## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BERBASIS  AHP
( ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS )  UNTUK PENENTUAN KESESUAIAN PENGGUNAAN LAHAN  (STUDI KASUS: KABUPATEN SEMARANG)
Sri Hartati 1 , Adi Nugroho 2

## Abstrak
Penentuan  kesesuaian  lahan  (pemukiman,  industri,  kehutanan,  rekreasi,  serta  tempat pembuangan limbah) di suatu daerah tertentu merupakan hal yang sangat memerlukan perhatian  para  pengambil  keputusan  baik  di  tingkat  pusat  maupun  daerah.  Berbagai parameter  (misalnya  jaringan  jalan,  kemiringan  lereng,  ketersediaan  air,  dan sebagainya)  perlu  dipertimbangkan  secara  seksama  sehingga  para  pengambil keputusan  bisa  melakukan  pengambilan  keputusan  yang  berkualitas  berkaitan  dengan kesesuaian lahan. Dalam tulisan ini, kami memilih  metoda AHP (Analytical Hierarchy Process) sebagai  metoda yang akan digunakan  sebagai  basis pengambilan keputusan. Berkaitan  dengan  hal  ini,  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  yang  mampu  melakukan visualisasi area geografis tertentu dapat digunakan sebagai sarana untuk menampilkan hasil perhitungan AHP ke layar monitor komputer atau ke dalam bentuk peta tercetak.
Kata kunci : Kesesuaian lahan, AHP GIS.

## 1  PENDAHULUAN
Penentuan  kesesuaian  lahan    (pemukiman,  industri,  kehutanan,  rekreasi,  serta tempat  pembuangan  limbah)  merupakan  hal  yang  sangat  krusial  bagi  para  pengambil keputusan  yang  terkait  dengan  hal  ini  (Pemerintah  Daerah  [Pemda],    Departemen Pekerjaan  Umum  [DPU],  dan  sebagainya)  [8,  14,  18].  Jika  tidak  dilakukan  secara semestinya dan secara benar, alokasi lahan yang keliru seringkali akan mengakibatkan berbagai  permasalahan,  baik  ekonomi,  sosial,  budaya,  kesehatan,  transportasi, keamanan, maupun  permasalahan-permasalahan lainnya [14].
Penentuan  kesesuaian  lahan  ini  pada  umumnya  bersifat  semi  terstruktur sehingga,  jika kita menggunakan sistem berbasis komputer, SPK (Sistem Pengambilan Keputusan)/DSS ( Decision Support System ) merupakan sistem yang paling sesuai untuk mengimplementasikannya  [1,  2].  Dalam  hal  ini,  berbagai  metoda  pengambilan keputusan  dapat  digunakan.  Meski  demikian,  dalam  tulisan  ini,  kami  akan menggunakan metoda AHP ( Analytical  Hierarchy Process ) dengan bantuan perangkat lunak  Expert  Choice  11,  dengan  pertimbangan  bahwa  kami  tidak  perlu  melakukan langkah-langkah  pemrograman  secara  rinci  sehingga  kami  bisa  lebih  berfokus  pada pembuatan  model  keputusan  dan  langkah-langkah  pengambilan  keputusan  secara konseptual.  Pendekatan  AHP,  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  Saaty  dari  Wharton School – University of Pennsylvania  pada tahun 1980 [11, 19], merupakan salah satu metoda  MCDM  ( Multi-Criteria  Decission  Making )  (pengambilan  keputusan  dengan
kriteria  majemuk)  yang  paling  sering  digunakan.  Metoda  AHP  dapat  diterapkan  pada sejumlah  besar  proses  pengambilan  keputusan.  Dalam  tulisan  ini,  pendekatan  yang diambil  adalah  dengan  membentuk  model  evaluasi  dan  memberikan  bobot-bobot terhadap  kriteria-kriteria  yang  ada.  Selanjutnya,  AHP  akan  mengintegrasikan pengukuran-pengukuran  yang  berbeda  itu  ke  dalam  suatu  bentuk  nilai  tunggal keseluruhan yang berkaitan dengan peringkat alternatif keputusan [4]. Penerapan AHP seringkali  menghasilkan  solusi  untuk  kriteria  permasalahan  majemuk  dengan  terlebih dulu mendekomposisinya ke dalam struktur hierarki yang berperingkat majemuk [1, 2].
Tekanan  pada  tulisan  ini  adalah  penerapan  metoda  AHP  untuk  penentuan kesesuaian lahan. Dalam hal ini, metoda AHP (juga perangkat lunak Expert Choice 11 yang digunakan)  tidak serta merta menyediakan modul-modul penggambaran hasil di SIG  (Sistem  Informasi  Geografis)  [6,  7,  16].  Oleh  sebab  itu,  sebagai  batasan permasalahan, dalam tulisan ini kami tidak membahas bagaimana hasil dari penerapan metoda  AHP  ditampilkan  dalam  perangkat  lunak  SIG.  Kami  hanya  akan memperlihatkan bagaimana metoda AHP dapat diterapkan untuk data spasial dan non- spasial.  Penggambarannya melalui perangkat lunak SIG berada di luar lingkup tulisan ini. Meski demikian, dalam tulisan ini kami juga menyertakan prosedur-prosedur yang semestinya dilaksanakan untuk mencapai hasil yang diharapkan.

