© Jurnal Nasional Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Karya ini berada di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-BerbagiSerupa 4.0 Internasional Terjemahan dari 10.22146/ jnteti.v13i1.10906

## Analisis AHP TOPSIS dalam Pemilihan Teknologi Pengolahan Sampah Berbasis Keadilan Energi
Miza Zuda Nurlael 1 , Rudy Hartanto 1 , Wing Wahyu Winarno 1 , Irfan Budi Santoso 2
1 Departemen Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Sleman, D.I. Yogyakarta 55281, Indonesia
2 Dinas Komunikasi dan Informatika Kabupaten Bantul, Bantul, D.I. Yogyakarta 55711, Indonesia
[Diserahkan: 4 Januari 2024, Direvisi: 22 Februari 2024, Diterima: 14 Maret 2024] Penulis Korespondensi: Rudy Hartanto (email: rudy@ugm.ac.id)
INTISARI — Peningkatan jumlah sampah sebesar 4,96% di Kabupaten Bantul terjadi dari tahun 2020 hingga 2021. Hal ini menyebabkan  semakin  berkurangnya  kapasitas t empat p embuangan a khir  (TPA)  sampah  di  Kecamatan  Piyungan, Kabupaten Bantul. Puncaknya terjadi pada tanggal 23 Juli 2023 sampai dengan 5 September 2023, yang mana TPA Piyungan tidak dapat melayani pembuangan sampah. Tingginya angka kemiskinan di Kabupaten Bantul memaksa pemerintah untuk mengolah sampah menjadi energi sebagai upaya pengelolaan sampah berkelanjutan. Namun, upaya ini terkendala penentuan teknologi  yang  sesuai  karena  banyaknya  kriteria.  Oleh  karena  itu,  faktor  kriteria  keadilan  energi  perlu  dipertimbangkan untuk menentukan teknologi dan upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat Kabupaten Bantul. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan penilaian terhadap setiap alternatif teknologi pengolahan sampah menjadi energi dan memilih salah satu alternatif  yang  sesuai  untuk  pengelolaan  sampah  berkelanjutan  di  Kabupaten  Bantul  menggunakan  kombinasi  metode analitic  hierarchy  process (AHP)  dan technique  for  order  preference  by  similarity  to  ideal  solution (TOPSIS)  berbasis keadilan  energi.  AHP  digunakan  untuk  menilai  tingkat  pentingnya  setiap  kriteria,  sementara  TOPSIS  digunakan  untuk menentukan alternatif yang optimal berdasarkan kriteria dengan mempertimbangkan cost dan benefit . Temuan dari penilitian ini menunjukkan bahwa nilai preferensi tiga alternatif adalah 0,579 untuk insenerasi, 0,414 untuk pirolisis, dan 0,341 untuk gasifikasi. Berdasarkan nilai preferensi tersebut, diketahui bahwa insenerasi merupakan alternatif teknologi nomor satu yang sesuai untuk diterapkan di Kabupaten Bantul, pirolisis dan gasifikasi sebagai opsi pilihan diurutan kedua dan ketiga.
KATA KUNCI — Pengelolaan Sampah Berkelanjutan, Sampah ke Energi, Keadilan Energi, AHP, TOPSIS.

