## Penerapan Metode AHP Untuk Menentukan Kualitas Produksi
Crude Palm Oil
Application of the AHP Method to Determine Production Quality Crude Palm Oil

## Siswanto*
Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Luwuk JL.KH. Ahmad Dahlan Nomor III/79 Luwuk Banggai Kode Pos 94711 Sulawesi Tengah *Korespondensi Email: 18916126unismuh@gmail.com Diterima 09 Desember, 2023; Disetujui 02 Februari, 2024; Dipublikasikan 24 Maret, 2024

## Abstrak
PT.  Kurnia  Luwuk  Sejati  merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  industri  kelapa  sawit  serta menghasilkan minyak mentah Crude Palm Oil (CPO). Dalam produksi CPO perusahaan hanya menetapkan 2 indikator yang digunakan dalam menentukan kualitas CPO yaitu Free Fatty Acid (FFA), kadar air ( moisture ). Badan Standarisasi Nasional (BSN) telah menetapkan standarisasi CPO yang dimuat dalam standar Nasional Indonesia (SNI) 01-2901-2006 yaitu kadar air ( moisture maks 0,5 %) kadar kotoran (maks 0,5 %) dan Free Fatty Acid (FFA 5%). Hal ini memungkinkan perusahaan menambahkan satu indikator lagi untuk mengetahui kualitas  CPO,  yaitu  kandungan  pengotor/kadar  kotoran,  ini  menjadi  faktor  penting  karena  produsen  dapat mengetahui  tingkat  kejernihan  dan  kualitas  dari  hasil  produksi  CPO  dan  juga  salah  satu  cara  untuk meningkatkan  kepercayaan  produsen  untuk  membeli  hasil  produksi  perusahaan.  Metode  AHP  digunakan dapat  menyeleksi  kriteria-kriteria  yang  bertentangan,  yang  kemudian  tercipta  alternatif/solusi  yang mempunyai prioritas paling tinggi dan memudahkan perusahaan dalam memutuskan pengendalian kualitas. Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  dari  ketiga  kriteria  pengendalian  kualitas  FFA  atau  kadar  asam lemak  bebas  berada  pada  prioritas  utama  perusahaan  untuk  memperbaiki  kualitas  karena  memiliki  bobot perbandingan  paling  besar  0,681563,  kemudian  kadar  kotoran  dengan  nilai  bobot  0,236447  dan Moisture dengan nilai bobot 0,08199.
Kata Kunci: CPO, Free Fatty Acid, Kadar Air, Kadar Kotoran, Metode AHP

## Abstract
PT. Kurnia Luwuk Sejati is a company that operates in the palm oil industry and produces Crude Palm Oil (CPO).  In  CPO  production,  the  company  only  determines  two  indicators  used  to  determine  the  quality  of CPO, namely Free Fatty Acid (FFA), water content (moisture). The National Standardization Agency (BSN) has established CPO standards contained in the Indonesian National Standard (SNI) 01-2901-2006, namely water content (max moisture 0.5%) impurity content (max 0.5%) and Free Fatty Acid (FFA 5 %). This allows companies  to  add  one  more  indicator  to  determine  the  quality  of  CPO,  namely  impurity  content/impurity content,  this  is  an  important  factor  because  producers  can  know  the  level  of  clarity  and  quality  of  CPO production and is also a way to increase producers' confidence in buying the company's products. The AHP method is used to select conflicting criteria, which then creates alternatives/solutions that have the highest priority and makes it easier for companies to decide on quality control. The results of this research show that of the three quality control criteria, FFA or free fatty acid content is the company's top priority for improving quality because it has the largest comparative weight of 0.681563, then impurity content with a weight value of 0.236447 and Moisture with a weight value of 0, 08199.
Keywords: AHP Method, CPO, Free Fatty Acid, Impurity Content, Water Content.

