## MODEL PRIORITAS PROGRAM PEMERATAAN IPM DI PROVINSI LAMPUNG MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
Erliyan Redy Susanto 1) , Ajeng Savitri Puspaningrum 2)
1 Teknologi Informasi Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
2 Teknik Komputer Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Teknokrat Indonesia
1,2 Universitas Teknokrat Indonesia, Bandar Lampung, Indonesia Email: 1 erliyan.redy@teknokrat.ac.id, 2 ajeng.savitri@teknokrat.ac.id

## Abstrak
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tahun  2018  melaporkan bahwa Provinsi Lampung memiliki IPM paling rendah di pulau  sumatera.  Pemerintah  telah  menyusun  Road  map IPM Provinsi Lampung sebagai bagian dari strategi yang akan dilakukan dalam rangka meningkatkan IPM Provinsi Lampung.  Provinsi  Lampung  diketahui  hanya  ada  dua kabupaten/kota  yang  memiliki  nilai  IPM  kategori  tinggi dan  diatas  rata-rata  IPM  nasional.  Meskipun  demikian ada  13  kabupaten/kota  yang  masih  membutuhkan perhatian  yang  lebih  agar  program  pemerintah  dapat tercapai  terutama  dalam  peningkatan  nilai  IPM.  Data IPM yang sering dipublikasikan pada pertengahan tahun menjadi  menjadi  tantangan  pemerintah  dalam  membuat program  kerja  sebaik  mungkin.  Dengan  demikian  maka pemerintah  perlu  memiliki  cara  dalam  menilai ketercapaian program terkait IPM setiap kabupaten/kota sehingga dapat segera melakukan perencanaan prioritas program pembangunan. AHP dipilih sebagai model untuk membantu  pemerintah  dalam  menentukan  prioritas pembangunan  IPM  pada  Kabupaten/Kota  di  Provinsi Lampung.  Hasil  penelitian  menunjukkan  Provinsi Lampung secara umum perlu memberikan perhatian lebih pada dimensi pendidikan.
Kata Kunci: AHP, IPM, Provinsi Lampung

## 1. Pendahuluan
Perkembangan teknologi informasi saat ini berdampak pada  perubahan  sistem  pemerintahan  pada  berbagai belahan  dunia  dalam  melaksanakan  tugasnya  [1]. Teknologi  informasi  telah  banyak  digunakan  untuk membantu pemerintah dalam tatakelola yang berhubungan dengan pemerintahan [2][3] sehingga tujuan untuk mencapai predikat “pemerintahan yang baik” dapat tercapai  [4][5].  Penerapan  e-governance  muncul  karena adanya kebutuhan untuk menghadapi masalah pengetahuan yang muncul dari tekanan seperti globalisasi, daya  saing  ekonomi,  evolusi  negara  dan  perkembangan informasi dan komunikasi [6].
Provinsi  Lampung  dikenal  berpenduduk  padat  [7]. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2018 diketahui  bahwa  Provinsi  Lampung  memiliki  IPM
terendah  di  Pulau  Sumatera  [8].  Namun  demikian  level pencapaian  IPM  Provinsi  Lampung  termasuk  dalam katagori sedang. Tingkat IPM Provinsi di Pulau Sumatera tahun 2018 disajikan dalam Gambar 1.
BPS mencatat bahwa sebagian besar kabupaten/kota di Provinsi  Lampung  berada  di  bawah  rata-rata  IPM Indonesia pada tahun 2018. Hanya Kota Bandar Lampung dan Kota Metro yang diketahui memiliki IPM berkategori tinggi. Sedangkan wilayah kabupaten yang lain diketahui memiliki  IPM  sedang.  Berdasarkan  fakta  tersebut  maka Provinsi  Lampung  perlu  memberikan  perhatian  khusus kepada  setiap  kabupaten/kota  terutama  dalam  hal peningkatan  IPM.  BPS  telah  merilis  tingkat  IPM kabupaten/kota di Provinsi Lampung yang disajikan pada Gambar 2.
