## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index

## 129
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License .

## Model Pedukung Keputusan Dengan Metode
Analitycal Hierarchy Process: Studi Kasus Proses Bongkar Muatan Barang Kapal

## Ari Muzakir
Informatics Departement, Universitas Bina Darma, Palembang, Idnonesia Email: arimuzakir@binadarma.ac.id

## Abstract
As a center for leaning ships, the Port is a center that plays an important role as a facility that can connect one island to another in trading activities. In this study emphasizes  the  final  goal  of  (1)  determining  the  factors  used  as  criteria  for determining the right and optimal loading decisions, (2) calculating the priority weights of the decision criteria, (3) determining priority weights, (4) obtaining a design that best in priority ship unloading. In this study we use hierarchical based analysis methods or commonly called Analytical hierarchy process (AHP). This method  performs  pairwise  comparisons  between  criteria  and  sub  criteria  by producing a criteria value matrix and produces consistent information each factor from the sub-criteria assessed where the CR <0.1. The results of the scores for each 3 respondents are where the arrival time of the ship scores a total of 17.46 with the highest score, the type of load total score of 11.89, the type of ship the total score is 6.61 and the total loading score of 3.05.
Keywords :  Analytical  hierarchy  process,  decision  support  model,  loading and unloading priorities.

## 1. PENDAHULUAN
Pelabuhan menjadi suatu sentra penghubung yang penting dalam moda transportasi laut untuk kegiatan perdagangan dan aktivitas ekonomi yang dapat menghubungkan antar pulau Kegiatan usaha proses pembongkaran isi  muatan  kapal  di  PT.  Pelabuhan  Indonesia  II  (Persero)  Cabang Palembang  yakni  bidang  penyediaan  fasilitas  dan  jasa  pelabuhan  untuk proses pembongkaran isi kapal (barang) dan peti kemas, penyediaan jasa pergudangan dan penyimpanan barang secara intensif.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Proses kegiatan bongkar muat isi muatan kapal yang saat ini terjadi yaitu dimulai dengan melihat dari sebelum kapal berlabuh untuk memastikan proses  pembongkaran  oleh  petugas  pelabuhan.  Adapun  yang  menjadi prioritas bongkar muatan ini dilihat dari waktu kedatangan dan isi muatan kapal  sesuai  dengan  kondisi  gudang  nanti.  Namun  dalam  hal  ini  juga, proses pembongkaran tidak sertamerta melihat kapal barang yang sudah datang pertama kali akan tetapi juga akan melihat kondisi ketersediaan gudang.  Selain  itu  juga,  jenis  muatan  kapal  juga  menjadi  pertimbangan untuk dilakukan pembongkaran muatan terlebih dahulu. Kondisi gudang yang  tidak  tersedia  akan  berpeluang  banyaknya  antrian  kapal  untuk meminta  di  bongkar  muatannya  walaupun  kondisi  dermaga  dalam keadaan  kosong.  Selain  itu  juga,  penentuan  rute  dalam  proses  bongkar muatan  kapal  juga  berpengaruh  untuk  memberikan  ketepatan  dalam proses ketika kapal bersandar nantinya [1]. Hal ini menjadi suatu temuan mengenai aturan penjadwalan yang belum baik di Pelabuhan ini.
Untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi  maka  diperlukan  prioritas bongkar  muat  yang  bertujuan  untuk  mengurangi demurrage (antrian bongkar  muat)  dan  pencegahan  masalah.  Dalam  kasus  ini,  sistem pendukung  keputusan  dibutuhkan  untuk  mempercepat,  mempermudah dan  transparansi  proses  pengambilan  keputusan  [2],  sehingga  proses bongkar muat dipelabuhan dapat berjalan dengan lancar dan optimal.