## I. PENDAHULUAN
Sampah kota sebagai akibat dari perkembangan kehidupan di  perkotaan  semakin  bertambah  dan  mulai  menimbulkan banyak  masalah.  Pada  tahun  2021,  Dinas  Lingkungan  Hidup Kabupaten  Bantul  menyampaikan  bahwa  jumlah  sampah mencapai  123.272,79  ton/tahun,  terjadi  kenaikan  jumlah sebesar 4,96 % dari tahun 2020. Pertambahan jumlah sampah yang sangat cepat akibat urbanisasi ini memunculkan masalah ekonomi,  lingkungan,  dan  sosial.  Saat  ini,  di  Kabupaten Bantul,  sampah  hanya  dibuang  secara  langsung  ke t empat p embuangan a khir  (TPA)  di  Kecamatan  Piyungan  yang memiliki luas 12 hektar [1]. Namun, pada bulan Agustus 2023, kapasitas TPA Piyungan tidak dapat lagi menampung sampah, sehingga  terjadi  penutupan  layanan  pembuangan  sampah. Dalam  rangka  penerapan  pengelolaan  sampah  berkelanjutan dan upaya mengurangi  angka kemiskinan, pemerintah daerah bermaksud  mengola  sampah  menjadi  energi.  Namun, pemerintah  daerah  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan teknologi  yang  sesuai  karena  banyaknya  kriteria  dan kepentingan pemangku kebijakan dalam mewujudkan keadilan energi bagi masyarakat Kabupaten Bantul.
Gagasan  keadilan  energi  baru-baru  ini  menjadi  topik penting  yang  digunakan  secara  luas  di  berbagai  bidang penelitian.  Keadilan  dalam  penggunaan  energi  dilakukan dengan  mengintegrasikan  prinsip  moral  dan  sosial  dalam membuat keputusan yang tidak condong ke  satu pihak dalam kaitannya  dengan  proses  produksi,  distribusi,  dan  konsumsi energi. Hal ini bertujuan untuk  memastikan pembagian biaya dan  manfaat  sistem  energi  yang  adil  [2].  Argumen  mengenai kerangka kerja keadilan energi berpusat pada delapan kriteria: keadilan  intragenerasi,  tata  kelola  yang  baik,  pemerataan antargenerasi,  ketersediaan,  tanggung  jawab,  keberlanjutan, keterjangkauan, dan proses hukum [3].
Menurut  buku  yang  diterbitkan  oleh  Kementerian  Energi dan Sumber Daya Mineral Republik Indonesia (KESDM RI), terdapat  tiga  teknologi  pengolahan  sampah  menjadi  energi, yaitu incineration (INC), gasification (GAS),  dan pyrolysis (PYR) [4].  Mengingat  banyaknya  teknologi  dan  kriteria pemilihan teknologi, diperlukan pengambilan keputusan yang sesuai  untuk  memilih  teknologi  pengolahan  sampah  menjadi energi.  Pemangku  kebijakan  perlu  memperhatikan  faktor seleksi, metode pembobotan kriteria, dan metode pengambilan keputusan yang ada pada penelitian sebelumnya.
Faktor-faktor  pemilihan  teknologi  sampah menjadi  energi banyak  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya.  Dari  studi literatur  bibliografi  SCOPUS tahun  2019  hingga  2023, diperoleh 15 makalah [2], [5]₋[18], yang selanjutnya dianalisis untuk  mengetahui  faktor  kriteria  pemilihan.  Faktor  kriteria pemilihan ini dibagi menjadi tujuh kategori, yaitu lingkungan, sosial,  ekonomi,  teknik,  kesehatan,  pekerjaan,  dan  keadilan energi.  Faktor  keadilan  energi  menjadi  faktor  yang  selaras dengan kepentingan pembuat dalam upaya mengurangi angka kemiskinan.  Penelitian  sebelumnya  mengkaji  penggunaan faktor keadilan energi, namun hanya lima kriteria dalam faktor keadilan  energi  yang  digunakan  [2].  Kriteria  keadilan  energi secara konsep terdiri  atas delapan  kriteria  [3],  sehingga  perlu diterapkan  kriteria  keadilan  energi  secara  utuh  dalam  rangka mewujudkan  prioritas  kebijakan  daerah  dalam  pemenuhan kebutuhan  energi  masyarakat  sebagai  upaya  menurunkan angka kemiskinan di Kabupaten Bantul.
Metode  pembobotan  yang  digunakan  pada  penelitian sebelumnya seperti metode analitic hierarchy process (AHP) [7]-[9]; integrated determination of objective CRIteria weights (IDOCRIW)- weighted [5]; cross-entropy  measure-based weight (CEMBW) [10]; interval-valued fuzzy decision making
trial  and  evaluation  laboratory (DEMATEL)  [11]; multi- criteria  hesitant  fuzzy  linguistic  term  set (MC-HFLTS)  [12]; bobot entropy [13],  [14]; cumulative  prospect  theory (CPT) [15]; best-worst  method (BWM)  [6],  [16];  fuzzy  DEMATEL [2]; dan  dua  penelitian  tanpa  metode  pembobotan  [17],  [18]. Namun, setiap metode memiliki kekurangan, termasuk proses komputasi  yang  kompleks  dan  memakan  waktu,  serta ketergantungan pada data yang banyak pada metode CEMBW [10]. Keterbatasan dalam perbandingan antar kriteria dan skala prioritas  ditentukan  oleh  subjektivitas  pengambil  keputusan merupakan kekurangan pada metode BWM [6], [16]. Metode IDOCRIW-weighted [5]  juga  memiliki  keterbatasan,  yaitu tidak  konsisten  dalam  perbandingan  berpasangan.  Metode AHP paling banyak digunakan karena memiliki kelebihan pada struktur  hierarki  yang  jelas,  perbandingan  berpasangan  yang konsisten,  dan  adanya  analisis  sensitivitas.  Metode  ini dianggap  paling  sesuai  untuk  menentukan  teknologi pengolahan  sampah  yang  menghasilkan  energi,  dengan mempertimbangkan prioritas kepentingan pemangku kebijakan daerah.
Pada penelitian sebelumnya, metode risk - multi objective optimization  by  ratio  analysis  and  linear  programming (R- MULTIMOOSRAL) , multi-attributive ideal-real comparative analysis (MAIRCA)- multi-attributive  border  approximation area  comparison (MABAC), stratified  BWM (SBWM), technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS), fuzzy simple additive weighting (SAW), sustainability  assessment  of  technologies (SAT), preference ranking  organization  method  for  enrichment  evaluations - interval  2-tuple  linguistic  integrated  cloud (PROMETHEE- ITLIC), interval-valued  fuzzy TOPSIS,  dan generalized orthopair fuzzy information- evaluation based on distance from average solution (GOFI-EDAS) digunakan dalam pengambilan  keputusan,  dengan  metode  yang  paling  banyak digunakan  adalah  metode  TOPSIS . Walaupun  memiliki kekurangan pada subjektivitas dalam penentuan nilai alternatif, metode ini memiliki kelebihan seperti mengategorikan kriteria sebagai cost atau benefit dalam  pengambilan  keputusan  dan konsep yang intuitif yaitu konsep perbandingan dengan solusi ideal  untuk  mengevaluasi  alternatif,  menentukan  alternatif terbaik  dengan  mengukur  jarak  alternatif  teknologi  dengan solusi  ideal,  dan  memberikan  peringkat  yang  jelas  dan terstruktur  terhadap  alternatif  yang  dievaluasi.  Hal  ini memudahkan  pemangku  kebijakan  dalam  memahami  dan membandingkan  alternatif  satu  sama  lain  berdasarkan peringkat yang diberikan.
Berdasarkan penjelasan di atas, faktor keadilan energi yang belum  digunakan  dalam  menentukan  teknologi  pengolahan sampah untuk menghasilkan energi merupakan gap penelitian ini.  Selain  itu,  tingkat  kepentingan  setiap  kriteria  pada  faktor keadilan energi belum ditentukan pada penelitian sebelumnya [2]. Di antara delapan kriteria faktor keadilan energi, kategori kriteria yang sesuai dengan cost dan benefit belum ditentukan. Makalah ini bertujuan untuk menginformasikan secara utuh konsep  keadilan  energi  [3]  dalam  pemilihan  teknologi pengolahan  sampah  menjadi  energi  dalam  upaya  mengurangi tingkat  kemiskinan  di  Kabupaten  Bantul  dengan  cara menentukan tingkat kepentingan kriteria menggunakan metode AHP.  Selanjutnya,  pendekatan  TOPSIS  digunakan  untuk memastikan  alternatif  optimal  berdasarkan  kriteria  yang mempertimbangkan cost dan benefit .  Kontribusi  penelitian  ini antara lain memberikan informasi tentang tingkat kepentingan setiap kriteria keadilan energi dan penentuan alternatif terbaik
berdasarkan  kategori cost dan benefit setiap  kriteria.  Pada makalah ini, hasil penelitian dipaparkan dalam empat bab, yaitu Pendahuluan,  Metodologi,  Hasil  dan  Pembahasan,  serta Kesimpulan.

