembobotan dilakukan dengan skala Saaty.
Tabel 1. Skala Saaty
4. Menghitung Bobot Optimal
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot optimal tiap kriteria. Perhitungan bobot optimal kriteria menggunakan software  Microsoft  Excel  Solver dengan data  dari  hasil  matriks  perbandingan berpasangan Best- to-Others dan Others-to-Worst .  Hasil  perhitungan tersebut adalah bobot optimal (𝑊 1 ∗ , 𝑊 2 ∗ , … , 𝑊 𝑁 ∗ ) dan 𝜉 ∗ dari  tiap  kriteria.  Setelah  diperoleh  hasil  akhir,  maka consistency  level tiap  kriteria  dapat  ditentukan,  Nilai Consistency ratio terhadap hasil BWM dapat ditentukan menggunakan 𝜉 ∗ dan consistency index Dalam menentukan nilai CI, harus mengetahui nilai dari 𝑎 𝐵𝑊 terlebih dahulu. Nilai 𝑎 𝐵𝑊 adalah nilai matriks pertemuan  antara best alternatif  solusi  dan worst alternatif  solusi  dari  matriks  perbandingan berpasangan BO dan OW. Nilai consistency index dapat dilihat pada tabel berikut ini

## Tabel 2. Index Consistecy
Setelah  didapatkan  nilai  CI  kemudian  nilai  CR dapat dihitung dengan persamaan berikut ini
5. Peritungan Bobot Prioritas Alternatif Solusi Tahap  selanjutnya  adalah  menentukan  bobot prioritas  terhadap  alternatif  solusi.  Penentuan  bobot  ini dihitung berdasarkan penerapan masing-masing alternatif  solusi  terhadap  kriteria  penyebab  kegagalan
proyek teknologi informasi. Perhitungan bobot alternatif solusi, dimulai dengan menilai tingkat penerapan solusi terhadap  kriteria  dari  skala  1-9,  dimana  1  mengacu kepada  “tidak  mendesak  diterapkan”  dan  9  mengacu kepada “sangat mendesak diterapkan”

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  bagian  ini  dijelaskan  beberapa  hasil  dari penelitian yang dilakukan. Hasil pengolahan data terbagi menjadi 2 subbab yaitu hasil pengolahan dengan metode ANP dan BWM.

## 3.1. Hasil ANP
Dari kuesioner pendahuluan dihasilkan kriteria dan sub kriteria yang dipilih oleh DM. Kriteria & sub kriteria tersebut terdapat pada tabel berikut.
Tabel 3. Kriteria & Sub Kriteria Kriteria & Sub Kriteria Simbol Kesepakatan kerja C1 Kesesuaian harga E11 Ketepatan waktu E12 Ketidakjelasan requirement dari klien E13 Perubahan kebutuhan pelanggan C2 High customization E21 Requirement terlambat & tidak lengkap E22 Perubahan program di tengah proyek E23 Budget tidak sesuai E24 Perubahan terlalu besar dan melenceng dari kesepakatan awal E25 Efisienci coding C3 Skill programmer E31 Update server secara sepihak E32 Perbedaan teknologi yang digunakan E33 Melanjutkan program lama tapi tidak terstruktur E34 Manajemen perusahaan C4 Standard Operational Procedure (SOP) E41 Pemerataan job desc E42 Identitas Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Penting Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit Lebih Penting Pengalaman dan penilaian sedikit memihak satu elemen dibandingkan pasangannya 5 Lebih Penting Pengalaman dan penilaian dengan kuat memihak satu elemen dibandingkan pasangannya 7 Sangat Lebih Penting Pengalaman menunjukkan secara kuat disukai dan didominasi oleh sebuah elemen tampak daam praktek 9 Mutlak Penting Satu elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya 2,4,6,8 Nilai tengah (untuk kompromi di antara nilai- nilai diatas) Kadang-kadang perlu melakukan interpolasi penilaian komproni secara numerik karena tidak ada istilah yang pas untuk menggambarkan hal tersebut 1 (2 sampai 9) Kebalikan aij = 1/ij Jika kriteria C1 mendapatkan satu angka bila dibandingkan dengan kriteria C2 , maka kriteria C2 memiliki nilai kebalikan bila dibandingkan C1
𝒂 𝑩𝑾 1 2 3 4 5 6 7 8 9 CI 0 0,44 1 1,63 2,3 3 3,73 4,47 5,23
𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑠𝑦 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 = 𝜉 ∗ 𝐶𝑜𝑛𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑛𝑐𝑦 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 (2)
Kekurangan SDM E43 Desain proses bisnis C5 Lack of communication E51 Perubahan permintaan di tengah pekerjaan E52 SDM butuh penyesuaian terhadap perubahan proses bisnis E53
Data  yang  dihasilkan  dari  kuesioner  pendahuluan berupa  5  kriteria  dan  17  sub  kriteria  kemudian  diolah menjadi  kuesioner  I  hubungan  antar  kriteria  dan  sub kriteria.  Kuesioner  ini  dibuat  dengan  tujuan  untuk mengetahui  ada  atau  tidak  hubungan  ketergantungan antar  kriteria  dan  antar  sub  kriteria  atau  antar  kriteria dengan sub kriteria.