## 1. Pendahuluan
Menurut (Anzani et al., 2023), Crude Palm Oil (CPO) atau yang sering dikenal dengan minyak kelapa  sawit,  menjadi  produk  dengan permintaan  yang  terus  meningkat  baik dari  pasar  dalam  negeri maupun  luar  negeri  sehingga  produksi  dan  kualitas  CPO  juga  harus  ditingkatkan  untuk  memenuhi permintaan produsen.
PT. Kurnia Luwuk Sejati (KLS) terletak di Desa Samalore Kecamatan Toili yang berproduksi sejak tahun 2002.  Perusahaan ini bergerak dalam produksi minyak sawit dengan memproduksi minyak sawit mentah (CPO) dan kernel (kernel sawit). Untuk bisa bersaing di industri ini perusahaan dituntut untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas produksi. Dalam  produksi CPO terdapat beberapa hasil analisa  melebihi  standar    perusahaan  dan  perusahaan  hanya  menetapkan  2  indikator  yang  digunakan dalam menentukan kualitas CPO yaitu Free Fatty Acid (FFA), kadar air ( moisture ), sedangkan (BSN, 2006), telah menetapkan  standarisasi  CPO  yang  dimuat  dalam  standar Nasional  Indonesia  (SNI) 01-2901-2006  yaitu  kadar  air  ( moisture maks 0,5 %) kadar kotoran (maks 0,5 %) dan Free Fatty Acid (FFA 5%).
Hal  ini  memungkinkan  perusahaan  menambahkan  satu  indikator  lagi  untuk  mengetahui kualitas CPO, yaitu kandungan pengotor/kadar kotoran adalah zat yang tidak larut dalam minyak, ini menjadi  faktor  penting  karena  produsen  dapat  mengetahui  tingkat  kejernihan  dan  kualitas  dari  hasil produksi  CPO  dan  juga  salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  kepercayaan  produsen  untuk  membeli hasil produksi Perusahaan (Anggraini & Wijaya, 2017).
Berdasarkan  hal  ini  maka  dipandang  perlu  untuk  mencamtumkan  kadar  kotoran  dalam indikator  kualitas  CPO,  sebelum  perusahaan  mengambil  keputusan  tersebut  dibutuhkan  pendukung untuk mengambil langkah ini menggunakan metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ).
Menurut  (Chandra  &  Ratnamurni,  2022),  Metode  AHP  digunakan  karena  dapat  menyeleksi kriteria-kriteria yang bertentangan sehingga kriteria-kriteria yang ada ditangani dengan metode AHP, yang  kemudian  tercipta  alternatif/solusi  yang  mempunyai  prioritas  paling  tinggi  dan  memudahkan perusahaan dalam memutuskan pengendalian kualitas harus didahulukan dalam pengendalian produksi.
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka  dilakukan  penelitian  tentang  Pengendalian  Kualitas Produksi  minyak  sawit  mentah/Crude  Palm  Oil  (CPO)  Menggunakan  Metode Analitycal  Hierarchy Process (Studi Kasus PT Kurnia Luwuk Sejati).

## 2. Metode Penelitian
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Analytical  Hierarchy  Process (AHP) untuk memecahkan masalah dengan kelompok yang kompleks dan tidak terstruktur. Menurut (Chandra &  Ratnamurni,  2022),  AHP  mengorganisir  kelompok  dengan  mengikuti  susunan  hierarki  dan memasukkan  nilai  numerik  yang  mewakili  persepsi  manusia  untuk  memberikan  perbandingan  yang sebenarnya. Pada akhirnya, proses agregasi mengidentifikasi faktor - faktor dengan prioritas tertinggi.
Menurut (Chandra & Ratnamurni, 2022), Metode Analytical Hierarchy Process memecahkan permasalahan dengan  membuat  struktur  hierarki  yang  berisi  tujuan  masalah  yang  ingin  diselesaikan dan  menentukan  alternatif  yang  dapat  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  tersebut, variabel- variabel  yang  tersedia  dalam  beberapa  bentuk  tata  letak  hierarki,  kemudian  berikan  nilai  pada  setiap variabel  dan  hitung  peringkatnya  untuk  mengetahui  variabel  mana  yang  memiliki  prioritas  tertinggi dan  akan  mempengaruhi  penyelesaian  situasi.  AHP  menggabungkan  penilaian  dan  pertimbangan pribadi  para  pihak  dengan  pengetahuan  dan  pengalaman  di  bidangnya,  sehingga  membuat  penilaian yang beralasan. Prosedur dalam metode AHP terdiri dari beberapa tahap yaitu:
a. Descompotion (Dekomposisi)
Mendefinisikan  masalah,  kemudian  memecah  persoalan  menjadi  unsur-unsur  yang  diuraikan dalam bentuk struktur hirarki. Penyusunan hirarki berarti menetapkan tujuan, yang merupakan sasaran sistem  secara  keseluruhan,  pada  level  teratas,  dan  kemudian  kriteria  untuk  menilai  atau mempertimbangkan  alternatif  yang  tersedia  dan  menentukan  alternatif  tersebut.  Setiap  kriteria  dapat memiliki subkriteria di bawahnya, dan setiap kriteria dapat memiliki nilai intensitas tertentu (Munthafa et al., 2018).
Gambar 1 Struktur Hirarki Sumber: (Rachman, 2019)