## Gambar 1.  Dekomposisi Masalah [12, 13]

## 2  METODA AHP
Pada  bagian  ini,  kita  akan  membahas  teknik  pengambilan  keputusan menggunakan  metoda  AHP.  Pada  tahap  pertama  penerapan  model  AHP,    para pengambil keputusan perlu memecah permasalahan kriteria majemuk yang akan diambil keputusannya  menjadi  bagian-bagiannya,  dimana  masing-masing  atribut  yang  dapat dirancang  dalam  bentuk  peringkat-peringkat  hierarki  majemuk  (Gambar  2)  [12,  13]. Selanjutnya,  masing-masing  kriteria  dan  sub-subkriteria  di  bawahnya  seringkali  tidak memiliki tingkat kepentingan yang sama dan masing-masing kriteria dan sub-subkriteria itu  seringkali  juga  memiliki  bobot-bobot  yang  berbeda.  Dalam  kasus  kita,  kriteria- kriteria dan sub-subkriteria adalah seperti yang disebutkan dalam Bagian I, dan pilihan- pilihannya  adalah  penentuan  kesesuaian  lahan    (pemukiman,  industri,  kehutanan, rekreasi, serta tempat pembuangan limbah) [4, 5, 15, 16].
Setelah  masalah  terdekomposisi,  maka  ada  dua  tahap  penilaian  atau membandingkan  antarelemen  yaitu  perbandingan  antarkriteria  dan  perbandingan
Sasaran Kriteria 1 Kriteria 2
Kriteria 3 Kriteria 4 Pilihan 1 Pilihan 2
Pilihan 3
Pilihan 4
antarpilihan  untuk  setiap  kriteria.  Metoda  AHP  pada  dasarnya  mampu  menyediakan proses  analitis  secara  semi-terstruktur  yang  pada  gilirannya  mampu  digunakan  untuk mengkombinasikan penilaian-penilaian dari berbagai alternatif dan kriteria yang ada [1, 2].    Suatu  hal  yang  perlu  diperhatikan  adalah  bahwa  pemberian  bobot-bobot  pada  2 elemen yang akan dibandingkan secara dramatis akan mengurangi kerumitan konseptual pada  analisis  yang  akan  dilakukan  dan,  setelah  kita  mampu  melakukannya  dengan seksama,  analisis  akan  dilakukan  menggunakan  3  tahap  utama,  yaitu:  1) Mengembangkan  matriks  perbandingan  pada  masing-masing  peringkat  hierarki,  2) Menghitung bobot relatif dan prioritas untuk masing-masing elemen pada hierarki, dan 3) Menghitung rasio konsistensi untuk menilai konsistensi penilaian [6, 7].
Tabel . Skala Kepentingan Aktivitas-aktivitas Secara Relatif (Saaty, 1980) [11]
Skala Makna 1
Sama pentingnya. Dua aktivitas memiliki kontribusi yang sama pada sasaran.
3 Suatu  aktivitas memiliki kepentingan yang sedikit lebih  kuat dibandingkan aktivitas yang lainnya dalam kerangka pencapaian sasaran.
5 Suatu  aktivitas  memiliki  kepentingan  yang  lebih  kuat  dibandingkan  aktivitas  yang  lainnya dalam kerangka pencapaian sasaran.
7 Suatu  aktivitas  memiliki  kepentingan  yang  sangat  lebih  kuat  dibandingkan  aktivitas  yang lainnya dalam kerangka pencapaian sasaran.
9 Suatu  aktivitas  memiliki  kepentingan  yang  dominan  dibandingkan  aktivitas  yang  lainnya dalam kerangka pencapaian sasaran.
2, 4, 6, 8 Nilai-nilai yang berada di antara nilai-nilai yang telah disebutkan sebelumnya.
Dalam  kerangka  untuk  mengembangkan  matriks  perbandingan,  Thomas  L.  Saaty mengusulkan skala 9 peringkat seperti yang diperlihatkan melalui Tabel 1 di atas [11]. Selanjutnya,  elemen-elemen  pada  masing-masing  peringkat,  secara  berpasangan, dibandingkan berdasarkan kepentingannya masing-masing dan kemudian digambarkan dalam bentuk matriks bujursangkar A sebagai berikut (Jika ukuran matriks A adalah n maka tentunya  elemen pada sudut kanan-bawah  akan memiliki indeks sebagai  a nn ) [1, 2].