Dalam kuesioner I hubungan ketergantungan antar kriteria  dan  sub  kriteria  ini,  DM  diminta  untuk memberikan nilai 1 jika menurut DM terdapat hubungan
ketergantungan/saling  mempengaruhi  antar  kriteria  dan sub  kriteria.  Jika  menurut  DM  tidak  terdapat  hubungan ketergantungan/saling  memperngaruhi  maka  diberikan nilai 0(tidak di isi). Dalam penelitian ini penilaian yang dilakukan oleh DM akan memberikan nilai 0-3, dimana 0 berarti tidak ada hubungan/saling mempengaruhi antar kriteria dan sub kriteria. Kemudian 1 berarti ada 1 DM setuju ada hubungan ssaling mempengaruhi, 2 berarti ada 2 DM setuju ada hubungan saling mempengaruhi, dan 3 berarti ketiga DM setuju bahwa terdapat hubungan saling mempengaruhi  antar  kriteria  dan  sub  kriteria.  Hasil kuesioner  1  hubungan  ketergantungan  antar  kriteria  & sub kriteria dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Hasil Kuesioner Hubungan Ketergantungan Antar Kriteria & Sub Kriteria
Dari tabel tersebut dapat dlihat bahwa s el E11-E12 dan E12-E11 berada pada 1 kriteria yaitu kriteria 1, hal ini  berarti  bahwa  telah  terjadi  adanya  hubungan ketergantungan  dalam  1  kriteria  yang  sama  atau  biasa disebut Inner  Dependence .  Dalam  penelitian  ini  juga terdapat hubungan sub kriteria diluar kriteria yang sama atau  biasa  juga  disebut Outer  Dependence .  Hal  ini
merupakan  alasan  metode Analitycal  Network  Process lebih  dipilih untuk  digunakan  daripada  metode  MCDM lainnya. Karena di metode ANP ini mengizinkan adanya hubungan  saling  mempengaruhi  antar  sub  kriteria  di  1 kriteria yang sama ( Inner Dependence ) dan antar kriteria yang berbeda (Outer Dependence ).
Selanjutnya  pada  tabel  tersebut  terdapat  beberapa sel berwarna hijau. Sel tersebut merupakan kumpulan sel yang  kurang  mencukupi  untuk  dianggap  saling mempengaruhi  oleh  DM.  Kumpulan  sel  tersebut  tepat berada  pada  3  kriteria  yang  sama  yaitu  C3,C4  dan  C5. Hubungan  ketergantungan  tersebut  adalah  C3-C4,  C3- C5, C4-C3 dan C5-C3. Hal ini berarti 4 hubungan antar kriteria  ini  tidak  masuk  dalam  kuesioner  I  matriks
perbandingan  berpasangan,  karena  ke  empat  hubungan antar kriteria ini tidak memenuhi syarat (Vij) atau Q (N/2 =  1,5).  Kemudian  kriteria  yang  akan  diterima  dan digunakan  dalam  kuesioner  I  matriks  perbandingan berpasangan  adalah  kriteria  yang  memiliki  minimal  1 hubungan  antar  sub  kriteria.  Model  ANP  dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 2. Model ANP-BWM Penelitian
Gambar 3. Pembuatan Model ANP dengan Super Decision
Gambar 4. Model ANP dengan Kriteria & Sub Kriteria di Super Decision
Analisa  selanjutnya  adalah  analisa matriks perbandingan  berpasangan.  Kriteria  dan  sub  kriteria tersebut disusun dalam 1 kuesioner menjadi kuesioner I matriks  perbandingan  berpasangan.  Dalam  kuesioner  I matriks  perbandingan  berpasangan,  DM di  minta  untuk memberikan  pembobotan  antar  kriteria  dan  antar  sub kriteria.  Pembobotan  dilakukan  dengan  menggunakan skala  Saaty  pada  table  1.  Kuesioner  I  matriks perbandingan  berpasangan  terdiri  dari  2  bagian  yaitu perbandingan berpasangan sub kriteria dan perbandingan berpasangan kriteria. Dalam pengisian kuesioner ini, DM diarahkan untuk memperhatikan aspek consistency pada saat  memberikan  bobot  perbandingan  kriteria  maupun sub kriteria. Consistency ini merupakan salah satu syarat diterimanya pembobotan perbandingan berpasangan oleh DM atau biasa disebut sebagai Consistency Ratio . Saaty menerapkan  bahwa  suatu  matriks  perbandingan  adalah konsisten  bila  nilai Consistency  Ratio tidak  lebih  dari 10%  (<0,01).  Apabila Consistency  Ratio semakin mendekati ke angka nol berarti semakin baik nilainya dan menunjukkan  kekonsistensian  matriks  perbandingan berpasangan tersebut. Sebagai contoh dalam memberikan  pembobotan  kriteria  pada  kriteria  kontrol C1, C1-C2-C3. C1-C2 diberikan bobot oleh DM senilai 7,32,  C1-C3  diberikan  nilai  7,96,  dan  C2-C3  diberikan nilai  0,52.  Pembobotan  pada  3  kriteria  diatas  dinilai konsisten karena ketika bobot kriteria C1-C2 dibandingkan dengan bobot C1-C3 cenderung lebih besar C1-C3 sehingga saat kriteria C2-C3 dibandingkan akan memberikan bobot lebih besar ke C3 yaitu senilai 0,52.
Pengolahan  data  pada  matriks  perbandingan berpasangan  dilakukan  dengan  menggunakan software Super  Decision V.32.  Pada  pengolahan  data  tersebut terdapat juga nilai Consistency Ratio yang menunjukkan bahwa  pembobotan  yang  dilakukan  oleh  DM  dinilai konsisten, jika nilai CR < 10% (0,1). Seperti terlihat pada gambar  1.  pada  kriteria  kontrol  “perbedaan  teknologi yang  digunakan” dalam  perbandingan  nya  dengan  sub kriteria pada kriteria C2 mendapatkan nilai CR 0,00475
artinya  perbandingan  berpasangan  tersebut  dinilai konsisten.
