Syntax Literate : Jurnal Ilmiah Indonesia p–ISSN: 2541-0849 e-ISSN : 2548-1398 Vol. 5, No. 1 Januari 2020

## SELEKSI  PENENTUAN  KONSULTAN  PERENCANA  MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

## Warkianto Widjaja
Universitas Kebangsaan Email: warkiw@yahoo.com

## Abstrak
Dalam  menentukan  konsultan  perencana,  banyak  sekali  kriteria-kriteria  yang harus  dimiliki  oleh  perusahaan  pemberi  tugas  sebagai  syarat  dalam menentukan pemenang lelang pekerjaan perencanaan rekayasa. Masing-masing perusahaan  pasti  memiliki  kriteria-kriteria  untuk  menentukan  peserta  yang terpilih  sebagai  pemenang  lelang  pekerjaan  perencanaan.  Pelaksanaan  lelang pekerjaan perencanaan dilakukan oleh beberapa perusahaan untuk menentukan konsultan  perencana  yang  paling  kompeten  sehingga  didapat  proses  dan  hasil desain  yang  bermutu  baik  dari  segi  biaya,  mutu  dan  waktu.  Untuk  membantu penentuan  dalam  menetapkan  perusahaan  yang  layak  melaksananakan pekerjaan  perencanaan  maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung keputusan.Pada  penelitian  ini  diangkat  suatu  kasus  yaitu  mencari  alternatif terbaik bedasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan metode  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process).Penelitian    dilakukan    dengan mencari    nilai    bobot    untuk    setiap    kriteria,    kemudian    dilakukan  proses perankingan  yang  akan  menentukan  alternatif  yang  optimal,  yaitu  konsultan perencana terbaik.
Kata kunci : AHP, konsultan perencana, nilai bobot, lelang