## II. METODOLOGI

## A. METODE PENGUMPULAN DATA
Pada  tahap  pengumpulan  data  penelitian,  penulis melakukan  studi  pendahuluan  untuk  mengetahui  informasi awal  mengenai  masalah  dan  fenomena  yang  terjadi  melalui wawancara. Pengumpulan data selanjutnya dilakukan menggunakan  metode  pengisian  kuesioner  yang  diberikan kepada para ahli pada organisasi perangkat daerah Pemerintah Kabupaten Bantul, yaitu Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Bantul  dan  Unit  Pelaksana  Teknis  Daerah  Kebersihan, Persampahan  dan  Pertamanan  Kabupaten  Bantul.  Penentuan para ahli ini didasarkan pada keahlian dan tugas yang berkaitan dengan  pengelolaan  sampah.  Saat  penelitian  dilaksanakan, terdapat  tiga  ahli  yang  menangani  pengelolaan  sampah  di Kabupaten Bantul.
Pertanyaan-pertanyaan  pada  kuesioner  merujuk  pada kriteria  pada  konsep  keadilan  energi  [3].  Sesuai  data  yang dibutuhkan, format kuesioner yang digunakan dibagi menjadi tiga:  data  perbandingan  kriteria,  data perbandingan  alternatif, dan  data  penilaian  alternatif.  Kuesioner  untuk  data perbandingan  kriteria  dan  data  perbandingan  alternatif, penilaiannya  didasarkan  pada  penilaian  metode  AHP  [19]. Sementara  itu,  kuesioner  untuk  data  penilaian  alternatif menggunakan  skala  Likert  dari  skala  1–5  [20]  dan  penilaian kategori  setiap  kriteria  berdasarkan cost dan benefit . Pengumpulan  data  yang  terakhir  menggunakan  metode dokumenter yang diperoleh dari catatan dan sumber dokumen yang tersedia.

## B. ALUR PENELITIAN
Penelitian  ini  mengikuti  alur  penelitian  yang  terstruktur untuk  menganalisis  faktor  keadilan  energi  pada  penentuan teknologi  pengolahan  sampah  yang  menghasilkan  energi menggunakan  kombinasi  metode AHP TOPSIS . Gambar  1 menunjukkan alur penelitian yang dilakukan.

## 1) STUDI LITERATUR DAN PERUMUSAN MASALAH
Studi  literatur  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data-data mengenai  teknologi  pengolahan  sampah  yang  menghasilkan energi,  pengelolaan  sampah  berkelanjutan,  dan  model pengambilan  keputusan  dengan  banyak  kriteria.  Hasil penelusuran  ini  akan  menjadi  latar  belakang  penelitian  dan digunakan  sebagai  landasan  dalam  menyusun  perumusan masalah.

## 2) MENENTUKAN KRITERIA DAN ALTERNATIF SOLUSI
Penentuan  kriteria  pada  penelitian  ini  didasarkan  faktor keadilan energi [3]. Adapun alternatif solusi ditentukan terdiri atas tiga alternatif sesuai buku yang diterbitkan oleh KESDM RI [4].

## 3) MENYUSUN MATRIK PERBANDINGAN BERPASANGAN
Pada tahap ini, responden memberikan penilaian terhadap kriteria  dengan  cara  membandingkan  tingkat  kepentingan kriteria berdasarkan skala. Skala yang digunakan adalah skala dari  metode  AHP,  yaitu  skala  1  menunjukkan  kedua  kriteria memiliki  keunggulan  yang  setara,  skala  3  menunjukkan  satu kriteria  memiliki  sedikit  keunggulan  dibandingkan  dengan kriteria yang lain, skala 5 menunjukkan satu kriteria memiliki tingkat  keunggulan  yang  lebih  tinggi  dibanding  kriteria
lainnya,  skala  7  menunjukkan  satu  kriteria  memiliki kepentingan  yang  sangat  tinggi  dibandingkan  dengan  kriteria lainnya, skala 9 menunjukkan satu kriteria secara mutlak lebih unggul dibandingkan dengan kriteria lainnya. Di sisi lain, skala 2,  4,  6,  8  menunjukkan  nilai  yang  berada di  antara  dua  nilai pertimbangan  yang  hampir  sama; skala  1/(1-9)  menunjukkan kebalikan nilai, apabila kriteria i memiliki nilai di atas kriteria j  saat  dibandingkan,  maka  kriteria  j  memiliki  nilai  1  dibagi nilai kriteria i.
diperoleh dari perhitungan sebelumnya. Selanjutnya, consistency  ratio (CR)  ditentukan  dengan  menggunakan  (3) untuk memastikan bahwa bobot yang akan dipakai konsisten. Adapun syarat dari perbandingan berpasangan yang konsisten adalah  jika CR ≤  0,1.  Nilai random  index  (RI) dapat  dilihat dalam Tabel I [19].
𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛) (𝑛−1) (2)
dengan 𝐶𝐼 adalah indeks konsistensi, 𝜆𝑚𝑎𝑥 adalah e igenvalue , dan 𝑛 adalah banyaknya elemen yang dibandingkan.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (3)
dengan 𝐶𝑅 adalah consistency  rasio dan 𝑅𝐼 adalah random indeks.
6) MENYUSUN MATRIK KEPUTUSAN TERNORMALISASI Tahap ini merupakan langkah metode TOPSIS [22] dengan membuat matriks keputusan yang ternormalisasi menggunakan (4).
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
dengan 𝑟 𝑖𝑗 merupakan hasil dari normalisasi matriks keputusan r dengan i = 1,2,…... m ; dan j = 1,2,….. n . 𝑥 𝑖𝑗 merupakan nilai dari suatu alternatif ( i ) terhadap kriteria ( j ) dengan i = 1,2,…. m dan j = 1,2,….. n .

## 7) MENYUSUN  MATRIKS  KEPUTUSAN  TERNORMALISASI TERBOBOT
Bobot  yang  digunakan  adalah  bobot  kriteria  hasil perhitungan menggunakan metode AHP, sehingga perhitungan dilakukan dengan (5).
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (5)
dengan 𝑦 𝑖𝑗 adalah  elemen  dari  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  terbobot, 𝑤 𝑗 adalah  bobot  kriteria  ke- j,  dan 𝑟 𝑖𝑗 adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi.

## 8) MENYUSUN  MATRIK  SOLUSI  IDEAL  POSITIF  DAN SOLUSI IDEAL NEGATIF.
Matriks  solusi  ideal  positif  adalah  matriks  yang  memuat nilai  maksimum  untuk  setiap  kriteria  dengan  (6),  sedangkan matriks solusi ideal negatif adalah matriks yang memuat nilai minimum untuk setiap kriteria dengan (7).
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . , 𝑦 𝑛 + ) (6)
dengan 𝐴 + adalah solusi ideal positif, 𝑦 𝑖 + adalah nilai tertinggi dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . , 𝑦 𝑛 − ) (7)
dengan 𝐴 − adalah solusi ideal negatif, 𝑦 𝑖 − adalah nilai terendah dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.