Selanjutnya  mengenai  analisa  dari  supermatriks. Penggunaan software  Super  Decision memudahkan peneliti  untuk  memperoleh  nilai  dari  masing-masing supermatriks  tersebut.  Nilai  supermatriks  diperoleh dengan input dari hasil matriks perbandingan berpasangan pada kuesioner I. Unweighted Supermatrix atau supermatriks tidak tertimbang merupakan hasil nilai prioritas ( eigen vector ) dari masing-masing sub kriteria. Nilai  ini  merupakan  nilai  murni  dari  hasil  pengolahan data  pertama  supermatriks  dan  belum  mendapatkan pengaruh  dari  nilai Cluster  Matrix . Unweighted Supermatrix dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Pada  tabel  5. dapat  dilihat  bahwa  nilai  prioritas( eigen  vector )  dari hubungan  sub  kriteria  E11-E12  adalah  0,264706, sedangkan  nilai  prioritas  E11-E13  bernilai  0,00  karena memang  dari  dua  sub  kriteria  tersebut  tidak  ada hubungan ketergantungan sehingga tidak memiliki nilai prioritas ( eigen vector ).
Cluster Matrix adalah matriks hasil dari pembobotan  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria. Cluster  Matrix dapat  dilihat  pada  tabel  6..  Dalam  tabel tersebut  terdapat  beberapa  hasil  yang  memiliki  nilai prioritas  0,00,  artinya  pada  sel  tersbut  tidak  terjadi hubungan ketergantungan antar kriteria. Sebagai contoh sel C3-C4, C3-C5, C4-C3, dan C5-C3, seperti yang sudah dijelaskan pada analisa sebelumnya bahwa memang pada kriteria-kriteria tersebut tidak terjadi hubungan ketergantungan sehingga nilainya 0,00. Nilai dari Cluster Matrix ini  akan  menjadi  pengali(pertimbangan)  dalam menghitung nilai Weighted Supermatrix.

## Tabel 5. Cluster Matrix
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,53391 0,07837 0,08339 0,08807 0,14912 C2 0,16613 0,64608 0,32848 0,32532 0,548027
C3 0,20106 0,14930 0,58812 0 0 C4 0,04306 0 0 0,27474 0 C5 0,05582 0,12624 0 0,31185 0,30284 Weighted Supermatrix atau supermatriks tertimbang adalah supermatriks hasil dari perkalian nilai prioritas Unweighted  Supermatrix dengan Cluster Matrix .  Hasil  dari Weighted  Supermatrix dapat  dilihat pada  Tabel  7,  dimana  sebelumnya  pada Unweighted Supermatrix sel  E11-E12  bernilai  0,264706  berubah menjadi 0,163560. Nilai ini berubah setelah
mendapatkan perkalian bobot dari Cluster Matrix dengan
kriteria dari E11-E12 yaitu C1. Weighted Supermatrix ini akan  menjadi  data  dasar  dari  perhitungan Limit Supermatrix.
Limit  Supermatrix merupakan  supermatriks  hasil dari  pemangkatan  nilai Weighted  Supermatrix hingga mencapai batas nilai prioritas yang sama (limit). Ketika nilai prioritas setiap kolom sama maka Limit Supermatrix sudah  diperoleh. Limit  Supermatrix dapat  dilihat  pada Tabel  8.  Dari  tabel  tersebut  pada  kolom  E13  memiliki nilai  limit  0,12833.  Artinya  nilai  prioritas  sub  kriteria E13  “ketidakjelasan requirement dari  klien”  bernilai 0,12833.

## Tabel 6. Unweighted Supermatrix
Tabel 6. Unweighted Supermatrix (lanjutan) E11 E12
E13
E21
E22 E23 E24 E25 E11 0 0,264706 0 0 0 0 0 0 E12 0,744898 0 0 0 0 0 0 0 E13 0,255102 0,735294 0 1 1 1 1 1 E21 0,711816 0,52065 0,159664 0 0 0,098644 0,54955 0,568966 E22 0 0,13445 0,840336 0,094189 0 0,134229 0 0 E23 0 0,2225 0 0,282312 0 0 0 0 E24 0,288184 0 0 0 0 0 0 0,431034 E25 0 0,1224 0 0,623499 0 0,767127 0,45045 0 E31 0 0,137348 0 0 0 0 0 0 E32 0 0 0 0 0 0 0 0 E33 0,428571 0,243903 1 0,363057 0 0,557522 0 0 E34 0,571429 0,61875 0 0,636943 0 0,442478 1 0 E41 1 1 0 0 0 0 0 0 E42 0 0 0 0 0 0 0 0 E43 0 0 0 0 0 0 0 0 E51 1 0 0 0 0 1 0 1 E52 0 1 0 0 0 0 0 0 E31 E32 E33 E34 E41 E42 E43 E51 E52 E11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E13 0 0 1 0 0 1 0 0 1 E21 0 0 0,314098 0 0 0,076465 0 0 0 E22 0 0 0 0 0,114771 0,077087 0 0 0,1143 E23 0 0 0,175303 0 0,187214 0,200115 0 0 0,164346 E24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E25 0 0 0,510599 0 0,698016 0,646332 1 1 0,721354
Tabel 7. Weighted Supermatrix
Tabel 7. Weighted Supermatrix (lanjutan) E31 0 0 1 0 0 0 0 0 0 E32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E33 1 0 0 0 0 0 0 0 0 E34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E43 0 0 0 0 0 1 0 0 0 E51 0 0 0 0 0 0,784017 0 0 0 E52 0 0 0 0 0 0,215983 0 1000000 0