Dimana terjadi  kondisi yang berbalikan dimana a ij = 1/a ji

## Tabel 2. Penilaian Terhadap Kriteria
Kriteria Air Oksigen Morfologi Vegetasi Tanah Jalan Suhu Air 1 1 4 2 3 2 4 Oksigen 1 1 3 3 3 3 3 Morfologi 1/4 1/3 1 3 3 2 3 Vegetasi 1/2 1/3 1/3 1 3 2 3 Tanah 1/3 1/3 1/3 1/3 1 2 4 Jalan 1/2 1/3 1/3 1/2 1/2 1 5 Suhu 1/4 1/3 1/3 1/3 1/4 1/5 1
Sebagai  contoh,  kita  bisa  melihat  kasus  untuk  peringkat  pertama  penilaian  kesesuaian lahan secara umum seperti  yang diperlihatkan dalam Tabel 2 di atas.  Nilai-nilai pada masing-masing  perpotongan  baris-kolom  tentunya  harus  ditentukan  berdasarkan patokan yang valid. Dalam hal ini, kami kembali mengacu pada skala prioritas implisit yang  tertuang  pada  Pedoman  Penyusunan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  Kabupaten Badan  Kordinasi  Penataan  Ruang  Nasional  –  Republik  Indonesia  (UU  No.  26  Tahun 2007 Tentang  Penataan Ruang) [19].

## Tabel  3. Contoh Perhitungan Bobot Untuk Perhitungan AHP
Untuk Parameter Air (Jarak Akuifer Di Bawah Permukaan)
Tabel  4. Contoh Perhitungan Bobot Untuk Perhitungan AHP Untuk Parameter Jalan (Jarak Jaringan Jalan)
Selanjutnya, untuk masing-masing grid, kami melakukan konversi-konversi data (spasial dan non-spasial) yang kami miliki menjadi bobot-bobot tertentu sehingga bisa dihitung menggunakan metoda AHP  (khususnya menggunakan perangkat lunak Expert Choice  11).    Berdasarkan  data  yang  kami  miliki,  dengan  prinsip  seperti  yang  telah dijelaskan di atas, kami kemudian melakukan penghalusan-penghalusan lagi lebih jauh berdasarkan data  yang kami miliki dan hasilnya kami rata-ratakan [6, 7] dengan skala prioritas  implisit  yang  tertuang  pada  Pedoman  Penyusunan  Rencana  Tata  Ruang Wilayah  Kabupaten  Badan  Kordinasi  Penataan  Ruang  Nasional  –  Republik  Indonesia (UU No. 26 Tahun 2007 Tentang  Penataan Ruang) [19] yang telah dibahas di atas.
Untuk  menjelaskan  konsep  di  atas,  perhatikan  Tabel  3  dan  Tabel  4  sebagai contoh  perhitungan.  Perhatikan  juga  bahwa    (menurut  Tabel  2)    perbandingan berpasangan untuk Air : Jalan = 2 : 1. Sementara itu, misalkan untuk suatu grid, jarak akuifernya 2,5 km dan jarak  jalannya 1,25 km dari pusat grid, maka berdasarkan Tabel 3 dan Tabel 4, kita bisa mendapatkan bobotnya 0,25 (Air) dan 0,5 (Jalan). Selanjutnya, kita bisa melakukan pembagian nilai dengan bobot Air, sehingga kita bisa mendapatkan nilai-nilai  bobot  1  (Air)  dan  2  (Jalan).    Dengan  demikian,  nilai  perbandingan berpasangan untuk  Air :  Jalan = (2 + 2)/2 :  1, atau sebesar 2 :  1  (tetap). Berdasarkan prinsip  yang  serupa,  kita  selanjutnya  bisa  melakukan  perhitungan  AHP  (dengan penghalusan)  dengan  terlebih  dahulu  mengkonversi  semua  data  yang  diperoleh  di lapangan menggunakan tabel-tabel yang serupa dengan Tabel 3 dan Tabel 4 (seluruhnya
Jarak Titik Pusat Grid dari Akuifer air (km) Bobot 0-1 0.00 1-3 0.25 3-5 0.5 5-7 5-7
>7
1 Jarak Titik Pusat Grid dari Jalan Arteri Primer (km) Bobot > 2 0.00 1-1.5 0.5 0.5-1 0.75 0-0.5 1
ada  24  buah  tabel).  Konversi-konversi  itu  sebagian  bisa  dilakukan  menggunakan perangkat lunak lembar kerja ( spreadsheet ) seperti Microsoft Excel, tetapi sebagian lagi tentunya hanya bisa dilakukan dengan pengukuran-pengukuran langsung terhadap peta dasar yang tersedia.
Tabel 5. Perbandingan Antarkriteria Kriteria a1 a2 a3 a4 Jumlah Bobot a1 - a 12 a 13 a 14 a 1 ba 1 = a 1 /a t a2 a 21 - a 23 a 24 a 2 ba 2 = a 2 /a t a3 a 31 a 32 - a 34 a 3 ba 3 = a 3 /a t a4 a 41 a 42 a 43 - a 4 ba 4 = a 4 /a t Jumlah a t
Setelah    kita  berhasil  melakukan  penghalusan  nilai-nilai  pada  Tabel  2,  metoda  AHP mengharuskan kita melakukan langkah-langkah lanjutan seperti berikut ini [11, 12, 13]. (Perhatikan Tabel 5 di atas yang dibuat menggunakan asumsi bahwa kriteria yang ada hanya ada 4 kriteria. Tabel 5 di atas merupakan ringkasan dari Tabel 2, yang digunakan hanya  untuk  menjelaskan  proses  perhitungan  AHP  serta  untuk  menjelaskan  algoritma yang  digunakan  oleh  perangkat  lunak  Expert  Choice  11  yang  digunakan  sebagai  alat bantu [ tool ] dalam penelitian yang ditulis melalui tulisan ini.)