## 9) MENENTUKAN  JARAK  ANTARA  NILAI  ALTERNATIF DENGAN SOLUSI IDEAL POSITIF DAN NEGATIF.
Pada  langkah  ini,  setiap  alternatif  dibandingkan  dengan kedua  solusi  ideal  untuk  menentukan  selisih  minimal  setiap alternatif mendekati solusi ideal positif dengan (8) dan selisih maksimal setiap alternatif menjauhi solusi ideal negatif dengan (9).
T ABEL I N ILAI R ANDOM I NDEX (RI) Jumlah n 1 2 3 4 5 6 7 8 Nilai RI 0,0 0,0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41
Gambar 1. Alur penelitian.
Perhitungan geometric mean seperti (1) digunakan dalam mencari  nilai  tengah  dikarenakan  jumlah  responden  yang banyak [21].  Hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  digunakan dalam menyusun matriks perbandingan berpasangan.
𝐺𝑀 = √ 𝑛 𝑥 1, 𝑥 2 , 𝑥 3, . . . 𝑥 𝑛 (1)
dengan GM merupakan geometric  mean , n merupakan jumlah responden, x 1 merupakan responden   ke-1,  dan x n merupakan responden ke-n.

## 4) MENGHITUNG BOBOT KRITERIA
Penghitungan  bobot  melibatkan  penggabungan  nilai  dari masing-masing kolom dalam matriks perbandingan berpasangan. Selanjutnya, setiap nilai di kolom dibagi dengan nilai  keseluruhan  kolom  terkait,  sehingga  didapatkan matriks yang  ternormalisasi.  Berikutnya, nilai  pada  setiap  baris dijumlahkan, sebelum  hasilnya  dibagi dengan  jumlah  kriteria untuk memperoleh nilai tengah atau bobot.

## 5) MENGHITUNG KONSISTENSI INDEKS DAN RASIO
Langkah selanjutnya adalah menghitung consistency index (CI) dengan  (2), berdasarkan  nilai  dari eigenvalue yang
𝑆 𝑖 + =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 + ) 2 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 1,2, … . , 𝑚 (8)
dengan 𝑆 𝑖 + merupakan jarak alternatif i dengan solusi ideal positif pada kriteria j.
𝑆 𝑖 − =   √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −   𝑦 𝑖 − )
2 𝑛 𝑗=1 ; 𝑖 = 1,2, … . , 𝑚 (9)
dengan 𝑆 𝑖 − merupakan jarak alternatif i dengan solusi ideal negatif pada kriteria j.

## 10) MENENTUKAN  NILAI  PREFERENSI  UNTUK  SETIAP ALTERNATIF.
Nilai preferensi ini digunakan untuk mengurutkan alternatif berdasarkan tingkat kecocokannya dengan solusi ideal positif. Nilai preferensi dapat dihitung dengan (10).
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − + 𝑆 𝑖 + (10)
dengan 𝐶 𝑖 adalah nilai preferensi.
11) MENENTUKAN PERINGKAT Alternatif  dengan 𝐶 𝑖 tertinggi  merupakan  solusi  prioritas utama;  semakin  besar  nilai  indeks,  semakin  baik  kinerja alternatif tersebut.

## C. PERBANDINGAN HASIL PERHITUNGAN KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS DENGAN METODE AHP
Pada  penelitian  ini,  hasil  perhitungan  metode  AHP  dan TOPSIS dibandingkan  dengan  perhitungan  metode  AHP. Dengan  membandingkan  dan  menganalisis  penggunaan metode yang berbeda, peneliti dapat memperoleh pemahaman yang  lebih  dalam  mengenai  keandalan  dan  meningkatkan perhitungan  dalam  menentukan  hasil  yang  sesuai  dengan konteks penelitian ini.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. PENENTUAN KRITERIA DAN ALTERNATIF
Kriteria  keadilan  energi  yang  digunakan  meliputi ketersediaan  (K1),  keterjangkauan  (K2),  proses  hukum  (K3), tata  kelola  yang  baik  (K4),  keberlanjutan  (K5),  pemerataan antargenerasi  (K6),  keadilan  intragenerasi  (K7),  tanggung jawab (K8) [3]. Adapun alternatif teknologi meliputi insenerasi (P1),  pirolisis  (P2),  dan  gasifikasi  (P3)  [4].  Gambar  2 menunjukkan  hubungan  antara  tujuan,  kriteria,  dan  alternatif dalam bentuk bagan berdasarkan hierarki fungsional.

## B. PENGUMPULAN DATA
Data yang digunakan untuk proses analisis dan perhitungan diperoleh dari pengisian kuesioner oleh para ahli pada instansi daerah di Kabupaten Bantul yang menangani lingkungan hidup. Adapun  para  ahli  dimaksud  adalah:  1)  Kepala  Bidang Pengelolaan  Sampah  dan  Peningkatan  Kapasitas  Lingkungan
Hidup,  2)  Kepala  Unit  Pelaksana  Teknis  Daerah  Kebersihan, Persampahan  Dan  Pertamanan,  dan  3)  Sub  koordinator Penanganan Sampah. Data yang diperoleh terbagi menjadi tiga data,  yaitu  data  perbandingan  kriteria,  data  perbandingan alternatif, dan data penilaian alternatif.
Pada  data  penilaian  alternatif,  responden  A  memberikan kategori untuk kriteria K1 sebagai benefit , K2 sebagai cost , K3 sebagai cost , K4 sebagai cost , K5 sebagai benefit , K6 sebagai benefit ,  K7  sebagai benefit ,  K8  sebagai cost .  Responden  B memberikan  kategori  untuk  kriteria  K1  sebagai benefit ,  K2 sebagai benefit , K3 sebagai cost , K4 sebagai cost , K5 sebagai benefit , K6 sebagai benefit , K7 sebagai benefit , K8 sebagai cost . Responden C memberikan kategori untuk kriteria K1 sebagai benefit , K2 sebagai cost , K3 sebagai benefit , K4 sebagai benefit , K5 sebagai benefit , K6 sebagai benefit , K7 sebagai benefit , K8 sebagai cost .

## C. ANALISIS DATA DENGAN METODE AHP
Data  yang  telah  diperoleh  dari  hasil  pengisian  kuesioner oleh para ahli dianalisis sesuai dengan alur penelitian.