## b. Comparative Judgement
Pembuatan  nilai  tentang  kepentingan  relative  dua  elemen  pada  suatu  tingkat  tertentu dibandingkan dengan tingkat di atasnya dikenal sebagai pertimbangan komparatif. Karena evaluasi ini akan memengaruhi prioritas komponen saat ini, itu menjadikannya sangat penting. Hasil dari penilaian ini dituliskan dalam matriks yang disebut dengan matriks pairwise comparison atau tabel perbandingan berpasangan.
Untuk  membuat  matriks  perbandingan  pasangan,  pertanyaan  yang  diajukan  adalah  sebagai berikut  yaitu  elemen  mana  yang  lebih  (penting/disukai/mungkin/dsb)  dan  berapa  kali  lebih (penting/disukai/mungkin/dsb)  Skala  dasar  yang  dapat  digunakan  untuk  membuat  skala  kepentingan adalah  Melengkapi  matriks  perbandingan  berpasangan  melibatkan    penggunaan  angka-angka  untuk menyatakan  kepentingan  relatif  suatu  item  dibandingkan  dengan  item  lainnya  sebagai  skala  dari  1 hingga 9 (SARI & ZUHRI, 2021).
Menurut  (Chandra  &  Ratnamurni,  2022),  Skala  ini  mengidentifikasi  dan  menjelaskan  Nilai dari  1  hingga  9  harus  diperhitungkan  saat  membandingkan  pasangan.  Elemen  pada  setiap  tingkat hierarki  dalam  kaitannya  dengan  kriteria  tingkat  yang  lebih  tinggi.  Jika  suatu  elemen  berada  dalam suatu  matriks  dan  dibandingkan  dengan  dirinya  sendiri  maka  akan  bernilai  1.  Jika  i  dibandingkan dengan j maka akan mendapat nilai tertentu. Jadi i dibandngkan i maka sebaliknya. Berikut ini adalah skala kuantitatif dari 1 hingga 9 untuk menilai pentingnya suatu item dibandingkan item lainnya.

## Tabel 1 Elemen Matrik Perbandingan
Intensitas kepentingan Keterangan 1 Sama pentingnya dibanding dengan yang lain 3 Sedikit lebih penting dibanding yang lain 5 Cukup penting dibanding dengan yang lain 7 Sangat penting dibanding yang lain 9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain 2,4,6,8 Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan Resiprokal Jika elemen i memeiliki salah satu angka di atas dibandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kebalikannya ketika dibanding i Sumber: (Rachman, 2019)

## c. Synthesis of Priority
Dari setiap matriks tabel perbandingan berpasangan pada gambar di atas tahap selanjutnya ialah mencari  priritas  utama.  pertimbangan- pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  di  sintesis untuk memperoleh keseluruhan keseluruhan prioritas (Chandra & Ratnamurni, 2022).