E11 E12 E13 E21 E22 E23 E24 E25 E11 0 0,141331 0 0 0 0 0 0 E12 0,39771 0 0 0 0 0 0 0 E13 0,1362 0,392587 0 0,089696 1 0,078372 0,089696 0,092127 E21 0,11826 0,086496 0,072238 0 0 0,063732 0,406354 0,432114 E22 0 0,022337 0,3802 0,069646 0 0,086723 0 0 E23 0 0,036964 0 0,208751 0 0 0 0 E24 0,04788 0 0 0 0 0 0 0,327359 E25 0 0,020334 0 0,461035 0 0,495628 0,333077 0 E31 0 0,027615 0 0 0 0 0 0 E32 0 0 0 0 0 0 0 0 E33 0,086168 0,049039 0,547562 0,062036 0 0,083238 0 0 E34 0,114891 0,124406 0 0,108836 0 0,066062 0,170872 0 E41 0,043067 0,043067 0 0 0 0 0 0 E42 0 0 0 0 0 0 0 0 E43 0 0 0 0 0 0 0 0 E51 0,055825 0 0 0 0 0,126244 0 0,1484 E52 0 0,055825 0 0 0 0 0 0 E31 E32 E33 E34 E41 E42 E43 E51 E52 E11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E13 0 0 0,083395 0 0 0,088074 0 0 0,213911 E21 0 0 0,103176 0 0 0,024876 0 0 0 E22 0 0 0 0 0,114771 0,025079 0 0 0,08985 E23 0 0 0,057584 0 0,187214 0,065103 0 0 0,129191 E24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E25 0 0 0,167724 0 0,698016 0,21027 1 0,644078 0,567049 E31 0 0 0,58812 0 0 0 0 0 0 E32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E33 1 0 0 0 0 0 0 0 0 E34 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E42 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Tabel 8. Limit  Supermatrix E11 E12 E13 E21 E22 E23 E24 E25 E11 0 0 0 0 0 0 0 0 E12 0 0 0 0
0 0 0 0 E13 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 E21 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 E22 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 E23 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 E24 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 E25 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 E31 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 E32 0 0 0 0
0 0 0 0 E33 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 E34 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 E41 0 0 0 0
0 0 0 0 E42 0 0 0 0
0 0 0 0 E43 0 0 0 0
0 0 0 0 E51 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 E52 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 Tabel 8. Limit  Supermatrix (lanjutan) E31 E32 E33 E34 E41 E42 E43 E51 E52 E11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E12 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E13 0,121753 0 0,121753 0 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 0,121753 E21 0,133474 0 0,133474 0 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 0,133474 E22 0,062064 0 0,062064 0 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 0,062064 E23 0,042854 0 0,042854 0 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 0,042854 E24 0,056917 0 0,056917 0 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 0,056917 E25 0,169023 0 0,169023 0 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 0,169023 E31 0,129367 0 0,129367 0 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 0,129367 E32 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E33 0,213839 0 0,213839 0 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 0,213839 E34 0,027859 0 0,027859 0 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 0,027859 E41 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E42 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E43 0 0 0 0 0 0 0 0 0 E51 0,031367 0 0,031367 0 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 0,031367 E52 0,011484 0 0,011484 0 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484 0,011484
E43 0 0 0 0 0 0,274746 0 0 0 E51 0 0 0 0 0 0,244497 0 0 0 E52 0 0 0 0 0 0,067355 0 0,355922 0
Analisa selanjutnya akan menjelaskan tentang nilai prioritas  akhir  sub  kriteria.  Nilai  prioritas  akhir  sub kriteria  didapatkan  dari  nilai Limit  Supermatrix pada masing-masing  kolom  sub  kriteria.  Nilai  prioritas  dari limit ini dapat dijadikan sebagai acuan kesimpulan untuk mendapatkan  sub  kriteria  paling  berpengaruh  dalam terjadinya  kegagalan  proyek  TI  di  perusahaan.  Nilai prioritas akhir sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.10. Dalam tabel tersebut terdapat 2 nilai yaitu normalize by cluster dan limiting .  Nilai  yang  digunakan  untuk  acuan kesimpulan  adalah  nilai limiting .  Pada  kolom Limiting dilakukan filter Descending yaitu mengurutkan nilai limit dari yang paling besar ke yang terkecil, kemudian diberi peringkat  sesuai  urutan  nilai limiting paling  besar. Ambang  batas  atau Threshold dari  nilai Limiting yang dapat  diterima  sebagai  kesimpulan  sub  kriteria berpengaruh  diambil  dari  Quartil  3  (Q3)  Gambar  5. Threshold pada  pengolahan  data  metode  ANP  di  nilai Limiting ini  adalah  0,121753.  Sehingga  nilai  prioritas akhir  sub  kriteria  yang  sama  dan  atau  diatas  dari  nilai Threshold dapat diterima sebagai kesimpulan bahwa sub kriteria tersebut paling berpengaruh terhadap kegagalan proyek  TI  di  perusahaan.  Dari  gambar  tersebut  dapat dilihat bahwa terdapat 5 sub kriteria yang nilai prioritas akhir  berada diatas atau sama dengan nilai ambang batas, yaitu  sub  kriteria  E33  “perbedaan  teknologi  yang digunakan”,  sub  kriteria  E25  “perubahan  terlalu  besar dan melenceng”, sub kriteria E21 “ high customization ”, sub kriteria E31 “ skill programmer ” dan sub kriteria E13 “ketidakjelasan requirement dari klien”. Sub kriteria E33 menempati  urutan  pertama  sub  kriteria  paling berpengaruh  dalam  terjadinya  kegagalan  proyek  TI dengan  nilai  prioritas  akhir  0,213839.  