## 1) NILAI  PERBANDINGAN  BERPASANGAN  DAN  BOBOT KRITERIA
Perbandingan berpasangan untuk kriteria dihitung berdasarkan geometric  mean dari  tiga  nilai  responden  yang diambil dari data perbandingan kriteria. Tabel II menerangkan hasil  perhitungan  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan bobot masing-masing kriteria. Kriteria proses hukum memiliki bobot  tertinggi  dengan  nilai  0,18  dan  kriteria  pemerataan antargenerasi  memiliki  bobot  terendah  dengan  nilai  0,08. Kriteria tata kelola yang baik menempati urutan kedua dengan nilai  0,15,  kriteria  keberlanjutan  menempati  urutan  ketiga dengan  nilai  0,14,  kriteria  ketersediaan,  keterjangkauan,  dan tanggung  jawab  berada  pada  urutan  keempat  yang  memiliki bobot nilai sama yaitu 0,12, dan kriteria keadilan intragenerasi menempati urutan kelima dengan nilai 0,09.
Faktor  yang  mempengaruhi  bobot  kriteria  proses  hukum memiliki bobot terbesar adalah keunggulan nilai kriteria proses
Gambar 2. Bagan hierarki pemilihan teknologi pengolahan sampah menjadi energi.
T ABEL II N ILAI P ERBANDINGAN B ERPASANGAN DAN P EMBOBOTAN K RITERIA
Krite ria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 Bobot K1 1,00  1,74  0,33  0,58  0,58  2,08  2,08  0,87 0,12 K2 0,58  1,00  0,87  0,69  1,00  2,08  2,08  0,48 0,12 K3 3,00  1,14  1,00  1,44  2,47  1,19  1,19  1,00 0,18 K4 1,71  1,44  0,69  1,00  1,00  2,08  2,62  1,00 0,15 K5 1,71  1,00  0,41  1,00  1,00  1,44  1,82  2,29 0,14 K6 0,48  0,48  0,84  0,48  0,69  1,00  0,91  1,00 0,08 K7 0,48  0,48  0,84  0,38  0,55  1,10  1,00  1,44 0,09 K8 1,14  2,08  1,00  1,00  0,44  1,00  0,69  1,00 0,12

## ID-150
hukum  dibandingkan  dengan  empat  kriteria  lainnya  yaitu unggul  dari  kriteria  tata  kelola  yang  baik,  keberlanjutan, pemerataan antargenerasi, dan keadilan intragenerasi. Sedangkan hal yang mempengaruhi bobot kriteria pemerataan antargenerasi  memiliki  bobot  terendah  adalah  nilai  kriteria pemerataan  antargenerasi  kalah  dibandingkan  dengan  lima kriteria  lainnya  yaitu  kriteria  ketersediaan,  keterjangkauan, proses  hukum,  tata  kelola  yang  baik,  dan  keberlanjutan. Selanjutnya  nilai  bobot  kriteria  ini  digunakan  untuk menghitung penentuan alternatif dengan metode TOPSIS. Nilai bobot ini dihitung konsistensinya dengan menggunakan CI dan CR.

## 2) HASIL PERHITUNGAN CI DAN CR
Tabel III menunjukkan hasil perhitungan dalam menentukan nilai CI dan CR . Berdasarkan ketentuan CR ≤ 0,1, maka CR 0,0650372  pada  Tabel  III  memenuhi  syarat konsistensi  untuk  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria dan bobot kriteria dapat digunakan untuk perhitungan.

## D. ANALISIS DATA DENGAN METODE TOPSIS
Langkah  selanjutnya  adalah  menerapkan  metode  TOPSIS untuk  menentukan  alternatif  terbaik.  Data  perbandingan alternatif  tiga  responden  tidak  dapat  digunakan  secara bersamaan  dengan  menggunakan  nilai  tengah  sebagai  data yang  akan  dianalisis  karena  setiap  kriteria  memiliki  kategori cost dan benefit .  Pengkategorian  kriteria  menggunakan cost dan benefit berpengaruh  pada  perhitungan  solusi  ideal positif dan negatif. Oleh karena itu, data penilaian alternatif dari setiap responden dihitung secara individual untuk mendapatkan nilai yang  menunjukkan  preferensi  dari  setiap  alternatif  yang tersedia.

## 1) MATRIKS KEPUTUSAN TERNORMALISASI
Tabel IV menunjukkan matriks keputusan yang ternormalisasi dari hasil analisis dan perhitungan data penilaian alternatif.  Hasil  komputasi  diperoleh  dengan  membagi  nilai setiap  alternatif  untuk  setiap  kriteria  dengan  nilai  alternatif keseluruhan yang sesuai dengan setiap kriteria.

## 2) MATRIKS KEPUTUSAN TERNORMALISASI TERBOBOT
Tabel V menunjukkan hasil perkalian bobot setiap kriteria dengan nilai keputusan  ternormalisasi pada  Tabel  IV. Hal ini dilakukan untuk menentukan matriks keputusan ternormalisasi terbobot.  Bobot  kriteria  proses  hukum  merupakan  bobot
sebagai nilai tertinggi dari nilai 𝑦 𝑖𝑗 .