## d.  Consitency
Menurut  (Sri  Hartati  &  Adi  Nugroho,  2012),  konsistensi  penting  untuk  mendapatkan  hasil yang  berharga  di  dunia  nyata.  AHP  mengukur  konsistensi  penilaian  menggunakan  rasio  konsistensi. Nilai konsistensi rasio harus kurang dari 5% untuk    matriks 3x3, 9% untuk matriks 4x4, dan 10% untuk matriks lebih besar. Jika rasio lebih besar dari batas tersebut maka perbandingan matriks akan dilakukan Kembali (Chandra & Ratnamurni, 2022).
Langkah-langkah menghitung nilai skala konsistensi adalah sebagai berikut:
1. Kalikan nilai kolom pertama dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai kolom pertama dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
2. Tambahkan setiap baris.
3. Hasil penambahan baris dibagikan dengan item dengan prioritas relatif yang sesuai.
4. Bagilah hasil  di  atas dengan banyaknya kriteria  yang ada, hasilnya disebut nilai eigen (Zmax).
5. Hitung indeks inersia sesuai rumus:
CI = (Zmax-n)/n (I) Dimana: CI = Consistency index Zmax = eigen Value N = Jumlah kriteria
6. Menentukan Consistency ratio (CR) dengan rumus :
CR= CI/RC (2)
Dimana: CR = Consistency Ratio CI  = Consistency Index RC = Random Consistency
Rumus untuk menentukan Rasio Konsistensi (CR) indeks konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus
(3)
Dimana :
CI
= Indeks konsistensi (consistency index)
λ 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = Nilai eigen terbesar matriks level-n.
λ 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 diperoleh dengan menjumlahkan hasil kali kolom dengan vektor eigen utama. Jika C.1 = 0 berarti matriks konsisten.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Untuk mempertahankan kualitas produk perusahaan  melakukan analisa sampel produksi yang dilakukan dilaboratorium setiap 1 jam.
a. Penentuan kadar Free Fatty Acid (FFA)
FFA  merupakan  salah  satu  standar  kualitas  yang  dipakai  perusahaan  untuk  melihat  kualitas minyak, apabila hasil analisa melebihi 5% kualitas minyak menurun dan menyebabkan ketengikan pada minyak, terjadinya perubahan warna dan juga randemen minyak menurun (Kristono et al., 2020).
Prosedur dalam menentukan kadar FFA adalah sebagai berikut:
1. Timbang minyak produksi sebanyak 5gram dengan gelas Erlenmeyer.
2. Tambahkan IPA sebanyak 50 ml
3. Tambahkan 5 tetes indicator phenolphthalein (PP)
4. Masukan Magnet Stirrer kedalam erlenmeyer.
5. Letakan Erlenmeyer di atas hotplate magnetic stirrer
6. Nyalakan hotplate dan panaskan agar sampel menjadi tercampur merata dan jernih.
7. kemudian  titrasi  dengan  larutan  NaOH  yang  sudah  distandarisasi serta  titrasi  diakhiri  setelah terjadinya perubahan bentuk warna merah jingga.
b. Penentuan Kadar Air (mositure)
Menurut  (Nur  et  al.,  2020),  Tingginya  kadar  air  akan  menurunkan  kualitas  minyak  yang dihasilkan  yaitu  minyak  akan  beraroma  tidak  sedap  selama  penyimpanan.  Semakin  sedikit  kadar  air yang terkandung dalam minyak semakin tinggi kualitas minyak dihasilkan.
Prosedur dalam menentukan kadar air ( moisture).
1. Timbang wadah petridish dan tentukan berat kosongnya.
2. Masukan sampel pada wadah sebanyak 10 gram yang sudah ditentukan berat kosongya.
3. Sampel yang sudah ditimbang ditempatkan dalam oven pada suhu 100-105 derajat C selama 1 jam.
4. kemudian  sampel  akan  didinginkan  kedalam  desikator selama 30 menit.
5. Timbang sampel yang telah dingin lalu tentukan kadar airnya sesuai rumus.

## c. Penentuan Kadar Kotoran
Salah  satu  parameter  mutu  CPO  adalah  kadar  kotoran.  Kadar  kotoran dan  zat  terlarut  adalah keseluruhan bahan-bahan asing yang tidak larut dalam minyak, kotoran yang tidak terlarut dinyatakan sebagai persen zat kotoran terhadap minyak atau lemak. Kadar kotoran yang terkandung dalam CPO dapat  berasal  dari  cangkang,  kernel,  fiber/serabut,  pasir  serta  benda  lain  yang  terikut  dalam  minyak. Umumnya,  penyaringan  hasil  minyak  sawit  dilakukan  dalam  rangkaian  proses  pengendapan  yaitu minyak sawit jernih dimurnikan dengan sentrifugasi.  Proses tersebut kotoran-kotoran yang berukuran besar  memang  dapat  disaring.  Akan  tetapi,  kotoran-kotoran  atau  serabut  yang  berukuran  kecil  tidak dapat  disaring,  hanya  melayang-layang  didalam  minyak  sawit  sebab  berat  jenisnya  sama  dengan minyak sawit (Alfiah & Susanto, 2015).
Tabel 2 Data Harian kadar asam (FFA), kadar air ( moisture ) dan kadar kotoran
No FFA (< 5,0 %) Moisture (< 0,5 %) Kadar Kotoran (< 0,5 %) 1 3,54 0,33 0,044 2 3,65 0,34 0,018 3 3,82 0,47 0,008 4 3,82 0,43 0,020 5 3,8 0,4 0,016 6 3,91 0,43 0,016 7 3,93 0,42 0,044 8 3,89 0,35 0,026 9 3,78 0,44 0,022
Sumber: PT. Kurnia Luwuk Sejati 26/07/2023