Sub  kriteria  E25 menempatai  urutan  kedua  dengan  nilai  prioritas  akhir 0,169023. Kemudian sub kriteria E21 menempati urutan ketiga dengan nilai prioritas akhir 0,133474. Sub kriteria E31  di  urutan  keempat  dengan  nilai  prioritas  akhir 0,129367. Dan sub kriteria E13 di urutan kelima dengan nilai  prioritas  akhir  0,121753.  Kelima  nilai  sub  kriteria ini jika dijumlahkan nilai prioritasnya mendapatkan nilai prioritas total sebesar 0,7674565. Hal ini berarti kelima sub  kriteria  ini  sudah  memenuhi  syarat  mewakili  75% sample  data  perhitungan.  Selain  itu  sub  kriteria  E33 “perbedaan  teknologi  yang  digunakan”  menempati urutan  pertama  sub  kriteria  paling  berpengaruh  dengan nilai  prioritas  akhir  0,213839  artinya  adalah  ada  21% kegagalan  proyek  TI  yang  disebabkan  oleh  perbedaan teknologi  yang  digunakan  disetiap  100  proyek  yang diterima.  Dalam  analisa  yang  lain,  peluang  terjadinya kegagalan  proyek  TI  yang  disebabkan  oleh  perbedaan teknologi yang digunakan sebesar 21%. Pengolohan data
menggunakan  metode  ANP  hanya  selesai  sampai  pada level  2  atau  level  sub  kriteria.  Untuk  pengolahan  data pada  level  3  akan  menggunakan  metode  yang  berbeda yaitu Best  Worst  Method .  Kelima  sub  kriteria  yang masuk  dalam  ambang  batas  nilai  prioritas  akhir  akan diolah kembali menjadi data masukan dalam pengolahan data alternatif solusi menggunakan metode BWM
Gambar 5. Nilai Prioritas Akhir Sub Kriteria

## 3.2. Hasil BWM
Pada  tahap  ini  akan  menjelaskan  tentang  analisa penentuan kriteria dan alternatif solusi yang digunakan di penelitian  ini.  Penentuan  kriteria  didapatkan  dari  hasil pengolahan  data  menggunakan  metode  ANP  yaitu  5 kriteria dengan nilai prioritas akhir diatas dari Threshold . Lima kriteria tersebut adalah sub kriteria E33 “perbedaan teknologi yang digunakan”, E25 “perubahan terlalu besar dan  melenceng”,  E21  “ high  customization ”,  E31  ” skill programmer ”, dan E13 “ketidakjelasan requirement dari klien”. Sedangkan untuk alternatif solusi yang digunakan terdapat  pada  Tabel  9.  Untuk  pengolahan  data  dengan metode BWM ada 5 kriteria dan 5 alternatif solusi yang digunakan. Kemudian 5 kriteria dan 5 alaternatif solusi tersebut  di  olah  menjadi  kuesioner  II  alternatif  solusi. Dalam  kuesioner  ini,  DM  diminta  untuk  menentukan kriteria Best dan Worst lalu  memberikan  pembobotan perbandingan  berpasangan  matriks Best-To-Others dan Others-To-Worst .  Pembobotan  kriteria  menggunakan skala Saaty 1-9.
Tabel 9. Alternatif Solusi
Selanjutnya pemilihan kriteria Best dan pembobotan  matriks  perbandingan Best-To-Others oleh masing-masing  DM.  Kriteria Best yang  dipilih merupakan  kriteria  paling  penting  menurut  DM  dalam menentukkan keputusan untuk memilih alternatif solusi. Kemudian  kriteria Best tersebut  dibandingkan  dengan kriteria  yang  lain  menggunakan  skala  Saaty  1-9.  Hasil pemilihan  kriteria Best dan  pembobotan  matriks pebandingan Best-To-Others dapat dilihat pada Tabel 10. Dari  tabel  tersebut  terdapat  perbedaan  pilihan  kriteria Best oleh DM 1 dan DM 2 - DM 3. DM 1 memilih kriteria E33  “perbedaan  teknologi  yang  digunakan”  sebagai kriteria Best . Sedangkan DM 2 & DM 3 memilih kriteria E13  “ketidakjelasan requirement dari  klien”  sebagai kriteria Best .  Walaupun  terdapat  perbedaan  dalam pemilihan kriteria Best oleh masing-masing DM, hal itu tidak  menjadi  masalah  karena  data  ini  akan  menjadi  1 pada pembobotan optimal. Penentuan kriteria Best akan menjadi  dasar  penentuan consistency  index saat perhitungan bobot optimal.
Tabel 10. Pembobotan Matriks Best-To-Others
Selanjutnya menjelaskan tentang pemilihan kriteria Worst dan pembobotan matriks perbandingan Others-To- Worst oleh  masing-masing  DM.  Kriteria Worst yang dipilih  merupakan  kriteria  terlemah/terburuk  menurut DM  dalam  menentukkan  keputusan  untuk  memilih alternatif solusi. Kemudian kriteria yang lain dibandingkan dengan kriteria Worst menggunakan skala Saaty  1-9.  Hasil  pemilihan  kriteria Worst dan pembobotan  matriks  pebandingan Others-To-Worst dapat  dilihat  pada  Tabel  11.  Dari  tabel  tersebut  pilihan kriteria Worst oleh DM 1, DM 2 dan DM 3. DM 1, DM 2,  dan  DM  3  sama-sama  memilih  kriteria  E31  “ skill programmer ” sebagai  kriteria Worst .  Pemilihan  kriteria
Worst ini  akan  menjadi  dasar  penentuan consistency index saat perhitungan bobot optimal.