## 4) JARAK ALTERNATIF TERHADAP SOLUSI IDEAL POSITIF DAN NEGATIF
Tabel  VII  menyajikan  hasil  perhitungan  jarak  alternatif dengan solusi ideal. Hasil tersebut diperoleh dari akar kuadrat dari  jumlah  setiap  nilai  ternormalisasi  terbobot  dikurangi kuadrat dari solusi ideal positif dan negatif. Untuk responden 1, P1  memiliki  jarak  terdekat  dari 𝑆 𝑖 + dengan  nilai  0,036  dan memiliki  jarak  terjauh  dari 𝑆 𝑖 − dengan  nilai  0,034.  Untuk responden 2, P1 dan P2 memiliki jarak yang sama terhadap 𝑆 𝑖 + dengan  nilai  0,056  dan  P1  memiliki  jarak  terjauh  dari 𝑆 𝑖 − dengan  nilai  0,066.  Untuk  responden  3,  P1  memiliki  jarak terdekat dari 𝑆 𝑖 + dengan nilai 0,020 dan memiliki jarak terjauh dari 𝑆 𝑖 − dengan nilai 0,057. Perbedaan jarak di atas dikarenakan
T ABEL V M ATRIKS K EPUTUSAN T ERNORMALISASI T ERBOBOT
Kriteria Responden A B C P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 K1 0,080  0,060  0,060  0,075  0,050  0,075  0,085  0,057  0,057 K2 0,067  0,067  0,067  0,087  0,043  0,065  0,067  0,067  0,067 K3 0,111  0,083  0,111  0,083  0,111  0,111  0,122  0,091  0,091 K4 0,094  0,094  0,071  0,112  0,056  0,084  0,087  0,087  0,087 K5 0,098  0,073  0,073  0,089  0,089  0,067  0,098  0,073  0,073 K6 0,057  0,043  0,043  0,048  0,048  0,048  0,062  0,046  0,031 K7 0,050  0,050  0,050  0,054  0,054  0,041  0,050  0,050  0,050 K8 0,069  0,069  0,069  0,061  0,061  0,082  0,082  0,061  0,061
T ABEL VI S OLUSI I DEAL P OSITIF DAN S OLUSI I DEAL N EGATIF Kriteria
Responden A B C
𝒚 𝒋 + 𝒚 𝒋 − 𝒚 𝒋 + 𝒚 𝒋 − 𝒚 𝒋 + 𝒚 𝒋 − K1 0,080 0,060 0,075 0,050 0,085 0,057 K2 0,067 0,067 0,087 0,043 0,067 0,067 K3 0,083 0,111 0,083 0,111 0,122 0,091 K4 0,071 0,094 0,056 0,112 0,087 0,087 K5 0,098 0,073 0,089 0,067 0,098 0,073 K6 0,057 0,043 0,048 0,048 0,062 0,031 K7 0,050 0,050 0,054 0,041 0,050 0,050 K8 0,069 0,069 0,061 0,082 0,061 0,082
T ABEL III N ILAI CI DAN CR
Faktor Keadilan Energi 𝝀𝒎𝒂𝒙 𝑪𝑰 𝑪𝑹 8,6419171 0,0917024 0,0650372
T ABEL IV M ATRIKS K EPUTUSAN T ERNORMALISASI
Kriteria Responden A B C P1 P2 P3 P1 P2 P3 P1 P2 P3 K1 0,685 0,514 0,514 0,639 0,426 0,639 0,727 0,485 0,485 K2 0,577 0,577 0,577 0,742 0,371 0,557 0,577 0,577 0,577 K3 0,624 0,468 0,624 0,468 0,624 0,624 0,685 0,514 0,514 K4 0,624 0,624 0,468 0,742 0,371 0,557 0,577 0,577 0,577 K5 0,685 0,514 0,514 0,624 0,624 0,468 0,685 0,514 0,514
K6 0,685 0,514 0,514 0,577 0,577 0,577 0,742 0,557 0,371 K7 0,577 0,577 0,577 0,624 0,624 0,468 0,577 0,577 0,577 K8 0,577 0,577 0,577 0,514 0,514 0,685 0,685 0,514 0,514
tertinggi dengan nilai 0,18, hal ini menyebabkan nilai pada K3 memiliki  nilai  tertinggi  dengan rentang 0,083  sampai  dengan 0,122. Namun nilai ini tidak menentukan nilai preferensi akhir untuk  setiap  alternatif karena  kategori cost dan benefit untuk setiap kriteria dipertimbangkan dalam perhitungan solusi ideal positif dan negatif.

## 3) SOLUSI IDEAL POSITIF DAN SOLUSI IDEAL NEGATIF
Pada tahap ini kategori cost dan benefit dari masing-masing kriteria  menentukan  nilai maksimum dan  minimum  dari matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot, yang  akan digunakan  pada  penentuan  solusi  ideal  positif  dan  negatif. Tabel VI menyajikan  nilai  setiap  solusi  ideal untuk setiap kriteria yang dihasilkan dari analisis data responden.
Tabel VI menunjukkan  data  penilaian alternatif. Kategori benefit menentukan 𝑦 𝑗 + atau  solusi  ideal  positif dengan nilai tertinggi dari nilai 𝑦 𝑖𝑗 ,  sedangkan 𝑦 𝑗 − atau  solusi  ideal  negatif merupakan nilai terendah dari nilai 𝑦 𝑖𝑗 . Kategori cost menentukan 𝑦 𝑗 + sebagai  nilai terendah dari nilai 𝑦 𝑖𝑗 dan 𝑦 𝑗 −
perbedaan  cara  pandang  responden  dalam  mengategorikan kriteria  yang  berpengaruh  pada  penentuan  jarak  alternatif dengan solusi ideal.

## 5) NILAI PREFERENSI DAN PEMERINGKATAN
Tabel  VIII  menyajikan  nilai  preferensi  dari  hasil  analisis. Nilai  tengah  dari  tiga  nilai  preferensi  dihitung  dengan menggunakan Geometric  mean, selanjutnya  nilai  tersebut diurutkan berdasarkan peringkat dari terbesar sampai terkecil. P1  berada  diurutan  pertama  dengan  nilai  preferensi  0,579 diikuti P2 dengan nilai 0,414, dan P3 dengan nilai 0,341.
Metode  TOPSIS  memiliki  kelebihan  seperti  kemampuan untuk  mengategorikan cost dan benefit untuk  setiap  kriteria, pengkategorian  ini  mempengaruhi  penentuan  alternatif  ideal positif dan negatif. Namun, berdasarkan hasil wawancara saat pengumpulan  data  menggunakan  kuisoner,  responden mengalami  kendala  dalam  memberikan  nilai  terhadap  satu alternatif  yang  sedikit  lebih  unggul  dibandingkan  alternatif lainnya  karena  skala  hanya  memiliki  nilai  1-5.  Responden memberikan  nilai  yang  sama  pada  alternatif  memiliki  nilai yang berbeda. Berdasarkan informasi dari responden tersebut, dilakukan  uji  coba  perhitungan  dengan  nilai  sama  pada  tiga kriteria  untuk  semua  alternatif.  Berdasarkan  hasil  uji  coba, diidentifikasi  keterbatasan  metode  TOPSIS.  Secara  spesifik, metode  TOPSIS  memberikan  nilai  0  untuk  jarak  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal.  Akibatnya  perhitungan  nilai preferensi  bernilai  0,  yang  mengidentifikasikan  metode TOPSIS  tidak  dapat  menentukan  alternatif  terbaik  dari alternatif yang ada.