Pemerintah telah menyusun Road map IPM  Provinsi Lampung sebagai bahan dalam menyusun strategi dalam rangka  meningkatkan  IPM  Provinsi  Lampung.  Provinsi Lampung  diketahui  hanya  ada  dua  kabupaten/kota  yang memiliki  nilai  IPM  kategori  tinggi  dan  diatas  rata-rata IPM nasional. Meskipun demikian ada 13 kabupaten/kota yang  masih  membutuhkan  perhatian  yang  lebih  agar program  pemerintah  dapat  tercapai  terutama  dalam peningkatan  nilai  IPM.  Data  IPM  yang  sering dipublikasikan pada pertengahan tahun menjadi menjadi tantangan  pemerintah  dalam  membuat  program  kerja sebaik  mungkin.  IPM  yang  tidak  merata  pada  sejumlah kabupaten/kota  diduga  menjadi  akibat  masalah  tersebut. Dengan  demikian  maka  pemerintah  perlu  memiliki strategi  yang  tepat  dalam  menentukan  kebijakan pemerataan  pembangunan  terutama  yang  terkait  IPM. Sistem  pendukung  keputusan  dipandang  sebagai  solusi untuk  menyelesaikan  masalah  ini.  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  komputer  yang  bersifat  interaktif untuk mendukung kegiatan pengambilan keputusan [9].
Sebagai mana diketahui bahwa IPM disusun oleh tiga dimensi dasar, yaitu umur yang panjang dan hidup yang sehat ( a long and healthy life ), pengetahuan ( knowledge ), dan standard hidup yang layak ( decent standard of living ). Umur  yang  panjang  dan  hidup  yang  sehat  digambarkan oleh Angka Harapan Hidup saat lahir (AHH), yaitu jumlah tahun yang diharapkan dapat dicapai oleh bayi yang baru lahir  untuk  dapat  bertahan hidup, dengan  asumsi  bahwa pola  angka  kematian  menurut  umur  pada  saat  kelahiran sama  sepanjang  usia  bayi.  Pengetahuan  dapat  diukur
dengan  indikator  Rata-rata  Lama  Sekolah  (RLS)  dan Harapan  Lama  Sekolah  (HLS).  RLS  adalah  rata-rata lamanya  (tahun)  penduduk  usia  25  tahun  ke  atas  yang telah atau sedang menjalani pendidikan formal. HLS dapat didefinisikan  sebagai  lamanya  (tahun)  sekolah  formal yang  diharapkan  akan  dirasakan  oleh  anak  pada  umur tertentu  (7  tahun)  pada  masa  mendatang.  Standar  hidup yang layak digambarkan oleh pengeluaran per kapita yang ditentukan  dari  nilai  pengeluaran  per  kapita  dan  paritas daya  beli  ( purchasing  power  parity ).  Perhitungan  IPM dilakukan  berdasarkan  rata-rata  geometrik  indeks kesehatan, indeks pengetahuan, serta indeks pengeluaran. Penghitungan  ketiga  indeks  ini  dapat  dilakukan  melalui standardisasi  dengan  menentukan  nilai  minimum  dan maksimum  pada  masing-masing  komponen  indeks  [10]. Klasifikasi  tentang  pengukuran  IPM  suatu  wilayah diantaranya tinggi, menengah dan rendah [11]. Sedangkan menurut BPS bawa tingkat IPM suatu daerah dilihat dalam empat  kategori,  yaitu  IPM  ≥  80  yang  berarti  sangat tinggi,70 ≤ IPM ≥ 80 yang berarti tinggi, 60 ≤ IPM ≥ 70 yang berarti sedang dan IPM ≤ 60 yang berarti rendah.