## d. Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process
Terdapat  3  kriteria  untuk  menentukan  pengendalian  kualitas  yaitu  FFA,  Kadar  kotoran  dan Moisture dan  3  alternatif  untuk  memperbaiki  kualitas  yaitu  Pelatihan  SDM,  penyortiran  buah  dan perawatan mesin, dimana dari ketiga ini akan dicari prioritas utama.
Untuk  menentukan  prioritas  utama  mengendalikan  kualitas  didapat  ada  beberapa  faktor pendukung  yang  diantaranya  FFA  kadar  kotoran  dan  kadar  air  ( moisture ).  Setiap  faktor  kriteria memiliki  kekurangan  dan  kelebihan  masing-masing.  Oleh  sebab  itu, perusahaan  memberikan  nilai kepentingan berdasarkan tabel intensitas kepentingan.

## 1. Menentukan kriteria pengendalian kualitas
Nilai pada matriks ini diambil berdasarkan  persepsi dari pihak perusahaan yang didasari dari tabel    intensitas    kepentingan  pada  metode  AHP    tentang    perbandingan  Kriteria  terhadap  perbaikan FFA.

## Tabel 3 Intensitas Kepentingan
Sumber : Data Penelitian 2023
Tahap-tahap dalam untuk menentukan nilai bobot dari masing- masing-kriteria: a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.

## Tabel 4 Matriks perbandingan kriteria
Sumber: Data Olahan 2023
b. Setelah  ditentukan  nilai  dari  masing-masing  kriteria selanjutnya  dihitung  nilai  eigen vectornya dengan cara Membagi setiap nilai-nilai dari kolom kriteria dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi  matriks.
Tabel 5 Nilai eigen Kriteria Kriteria NILAI EIGEN FFA 0,685714 0,692308 0,666667 Kadar Kotoran 0,228571 0,230769 0,25 Moisture 0,085714 0,076923 0,083333 Sumber: Data Olahan 2023 Kriteria FFA Kadar Kotoran Moisture FFA 1 3 8 Kadar Kotoran 1/3 1 3 Moisture 1/8 1/3 1 Kriteria FFA Kadar Kotoran Moisture FFA 1 3 8 Kadar Kotoran 0,3 1 3 Moisture 0,125 0,3 1 Jumlah 1,458 4,3 12
c. Kemudian mencari nilai rata-rata untuk menentukan nilai bobot, dengan cara menjumlahkan nilai- nilai dari setiap baris matriks  dan  membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai rata-rata. Nilai rata-rata ini akan diketahui nilai bobot yang paling besar dan harus diprioritaskan dalam menentukan kualitas Crude Palm Oil (CPO).
Tabel 6 Nilai Rata-rata
Sumber: Data Olahan 2023
Menurut  hasil  di  atas  menunjukan  nilai  bobot  terbesar  yaitu kriteria FFA dengan nilai bobot 0,6816,  kemudian  secara  berurutan  kadar  kotoran  dengan  nilai  bobot  0,2364  dan  diikuti  kriteria Moisture dengan nilai bobot 0,0820. Kriteria FFA dengan bobot yang paling besar menunjukan kriteria tersebut berada pada prioritas utama dalam pengendalian kualitas  produk.
Setelah didapatkan nilai bobot dihitung konsistensi rasionnya              dengan tujuan untuk Rasio untuk mengetahui tingkat konsistensi penilaian perbandingan kriteria, apabila nilai konsistensi rasionnya lebih dari 10 % maka perhitungan harus diulang.
Menentukan nilai eigen maksimal Z maks = (Jumlah Kriteria FFA x Nilai rata-rata FFA) + (jumlah Kadar kotoran + nilai rata-rata Kadar kotoran) + ( jumlah kriteria moisture + nilai rata- rata moisture ) = (1,458x0,6816) + (4,3x0,2364) +  (12x0,0820) = 3,00243183 Menentukan indeks konsistensi (CI)
CI = Z maks-n/n-1 = (3,00243183 – 3)/(3-1) = 0,00121591 Menghitung rasio konsistensi (CR) CR = CI/0,58 = 0,00121591/0,58 = 0,0020964
Berdasarkan  perhitungan  konsistensi  rasio  mendapatkan  hasil     tidak lebih  dari  0,1 atau  10  % maka nilai perbandingan di atas konsisten.
2. Perbandingan Berpasangan Alternatif Pada Masing-Masing Kriteria
a. Perbandingan Alternatif Untuk Perbaikan FFA
Tabel 7 Nilai Intensitas Kepentingan Untuk Pebaikan FFA
FFA Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 ½ 3 Penyortiran Buah 2 1 5 Perawatan Mesin 1/3 1/5 1 Sumber: Data Penelitian 2023 NILAI EIGEN JUMLAH RATA- RATA 0,685714 0,692308 0,666667 2,044688645 0,681563 0,228571 0,230769 0,25 0,709340659 0,236447 0,085714 0,076923 0,083333 0,245970696 0,08199