## Pendahuluan
Keberadaan perusahaan baik itu perusahaan nasional maupun swasta mendorong usaha  pemerintah  dalam  meningkatkan  perkembangan  ekonomi  secara  keseluruhan. Namun krisis ekonomi yang sedang dihadapi bangsa Indonesia saat ini mengakibatkan banyak  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  menjalankan  usahanya,  bahkan  tidak sedikit  yang  mengalami  kebangrutan  dan  menutup  usaha  karena  kehabisan  modal (Kamaludin, 2017).
Perusahaan  berkewajiban  menjamin  proses  lelang  yang  bermutu  dan  tidak berpihak  terhadap  setiap  pesertanya  dan  setiap  peserta  lelang  berhak  untuk mendapatkan  penilaian  yang  adil.  Proses  lelang  yang  bermutu  memberikan  pengaruh yang besar pada proses perencanaan, hasil perencanaan yang baik, dan sebagainya. Hasil perencanaan  pengembangan  yang  baik  pada  suatu  perusahaan  menunjukkan  seberapa berhasilnya  suatu  perusahaan  dalam  mencapai  tujuannya.  Dalam  rangka  meningkatkan arah  pengembangan  yang  sesuai  dengan  rencana  induk,  perusahaan  melaksanakan berbagai  kegiatan  seperti  kegiatan lelang  pekerjaan perencanaan  yang bermutu.  Namun
terkadang kegiatan pekerjaan perencanaan tidak berjalan dengan efektif, dimana hal ini disebabkan  oleh  tidak  tepatnya  pemilihan  konsultan  perencana  yang  disebabkan  oleh data  identifikasi  pelaksana  pekerjaan  perencanaan  yang  kurang  akurat.  Seringkali ditemukan  terjadi  kesalahan  dalam  menentukan  kelayakan  penerima  pekerjaan perencanaan  tersebut.  Masalah  seperti  ketidaktepatan  sasaran  penentuan  konsultan perencana  tentunya  harus  segera  diatasi  dan  dicari  solusinya  agar  tidak  terulang  lagi pada paket-paket kegiatan di masa yang datang.
Seringkali  proses  seleksi  konsultan  perencana  lebih  banyak  di  tujukan  pada aspek administratif  karena  lebih  mudah  dinilai, padahal sebenarnya banyak aspek yang lebih  menentukan  dalam  menentukan  konsultan  yang  kompeten.  Melihat  hal  ini tentunya  pihak  yang  menyelenggarakan  lelang  pekerjaan  perencanaan  membutuhkan informasi  mengenai  keadaan  perusahaan  peserta  lelang  baik  dari  aspek  administratif maupun  aspek  teknis,  sehingga  mereka  dapat  mengetahui  jika  dilihat  dari  sisi pengelaman  perusahaan,  kompetensi  perencana,  metodologi  pelaksanaan  perencanaan dan kemampuan inovasi yang harus di prioritaskan untuk diberikan penilaian.
Melihat  permasalahan  tersebut  maka  perlu  adanya  suatu  sistem  yang  dapat menentukan konsultan perencana yang terbaik. Dimana informasi yang dihasilkan dapat membantu pihak pengambil keputusan dalam hal ini perusahaan pelaksana lelang dalam mengambil  atau  menentukan  konsultan  perencana.  Suatu  sistem  berjalan  dengan  baik atau mencapai tujuannya jika didukung atau diterapkan suatu metode. Dalam penentuan konsultan  perencana  ini,  digunakan  beberapa  indikator  atau  kriteria  yang  dianggap mampu  mempengaruhi  penentuan  hasil  perencanaan  yang  bermutu.  Melihat  hal  ini Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu  metode  yang  dianggap  efektif untuk menentukan konsultan yang terbaik.
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode yang biasanya  di  terapkan  pada  suatu  sistem  pengambilan  keputusan  atau  yang  biasanya digunakan dalam pemecahan masalah yang melibatkan banyak alternatif pilihan sehingga dapat membantu pengguna dalam mengambil keputusan dengan cepat dan tepat. Metode AHP  dianggap  efektif  diterapkan  pada  penentuan  konsultan  perencana  ini  karena sebelum dilakukan proses perangkingan setiap alternatif yang ada, terlebih dahulu nilai setiap  alternatif  dilakukan  normalisasi.  Nilai-nilai  setiap  alternatif  tersebut  diperoleh dari pemenuhan setiap kriteria perencana yang kompeten. Tingkat kompetensi diurutkan dari nilai alternatif yang tertinggi. Semakin rendah nilai alternatif semakin rendah pula tingkat kompetensinya.
Menurut  little  mendefinisikan  Sistem  Pendukung  keputusan  atau Decition Support  System (DSS)  sebagai  sekumpulan  prosedur  berbasis  model  untuk  data pemrosesan dari penilaian guna membantu para manager mengambil keputusan (Turban et al., 2005).
Sampai  saat  ini  tidak  ada  kesepakatan  mengenai  karakteristik  standar  DSS, berikut karakteristik yang diharapkan ada di DSS (Turban et al., 2005):
1) Dukungan kepada pengambil keputusan, terutama pada situasi semi terstruktur dan tak  terstruktur,  dengan  menyertakan  penilian  manusia  dan  informasi terkomputerisasi
2) Dukungan untuk semua level manajerial, dari ekskutif puncak sampai manajer lini.
3) Dukungan untuk individu dan kelompok.
Permodelan  dalam  pembangunan  DSS  dilakukan  langkahlangkah  sebagai berikut (Kusrini & Kom, 2007):
1) Studi kelayakan ( Intelligence )
2) Perancangan ( Design )
3) Pemilihan ( Choice )
4) Membuat DSS
Komponen-komponen  sistem  pendukung  keputusan  terdiri  dari data- management subsystem, model management subsystem , user interface subsystem , dan knowledge-based  management  subsystem .  Komponen-komponen  sistem  pendukung keputusan dapat dilihat pada Gambar 1 (Turban, 2007)