Pemerintah Indonesia saat ini menggunakan data IPM untuk  menilai  kemajuan  suatu  wilayah  [12].  IPM  dapat digunakan  untuk  mengklasifikasikan  apakah  sebuah wilayah  dapat  dikatakan  maju,  atau  berkembang  atau terbelakang. Selain itu juga  IPM  dapat  digunakan untuk mengukur pengaruh dari kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas  hidup  pada  suatu  wilayah  [13].  Masalah  yang
dihadapi  pemerintah  dalam  membuat  kebijakan pemerataan  pembangunan  adalah  sulitnya  menentukan prioritas program suatu wilayah berdasarkan kriteria yang ada pada IPM. Oleh karena itu maka diperlukan suatu cara untuk menyelesaikan masalah ini.  Meskipun pemerintah Provinsi Lampung sudah menerapkan e-governance , akan tetapi  tidak  semua  kegiatan  pemerintahan  sudah melibatkan  penggunaan  teknologi  informasi.  Program pemerintah  yang  tidak  tepat  diduga  terjadi  karena pemerintah sulit menentukan wilayah mana yang menjadi prioritas.  Hal  ini  terjadi  karena  banyaknya  kriteria  yang bertentangan pada  saat membuat  kebijakan.  Masalah  ini biasa  disebut  dengan  istilah Multiple  Criteria  Decission Making (MCDM)  [9].  MCDM  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi  alternatif  keputusan  dan  membantu pengambil  keputusan  dalam  membuat  tanggapan  segera dan  efektif  di  bawah  tekanan  dan  ketidakpastian  [14]. Permasalahan  MCDM  banyak  ditemui  pada  sistem pemerintahan di berbagai negara [15]. Decission Support System (DSS)  dirancang  untuk  menyelesaikan  masalah pengambilan  keputusan  multi  kriteria  sehingga  menjadi solusi  bagi  pemerintah  dalam  menentukan  kebijakan pemerataan  pembangunan.  DSS  dimaksudkan  untuk mendeskripsikan secara terperinci elemen-elemen sistem sehingga  dapat  mendukung  pengambilan  keputusan  dan proses pengukuran [16]. Dengan demikian maka evaluasi dan pengambilan keputusan dapat dilakukan lebih efisien karena  lebih  cepat,  lebih  efektif  dan  lebih  praktis.
66 68 70 72 74 76 Kepulauan Riau
Riau Sumatera Barat Aceh Sumatera Utara Kep. Bangka Belitung Jambi Bengkulu Sumatera Selatan Lampung 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 70,00 80,00 90,00
Gambar 2 IPM Kabupaten-Kota di Provinsi Lampung Tahun 2018
Gambar 1 IPM Provinsi di Pulau Sumatera Tahun 2018
Kebijakan  yang  dimaksud  adalah  berupa  skala  prioritas pembangunan sehingga wilayah yang diprioritaskan akan diberikan anggaran pembangunan daerah yang lebih baik.
Analytic  hierarchy  process (AHP)  adalah  metode MCDM  yang  banyak  digunakan  untuk  menggabungkan preferensi  subjektif  dan  pribadi  dalam  proses  penilaian [17].  AHP  banyak  digunakan  oleh  para  peneliti  dari seluruh dunia karena kesederhanaan dan keserbagunaannya dengan akurasi yang lebih tinggi [18]. Akan tetapi, AHP dipengaruhi oleh subjektivitas manusia dalam  pengambilan  keputusan  dibawah  ketidakpastian tersebut  [17].  Berdasarkan  berbagai  riset  yang  sudah dilakukan  maka  AHP  diketahui  sebagai  metode  yang sangat  baik  digunakan  dalam  membantu  menentukan kebijakan. AHP  dipilih  sebagai  metode  yang  digunakan dalam riset ini.

## 2. Metode
Tahapan  penelitian  disajikan  dalam  bentuk  diagram alir yang disajikan pada Gambar 1 berikut :
Gambar 3. Tahapan Penelitian
Alur  penelitian  dimulai  dengan  persiapan  dan pengumpulan  data  tentang  IPM  dari  berbagai  macam literatur. Data program pemerintah terkait IPM di Provinsi Lampung diperoleh dengan melakukan wawancara pakar. Langkah awal yang dilakukan dalam penelitian ini adalah mengidentifikasi dimensi penyusun IPM dan menentukan program-program pemerintah sesuai dimensi IPM. Model yang  digunakan  dalam  riset  ini  hanya  dipilih  beberapa program  pemerintah  yang  dianggap  paling  berpengaruh dalam  peningkatan  IPM.  Program  tersebut  selanjutnya ditetapkan  sebagai  kriteria.    Kriteria  yang  dimaksud adalah  Jaminan  Kesehatan  (Jamkesmas),  Jaminan Persalinan (Jampersal), Wajib Belajar 12 tahun (Wajar 12 th), Kejar Paket C, Beasiswa, Pelatihan Kerja dan Program KB.  Jamkesmas  dan  Jampersal    digunakan  untuk mewakili dimensi AHH, Wajar 12 th dan Kejar Paket C
digunakan  untuk  mewakili  dimensi  RLS,  Beasiswa digunakan untuk mewaliki HLS serta Pelatihan Kerja dan Program KB digunakan untuk mewakili dimensi PPK.