## 2. PENELITIAN TERKAIT
Penelitian yang terkait dalam topik ini juga pernah dilakukan sebelumnya dengan tema dasar pemilihan pemasok ( supplier ) dan penentuan anggaran pembiayaan bahan baku di CV karya bahari surabaya. Metode Analitycal hierarchy  process (AHP)  yang  dipakai  untuk penilaian  terhadap supplier dan  juga  sebagai  penentuan  anggaran  bahan  baku.  Adapun  proses penilaian supplier dilakukan  dengan  melihat  dari  segi  pengukuran  dan response time , sehingga dapat ditentukan supplier mana yang dapat dipilih [3].
Kemudian  penelitian  lainnya  dengan  tema  penentuan  prioritas pembangunan  pelabuhan  di  kabupaten  mukomuko  dengan  metode Analitycal  hierarchy  process .  Penelitian  ini  menggunakan  metode AHP untuk mencari dan menentukan prioritas jenis pelabuhan dan lokasi atau tempat  yang  tepat  untuk  dibangun.  Pada  penelitian  ini  variable  yang dipakai meliputi faktor kelautan, perikanan, transportasi, tata ruang dan

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
lingkungan  yang  tersedia.  Sehingga  hasil  dalam  penelitian  tersebut menunjukkan  pelabuhan  mana  saja  yang  dapat  digunakan  sebagai pelabuhan penyebrangan dan pelabuhan bongkar barang  [4]. Penelitian lainnnya yang terkait yaitu sistem penentuan supplier kawat las dengan AHP dan TOPSIS untuk mencari perusahaan mana yang paling berpeluang untuk menjadi supplier kawat las dengan melihat sesuai dengan kriteria- kriteria yang ditentukan [5].
Sedangkan  pada  penelitian  yang  dilakukan  adalah  melakukan perancangan  model  pendukung  keputusan  berdasarkan  prioritas  untuk proses bongkar muat kapal yang bersadandar di PT. Pelabuhan Indonesia II  (Persero)  Cabang  Palembang  dengan  metode  AHP  digunakan  untuk menentukan prioritas kapal yang perlu didahulukan untuk dibongkar.

## 3. METODE PENELITIAN
Proses  analisa  kebijakan  butuh  suatu  kriteria  yang  nantinya  dipakai sebelum  menentukan  pilihan  alternatif  yang  tepat.  Kriteria  tersebut nantinya dipakai  sebagai  bentuk  definisi suatu  masalah  yang  terkadang dianggap sebagai tujuan akhir [6]. Analisa atas kriteria penilaian dilakukan untuk  mendapatkan  standar  umum  dalam  proses  pengukuran  yang selanjutnya digunakan sebagai alat ukur untuk membandingkan alternatif yang ada [7],[8].

## 2.1. Analitycal hierarchy process (AHP)
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan  yang menggambarkan masalah multi-faktor yang kompleks atau multi-kriteria dalam hierarki [9]. AHP merupakan teknik pengambilan keputusan atau optimasi multivariate yang digunakan dalam analisis kebijaksanaan. AHP sering digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibanding dengan metode yang lain karena alasan sebagai berikut [4],[7],[10]:
1. Struktur dengan model hirarki. Disini merupakan hasil dari kriteria yang dipilih yang mencapai hierarki bawah terdalam.
2. Mempertimbangkan validitas hingga batas toleransi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pembuat kebijakan.
3. Mempertimbangkan keberlanjutan atau resistensi dari output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
2.2. Prinsip Dasar Analitycal hierarchy process (AHP)
Pada  prinsipnya,  langkah-langkahnya  termasuk  dalam  metode  AHP meliputi [11],[12]:
1. Membuat  Hierarki.  Masalah  yang  harus  selesaikan,  dipecah  menjadi elemen-elemen, yaitu kriteria dan alternatif, kemudian disusun dalam struktur hierarkis.
2. Penilaian kriteria dan alternatif. Untuk berbagai masalah, skala dari 1 hingga 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai kualitatif dan definisi skala perbandingan.
3. Penentuan Prioritas (Synthesis Of Priority). Diperlukan perbandingan pasangan-bijaksana  untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif.  Nilai perbandingan relatif kemudian diproses untuk menentukan peringkat alternatif untuk semua alternatif.
4. Konsistensi Logis (Logical Consistency) . Konsisten memiliki dua makna.
Pertama,  objek  yang  sebanding  dapat  dikelompokkan  berdasarkan keseragaman  dan  relevansi.  Kedua,  berkaitan  dengan  tingkat hubungan antar objek berdasarkan kriteria tertentu.