## E. PERBANDINGAN HASIL PERHITUNGAN KOMBINASI METODE AHP DAN TOPSIS DENGAN METODE AHP
Perbandingan hasil perhitungan diperlukan untuk memberikan  penjelasan  yang  mendalam  akan  metode  yang dipilih  dalam  penelitian.  Tabel  IX  menunjukkan  hasil pengolahan data perbandingan alternatif menggunakan metode AHP dengan menghitung bobot masing-masing alternatif pada
setiap  kriteria.  Pemilihan  alternatif  dilakukan  dengan  cara mengalikan bobot setiap alternatif untuk setiap kriteria dengan bobot  setiap  kriteria  sesuai  Tabel  II  dan  menjumlahkannya untuk  menentukan  nilai  preferensi  dari  setiap  alternatif.  P1 memperoleh preferensi tertinggi dengan nilai 0,39, diikuti P3 dengan  nilai  0,32.  Sementara  itu,  P2  menduduki  peringkat ketiga dengan nilai 0,27 (Tabel IX).
Perhitungan dengan menggunakan kombinasi metode AHP dan  TOPSIS  menunjukkan  bahwa  insenerasi,  pirolisis  dan gasifikasi adalah pilihan alternatif terbaik. Di sisi lain, menurut perhitungan  menggunakan  metode  AHP  diketahui  bahwa pilihan  alternatif  terbaik  adalah  insenerasi,  gasifikasi  dan pirolisis.  Kedua  metode  tersebut  menempatkan  insenerasi sebagai alternatif teknologi terbaik, namun terdapat perbedaan pada urutan kedua dan ketiga.
Keuntungan menggunakan TOPSIS untuk karena TOPSIS mengklasifikasikan  kategori  dari  setiap  kriteria  berdasarkan sifat  kriteria,  seperti  pada  kategori cost dan benefit .  Hal  ini menghasilkan  perbedaan  pilihan  alternatif  pada  urutan  kedua dan  ketiga  jika  dibandingkan  dengan  hasil  perhitungan menggunakan  metode  AHP  saja.  Keterbatasan  metode  AHP adalah  tidak  memperhatikan  kategori cost dan benefit untuk menilai  kriteria,  sehingga  kriteria  dengan  kategori cost yang memiliki nilai  tinggi pada metode ini akan dapat memberikan kesalahan. Berdasarkan hal tersebut, hasil pemilihan alternatif menggunakan metode AHP dirasa kurang sesuai. Penggunaan TOPSIS pada penelitian ini dapat melengkapi dari AHP dalam pemilihan alternatif.

## IV. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menjelaskan  penggunaan  kriteria  pemilihan teknologi  pengolahan  sampah  menjadi  energi  sesuai  faktor keadilan  energi.  Pengunaan  kombinasi  metode  AHP dan TOPSIS  dalam  penelitian  ini  telah  menunjukkan  bahwa hasil pembobotan  kriteria  menggunakan  metode  AHP  memiliki penilaian  yang  kuat  dengan  adanya  konsistensi  rasio  sebagai validitas  hasil  perhitungan.  Penggunaan  metode  TOPSIS merupakan  metode  yang  tepat  untuk  melengkapi  kekurangan dari metode AHP dalam memberikan kategori cost dan benefit pada  setiap  kriteria.  TOPSIS  juga  memberikan  rekomendasi alternatif  terbaik  yaitu  dengan  merekomendasikan  alternatif yang  memiliki  jarak  paling  dekat  terhadap  alternatif  ideal positif.  Perhitungan  uji  coba  dengan  menggunakan  nilai alternatif  yang  sama  pada  tiga  kriteria  menunjukkan  adanya keterbatasan  dari  metode  TOPSIS.  Keterbatasan  tersebut adalah  keterbatasan  responden  dalam  memberikan  nilai  pada alternatif  yang  memiliki  sedikit  kelebihan  dibandingkan alternatif lainnya. Penilaian menggunakan skala penilaian 1-5, sehingga  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan  dapat menggunakan  skala  penilaian  dengan  angka  desimal  untuk memudahkan  responden  dalam  menilai  dua  alternatif  yang terlihat sama namun memiliki keunggulan yang berbeda.

## KONFLIK KEPENTINGAN
Penulis  menyatakan  bahwa  tidak  terdapat  konflik kepentingan.

## KONTRIBUSI PENULIS
Topik,  Rudy  Hartanto;  Konseptualis,  Miza  Zuda  Nurlael; Metodologi,  Miza  Zuda  Nurlael,  Irfan  Budi  Santoso;  data analisis,  Miza  Zuda  Nurlael,  Rudy  Hartanto,  Wing  Wahyu Winarno; penulisan Miza Zuda Nurlael.
T ABEL VII
J ARAK A LTERNATIF T ERHADAP S OLUSI I DEAL P OSITIF DAN S OLUSI I DEAL N EGATIF
Alternatif Responden A B C
𝑺 𝒊 + 𝑺 𝒊 − 𝑺 𝒊 + 𝑺 𝒊 − 𝑺 𝒊 + 𝑺 𝒊 − P1 0,036 0,034 0,056 0,066 0,020 0,057 P2 0,042 0,027 0,057 0,065 0,050 0,025 P3 0,044 0,023 0,056 0,043 0,057 0,020
T ABEL VIII N ILAI P REFERENSI B ERDASARKAN G EOMETRIC M EAN Alternatif Nilai Preferensi Responden Geometric Mean Peringkat A B C P1 0,487 0,540 0,736 0,579 1 P2 0,398 0,532 0,335 0,414 2 P3 0,347 0,436 0,263 0,341 3
T ABEL IX
B OBOT A LTERNATIF P ADA S ETIAP K RITERIA DAN N ILAI CR, P REFERENSI DAN P ERINGKAT Kriteria
Preferensi Peringkat K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  K8 P1 0,51 0,35 0,31 0,50  0,48  0,33  0,38  0,30 0,39 1 P2 0,20 0,34 0,30 0,26  0,19  0,37  0,25  0,30 0,27 3 P3 0,29 0,31 0,41 0,23  0,30  0,31  0,33  0,43 0,32 2 CR 0,06 0,09 0,07 0,04  - 0,07 0,03  - 0,07 0,09