1. Menghitung nilai a i yang merupakan penjumlahan nilai yang dimiliki kriteria ke-i.
2. Menghitung nilai a t yang merupakan penjumlahan semua nilai ai.
3. Bobot untuk kriteria ke-i (ba i ) dapat diperoleh dengan membagi nilai a i dengan a t .
Tabel 6. Perbandingan Antarpilihan Untuk Kriteria a 1 Kriteria OP1 OP2 OP3 OP4 Jumlah Bobot OP1 - O 12 O 13 O 14 O 1 bO 1 = O 1 /O OP2 O 21 - O 23 O 24 O 2 bO 2 = O 2 /O OP3 O 31 O 32 - O 34 O 3 bO 3 = O 3 /O OP4 O 41 O 42 O 43 - O 4 bO 4 = O 4 /O Jumlah
O
Dengan  menggunakan  prosedur  yang  sama,  selanjutnya  kita  masih  harus  melakukan perbandingan  antarpilihan  (OP)  untuk  masing-masing  kriteria  [11,  12,  13].  Tabel  6  di atas memperlihatkan perbandingan antarpilihan (4 pilihan) untuk kriteria 1 (a 1 ) dengan penjelasan sebagai berikut.
1. O ij merupakan hasil penilaian/pembandingan antara pilihan i dengan k (jumlah kolom) untuk kriteria ke-j.
2. O i merupakan penjumlahan nilai yang dimiliki oleh pilihan ke-i.
3. O merupakan penjumlahan semua nilai Oi.
4. bO ij merupakan nilai pilihan ke-i untuk kriteria ke-j.
Tabel 7. Sintesis Penilaian a1 a2 a3 a4 Prioritas ba 1 ba 2 ba 3 ba 4 bOp i OP 1 bO 11 bO 12 bO 13 bO 14 bOp 1 OP 2 bO 21 bO 22 bO 23 bO 24 bOp 2
OP 3 bO 31 bO 32 bO 33
bO 34 bOp 3
OP 4 bO 41 bO 42 bO 43
bO 44 bOp 4
Selanjutnya, kita masuk pada pada tahap akhir dari metoda AHP. Pada dasarnya, tahap ini,  yang  sering  dinamakan  sebagai  tahap  sintesis,  dilakukan  dengan  cara  melakukan penjumlahan  pada  bobot-bobot  yang  diperoleh  dari  suatu  kriteria  untuk  memperoleh prioritas untuk masing-masing pilihan [11, 12, 13].  Secara umum, nilai prioritas suatu pilihan dapat dihitung menggunakan persamaan/rumus sebagai berikut.
bOp i
(Pers. 1)
dimana bOpi adalah nilai/bobot untuk pilihan ke-i.
Persamaan/rumus  1  di  atas  dapat  juga  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel.  Demi kemudahan, seperti sebelumnya,   kita mengasumsikan ada 4 kriteria dengan 4 pilihan seperti yang diperlihatkan pada Tabel 7 di atas. Sebagai contoh, nilai prioritas  pilihan 1 (OP1) bisa diperoleh dengan cara mengalikan nilai yang terkait dengan kriteria tersebut untuk pilihan 1 sebagai berikut.
bOp 1 = bO 11 * ba 1 + bO 12 * ba 2 + bO 13 * ba 3 + …
(Pers. 2)
Perhitungan/persamaan  2  di  atas  dilakukan  untuk  semua  pilihan  (pilihan  2,  3,  dan  4). Dengan  membandingkan  nilai  yang  diperoleh  masing-masing  pilihan,  prioritas  dapat disusun  berdasarkan  besarnya  nilainya    [11,  12,  13].  Semakin  tinggi  nilai  hasil perhitungan  suatu  pilihan,  akan  semakin  tinggi  prioritasnya.  Demikian,  perhitungan menggunakan  metoda  AHP  telah  kita  selesaikan.  Kenyataannya,  perhitungan  secara manual  akan  sangat  menghabiskan  waktu,  sebab  itu  dalam  penelitian  yang  kami lakukan, kami menggunakan bantuan perangkat lunak Expert Choice 11 .
Dalam  hal  di  atas,  pada  pembentukan  matriks  perbandingan  berpasangan,  seringkali dijumpai ketidakkonsistenan dalam hal penentuan nilai-nilai perbandingan berpasangan. Ketidakkonsistenan itu (jika tidak dikelola dengan baik) seringkali akan mengakibatkan validitas perhitungan metoda AHP menjadi berkurang (bahkan mungkin menjadi tidak valid  lagi)  [6,  7,  11].    Sebab  itu,  pada  pembahasan  selanjutnya  kita  akan  melihat bagaimana  caranya  kita  bisa  menghilangkan  (paling  tidak  mengurangi) ketidakkonsistenan yang mungkin kita buat saat mengembangkan matriks berpasangan (seperti yang terlihat pada Tabel 2).
untuk semua j = 1, 2, …, n (Pers. 3) untuk semua i = 1, 2, …, n (Pers. 4)
Setelah  matriks  bujursangkar  A  (Tabel  2)  di  atas  (dan  setelah  padanya  dilakukan penghalusan-penghalusan)  dapat terbentuk dengan baik, selanjutnya untuk menentukan konsistensi penilaian kriteria, perlu dihitung ‘vektor bobot’ ( vector of weights )  w = [w 1 , w 2 , w 3 , … w n ], yang pada dasarnya bisa dihitung setelah eigenvector- nya dihitung  [6, 7,  11].    Kedua  persamaan  untuk  menghitung  ‘vektor  bobot’  ( vector  of  weights )  dan eigenvector diperlihatkan dalam persamaan 1 dan persamaan 2 di  atas. Dalam hal  ini, Saaty memperlihatkan bahwa sesungguhnya ada hubungan di antara ‘vektor bobot’ (w) dengan matriks A sebagai berikut [11].