## Tabel 8 Matriks Perbandingan Pada Kriteria FFA
FFA Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 0,5 3 Penyortiran Buah 2 1 5 Perawatan Mesin 0,3 0,2 1 JUMLAH 3,3 1,7 9 Sumber: Data Olahan 2023 Tabel 9 Nilai Eigen NILAI EIGEN JUMLAH RATA-RATA 0,300 0,294 0,333 0,927 0,3091503 0,600 0,588 0,556 1,744 0,58 0,100 0,118 0,111 0,329 0,11 Sumber: Data Olahan 2023
Menentukan nilai eigen maksimal
Z maks = (Jumlah Kriteria FFA x Nilai rata-rata FFA) + (jumlah Kadar kotoran + nilai rata-rata Kadar kotoran) + ( jumlah kriteria moisture + nilai rata- rata moisture ) = (3,3x0,3091503) + (1,7x0,58) +  (9x0,11) = 3,004923747 Menentukan indeks konsistensi (CI)
CI  = Z maks-n/n-1 = (3,004923747 – 3)/(3-1) = 0,002461874 Menghitung rasio konsistensi (CR)
CR = CI/0,58 = 0,002461874/0,58 = 0,00424461
Berdasarkan  perhitungan  konsistensi  rasio  mendapatkan  hasil tidak  lebih  dari  0,1  atau  10  % maka nilai perbandingan di atas konsisten.
b. Perbandingan alternatif pada pengurangan kadar kotoran
Tabel 10 Perbandingan Alternatif Terhadap Kadar Kotoran
Kadar Kotoran Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 ¼ 1/4 Penyortiran Buah 4 1 1/2 Perawatan Mesin 4 2 1
Sumber: Data Penelitian 2023
Tabel 11 Matriks Perbandingan Pada Kadar Kotoran
Kadar Kotoran Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 0,25 0,25 Penyortiran Buah 4 1 0,50 Perawatan Mesin 4 2 1 JUMLAH 9 3,25 1,75 Sumber : Data Olahan 2023 Tabel 12 Nilai eigen NILAI EIGEN JUMLAH RATA-RATA 0,111 0,077 0,143 0,331 0,110 0,444 0,308 0,286 1,038 0,346 0,444 0,615 0,571 1,631 0,544 Sumber : Data Olahan 2023
Menentukan nilai eigen maksimal
Z maks = (Jumlah P. SDM x Nilai rata-rata P.SDM) + (jumlah P. Buah + nilai rata-rata P. Buah) + ( jumlah P. Mesin + nilai rata-rata P. Mesin) = (9x0,110) + (3x0,346) + (1,75x0,544) = 3,068579569 Menentukan indeks konsistensi (CI)
CI  = Z maks-n/n-1 = (3,068579569 – 3)/(3-1) = 0,034289784 Menghitung rasio konsistensi (CR) CR = CI/0,58 = 0,034289784/0,58
= 0,059120318
c. Perbandingan alternatif Untuk Pengurangan Moisture
Tabel 13 Perbandingan Alternatif  Terhadap Kriteria Moisture MOISTURE Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 ¼ 1/3 Penyortiran Buah 4 1 1/2 Perawatan Mesin 3 2 1 Sumber: Data Penelitian 2023
Tabel 14 Matriks Perbandingan Pada Moisture MOISTURE Pelatihan SDM Penyortiran Buah Perawatan Mesin Pelatihan SDM 1 0,25 0,33 Penyortiran Buah 4 1 0,50 Perawatan Mesin 3 2 1 JUMLAH 8 3,25 1,833 Sumber : Data Olahan 2023 Tabel 15 Nilai eigen NILAI EIGEN JUMLAH RATA-RATA 0,125 0,077 0,182 0,384 0,128 0,500 0,308 0,273 1,080 0,360 0,375 0,615 0,545 1,536 0,512 Sumber : Data Olahan 2023
Menentukan nilai eigen maksimal
Z maks = (Jumlah P. SDM x Nilai rata-rata P.SDM) + (jumlah P. Buah + nilai rata-rata P. Buah) + ( jumlah P. Mesin + nilai rata-rata P. Mesin) = (8X0,128) + (3,25X0,360) + (1,833X0,512) = 3,1323 Menentukan indeks konsistensi (CI) CI = Z maks-n/n-1 = (3,1323 – 3)/(3-1) = 0,0662
Menghitung rasio konsistensi (CR) CR = CI/0,58 =  0,0662/0,58 = 0,0011
Berdasarkan perhitungan konsistensi rasio mendaptkan hasil tidak lebih dari 0,1 atau 10 % maka nilai perbandingan di atas konsisten.