Tabel 11. Pembobotan Matriks Others-To-Worst
Selanjutnya  menjelaskan  mengenai  perhitungan bobot optimal dan consistency ratio . Perhitungan bobot optimal  kriteria  menggunakan  bantuan software BWM Excel Solver . Data hasil kuesioner matriks perbandingan berpasangan Best-to-Others dan Others-to-Worst pada Tabel 10 dan Tabel 11 menjadi masukan di BWM Excel Solver. Hasil dari pengolahan data menggunakan BWM Excel  Solver berupa  bobot  masing-masing  kriteria  oleh masing-masing  DM  dan  nilai  KSI.  Hasil  pengolahan tersbeut dapat dilihat pada Tabel 12.
Nilai  CR  yang  mendekati  0  menunjukkan  bahwa hasil  perhitungan  semakin  reliabel,  sedangkan nilai  CR yang mendekati 1 menunjukkan hasil perhitungan yang semakin kurang reliabel (Reazei, 2015). Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai CR terhadap kriteria oleh DM 1 memiliki  reabilitas  tinggi  karena  mendekati  0  yaitu sebesar  0,066893.  Selain  itu  juga  dalam  sebuah  jurnal dari (Liang, 2020) dengan mempertimbangkan skala 1-9 dan menggunakan 5 alternatif solusi, threshold nilai CR dengan kombinasi skala 9 dan 5 alternatif sebesar 0,4055. Nilai  CR  dari  DM  1  berada  dibawah  ambang  batas ( threshold )  dari  (Liang,  2020),  maka  hasil  pembobotan kriteria  oleh  DM  1  dinilai  konsisten.  Untuk  hasil perhitungan nilai CR oleh DM 2 dan DM 3 dapat dilihat pada  Tabel  4.15.  Pada  tabel  menunjukkan  bahwa  nilai CR  pembobotan  DM  2  dan  DM  3  sebesar  0,05843072 dan  0,07142857.  Dari  tabel  tersebut  dapat  ditarik kesimpulan bahwa nilai CR ketiga DM dinilai konsisten. Dari Tabel 4.15 dapat diketahui juga bahwa kriteria hasil pembobotan  DM  yang  paling  berpengaruh  terhadap
Alternatif Solusi Deskripsi S1 Persyaratan dan ruang lingkup harus didefinisikan dengan jelas oleh manajer proyek sebelum meluncurkan proyek S2 Mengidentifikasi risiko sejak dini dan mengembangkan rencana untuk merespon saat muncul S3 Penugasan  personel  yang  memiliki  keahlian,  keterampilan  dan  pengalaman  untuk  berhasil  mengelola proyek tersebut S4 Menerapkan  rencana  komunikasi  dalam  fase  perencanaan  yaitu  identifikasi  orang-orang  yang berkepentingan dalam proyek, kebutuhan komunikasi, dan metode komunikasi S5 Membuat penilaian efektif untuk sumber daya perusahaan dan mempersiapkan daftar lengkap spesifikasi produk akhir DM Best E13 E21 E25 E31 E33 1 E33 3 5 5 7 1 2 E13 1 7 4 6 5 3 E13 1 6 6 6 6
DM Worst E13 E21 E25 E31 E33 1 E31 5 4 5 1 7 2 E31 6 3 6 1 5 3 E31 6 4 6 1 5
pengambilan  keputusan  alternatif  solusi  oleh  DM  2 adalah  kriteria  E13  “ketidakjelasan requirement dari klien”  sebesar  0525876.  Sedangkan  kriteria  paling berpengaruh  dalam  pengambilan  keputusan  alternatif
solusi hasil pembobotan oleh DM 3 adalah kriteria E13 “ketidakjelasan requirement dari  klien”  sebesar 0,557143.
Tabel 12. Hasil Pengolahan Bobot Kriteria dengan BWM Excel Solver
Pada  sub  sub  bab  ini  menjelaskan  tentang  analisa bobot  prioritas  alternatif  solusi  dari  seluruh  DM  dan berdasarkan pada 5 kriteria. Perhitungan bobot alternatif solusi, dimulai dengan menilai tingkat penerapan solusi terhadap  kriteria  dari  skala  1-9,  dimana  1  mengacu kepada  “tidak  mendesak  diterapkan”  dan  9  mengacu kepada “sangat mendesak diterapkan”. Penentuan bobot ini  dihitung  berdasarkan  penerapan  masing-masing alternatif  solusi  terhadap  kriteria  penyebab  kegagalan proyek  teknologi  informasi.  Salah  satu  contoh  hasil perhitungan  bobot  penerapan  alternatif  solusi  dapat dilihat pada Tabel 13. berikut ini
Tabel 13. Pembobotan Alternatif Solusi DM 2
Tabel  tersebut  merupakan  salah  satu  hasil pembobotan alternatif solusi oleh DM 2. Data pada Tabel 13  kemudian  dilakukan  normalisasi  bobot  penerapan
alternatif solusi. Normalisasi dilakukan dengan mengambil  nilai  maksimal  pembobotan  pada  masing” kriteria sebagai acuan nilai 1. Sebagai contoh pada kolom E13  terdapat  nilai  7,  6,  3,  3,  dan  3.  Nilai  maksimal pembobotan pada kolom tersebut adalah 1, sehingga nilai 7 dinormalisasi menjadi nilai 1 dan nilai 6, 3, 3, 3 menjadi nilai  0,857143,  0,428571,  0,428571,  0,428571  seperti Tabel  14.  Setelah  mendapatkan  nilai  normalisasi  dari bobot tersebut kemudian dilakukan perkalian antara nilai normalisasi  dengan  bobot  optimal  kriteria  pada perhitungan Excel  Solver di  Tabel  12.  Hasil  dari perhitungan  tersbut  dapat  dilihat  pada  Tabel  15. Berdasarkan tabel tersebut, alternatif solusi dengan nilai tertinggi dari pembobotan DM 2 adalah alternatif solusi 1 (S1) sebesar 0,976628.