Aw = λmax . w (Pers. 5)
Dimana nilai λ max  adalah suatu parameter AHP yang sangat penting dan digunakan sebagai  indeks  rujukan  untuk  menghitung  ‘rasio  konsistensi’  (CR- Consistency  Ratio ). Untuk menghitung CR, ‘indeks konsistensi’ (CI- Consistency Index ) untuk matriks yang berukuran n dapat dihitung dengan mudah menggunakan persamaan 4 di bawah ini [11].

## (Pers. 6)

## Tabel 8. Nilai RI Untuk Ukuran Matriks (n) = 1-10 (Saaty, 1980) [19]
10 9 8 7 6 5
4 3 2 1 1.49 1.46 1.41 1.32 1.24 1.12 0.9 0.58 0.00 0.00
Kemudian, CR sendiri dapat dihitung menggunakan persamaan di bawah ini [11].
(Pers. 7)
Dimana  RI  sesungguhnya  merupakan  ‘indeks  konsistensi  acak’    ( random  consistency index )  yang  pada  dasarnya  diperoleh  dari  suatu  matriks  pembandingan  yang  dibentuk secara acak. Pada Tabel 2 di atas, kita bisa melihat  nilai RI dari matriks-matriks yang berukuran 1 hingga 10 seperti yang disarankan oleh Saaty. Kembali pada perhitungan nilai  CR  di  atas,  menurut  ketentuan  yang  disarankan  oleh Saaty ,  jika  nilai  CR<0.1, maka  pembandingan-pembandingan  berpasangan  yang  dibentuk  sebelumnya    (yang tercantum pada matriks  A) pada prinsipnya dapat  diterima [11]. Meski  demikian, jika nilai  CR  >=  0.1  maka  rasio  CR  itu  mengindikasikan  bahwa  telah  terjadi  penilaian- penilaian berpasangan  yang tidak konsisten [11].  Dalam kasus  yang terakhir ini, para pengambil  keputusan  harus  memperbaiki  nilai-nilai  yang  ada  di  matriks  A  yang terbentuk  sebelumnya  hingga  nilai  CR<0.1  tercapai.  Penilaian  konsistensi  di  atas sesungguhnya  dapat  diotomatisasi  menggunakan  perangkat  lunak.  Dalam  hal  ini, perangkat  lunak Expert  Choice  11 yang  digunakan  sebagai  alat  bantu,  dapat menyelesaikan  permasalahan  penilaian  konsistensi  di  atas  dengan  baik  [17].  Jika konsistensi  belum  tercapai,  tentunya  kita  harus  memperbaiki  matriks  perbandingan berpasangan seperti yang telah kita susun sebelumnya (Tabel 2  yang telah diperhalus) [6, 7, 17].
Gambar 1. Peta Daerah Penelitian (Kabupaten Semarang)

## 3  PENERAPAN  METODA  AHP  UNTUK  PENENTUAN  KESESUAIAN LAHANMENGGUNAKAN EXPERT CHOICE 11
Secara  konsep,  apa  yang  akan  kita  lakukan  (penentuan  kesesuaian  lahan)  sudah kita  bahas  sebelumnya  Meski  demikian,  alih-alih  melakukan  perhitungan  secara manual,  kita  (seperti  yang  telah  kita  singgung  sebelumnya)  akan  melakukannya menggunakan  perangkat  lunak Expert  Choice  11 yang  akan  melakukan  perhitungan- perhitungan metoda AHP secara otomatis [17]. Dalam hal ini, karena Expert Choice 11 akan melakukan perhitungan-perhitungan AHP secara otomatis, yang perlu kita lakukan saat  ini  adalah  memberikan  padanya  asupan-asupan  ( input )  yang  berkaitan  dengan kriteria-kriteria (serta sub-subkriteria)  yang mendasari perhitungan AHP serta sasaran- sasaran yang akan dicapai.

## Gambar 2.  Penstrukturan Keputusan dan Pengambilan Keputusan  Pada Expert Choice 11

## 3.1 Perhitungan Nilai AHP Menggunakan Perangkat Lunak Expert Choice 11
Penentuan  kriteria-kriteria  (serta  sub-subkriteria)  perhitungan  AHP  tentunya  tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Dalam hal ini, untuk melakukan penentuan kriteria- kriteria  (serta  sub-subkriteria)  perhitungan  AHP,    kami  merujuk  pada    Pedoman Penyusunan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten (UU No. 26 Tahun 2007 Tentang Penataan  Ruang)  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Kordinasi  Penataan  Ruang  Nasional  – Republik Indonesia [19]. Dalam hal ini, kriteria-kriteria (dan sub-subkriteria) penentuan kesesuaian lahan, sesuai dengan data yang kami miliki adalah sebagai berikut.