## REFERENSI
[1] “Laporan  Kinerja  2021,”  Dinas  Lingkungan  Hidup  Kabupaten  Bantul, 2022, [Online],  https://dlh.bantulkab.go.id/storage/dlh/document/18/ Laporan-Kinerja-DLH--Tahun-2021.pdf
[2] A.  Fetanat,  H.  Mofid,  M.  Mehrannia,  dan  G.  Shafipour,  “Informing energy  justice  based  decision-making  framework  for  waste-to-energy technologies selection in sustainable waste management: A case of Iran,”
Clean.  Prod.,
J. vol.  228,  hal 1377 . –1390,  Agu doi:
.  2019,
10.1016/j.jclepro.2019.04.215.
[3] B.K. Sovacool dan M.H. Dworkin, “Energy justice: Conceptual insights and practical applications,” Appl. Energy, vol. 142, hal. 435–444, Mar. 2015, doi: 10.1016/j.apenergy.2015.01.002.
[4] “Buku  Panduan  Sampah  Menjadi  Energi,”  Kementerian  Energi  dan Indonesia Republik
Mineral Daya Sumber , 2015, [Online],
https://ebtke.esdm.go.id/post/2016/05/08/1221/buku.panduan.sampah.m enjadi.energi
[5] M.A.  Alao,  O.M.  Popoola,  dan  T.R.  Ayodele,  “Selection  of  waste-to- energy technology for distributed generation using IDOCRIW-weighted TOPSIS method: A case study of the City of Johannesburg, South Africa,” Renew.  Energy, vol.  178,  hal.  162–183,  Nov.  2021,  doi: 10.1016/j.renene.2021.06.031.
[6] A.E.  Torkayesh,  B.  Malmir,  dan  M.R  Asadabadi,  “Sustainable  waste disposal  technology  selection:  The  stratified  best-worst  multi-criteria decision-making method,” Waste Manag., vol. 122, hal. 100–112, Mar.
2021, doi: 10.1016/j.wasman.2020.12.040.
[7] M.G.  Kharat  dkk.,  “Fuzzy  multi-criteria  decision  analysis  for environmentally conscious solid waste treatment and disposal technology selection,” Technol.  Soc., vol.  57,  pp.  20–29,  May  2019,  doi: 10.1016/j.techsoc.2018.12.005.
[8] S.A.  Mousavi,  A.  Hafezalkotob,  V.  Ghezavati,  dan  F.  Abdi,  “An integrated  framework  for  new  sustainable  waste-to-energy  technology selection  and  risk  assessment:  An  R-TODIM-R-MULTIMOOSRAL approach,” J.  Clean.  Prod., vol.  335,  hal.  1–24,  Feb.  2022,  doi: 10.1016/j.jclepro.2021.130146.
[9] S. Afrane dkk., “Integrated AHP-TOPSIS under a fuzzy environment for the selection of waste-to-energy technologies in Ghana: A performance analysis  and  socio-enviro-economic  feasibility  study,” Int.  J.  Environ.
Res.  Public  Health ,  vol.  19,  no.  14,  hal.  1–31,  Jul.  2022,  doi: 10.3390/ijerph19148428.
[10] X.-H. Pan, S.-F. He, Y.-M. Wang, dan K.-S. Chin, “Multi-granular hybrid information-based  decision-making  framework  and  its  application  to waste to energy technology selection,” Inf. Sci., vol. 587, hal. 450–472, Mar. 2022, doi: 10.1016/j.ins.2021.12.034.
[11] H.  Li dkk., “Establishing  an  interval-valued  fuzzy  decision-making method  for  sustainable  selection  of  healthcare  waste  treatment technologies in the emerging economies,” J. Mater. Cycles Waste Manag. , vol. 22, no. 2, hal. 501–514, Mar. 2020, doi: 10.1007/s10163-019-00943- 0.
[12] T.  Adar dan E.K.  Delice,  “New  integrated  approaches  based  on  MC- HFLTS for healthcare waste treatment technology selection,” J. Enterp. Inf. Manag., vol. 32, no. 4, hal. 688–711, Jun. 2019, doi: 10.1108/JEIM- 10-2018-0235.
[13] M.A.  Alao,  T.R.  Ayodele,  A.S.O.  Ogunjuyigbe, dan O.M.  Popoola, “Multi-criteria decision based waste to energy technology selection using entropy-weighted TOPSIS technique: The case study of Lagos, Nigeria,” Energy , vol. 201, hal. 1–14, Jun. 2020, doi: 10.1016/j.energy.2020.117675.
[14] R. Krishankumar dkk., “A new decision model with integrated approach for  healthcare  waste  treatment  technology  selection  with  generalized orthopair  fuzzy  information,” Inf.  Sci. ,  vol.  610, hal.  1010–1028,  Sep. 2022, doi: 10.1016/j.ins.2022.08.022.
[15] Q. Mao dkk., “Selection of plastic solid waste treatment technology based on  cumulative  prospect  theory  and  fuzzy  DEMATEL,” Environ.  Sci. Pollut.  Res., vol.  30,  no.  14, hal.  41505–41536, Mar.  2023,  doi: 10.1007/s11356-022-25004-2.
[16] R.-L.  Huang dkk., “Cloud  decision  support  framework  for  treatment technology selection of health-care waste,” J. Intell. Fuzzy Syst., vol. 42, no. 6, hal. 5565–5590, Apr. 2022, doi: 10.3233/JIFS-212065.
[17] A.  Rafiee dkk., “Assessment  and  selection  of  the  best  treatment alternative for infectious waste by modified sustainability assessment of technologies methodology,” J. Environ. Health Sci. Eng., vol. 14, no. 1, hal. 1–14, Des. 2016, doi: 10.1186/s40201-016-0251-1.
[18] S.I. Ahmad dkk., “Development of quantitative SHE index for waste to energy technology selection,” Energy , vol. 191, hal. 1–9, Jan. 2020, doi: 10.1016/j.energy.2019.116534.
[19] R.W. Saaty, “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used,” Math.  Model., vol.  9, no.  3–5, hal.  161–176,  1987,  doi: 10.1016/0270- 0255(87)90473-8.
[20] R.  Likert,  “A  Technique  for  the  Measurement  of  Attitudes,” Archives Psychol. , vol. 22, no. 140, pp. 5–55, 1932.
[21] Sudarman, Pengantar  Statistik  Pendidikan .  Samarinda,  Indonesia: Mulawarman University Press, 2015.
[22] W.E. Sari, Muslimin B., dan S. Rani, “Perbandingan metode SAW dan TOPSIS pada sistem pendukung keputusan seleksi penerima beasiswa,” J. Sisfokom (Sist. Inf. Komput.), vol. 10, no. 1, hal. 52–58, Mar. 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027.