## A. Menentukan Prioritas
Saat  menentukan  prioritas  untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif, perbandingan pasangan harus dilakukan [13]. Nilai perbandingan relatif kemudian  diproses  untuk  menentukan  peringkat  alternatif  dari  semua alternatif seperti pada Tabel 1 [4].
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Tingkat Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama penting. 3 Satu elemen sedikit lebih penting daripada elemen lainnya. 5 Satu  elemen  jelas  lebih  penting  daripada  elemen lainnya. 7 Satu  elemen  jelas  lebih  penting  daripada  elemen lainnya. 9 Satu  elemen  sangat  penting  daripada  elemen lainnya. 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai penilaian dekat satu sama lain.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Kebalikan Jika  aktivitas  I  mendapatkan  satu  angka dibandingkan  dengan  aktifitas  J,  maka  J  memiliki kebalikannya dibandingkan dengan I. B. Keputusan Analitycal hierarchy process (AHP)
Ketika  membuat  keputusan,  penting  untuk  mengetahui  seberapa  baik konsistensi karena kita tidak ingin keputusan berdasarkan pertimbangan konsistensi yang rendah. Hal-hal yang dilakukan antar lain [11],[14]:
1. Kalikan  setiap  nilai  di  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  dari elemen  pertama,  nilai  di  kolom  kedua  dengan  prioritas  relatif  dari elemen kedua, dan seterusnya.
2. Jumlahkan setiap baris.
3. Hasil dari jumlah baris dibagi oleh elemen prioritas relatif relatif.
4. Tambahkan hasil bagi di atas dengan jumlah elemen, hasilnya disebut λ max.
5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus 1 berikut.
CI = (1) Dimana : n : Banyaknya elemen berdasarkan sumber kriteria
6. Hitung  Rasio  Konsistensi  / Consistency  Index (CI)  dengan  rumus  2 berikut.
CR = (2)
Dimana : CR ( Consistency Ratio) : Hasil akhir dari perhitungan CI ( Consistency Index) : Untuk mencari konsistensi index IR (Index Random Consistency) seperti pada tabel 2.
7. Memeriksa  konsisten  hirarki.  Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka penilaian data judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsisten ≤0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar [14].
Tabel 2. Nilai Index Random (IR) Ukuran Matriks Nilai IR  Ukuran Matriks Nilai IR  Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 3 4 5 0.00 0.58 0.90 1.12 7 8 9 10 1.32 1.41 1.45 1.49 12 13 14 15 1.53 1.56 1.57 1.59

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
6 1.24 11 1.51

## C. Pola Pikir Penelitian
Kerangka  berfikir  dalam  penelitian  ini  menggunakan  alat  bantu  untuk menampilkan baik proses dan keputusan logis dalam proses nyata yang melibatkan input output maupun dalam aliran data seluruh sistem seperti pada gambar1 berikut.
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Ada 4 Kriteria yaitu yaitu waktu kedatangan kapal (A), jenis muatan (B), jenis  kapal  (C),  jumlah  bongkar  (D)  seperti  pada  tabel  4.  Setelah  data terkumpul dari responden maka selanjutnya dihitung rata-ratanya dengan menggunakan rata-rata geometrik [15]. Untuk lebih jelas mengenai rata-