1. Ketersediaan  air  (curah  hujan,  kelembaban  udara,  drainase,  jarak  akuifer  di bawah permukaan, serta luasnya).
2. Ketersediaan oksigen (drainase, kemiringan lereng).
3. Bentang  alam/morfologi  (fisiografi,  kemiringan  lereng,  kepekaan  erosi,  tingkat erosi).
4. Jenis vegetasi (hutan, sawah, ladang).
5. Kondisi tanah (drainase, tekstur, jenis batuan, jenis tanah, ketebalan tanah).
6. Jaringan jalan (jarak arteri primer, sekunder, kolektor primer, sekunder).
7. Suhu.
Sementara itu, sasaran penentuan lahan yang akan dicapai adalah peta kesesuaian lahan (pemukiman,  industri,  kehutanan,  rekreasi,  serta  tempat  pembuangan  limbah) berdasarkan data yang kami miliki.
Gambar 3. Perbandingan Berpasangan Menggunakan Expert Choice 11
Kriteria-kriteria  untuk  perhitungan  AHP  terlihat  di  atas,  sementara  yang  di  dalam kurung  adalah  sub-subkriterianya.  Selanjutnya,  untuk  melakukan  perhitungan  ‘vector bobot’  ( vector  of  weights ),  kami  menggunakan  perangkat  lunak Expert  Choice  11 . Dalam penggunaan perangkat lunak Expert  Choice  11 ini ada beberapa tahap utama yang perlu dilakukan, yaitu [17]:
1. Melakukan  penstrukturan  keputusan  dalam  bentuk  model  hierarki  (Gambar  2 sebelah kiri).
2. Melakukan  pengaturan-pengaturan  yang  diperlukan  untuk  pembandingan berpasangan.
3. Melakukan impor data untuk Expert  Choice  11 dari basis data eksternal (jika ada).
4. Melakukan  pembandingan  berpasangan  untuk  kriteria-kriteria  (dan  sub- subkriteria) yang penting untuk pengambilan keputusan (Gambar 3).
5. Melakukan  sintesis  untuk  menentukan  alternatif  keputusan  yang  terbaik (Gambar 2 sebelah kanan-atas).
6. Melakukan  analisis  kepekaan  ( sensitivity  analysis ).  (Analisis  ini  dilakukan dengan  cara  merubah-rubah  nilai-nilai  bobot  dan  membandingkan  hasilnya dengan hasil sebelumnya.)
7. Melakukan ekspor data ke basis data eksternal (jika diperlukan).
Salah  satu  keunggulan  utama  dari  perhitungan  AHP  menggunakan Expert Choice  11 adalah  penggunaan  pembandingan  berpasangan  untuk  mendapatkan  rasio skala  prioritas  yang  relatif  akurat    (dan  dengan  cara  yang  relatif  mudah)  [17].  Saat model  telah selesai dikembangkan (Gambar 2 sebelah kiri), langkah selanjutnya adalah mengevaluasi tingkat kepentingan sasaran secara relatif dengan memperhatikan sasaran lain  yang  ada  pada  peringkat  di  atasnya.    Dalam  hal  ini,  kita  bisa  membuat pembandingan  berpasangan  di  seluruh  bagian  model  untuk  menetapkan  prioritas- prioritas  keputusan  secara  keseluruhan  (Gambar  3).  Menggunakan  perangkat  lunak
Expert  Choice  11 ,  kita  bisa  menggunakan  3  metoda  penilaian  untuk  pembandingan berpasangan  [17],  yaitu  secara  verbal  ( Verbal  Judgments )    ( Equal,  Moderate,  Strong, Very  Strong,  Extreme ),  secara  grafis  ( Graphical  Judgments )  dengan  melakukan pengaturan panjang relatif 2 bar , dan secara numerik  ( Numerical Judgements )  dengan penggunaan  skala  numerik  9  angka  (lihat  Gambar  3),  yang  menggambarkan  seberapa penting suatu elemen/kriteria dibandingkan dengan elemen/kriteria yang lainnya. Jika  kita  melakukan  segala  sesuatunya  dengan  benar,  terutama  saat  melakukan perbandingan  berpasangan  dimana  ‘indeks  konsistensi  acak’    ( random  consistency index )-nya  bernilai  lebih  kecil  dari  0,1  (dalam  contoh  Gambar  3,  nilainya  0,09  yang berarti perbandingan berpasangan bisa diterima)  maka hal itu berarti bahwa kita telah melakukan perbandingan berpasangan secara relatif konsisten [17, 19]. Selanjutnya kita bisa  melihat  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  oleh Expert  Choice  11 dalam  bentuk grafik  prioritas  seperti  yang  diperlihatkan  pada  Gambar  2  (sebelah  kanan-atas)  yang bisa digunakan sebagai basis pengambilan keputusan. (Dalam contoh yang diperlihatkan dalam  Gambar  2,  kita  bisa  melihat  bahwa  area  yang  diambil,  menurut  perhitungan kesesuaian lahan menggunakan metoda AHP, sesuai untuk area rekreasi [nilai prioritas sebesar 0,224] atau area pembuangan limbah [nilai prioritas sebesar 0,223]).