Penyusunan struktur hierarki AHP yang disajikan pada Gambar 4.
Gambar 4. Hierarki AHP Penelitian Matriks perbandingan berpasangan ( pairwise comparison )  dibuat  dengan  memberi  nama  matriks  A.
Sedangkan angka di dalam baris ke-i dan kolom ke-j (Ai,j) merupakan relative  importance Ai  dibandingkan  dengan Aj.  Perbandingan  secara  berpasangan  dilakukan  sesuai pedoman seperti pada Tabel 1.
Tabel 1 Skala penilaian perbandingan berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan
3. Hasil dan Pembahasan Jamkesmas dan Jampersal
Program  Jamkesmas  dan  Jampersal  mewakili dimensi  AHH  dalam  IPM.  Berdasarkan  hasil  analisis diperoleh  nilai inconsistency :  0,00942  yang  disajikan pada Gambar 5.
Kabupaten  Pesisir  Barat  merupakan  Kabupaten termuda  di  Provinsi  Lampung.  Pada  Gambar  5 menunjukkan  Kabupaten  Pesisir  Barat,  Lampung  Barat, dan Mesuji adalah wilayah yang memiliki jarak nilai yang cukup jauh dengan wilayah lain sehingga daerah ini yang harus  diberi  perhatian  yang  lebih  dalam  program Jamkesmas dan Jampersal. Langkah-langkah yang dapat dilakukan  pemerintah  diantaranya  adalah  memberikan perhatian pada masyarakat yang berhak akan tetapi belum terdata pada
program ini. Selain itu juga pemerintah dapat menambah jumlah  tenaga  kesehatan  (seperti  dokter,  bidan  dan perawat) serta fasilitas kesehatan (seperti puskesmas dan rumah sakit) pada wilayah tersebut.

## Wajar 12 Tahun dan Kejar Paket C
Dimensi  HLS  dalam  IPM  diwakili  oleh  program wajib  belajar  12  tahun  dan  kejar  paket  C.  Berdasarkan hasil analisis diperoleh pada program wajar 12 tahun dan kejar paket C nilai inconsistency : 0,0012 yang disajikan pada Gambar 6.
Kabupaten  Tulang  Bawang,  Tulangbawang  Barat, Pesisir  Barat  dan  Mesuji  merupakan  wilayah  yang membutuhkan  perhatian  lebih  dari  pemerintah  terutama dalam dimensi HLS. Hal yang dapat dilakukan pemerintah adalah  memberikan  perhatian  lebih  terutama  dalam edukasi  pada  masyarakat  tentang  pentingnya  program wajib  belajar  9  tahun  dan  kejar  paket  C.  Hanya    Kota Bandar  Lampung  dan  Kota  Metro  yang  memiliki  nilai IPM pada dimensi HLS kategori tinggi.

## Beasiswa
IPM  pada  dimensi  RLS  diwakili  oleh  program pemerintah  dalam  pemberian  beasiswa  bagi  masyarakat untuk  melanjutkan  pada  pendidikan  tinggi.  Berdasarkan hasil  analisis  diperoleh  nilai inconsistency :  0,03  yang
disajikan  pada  Gambar  7.  Hasil  analisis  menunjukan bahwa  Kabupaten  Mesuji  membutuhkan  perhatian  yang lebih dalam  peningkatan IPM  dimensi HLS.  Pemerintah perlu mengoptimalkan berbagai informasi beasiswa pada siswa  di  sekolah  atas  untuk  melanjutkan  ke  pendidikan tinggi. Sosialiasi mengenai pentingnya untuk melanjutkan ke  perguruan  tinggi  serta  informasi  mengenai  beasiswa bidikmisi  dan  beasiswa  lainnya  perlu  dilakukan  secara berkelanjutan  dengan  harapan  nilai  dimensi  HLS  dapat terus meningkat.