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
rata dapat dilihat pada tabel 3 berikut, sedangkan untuk hirarki pemilihan prioritas bongkar muatan kapal dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 3. Lampiran Hasil Rata-Rata Geometri Antar Kriteria
No A vs B  A vs C   A vs D  B vs C  B vs D  C vs D 1 1 9 1 1 1 1 2 9 7 9 9 9 9 3 9 9 9 9 9 9 4 3 7 3 3 3 3 5 0.14 3 0.14 0.14 0.14 0.14 6 9 2 9 9 9 9 7 3 3 3 1 1 3 8 1 9 1 1 1 1 9 9 7 9 9 9 9 Total   3.94 5.48 3.94 3.44 3.44 3.94
Gambar 2. Hirarki Pemilihan Bongkar Muat isi Kapal
Tabel 4. Kriteria Pemilihan Bongkar Kapal
No.
Kriteria

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
1 Waktu Kedatangan Kapal
a. Proses
b. Demurrage
2 Jenis Muatan
a. CPO b. Semen
c. Bahan Pokok
3 Jenis Kapal
a. Container
b. Container & Convensional
4 Jumlah Muatan
a. Boxes
b. Ton
A. Membuat Matriks Perbandingan Pada Setiap Kriteria Langkah pertama adalah membuat matriks perbandingan yang dijalankan dengan membandingkan kriteria dengan kriteria seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5 di bawah ini.
Tabel 5. Matrik Berpasangan Pada Setiap Kriteria A B C D A B C D 1 0.5 0.2 0.5 2 1 0.33 0.5 5 3 1 0.5 2 2 2 1 Jumlah  2.20  3.83 9.50 7.00

## B. Membuat Matriks Nilai Kriteria
Tahap kedua ini yaitu membut matriks nilai kriteria untuk menentukan prioritas dari masing-masing kriteria seperti pada tabel 6.
Tabel 6. Matrik Nilai Kriteria A B C D Jumlah Prioritas A B C D 0.45 0.23 0.09 0.23 0.52 0.26 0.09 0.13 0.53 0.32 0.11 0.05 0.29 0.29 0.29 0.14 1.79 1.09 0.57 0.55 0.45 0.27 0.14 0.14

## C. Membuat Matriks Penjumlahan Tiap Baris
Tahap  ketiga  ini  yaitu  membuat  matriks  penjumlahan  setiap  baris  dari setiap kriteria yang ada seperti pada tabel 7.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Tabel 7. Matrik Penjumlahan Setiap Baris A B C D Jumlah A B C D 0.45 0.22 0.09 0.22 0.54 0.27 0.09 0.14 0.71 0.43 0.14 0.07 0.28 0.28 0.28 0.14 1.98 1.20 0.60 0.57

## D. Perhitungan Rasio Konsistensi
Tahap keempat yaitu melakukan perhitungan rasio konsistensi (CR) dari setiap  kriteria  sehingga  diperoleh  total  17.15.  Nilai  ini  nantinya  akan digunakan dalam proses λ maks seperti tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Rasio Konsistensi Penjumlahan per baris Prioritas Hasil A B C D 1.98 1.20 0.60 0.57 0.45 0.27 0.14 0.14 4.43 4.40 4.21 4.11 Jumlah 17.1 5 Perhitungan  ini  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  nilai  rasio konsistensi (CR) <= 0.1, jika ternyata CR > 0.1 maka matriks perbandingan harus diperbaiki [16],[17].
Dik :   n = 4 (jumlah kriteria) Jumlah = 17.15 Dit : Hitung λ maks ? Hitung CI ?
Hitung CR ? Penyelesaian : λ maks = = = 4.29 CI = = = 0.07 CR =   = = 0.08
Karena CR ≤ 0,1, rasio konsistensi perhitungan dapat diterima [16].
Tabel 9. Rekap Nilai Bobot Prioritas Kriteria Jenis kriteria