Perhitungan  yang  sama  juga  dilakukan  terhadap pembobotan  oleh  DM  1  dan  DM  3.  Hasil  dari perhitungan  pembobotan  alternatif  solusi  seluruh  DM dapat dilihat pada Tabel 16. Berdasarkan tabel tersebut, seluruh DM memberikan hasil yang sama dalam memilih alternatif  solusi  yaitu  alternatif  solusi  1  (S1).  Nilai prioritas  alternatif  solusi  oleh  DM  1  pada  S1  sebesar 0,943493  dan  oleh  DM  2  pada  S1  sebesar  0,932143. Selain hasil perhitungan prioritas alternatif solusi seluruh DM,  dihasilkan  pula  perhitungan  prioritas  alternatif solusi  berdasarkan  pada  penerapan  5  kriteria.  Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada Tabel 17.
Tabel 14. Normalisasi Bobot Penerapan Alternatif Solusi DM 2
DM E13 E21 E25 E31 E33 KSI CR 1 0,239726 0,143836 0,044031 0,10274 0,469667 0,249511 0,06689297 2 0,525876 0,100167 0,175292 0,058431 0,140234 0,175292 0,05843072 3 0,557143 0,128571 0,128571 0,057143 0,128571 0,214286 0,07142857 MEAN 0,440915 0,124191 0,115965 0,072771 0,246157 0,21303 0,06558409
DM 2 E13 E21 E25 E31 E33 S1 7 4 5 5 5 S2 6 3 5 3 4 S3 3 3 4 3 6 S4 3 2 3 2 2 S5 3 3 3 2 2
DM 2 E13
E21 E25 E31 E33 Weights 0,525876 0,100167 0,175292 0,058431 0,140234 S1 1 1 1 1 0,833333 S2 0,857143 0,75 1 0,6 0,666667 S3 0,428571 0,75 0,8 0,6 1 S4 0,428571 0,5 0,6 0,4 0,333333 S5 0,428571 0,75 0,6 0,4 0,333333
Tabel 15. Prioritas Alternatif Solusi oleh DM 2
Tabel 16. Prioritas Alternatif Solusi Semua Decision Maker
DM 2 E13 E21 E25 E31 E33 SUM S1 0,525876 0,100167 0,175292 0,058431 0,116861 0,976628 S2 0,450751 0,075125 0,175292 0,035058 0,093489 0,829716 S3 0,225376 0,075125 0,140234 0,035058 0,140234 0,616027 S4 0,225376 0,050083 0,105175 0,023372 0,046745 0,450751 S5 0,225376 0,075125 0,105175 0,023372 0,046745 0,475793
Tabel 17. Prioritas Alternatif Solusi Pada Penerapan 5 Kriteria
Berdasarkan  tabel  tersebut,  solusi  yang  cocok
diterapkan untuk kriteria E13 “ketidakjelasan reqiurement dari klien” adalah S1 dengan nilai prioritas 0,440915. Alternatif solusi yang cocok diterapkan untuk kriteria E21 “ high customization ” adalah S2 dengan nilai 0,115844.  Kemudian  alternatif  solusi  yang  cocok diterapkan  untuk  kriteria  E25  “perubahan  terlalu  besar dan melenceng” ada 2 yaitu S1 dan S2 dengan memiliki nilai  prioritas  yang  sama  yaitu  0,115965.  Sedangkan untuk  kriteria  E31  “ skill  programmer ”  alternatif  solusi yang dtierapkan adalah S3 dengan nilai prioritas 0,06498. Untuk  kriteria  E33  “perbedaan  teknologi  yang digunakan”  alternatif  solusi  yang  diterapkan  adalah 0,246157. Dari Tabel 4.19 dan 4.20 dapat dilihat bahwa alternatif solusi 1 (S1) mendapatkan nilai tertinggi yaitu 0,950755.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  pilihan alternatif  solusi  yang  dinilai  sangat  urgent  untuk diterapkan guna menanggulangi kegagalan proyek TI di CV  Kadang  Koding  Indonesia  yaitu “persyaratan  dan ruang  lingkup  harus  didefinisikan  dengan  jelas  oleh manajer proyek sebelum meluncurkan proyek” .