Gambar 5. Hasil analisis dimensi AHH pada program Jamkesmas dan Jampersal
Gambar 6. Hasil analisis dimesi RLS program wajib belajar 12 tahun dan kejar Paket C
Gambar 7 Hasil analisis dimesi HLS program beasiswa

## Pelatihan Kerja
IPM  melalui  dimensi  PPK  yang  diwakili  oleh program  pelatihan  kerja.  Berdasarkan  hasil  analisis
diperoleh  nilai inconsistency :  0,00821  yang  disajikan pada Gambar 8. Kabupaten Pesawaran dan Mesuji sebagai daerah  yang  perlu  diprioritaskan  dalam  dimensi  PPK. Selain  itu  ada  daerah  lain  yang  perlu  diberi  perhatian khusus  juga  diantaranya  Lampung  Utara,  Way  Kanan, Tulang Bawang Barat dan Pesisir Barat. Pemerintah perlu membuka pelatihan-pelatihan mengenai hard skill dan soft skill di dunia kerja. Informasi mengenai kebutuhan kerja di luar negeri juga perlu diedukasi pada masyarakat.

## Program KB
Dimensi PPK dalam IPM selanjutnya diwakili oleh Program KB. Berdasarkan hasil analisis terhadap Program KB dan diperoleh nilai inconsistency : 0,01 yang disajikan pada  Gambar  9.  Hasil  analisis  terhadap  Program  KB menunjukkan  Kabupaten  Mesuji,  Pesawaran,  Pesisir
Barat,  Lampung  Utara,  Way  Kanan,  Tulang  Bawang Barat, Lampung Barat, Tanggamus, Lampung Selatan, dan Lampung  Timur  perlu  mendapatkan  perhatian  lebih
sehingga  program  terkait  dapat  dioptimalkan  pada wilayah-wilayah tersebut.

## Prioritas Pembangunan IPM
Prioritas  pembangunan  IPM  di  Provinsi  Lampung secara keseluruhan diperoleh nilai inconsistency : 0,00879 yang  disajikan  pada  Gambar  10.  Hasil  analisis menunjukkan  bahwa  dimensi  RLS  dan  HLS  merupakan prioritas utama yang harus ditingkatkan dan dimeratakan oleh  Pemerintah  Provinsi  Lampung.  Dengan  demikian maka  pemerintah  perlu  memberikan  pembinaan  dan kontrol  yang  lebih  pada  dimensi  ini  disetiap Kabupaten/Kota.  Prioritas  Selanjutnya  adalah  PPK  dan yang terakhir adalah AHH.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Gambar 8. Hasil analisis dimesi PPK program pelatihan kerja
Gambar 9. Hasil analisis dimesi PPK pada program KB
Gambar 10 Hasil analisis dimesi IPM di Provinsi Lampung Tahun 2018
Hasil analisis dapat diketahui prioritas pembangunan IPM secara berturut yaitu RLS, HLS, PPK dan  AHH.  Nilai inconsistency :  0,00879 menunjukkan bahwa  informasi  yang  disampaikan  oleh  pakar  dapat dianggap konsisten. Untuk hasil analisis yang lebih baik dapat  diperbanyak  kriterianya  yaitu  program-program pemerintah yang terkait IPM.

## Daftar Pustaka
[1]  T.  Marawar,  S.  Kale,  and  K.  Araspure,  “E Governance,”  in  DSDE  2010  -  International Conference on Data Storage and Data Engineering, 2010, pp. 183–186.
[2]   Bannister  and  Connolly,  “Defining  e-Governance,” e-Service J., vol. 8, no. 2, p. 3, 2012.
[3]   G.  Misuraca  and  G.  Viscusi,  “E-governance  for development:  Lessons  learned  and  strategic principles  for  designing  an  operational  roadmap,” Int.  J.  Electron.  Gov.,  vol.  3,  no.  2,  pp.  118–133, 2010.
[4]  J.  Zhang,  “Good  Governance  Through  E- Governance?,”  J.  E-Government,  vol.  2,  no.  4,  pp. 39–71, 2006.
[5]   T.  G.  Weiss,  “Governance,  good  governance  and global  governance:  Conceptual  and  actual challenges,” Third World Q., vol. 21, no. 5, pp. 795– 814, 2000.
[6]   P.  Rossel  and  M.  Finger,  “Conceptualizing  e- Governance,” in Proceedings of the 1st international conference  on  Theory  and  practice  of  electronic governance - ICEGOV ’07, 2007, p. 399.
[7]   BPS, “Kepadatan Penduduk menurut Provinsi, 2000-
2015,” 2016.
[Online]. Available:
https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/84
2. [Accessed: 07-Aug-2018].