## 3.2  Teknik  Perhitungan  Kesesuaian  Lahan  Menggunakan  Metoda  AHP  dan Perangkat Lunak Expert Choice 11
Expert  Choice  11 adalah  kakas  ( tool )  yang  sangat  membantu  kita  melakukan pengambilan  keputusan  saat  metoda  AHP  yang  digunakan  sebagai  basis  untuk pengambilan keputusan. Meski demikian Expert Choice 11 hanya bisa bekerja dengan data  teks  dan  numerik,  sementara  itu  data  yang  kami  dapatkan  sebagian  adalah  data yang  berjenis  spasial  [3,  5,  9,  15],  oleh  karena  itu,  untuk  bisa  memanfaatkan Expert Choice 11 dengan baik, kami mengikuti langkah-langkah berikut ini.
1. Peta  Kabupaten  Semarang    (Gambar  1)    kami  bagi-bagi  menjadi  grid-grid berukuran 1x1 km 2 .
2. Untuk masing-masing grid, kami melakukan konversi-konversi data (spasial dan non-spasial)  yang  kami  miliki  menjadi  bobot-bobot  tertentu  sehingga  bisa dihitung menggunakan metoda AHP  (khususnya menggunakan Expert Choice 11 ).  (Contoh  konversi  data  menjadi  bobot-bobot  dalam  AHP  diperlihatkan melalui Bagian II sebelumnya, khususnya Tabel 3 dan Tabel 4.)  Dalam hal ini, sesuai dengan data yang kami miliki (perhatikan Gambar 2 sebelah kiri), untuk setiap  grid  kami  memiliki  24  tabel  serupa  dengan  yang  diperlihatkan  melalui Tabel 3 dan Tabel 4.
3. Untuk  setiap  grid,  kami  memasukkan  data  yang  diperoleh  melalui  poin  2  ke dalam  perangkat  lunak Expert  Choice  11 dan  melakukan  perhitungan- perhitungan  menggunakan  metoda  AHP  dengan  langkah-langkah  yang  secara garis besar telah diperlihatkan melalui subbagian 3.1 di atas.
4. Nilai-nilai  prioritas  untuk  masing-masing  hasil  perhitungan  digambarkan  pada masing-masing grid yang ada pada peta Kabupaten Semarang.
5. Berdasarkan  Pedoman  Penyusunan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  Kabupaten (UU  No.  26  Tahun  2007  Tentang    Penataan  Ruang)  yang  dikeluarkan  oleh Badan Kordinasi Penataan Ruang Nasional – Republik Indonesia [19], kami bisa memilih  area-area  (berdasarkan  nilai-nilai  prioritas)  yang  menunjukkan  area-
area  kesesuaian  lahan  untuk  pemukiman,  industri,  kehutanan,  rekreasi,  serta tempat pembuangan limbah.
6. Menggunakan  perangkat-perangkat  lunak  SIG  (Sistem  Informasi  Geografis) (misalnya ArcGIS ),  pada  peta  Kabupaten  Semarang  dibuat    peta  yang menggambarkan  area-area  yang  memiliki  nilai-nilai  prioritas  yang  sama  akan diberi warna-warna yang sama pula [8, 10, 14].
Demikianlah,  secara  garis  besar  telah  kami  sampaikan  apa  yang  kami lakukan  saat  kami  melakukan  penelitian  kami.  Tulisan  ini  memang  tidak menekankan pada hasil, alih-alih lebih menekankan pada model serta prosedur yang kami  gunakan/lakukan  untuk  mendapatkan  hasil  berupa  gambaran  pada  SIG  yang menunjukkan  area-area  kesesuaian  lahan  untuk  pemukiman,  industri,  kehutanan, rekreasi, serta tempat pembuangan limbah. Kami berharap pembaca bisa mendapat gambaran meluas tentang pekerjaan penentuan area kesesuaian lahan menggunakan metoda AHP yang difasilitasi dengan penggunaan perangkat lunak Expert  Choice 11 .

## 4   KESIMPULAN
Kombinasi  penggunaan  metoda  AHP  (yang  difasilitasi  perangkat  lunak Expert  Choice  11 )  dengan  perangkat-perangkat  lunak  SIG  seperti ArcGIS , ArcView, dan sebagainya, sesungguhnya memungkinkan para pengambil keputusan dapat  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  baik  dan  berkualitas  (meskipun data  yang  dimilikinya  bersifat  deskriptif  dan  kualitatif).    Perhitungan  metoda  AHP dengan teknik  untuk menampilkannya dalam bentuk SIG belum terintegrasi dengan baik.  Perangkat lunak perhitungan AHP belum terintegrasi dengan perangkat lunak SIG. Riset selanjutnya mungkin bisa dilakukan dengan membuat modul-modul AHP yang terintegrasi di dalam perangkat-perangkat lunak SIG yang ada saat ini. Dengan cara  seperti  ini,  pengolahan  data  yang  serupa  dengan  penentuan  kesesuaian  lahan bisa dilakukan dengan mudah dan terintegrasi dari dalam perangkat lunak SIG.