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  bobot  tiap  kriteria dan  sub  kriteria  menggunakan  metode  ANP,  berikut merupakan 3 kriteria dan 5 sub kriteria yang merupakan kriteria  dan  sub  kriteria  paling  berpengaruh  terhadap terjadinya  kegagalan  proyek  TI  di  CV  Kadang  Koding Indonesia.  Kriteria  tersebut  adalah  kriteria  1  C1 (kesepakatan kerja), C2 (perubahan kebutuhan pelanggan),  dan  C3  (efisiensi  coding).  Sub  kriteria tersebut  adalah  E23  (perbedaan  teknologi  yang digunakan) dengan nilai prioritas sebesar 0,213839, E25 (perubahan  terlalu  besar  dan  melenceng)  dengan  nilai prioritas  sebesar  0,169023,  E21  ( high  customization ) dengan  nilai  prioritas  sebesar  0,133474,  E31  ( skill programmer )  dengan  nilai  prioritas  sebesar  0,129367, dan E13 (ketidakjelasan reqiurement dari klien) dengan nilai  prioritas  sebesar  0,121753.  Perhitungan  prioritas bobot alternatif solusi menggunakan metode Best Worst Method menghasilkan  alternatif  solusi  terbaik  yang sebaiknya  diterapkan  terlebih  dahulu  di  perusahaan adalah  alternatif  solusi  1  S1  (Persyaratan  dan  ruang
DM S1 S2 S3 S4 S5 1 0,943493 0,762394 0,884132 0,525685 0,392042 2 0,976628 0,829716 0,616027 0,450751 0,475793 3 0,932143 0,797959 0,660204 0,470918 0,369898 MEAN 0,950755 0,79669 0,720121 0,482452 0,412578
ALTERNATIF SOLUSI E13 E21 E25 E31 E33 SUM S1 0,440915 0,101491 0,115965 0,06116 0,231224 0,950755 S2 0,349494 0,115844 0,115965 0,051282 0,164105 0,79669 S3 0,207989 0,103858 0,097136 0,06498 0,246157 0,720121 S4 0,194671 0,084796 0,063826 0,031013 0,108145 0,482452 S5 0,154823 0,081157 0,056683 0,037863 0,082052 0,412578
lingkup  harus  didefinisikan  dengan  jelas  oleh  manajer proyek  sebelum  meluncurkan  proyek)  dengan  nilai prioritas sebesar 0,950755. Kemudian di peringkat kedua adalah  alternatif  solusi  2  S2  (Mengidentifikasi  risiko sejak dini dan mengembangkan rencana untuk merespon saat muncul) dengan nilai prioritas 0,79669. Di peringkat ketiga adalah alternatif solusi 3 S3 (Penugasan personel yang  memiliki  keahlian,  keterampilan  dan  pengalaman untuk  berhasil  mengelola  proyek  tersebut)  dengan  nilai 0,720121.  Di  peringkat ke  empat,  alternatif  solusi  4  S4 (Menerapkan rencana komunikasi dalam fase perencanaan  yaitu  identifikasi  orang-orang  yang berkepentingan  dalam  proyek,  kebutuhan  komunikasi, dan  metode  komunikasi),  dan  diperingkat  terakhir alternatif 5 S5 (Membuat penilaian efektif untuk sumber daya  perusahaan  dan  mempersiapkan  daftar  lengkap spesifikasi  produk  akhir).  Saran  untuk  penelitian selanjutnya  berdasarkan  penelitian  ini  adalah  Alternatif solusi di hadirkan dengan detail yang jelas sesuai dengan Tata  Kelola  proyek  TI  dan  sebaiknya  melanjutkan pembahasan  sampai  dengan  implementasi  alternatif solusi di perusahaan.

## Daftar Pustaka
Andriati, H.N. (2001). Peranan Sistem Informasi dalam Menciptakan  Keunggulan  Daya  Saing  Melalui
Transmigrasi Teknologi. Jurnal Akuntansi Maranatha (1:1): 26-38. Arum, dkk. (2021). Pengambilan Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Pemilihan
Pemasok Produk Lampu.
INVENTORY:Industrial  Vocational  E-Journal  On
Agroindustry , 2 (1). pp. 46-55. ISSN 2723-1895 Azhar, A.H. dan Destari, R.A. (2019). Optimasi Decision Support  System (DSS)  Pemilihan  Paket  Layanan Internet Berbayar Dengan Metode ANP.
ISSN:2548-9771/EISSN:2549-7200.
Bloch, M., Blumber, S., & Laartz, J. (2012). Delivering large-scale IT projects on time, budget and value . McKinsey & Company.
Cahyono,  L.  A.,  dan  Nugroho,  E.  (2014).  Belajar  dari Kegagalan  Proyek-Proye  Teknologi  Informasi. ISSN: 1979-2328
Fitri,  F.A.  dan  Rahayu,  H.N.N.  (2020).  Penentuan
Alternatif Pilihan Strategi Mitigasi Risiko
Kecelakaan  Kerja  Dengan  Metode  ANP  Di  PT XYZ.  Jurnal  Rekayasa  dan  Optimasi  Sistem
Industri.
Jogiyanto,  &  Abdillah,  W.  (2011).  Sistem  Tatakelola
Teknologi Informasi (First).
Larsen, M., & Myers, M. (1999). When success turns into failure:  a  package-driven  business  process  re- engineering  project  in  the  financial  services industry . Journal of Strategic Information Systems
8, 395-417.
M.  I.  Zulfiandri,  H.  Yasin,  and  S.  Sudarno.  (2021).
Pemilihan Smartphone Terbaik Penunjang Kegiatan  Akademis  Menggunakan  Metode  BWM dan Pengembangan AHP. Jurnal Gaussian, vol. 10, no. 1, pp. 55-65, Feb. 2021. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v10i1.30542
Munim, Z. H., Saha, R., Scheyen, H., Adolf, K. Y. Ng.,
dan  Notteboom,  T.  E.  (2021). Autonomous  ships for container shipping in the Arctic routes . https://doi.org/10.1007/s00773-021-00836-8
Rateb.  J.  (2015). An  Investigation  of  Failure  in Information Systems Projects : The Case of Jordan. http://dx.doi.org/10.5296/jmr.v7i1.7002
Rezaei,  J.  (2015). Best-worst  multi-criteria  decision- making  method:  Some  properties  and  a  linear model .
http://dx.doi.org/10.1016/j.omega.2015.12.001 Saaty, T. L., Vargas, L. G. (2006). Decision Making with the Analytic Network Process
Schwalbe, K. (2002). Introduction to Project Management,  Minneapolis:  Thomson  Course Technology.
Soren, L. (2020). IT Project Failures, Causes and Cures . Digital Object Identifier 10.1109/ACCESS.2020.29865