[8]   BPS, “Jumlah Penduduk Miskin Menurut Provinsi, 2007-2018,” 2018. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/linkTableDinamis/view/id/11 19. [Accessed: 07-Aug2018].
[9]   G.  Kou,  Y.  Shi,  and  S.  Wang,  “Multiple  criteria decision  making  and  decision  support  systems  - Guest  editor’s  introduction,”  Decis.  Support  Syst., vol. 51, no. 2, pp. 247–249, 2011.
[10]  BPS, “Index Pembangunan Manusia 2014,” Jakarta, 2015.
[11]  A. Davies and G. Quinlivan, “A panel data analysis of  the  impact  of  trade  on  human  development,”  J. Socio. Econ., vol. 35, no. 5, pp. 868–876, 2006.
[12]  Y.  Peng  and  L.  Yu,  “Multiple  Criteria  Decision Making in Emergency Management,” Comput. Oper. Res., vol. 42, pp. 1–2, 2013.
[13]  H.  Su,  C.  H.  Chang,  C.-Y.  Chang,  and  F.  Lin, “Corporate Governance Rating Corporate governance  rating  system  in  Taiwan  with  Multi Criteria  Decision  Making  Methods,”Contemp. Manag. Res., vol. 9, no. 1, pp. 3–12, 2013.
[14] Marimin, W. Adhi, and M. A. Darmawan, “Decision support  system  for  natural  rubber  supply  chain management performance measurement: A sustainable  balanced  scorecard  approach,”  Int.  J. Supply Chain Manag., vol. 6, no. 2, pp. 60–74, 2017.
[15]  A.  Radionovs  and  O.  Užga-Rebrovs,  “Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  for  Ecological  Risk Assessment,” Inf. Technol. Manag. Sci., vol. 19, no. 1, 2016.
[16]  A.  Khaira  and  R.  K.  Dwivedi,  “A  State  of  the Art Review  of  Analytical  Hierarchy  Process,”  in Materials Today: Proceedings, 2018, vol. 5, no. 2.
[17]  A. F. Oksaping, B. Sudarsono, and  arief L. Nugraha, “Penentuan  Tingkat  Kemiskinan    Menggunakan Metode  Analytic  Hierarchy  Process  Dan  Sistem Informasi  GEOGRAFIS   (Studi Kasus: Kecamatan Tugu,  Tembalang  dan  Banyumanik),”  J.  Geod. Undip, vol. 4, no. 2, pp. 208–215, May 2015.
[18]  Z. K. Jan Nevima, “Modified Human Development Index And Its Weighted Alternative  – The  Case  Of Visegrad  Four  Plus Austria And  Slovenia,”  Forum Sci. Oeconomia, vol. 5, no. 2, pp. 101–111, 2017.
[19]  Q. Qiu, J. Sung, W. Davis, and R. Tchernis, “Using spatial  factor  analysis  to  measure  human development,” J. Dev. Econ., 2017.
[20]  T. L. Saaty, The Analytic Hierarchy Process:Planning,  Priority  Setting,  Resource Allocation. 1980.
[21]  A.  Setiawan,  E.  Sediyono,  and  D. A.  L.  Moekoe, “Application  of  AHP  Method  in  Determining Priorities of Conversion of Unusedland to Food Land in Minahasa Tenggara,”  Int.  J. Comput. Appl., vol. 89, no. 8, pp. 37–44, Mar. 2014.
[22]  BPS,  “Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM) Indonesia pada tahun 2017 mencapai 70,81. Kualitas kesehatan,  pendidikan,  dan  pemenuhan  kebutuhan hidup masyarakat Indonesia mengalami peningkatan,” 2018. [Online]. Available: https://www.bps.go.id/pressrelease/2018/04/16/153
5/indeks-pembangunan-manusia--ipm-indonesia- pada-tahun-2017-mencapai-70-81--kualitas- kesehatan--pendidikan--danpemenuhan-kebutuhan- hidup-masyarakat-indonesia-mengalami- peningkatan.html . [Accessed: 18-Aug-2018].
[23]  H.  Wolff,  H.  Chong,  and  M.  Auffhammer, “Classification, Detection and Consequences of Data Error:  Evidence  from  the  Human  Development Index*,”  Econ.  J.,  vol.  121,  no.  553,  pp.  843–870, Jun. 2011.