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
Waktu Kedatangan Kapal Jenis Muatan Kapal Jenis Kapal Jumlah Bongkar Proses 0.38 x 4.25 = 1.61 0.27 x 4.13 = 1.11 0.22 x 4.20 = 0.92  0.13 x 4.11 = 0.53 Demurrage 0.45 x 4.10 = 1.84 0.26 x 4.15 = 1.08 0.20 x 4.10 = 0.82  0.09 x 4.10 = 0.37 CPO 0.50 x 4.29 = 2.14 0.26 x 4.33 = 1.12 0.16 x 4.05 = 0.65  0.08 x 4.14 = 0.33 Semen 0.50 x 4.48 = 2.42 0.29 x 4.53 = 1.31 0.18 x 4.17 = 0.75  0.03 x 4.09 = 0.12 Bahan pokok 0.38 x 4.27 = 1.62 0.29 x 4.29 = 1.24 0.21 x 4.20 = 0.88  0.12 x 4.11 = 0.49 Container 0.48 x 4.48 = 2.15 0.28 x 4.54 = 1.27 0.18 x 4.17 = 0.75  0.06 x 4.11 = 0.25 Container & Convensional 0.45 x 4.33 = 1.95 0.32 x 4.36 = 1.40 0.15 x 4.32 = 0.64  0.08 x 4.20 = 0.34 Boxes 0.42 x 4.41 = 1.85 0.36 x 4.43 = 1.60 0.15 x 4.33 = 0.65  0.08 x 4.12 = 0.33 Ton 0.42 x 4.48 = 1.88 0.39 x 4.51 = 1.76 0.13 x 4.23 = 0.55  0.07 x 4.13 = 0.29 Total 17.46 11.89 6.61 3.05

## E. Menentukan Prioritas Sub Kriteria
Tahap  kelima  yaitu  menentukan  prioritas  sub  kriteria  (jika  ada).  Pada tahapan  ini  akan  dilakukan  perhitungan  matriks  perbandingan berpasangan setiap proses, kemudian hasilnya akan diolah menggunakan matriks  nilai  kriteria  proses  untuk  menentukan  prioritas  yang  tinggi. Adapun rekap matriks dari setiap sub kriteria dapat dilihat pada tabel 9 berikut.
Tabel 10. Rekap Matrik Perhitungan Konsistensni Setiap Faktor Faktor λ Maks CI IR CR Keterangan Proses 4.22 0.05  0.90  0.07  Konsisten Demurrage 4.11 0.03  0.90  0.03  Konsisten CPO 4.20 0.05  0.90  0.06  Konsisten Semen 4.22 0.08  0.90  0.10  Konsisten Bahan pokok 4.32 0.05  0.90  0.07  Konsisten Container 4.32 0.08  0.90  0.10  Konsisten Container & Convensional  4.30 0.08  0.90  0.07  Konsisten Boxes 4.30 0.08  0.90  0.09  Konsisten Ton 4.34 0.08  0.90  0.09  Konsisten
Setelah semua matriks perbandingan level dua telah selesai dan diproses, bobot  semua  prioritas  pada  dua  tingkat  diperoleh  yang  kemudian digunakan sebagai variabel penggalian dari setiap nilai prioritas di setiap responden. Berdasarkan hasil perhitungan diatas maka dipilih nilai total