## Gambar 1 Komponen SPK (Turban, 2007)
a. Data-management subsystem
Data-management  subsystem termasuk database yang  berisi  data  yang relevan  untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut Database Management  System (DBMS). Data-management  subsystem dapat  saling berhubungan  dengan data  warehouse yang  berguna  untuk  data  yang  berkaitan dengan pengambilan keputusan. Biasanya data disimpan atau diakses melalui web database server .
b. Model management subsystem
Model  magamenet  subsystem adalah  paket  perangkat  lunak  yang memberikan  kemampuan  analitis  sistem  dan  manajemen  perangkat  lunak  yang sesuai. Software ini  sering  disebut Model  Base  Management  System (MBMS).
Komponen  ini    dapat    disambungkan    ke    penyimpanan    eksternal    dari    suatu model.  Metode  dan  manajemen  sistem  diterapkan  dalam development  system (seperti java ) agar dapat dijalankan pada server aplikasi.
c. User interface subsystem
Pengguna  sistem  berkomunikasi  dan  berinteraksi  dengan  SPK  melalui subsistem ini. Pengguna dianggap bagian dari SPK. Peneliti menegaskan beberapa kontribusi yang unik dari SPK berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan.
d. Knowledge-based management subsystem
Subsistem  ini  dapat  mendukung  subsistem  lainnya  atau  bertindak  sebagai komponen  independen.  Subsistem  ini  dapat  saling  berhubungan  antara  repositori pengetahuan  organisasinya  yang  merupakan  bagian  dari  sistem  manajemen pengetahuan. Subsistem ini biasanya disebut organizational knowledge  base .  Ada banyak  metode  yang  telah  diimplementasikan  dalam  pengembangan  kecerdasan buatan,  seperti  yang  diimplementasikan  pada  bahasa  pemrograman Java dan mudah untuk mengintegrasikan ke dalam komponen SPK lainnya.
Dalam  pengambilan  keputusan  disarankan  untuk  mengikuti  proses pengambilan  keputusan  yang  sistematis.  (Simon,  1977)  dalam  (Turban,  2007) mengatakan bahwa proses ini melibatkan tiga tahap utama: intelligence , design , dan choice .  Kemudian  Simon  menambahkan  tahap  keempat, yaitu implementation .  Model  Simon  adalah  model  yang  memiliki  karakterisasi  yang paling  ringkas  dan  telah  lengkap  dalam  mengambil  keputusan  yang  rasional. Gambar konseptual proses  pengambilan keputusan ditunjukkan pada Gambar 2 (Turban, 2007).
Gambar 2 Proses Pengambilan Keputusan (Turban, 2007)
Proses pengambilan keputusan dimulai dengan intelligence phase atau fase pengetahuan.  Dimulai  dengan  memeriksa  keadaan  yang  sebenarnya,  lalu melakukan identifikasi terhadap permasalahan   yang   muncul   dan diselesaikan. Dalam  design  phase  atau  fase  desain,  model  yang  mewakili  sistem  dibangun dengan  membuat  asumsi  yang  dapat  menyederhanakan  keadaan  sebenarnya  dan menuliskan hubungan antara semua variabel. Model ini kemudian divalidasi dan kriteria ditentukan sebagai prinsip dalam pilihan untuk evaluasi program. Choice phase atau fase pilihan  meliputi  pemilihan  solusi  yang  diusulkan  untuk  model yang telah dibuat  sebelumnya.   Solusi  ini  diuji  untuk menentukan  apakah  solusi yang  diberikan  tepat  dan  sesuai  dengan  model  yang  telah  dibuat.  Setelah  solusi yang dihasilkan dirasa sesuai  dengan permasalahan yang dihadapi, maka   tahap berikutnya  adalah  implementation  phase  atau  fase  implementasi.  Hasil  dari implementasi diharapkan berhasil dalam memecahkan masalah yang sebenarnya. Jika terjadi kegagalan maka proses mengarah ke fase awal (Turban, 2007)

## Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode penelitian  kuantitatif.  Jenis  metode  kuantitatif  yang  digunakan  adalah  metode  survei, yang  bersifat  deskriptif  dan  asosiatif  hubungan  kausal.  Menurut  (Sugiyono,  2017) metode survei merupakan salah satu metode kuantitatif adalah sebagai berikut:
“Metode penelitian survei adalah metode penelitian kuantitatif yang digunakan untuk  mendapatkan  data  yang  terjadi  pada  masa  lampau  atau  saat  ini, tentang  keyakinan,  pendapat,  karakteristik,  perilaku,  hubungan  variabel  dan untuk  menguji  beberapa  hipotesis  tentang  variabel  sosiologis  dan    psikologis dari  sampel  yang  diambil  dari  populasi  tertentu,  teknik pengumpulan  data dengan  pengamatan  (wawancara  atau  kuesioner)  yang  tidak  mendalam,  dan hasil penelitian cenderung untuk digeneralisasikan.”
Teknik  penentuan  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  dengan melakukan  wawancara  singkat  dengan  pihak  perusahaan  mengenai  teknik  penentuan dan  penilaian  peserta  lelang. Selain itu pengumpulan data juga dilakukan dengan  cara melakukan  studi  pustaka  terkait  dengan  lelang  terbuka  dan  kriteria  apa  saja  yang digunakan  untuk  menentukan  pemenang  lelang  tersebut.  Pengumpulan  data  dan seleksi  awal  dilakukan  panitia  lelang  yang  mendapat  tugas  dari  perusahaan. Setelah  data  yang  diperlukan  lengkap,  maka  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah analisis data. Analisis data dilakukan data yang digunakan tepat dan benar-benar dapat menggambarkan kondisi peserta lelang saat ini, setelah itu baru dilakukan pengolahan data  tersebut.  Pengolahan  data  ialah  melakukan  penetapan  kriteria  yang  akan digunakan  dalam  penelitian  ini,  pemberian  bobot  pada  setiap  kriteria  menggunakan metode MADM. Penentuan alternative dan penentuan pemenang lelang menggunakan metode AHP.