## 3. Perengkingan Alternatif
Pelatihan SDM    = (Nilai rata-rata FFAx nilai alternatif FFA)+(Nilai rata-rata kadar kotoran x nilai rata-rata  alternatif  kadar  kotoran)+(nilai  rata-rata Moisture x  nilai  rata-rata alternatif moisture )
= (0,681x0,309)+( 0,236x0,110)+ ( 0,082x0,128)
= 0,2473
Penyortiran  Buah  =  (Nilai  rata-rata  FFAx  nilai  alternatif  FFA)+(Nilai  rata-rata  kadar  kotoran  x  nilai rata-rata  alternatif  kadar  kotoran)+(nilai  rata-rata Moisture x  nilai  rata-rata alternatif moisture ) = (0,6816x0,58)+ (0,2364x0,346)+ ( 0,0820x0,360)
= 0,5075
Perawatan  Mesin  =  (Nilai  rata-rata  FFAx nilai  alternatif  FFA)+(Nilai  rata-rata  kadar  kotoran  x  nilai rata-rata  alternatif  kadar  kotoran)+(nilai  rata-rata Moisture x  nilai  rata-rata alternatif moisture ) = (0,6816x0,11)+( 0,2364x0,544)+ ( 0,0820x0,512) = 0,2455
Berdasarkan  hasil  di  atas  menunjukan  nilai  bobot  alternatif  penyortiran  buah  dengan  nilai bobot  sebesar  0,5075,  kemudian  alternatif  pelatihan  SDM  dengan  nilai  bobot  sebesar  0,2473  dan alternatif  perawatan  mesin  dengan  nilai  bobot  sebesar  0,2455.  Alternatif  penyortiran  buah  dengan bobot yang paling besar menunjukan alternatif tersebut berada pada prioritas utama dalam perbaikan kualitas Crude Palm Oil (CPO).

## 4. Kesimpulan
Dapat disimpulkan bahwa pada periode bulan Mei-Juli kualitas CPO mengalami peningkatan melebihi standar perusahaan, oleh sebab itu dari ketiga kriteria pengendalian kualitas FFA atau kadar asam  lemak  bebas  berada  pada prioritas  utama  perusahaan  untuk  memperbaiki  kualitas  karena memiliki  bobot  perbandingan  paling  besar  0,681563,  kemudian  kadar  kotoran  dengan  nilai  bobot 0,236447 dan Moisture dengan nilai bobot 0,08199. Kemudian alternatif penyortiran buah mendapatkan nilai bobot tertinggi sebesar penyortiran buah dengan nilai bobot sebesar 0,5075, kemudian alternatif pelatihan SDM dengan nilai bobot sebesar 0,2473 dan alternatif perawatan mesin dengan nilai bobot sebesar  0,2455.  Alternatif  penyortiran  buah  dengan  bobot  yang  paling  besar  menunjukan  alternatif tersebut  berada  pada  prioritas  utama  dalam  perbaikan  dan  pengendalian  kualitas Crude  Palm  Oil (CPO).