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
bobot  terbesar  pada  alternatif  1  dengan  nilai  total  bobot  17.46  yaitu pemilihan  bongkar  muat  kapal  dengan  waktu  kedatangan  kapal.  Rekap nilai bobot prioritas hasil perhitungan dapat dilihat secara detil pada tabel 10  berikut  ini.  Selanjutnya  hasil  dari  penilaian  bobot  prioritas  ini  akan digambarkan menggunakan hirarki seperti pada gambar 3 dibawah ini.
Gambar 3. Hirarki Hasil Akhir Berdasarkan Prioritas
F. Analisis Hasil
Hasil  akhir  yag  diperoleh  dalam  perhitungan  menggunakan metode AHP dengan nilai prioritas bobot pada AHP sebagai berikut :
1. Waktu kedatangan kapal dengan Proses nilai 1.61, Demurrage dengan nilai  1.84,  CPO  dengan  nilai  2.14,  Semen  dengan  nilai  2.42,  Bahan Pokok  dengan  nilai  1.62, Container dengan  nilai  2.15, Container  & Convensional dengan nilai 1.95, Boxes dengan nilai 1.85, Ton dengan nilai  1.88  sehingga  diperoleh  skor  total  sebesar  17.46  dengan  nilai tertinggi.
2. Jenis muatan kapal dengan Proses nilai 1.11, Demurrage dengan nilai
1.08,  CPO  dengan  nilai  1.12,  Semen  dengan  nilai 1.31,  Bahan  Pokok dengan  nilai  1.24, Container dengan  nilai  1.27, Container  & Convensional dengan nilai 1.40, Boxes dengan nilai 1.60, Ton dengan nilai 1.76, sehingga diperoleh skor total sebesar 11.89.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
3. Jenis kapal dengan Proses nilai 0.92, Demurrage dengan nilai 0.82, CPO dengan nilai 0.65, Semen dengan nilai 0.75, Bahan Pokok dengan nilai 0.88, Container dengan  nilai  0.75, Container  &  Convensional dengan nilai  0.64, Boxes dengan  nilai  0.65,  Ton  dengan  nilai  0.55,  sehingga diperoleh skor total sebesar 6.61.
4. Jumlah muatan dengan Proses nilai 0.53, Demurrage dengan nilai 0.37, CPO dengan nilai 0.33, Semen dengan nilai 0.12, Bahan Pokok dengan nilai  0.49, Container dengan  nilai  0.25, Container  &  Convensional dengan  nilai  0.34, Boxes dengan  nilai  0.33,  Ton  dengan  nilai  0.29, sehingga diperoleh skor total sebesar 3.05.
Hasil bobot prioritas masing-masing faktor yaitu faktor Proses sebesar 4.22, faktor Demurrage sebesar 4.11, CPO sebesar 4.20, Semen sebesar 4.22, Bahan pokok sebesar 4.32, Container sebesar 4.32, Container & Convesional sebesar  4.30, Boxes sebesar  4.30  dan  Ton  sebesar  4.31. Sehingga diperoleh nilai bobot prioritas terbesar adalah bahan pokok yang harus dibongkar terlebih dahulu sebesar 4.32.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dan  pengujian,  faktor  yang  menjadi pemilihan  bongkar  muat  kapal  adalah  waktu  kedatangan  kapal,  jenis muatan  kapal,  jenis  kapal  dan  jumlah  bongkar  kapal.  Bobot  prioritas masing-masing faktor yaitu faktor proses sebesar  4.22, faktor demurrage sebesar 4.11, faktor CPO sebesar 4.20, faktor semen sebesar 4.22, faktor bahan pokok sebesar 4.32, faktor container sebesar 4.32, faktor container & convensional sebesar 4.30, faktor boxes sebesar 4.30, faktor ton sebesar 4.31. Sehingga, Berdasarkan hasil perhitungan empat alternatif maka total bobot  prioritas  pemilihan  bongkar  muat  yaitu  berdasarkan  waktu kedatangan  kapal  (17.46),  jenis  muatan  (11.89),  jenis  kapal  (6.61),  dan jumlah bongkar (3.05).