## DAFTAR PUSTAKA
1. Ergott, Mathias, Jose Rui  Figuira, Salvatore  Greco (Editor). Trends in  Multiple- Criteria Decision Analysis. @SpringerScience+Business Media, New York.
2. Forman,  Ernest. Decision  by  Objectives. George  Washington  University. www.mdm.gwu.edu. Diakses 11 Mei 2011.
3. Hartati, Sri, Imas S. Sitanggang, 2010. A Fuzzy-based Decission Support System for Evaluating Land Suitability and Selecting Crops. Journal of Computer Science 6 (4): 417-424, 2010, ISSN 1549-3636,©2010 Science Publications.
4. Joerin, Florent, Marius Theliaurt, Andre Mussy, 2000. Using GIS and Outranking Multicriteria  Analysis  for  Land-Use  Suitability. Int.  J.  Geographical  Information Science,  2001,  vol.  15,  no.  2,  15-174,  ISSN  1365-8816  print/ISSN  1362-3087 online © 2001 Taylor & Francis Ltd.
5. Kingham,  R.A., Chartres C.J., Ivkovic K.M., Mullen  I.C., Johnstom R.M., Sims J., Kirby J.M. 2002. Integrating Biophysical and Economic Data Using GIS/DSS to  Access  Irrigation  Suitability  fos  Specific  Crops. Bureau  of  Rural  Science,
Australia.
6. Lotfi, Sedigheh, Kiumars Habibi, Mohammad Javad Koohsari, 2009. Integrating Multi-Criteria  Models  and  Geographic  Information  System  for  Cemetery  Site Selection (A Case Study of the Sanandaj City, Iran) . Acta Geographica Slovenica, 49-1, 2009, 179–198.
7. Lotfi,  Sedigheh,  Kiumars  Habibi,  Mohammad  Javad  Koohsari,  2008. Spatial Analysis of Urban Fire Stations by Integrating AHP Model and IO Logic Using GIS (A Case Study of Zone 6 Tehran). Journal of Applied Science 8 (19): 3302- 33015, 2008, ISSN 1812-5654,©2010 Science Publications.
8. Muller,  Markus,  2010. Modul-modul  Sistem  Informasi  Geografis. GIS  Service Center (GSC) Dishut Provinsi Kalimantan Barat.
9. Pavloudakisa,  F.,  M.  Galetakis,  Ch.  Roumpos,  2009. A  Spatial  Decision  Support System  for  the  Optimal  Environmental  Reclamation  of  Open-pit  Coal  Mines  in Greece . International Journal of Mining, Reclamation and Environment Vol. 23, No. 4, December 2009, 291–303.
10. Puntodewo, Atie, Sonya Dewi, Josupta Tarigan, 2003. Sistem Informasi Geografis Untuk Pengelolaan Sumber Daya Alam. Center for International Forestry Research (CIFOR), Jakarta.
11. Saaty, Thomas L., 1980. Decision Making with the Analytical Hierarchy Process . Int. J. Services Sciences, Vol. 1, No. 1.
12. Susila,  Wayan  R.,  Ernawati  Muladi,  2007. Penggunaan  Analitycal  Hierarchy Process Untuk Penyusunan Prioritas Proposal Penelitian. Informatika Pertanian Vol. 16, Institut Pertanian Bogor.
13. Supriyono,  Wisnu  Arya  Wardhana,  Sudaryo,  2007. Sistem  Pemilihan  Pejabat Struktural  Dengan  Metoda  AHP. Seminar  Nasional  III  SDM  Teknologi  Nuklir, Jogyakarta, 21-22 November 2007, ISSN 1978-0176.
14. Suroso,  Djoko  Santoso  Abi,  2010. Perencanaan  Pedesaan  :  Metoda  Penentuan Kemampuan Lahan Untuk Alokasi Pemanfaatan Ruang. http://www.scribd.com/doc/54585932/11/Evaluasi-Kesesuaian-Penggunaan- Lahan . Diakses 7 Mei 2011.
15. Temiz,  Nurcan,  Vahap  Tecim,  2009. Geographic  Information  System  as  a Decision Support System in Forest Management. SDU JOURNAL OF  SCIENCE (E-JOURNAL). Vol 4(2), 213-223.
16. Weerakon,  K.G.P.K. Integration  of  GIS  Suitability  Analysis  and  Multi-Criteria Evaluation  for  Urban  Land  Use  Planning  :  Contribution  from  Analytical Hierarchy Process. University of Sri Jayawardenepura, Nugedoda, Srilanka.
17. ________. Expert Choice 11  Tutorial.
18. ________. Kabupaten Semarang Dalam Rangka Tahun 2010. Kerjasama Bapeda Kabupaten Semarang dan Badan Pusat Statistik Kabupaten Semarang.
19. ________, 2007. Pedoman Penyusunan Rencana Tata Ruang Wilayah Kabupaten. Badan Kordinasi Penataan Ruang Nasional – Republik Indonesia. www.bkprn.org (Diakses 22 April 2011).