## Referensi
Alfiah,  C.,  &  Susanto,  W.  H.  (2015).  PENANGANANPASCA  PANEN  KELAPA  SAWIT (PENYEMPROTAN CaCl 2 DAN KALIUM SORBAT TERHADAP MUTU CRUDE PALM OIL)  Post  Harvest  Handling  of  Palm  Oil  (Spraying  CaCl  2  and  Potassium  Sorbate  on  the Quality  of  Crude  Palm  Oil). Penanganan  Pasca  Panen  Kelapa  Sawit-Alfiah,  dkk  Jurnal Pangan dan Agroindustri , 3 (1), 61 – 72.
Anggraini, D. A., & Wijaya, W. (2017). Analisa Kualitas Crude Palm Oil (CPO) dan Usulan Perbaikan Menggunakan Metode Tree Diagram di PT. Johan Sentosa Bangkinang. Jurnal Surya Teknika ,
5 (02), 57 – 62. https://doi.org/10.37859/jst.v5i02.645
Anzani,  V.,  Roessali,  W.,  &  Handayani,  M.  (2023).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi Volume Ekspor Dan Daya Saing Minyak Sawit (Crude Palm Oil). Jurnal Ekonomi Pertanian dan Agribisnis (JEPA) , 7 (3), 950 – 962. https://doi.org/10.21776/ub.jepa.2023.007.03.4
BSN. (2006). SNI 01-2901-2006. 2006. Minyak Kelapa Sawit (Crude Palm Oil) .
Chandra,  N.,  &  Ratnamurni,  E.  D.  (2022).  Pengendalian  Kualitas  Produk  Tahu  dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). INOBIS:  Jurnal  Inovasi  Bisnis  dan  Manajemen Indonesia , 5 (3), 369 – 383. https://doi.org/10.31842/jurnalinobis.v5i3.236
Kristono,  S.  N.,  Rahardja,  I.  B.,  &  Dermawan,  A.  (2020).  The  Effect  of  Oil  Thickness  in  the Cylindrical Settling Tank on the Moisture and Impurities of Crude Palm Oil (CPO). Journal of Applied Sciences and … , 3 (1), 21 – 29.
https://jurnal.umj.ac.id/index.php/JASAT/article/view/7412
Munthafa,  A.  E.,  Mubarok,  H.,  Teknik,  J.,  &  Universitas,  I.  (2018).  PENERAPAN  METODE ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  DALAM  SISTEM  Kata  Kunci :  Analytical
Hierarchy  Process  ,  Consistency  Index  ,  Mahasiswa  Berprestasi  .  Keywords :  Analytical Hierarchy  Process  ,  Consistency  Index  ,  Achievement  Student  b  .  Kelebihan  dan  Kelemaha. Jurnal Siliwangi , 3 (2), 192 – 201.
Nur, M., Dasneri, Y. E. P., & Masari, A. (2020). Pengendalian Kualitas Crude Palm Oil (CPO) di PT. Sebanga Multi Sawit. Jurnal Teknik Industri: Jurnal Hasil Penelitian dan Karya Ilmiah dalam Bidang Teknik Industri , 5 (2), 148. https://doi.org/10.24014/jti.v5i2.8985
Rachman,  R.  (2019).  Penerapan  Metode  Ahp  Untuk  Menentukan  Kualitas  Pakaian  Jadi  Di  Industri Garment. Jurnal Informatika , 6 (1), 1 – 8. https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.4389
SARI, D. K., & ZUHRI, A. S. (2021). Strategi Pengendalian Kualitas Menggunakan Metode Analitical
Hierarchy Proses (Ahp). Jurnal … , 13 – 21.
https://journal.universitassuryadarma.ac.id/index.php/jtin/article/view/824%0Ahttps://journal.u niversitassuryadarma.ac.id/index.php/jtin/article/viewFile/824/805
Sri Hartati, & Adi Nugroho. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Ahp (Analytical Hierarchy
Process)  Untuk  Penentuan  Kesesuaian  Penggunaan  Lahan  (Studi  Kasus:  Kabupaten Semarang). Jurnal Informatika , 6 (2), 630 – 641.
http://journal.uad.ac.id/index.php/JIFO/article/view/2775/1687