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Muzakir  and  H.  Hutrianto,  “Bellman -Ford  Algorithm  for Completion of Route Determination: An Experimental Study,” 2020.
[2] D.  Apriliani,  S.  Wiyono,  S.  Mahardhika,  J.  Teknik  Informatika,  P. Harapan  Bersama,  and  J.  Mataram  No,  “Penerapan  Metode
Weighted Product Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Politeknik Harapan Bersama Tegal,” J. Inform. Pengemb.
IT , vol. 03, no. 02, pp. 136 – 142, 2018.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[3] N. H. Ahmad, W. Wahyani, and A. S. Sastriadi, “Analytical Hierarchy
Process  (AHP)  Sebagai  Dasar  Pemilihan  Pemasok  (Supplier)  dan Penentuan Anggaran Pembiayaan Bahan Baku di CV. Karya Bahari Surabaya,” Karya Bahari Surabaya. Jur. Tek. Ind. Univ. Muhamadiyah Sidoarjo , 2013.
[4] H.  P.  Adi,  “Penentuan  Prioritas  Pembangunan  Pelabuhan  di Kabupaten  Mukomuko  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process,” MEDIA  Komun.  Tek.  SIPIL ,  vol.  16,  no.  2,  pp.  117 – 129,
2008.
[5] G.  Ramayanti  and  D. H.  Ulum,  “Sistem  Penentuan Supplier  Kawat
Las  Dengan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution
(TOPSIS),” J. Sist. dan Manaj. Ind. , 2017.
[6] Suyatno,  “PENGGUNAAN  DAN  PE NERAPAN  TEKNOLOGI INFORMASI SEBAGAI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN ( SPK ) ( Studi Kasus di Lembaga Pemerintahan Daerah Kabupaten Jepara ),”
J. Inform. J. Pengemb. IT , vol. 1, no. 2, pp. 52 – 61, 2016.
[7] K. Suryadi and M. A. Ramdhani, “Sistem Pendukung Keputusan,” PT Remaja Rosdakarya, Bandung , 1998.
[8] A.  Muzakir  and  C.  D.  Kusmindari,  “Design  of  Push -Up  Detector Applications  Using  Quality  Function  Development  and Anthropometry For Movement Error Detection,” Sci. J. Informatics ,
vol. 5, no. 2, pp. 248 – 257, 2018.
[9] T.  L.  Saaty,  “Decision  making  for  leaders,” Syst.  Man  Cybern.  IEEE Trans. , 1985, doi: 10.1109/TSMC.1985.6313384.
[10] O. S. Vaidya and S. Kumar, “Analytic hierarchy process: An overview of  applications,” European  Journal  of  Operational  Research .  2006, doi: 10.1016/j.ejor.2004.04.028.
[11] D.  Nofriansyah,  “Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung Keputusan,” Deepublish . 2014, doi: 14 November 2017.
[12] A. S. Perdhana, W. L. Y. Saptomo, and S. Siswanti, “Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Jenis  Laptop  Dengan  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , 2013.
[13] A. Muzakir, “Algoritma Floyd Warshall Dan Collaborative Filtering Untuk  Penentuan  Rekomendasi  Dan  Rute  Terpendek  Pencarian Apotek:  Studi  Eksperimen,” InfoTekJar  J.  Nas.  Inform.  dan  Teknol. Jar. , vol. 5, no. 1, pp. 9 – 13, 2020.
[14] J. A. Alonso and M. T. Lamata, “Consistency in the analytic hierarchy process: a new approach,” Int. J. Uncertainty, Fuzziness Knowledge- Based Syst. , 2006, doi: 10.1142/S0218488506004114.

## Journal of Computer and Information Systems Ampera
Vol. 2, No. 2, May 2021 e-ISSN: 2775-2496
https://journal-computing.org/index.php/journal-cisa/index
[15] R. D. F. S. M. Russo and R. Camanho, “Criteria in AHP: A systematic review of literature,” 2015, doi: 10.1016/j.procs.2015.07.081.
[16] S.  H.  Saragih,  “Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  ( Ahp ) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop,” Sylvia Hartati Saragih , 2013.
[17] S. O. Viarani and H. R. Zadry, “Analisis Pemilihan Pemasok dengan Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  di  Proyek  Indarung  VI  PT Semen Padang,” J. Optimasi Sist. Ind. , 2015, doi: 2088-4842.