## Hasil dan Pembahasan
Alternatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  merupakan  4  perusahaan konsultan  tipe  besar  berbadan  hokum  berbentuk  Perusahaan  Terbatas  (PT).  Adapun alternatif tersebut sebagai berikut:
Tabel 1 Alternatif Perushaan Konsultan Alternatif Kondisi Perusahaan Terbatas (PT) A1 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain sangat baik. A2 Berpengalaman, tenaga ahli sedang sibuk, konsep desain kurang lengkap. A3 Berpengalaman, tenaga ahli tersedia, konsep desain cukup lengkap. A4 Kurang berpengalaman, tenaga ahli kurang, konsep desain tidak lengkap.
Selain  alternatif,  yang  diperlukan  dalam  perhitungan  metode  AHP  adalah bobot kriteria. Berdasarkan tabel 3, maka bobot preferensi adalah sebagai berikut:
W = (0.06, 0.16, 0.02, 0.14, 0.02, 0.60)
Data  mengenai  kompetensi  peserta  lelang  didapat  dari  dokumen  lelang  dan bahan paparan yang disampaikan kepada panitia lelang. Mengacu  pada data dokumen lelang  dan  paparan  yang  telah  diterima,  maka  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif pada setiap  kriteria ditentukan sebagai berikut:
Tabel 2 Rating Nilai Alternatif untuk Setiap Kriteria
C1 C2 C3 C4 C6 C7 A1 80.06 60.87 88.76 77.27 87.76 80.85 A2 81.13 60.01 80.25 63.02 80.34 74.09 A3 90.18 88.97 85.64 76.12 88.57 85.79 A4 70.16 68.95 71.98 66.12 75.49 70.53 Alternatif
Kriteria
Mengacu  pada  tabel  2  untuk  C1  sampai  nilai  C6  nilai  terbesar  adalah  terbaik maka  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan  (benefit).  Sehingga  untuk  melakukan normalisasi  C1  sampai  dengan  C6  dilakukan  normalisasi  menggunakan  persamaan yang menggunakan nilai maksimum.
Setelah  matriks  keputusan  di  buat,  maka  selanjutnya  dilakukan  normalisasi terhadap  matriks  tersebut.  Normalisasi  terhadap  matriks  dilakukan  dengan  bantuan program  Microsoft  Excel.  Perhitungan  dengan  metode  AHP  ini  dengan  nilai konsistensi  0,094  <  0,1  berarti  dapat  dianggap  konsisten  dan  dapat  diterima.  Jika  di urutkan berdasarkan nilai tertinggi ke terendah maka urutannya sebagai berikut:
Tabel 3 Rangking Nilai Alternatif
0.2778 A3 0.2533 A1 0.2362 A4 0.2327 A2
Hasil Penilaian
Mengacu  pada  tabel  6  di  atas,  dapat  dilihat  urutan  nilai  tertinggi  sampai terendah untuk semua peserta lelang. Berdasarkan rangking nilai tersebut di atas, para
pengambil  keputusan  atau  dalam  hal  ini  pihak  panitia  lelang  dapat  mengambil keputusan perusahaan peserta lelang mana yang menjadi pemenangnya. Dalam hal ini peserta lelang yang menjadi pemenang adalah perusahaan A3.

## Kesimpulan
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan agar dapat mengetahui kriteria dan nilai bobot  dari  setiap  kriteria  dalam  menentukan  pemenang  peserta  lelang  terbuka  bidang rekayasa.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  informasi  mengenai  rangking  nilai  dari semua  peserta  lelang  sehingga  diharapkan  hasil  dari  penelitian  ini  dapat  dijadikan acuan  perusahaan  dalam  menentukan  pemenang  lelang.  Perusahaan  peserta  lelang dengan  tingkat  kompetensi  terbaik  yaitu  perusahaan  konsultan  A3,  kiranya  dapat diprioritaskan  untuk  dijadikan  pemenang  lelang  tersebut,  dan  selanjutnya  dipanggil untuk  dilakukan  negosiasi  dari  segi  biaya  penawaran.  Selain  itu,  informasi  yang dihasilkan dari sistem yang dibangun pada  penelitian ini diharapkan dapat  membantu mempermudah pihak panitia lelang dalam menyajikan laporan mengenai rangking dan pemenang lelang tersebut.

## BIBLIOGRAFI
Kamaludin,  A.  (2017).  Pengaruh  Strategi  Promosi  Dan  Kualitas  Produk  Terhadap Keputusan  Pembelian  (Studi  Di  Pt  Sarana  Panca  Karya  Nusa  Distributor Kabupaten Majalengka). Syntax Literate; Jurnal Ilmiah Indonesia , 2 (3), 1–27.
Kusrini, M. K., & Kom, M. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan .
Simon, H. A. (1977). The organization of complex systems. In Models of discovery (pp. 245–261). Springer.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitaif,  Kualitatif,  Dan  R&D .  ALFABETA, cv.
Turban,  E.  (2007). Information  technology  for  management:  Transforming organizations in the digital economy . John Wiley & Sons, Inc.
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.,  &  Liang,  T.  P.  (2005).  Decission  Support  System  and Intelligent System. Indiana: Pearsan Hall Universitas Indiana .