## APLIKASI AHP DALAM PeNgAMBILAN KePuTuSAN PADA SeLeKSI KARYAWAN

## DYAH ReTNo PuRWATININgSIH
Jurusan Teknik Industri Univeristas Muhammadiyah Malang Jalan Raya Tlogomas 246 Malang E-mail: retno@umm.ac.id

## ABSTRACT
PT. Hume Sakti Indonesia represent one of the company which experiencing of the problem of worker selection specially part of administration staff. Worker Selection in the year 2005 and work during more or less 1 year have less good performance. Existence of choices and criterions in election of employees, company should be able to take more accurate and precise decision. Also some alternative election of administration staff employees having equality in criterion which have been determined, so that make problems progressively complex. Beside that the existence of the condition of claiming decision making of employees selection which do not only can be answered yes or do not and also the existence of opinion of subjective in company. Method of Analytical Hierarchy Process (AHP) and of Fuzzy AHP tried for application to assist company in election of employees. Both method, hence will be got by consistency value of ratio, priority wight and best employees candidate with highest peringkat. At method of AHP employees owning rangking 2 highest by successively are Sulaiman 25.2% and Indrawati 22.4% while with method of Fuzzy AHP is Indrawati 26.5% and Sulaiman 22.8%. Both the method assign value differently, but method of Fuzzy AHP give result of more accurate because assessment to an criterion given in an value tolerance.
Key words: worker selection, multicriteria decision making, analytical hierarchy process, fuzzy analytical hierarchy process

## PeNDAHuLuAN
Setiap detik, setiap manusia selalu dihadapkan dengan  berbagai  masalah  yang  membutuhkan pengambilan  keputusan.  Benar  tidaknya  suatu keputusan akan sangat bergantung pada bagaimana seseorang  individu  mendayagunakan  daya  pikir dan sejauhmana si individu mengerti permasalahan yang dihadapi. Demikian pula masalah yang sering muncul  pada  kehidupan  nyata  sehari-hari  adalah proses  penerimaan  karyawan  baru  pada  sebuah perusahaan.
Dalam  penerimaan  karyawan  baru  tersebut akan  banyak  dihadapkan  pada  permasalahan- permasalahan  dalam  pengambilan  keputusan. Seperti  yang  terjadi  pada  pT.  hUME  SAKTI INDONESIA  (hSI)  yang  menghadapi  masalah dalam pemilihan karyawan bagian staf administrasi. Di  mana  dalam  pemilihan  karyawan  bagian  staf administrasi  yang  telah  dilakukan  perusahaan pada  bulan  Juli  2005,  karyawan  yang  terpilih memiliki  performansi  yang  tidak  sesuai  dengan
perusahaan.  Dari  15  calon  karyawan  yang  ikut seleksi  penerimaan  awal,  5  calon  karyawan  yang tersaring  untuk  ikut  seleksi  tahap  selanjutnya. Calon karyawan tersebut adalah Indrawati, Titik F, Sulaiman, Kurniawan dan Alifah dan yang terpilih adalah Titik dan Kurniawan. Setelah bekerja kurang lebih satu tahun, kepala bagian administrasi mengeluh dengan  performansi  kerja  kedua  karyawan  tersebut yang kurang bagus.
Dalam seleksi untuk memilih 2 di antara 5 calon karyawan, perusahaan mempunyai kriteria-kriteria dan pilihan-pilihan sehingga perusahaan harus bisa mengambil keputusan yang lebih tepat dan akurat. Juga beberapa alternatif pemilihan karyawan staf administrasi  yang  mempunyai  kesamaan  dalam kriteria yang sudah ditentukan sehingga membuat permasalahan  semakin  kompleks.  Di  samping itu  adanya  kondisi  yang  menuntut  pengambilan keputusan  seleksi  karyawan  yang  tidak  hanya bisa  dijawab  dengan  ya  atau  tidak  serta  adanya pendapat subjektif dalam perusahaan. Maka untuk
mengatasi masalah tersebut, dalam penelitian ini dicoba  mengaplikasikan  salah  satu  metode  yang dapat  membantu  perusahaan  dalam  pemilihan karyawan  baru  pada  bagian  staf  administrasi dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) dan Fuzzy Ahp. peralatan utama dalam metode Ahp ini adalah sebuah  hierarki  fungsi  dengan  input  utamanya adalah  persepsi  manusia.  Dalam  hierarki,  suatu masalah  kompleks  dan  terstruktur  dipecah  ke dalam  kelompok-kelompoknya  dan  kemudian kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hierarki. Sedangkan konsep Fuzzy Ahp di sini  digunakan  untuk  menghadapi  ketidakjelasan hubungan  atau  ketidakjelasan  dalam  penentuan pilihan  karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria, batasan  dan  tujuan.  Serta  adanya  kondisi  yang memiliki  banyak  kriteria  yang  bersifat  subjektif dan  keputusan  yang  segera  harus  dibuat  dalam kondisi yang pasti.
Dalam  kasus  ini  teori  keputusan  Fuzzy  bisa dipakai  untuk  menangani  ketidakpastian  ini. Analisis  keputusan  dapat  juga  dipandang  sebagai gabungan dari dua disiplin ilmu yag telah ada lebih dahulu,  yaitu Teori  Keputusan  dan  Metodologi Pemodelan  Sisitem.  Teori  Keputusan adalah  teori yang  mempelajari  bagaimana  sikap  pikir  yang rasional dalan situasi yang amat sederhana tetapi yang  mengandung  ketidakpastian,  seperti  dalam permainan  lotere.  Karena  itu  maka  peranannya dalam  menghadapi  situasi  yang  kompleks  adalah sangat  kecil. Metodologi  Pemodelan  Sistem mempelajari  bagaimana  memperlakukan  aspek yang dinamis dan kompleks dari suatu lingkungan. Jadi analisis keputusan yang merupakan gabungan dari  keduanya,  mengkombinasikan  kemampuan untuk  menangani  sistem  yang  kompleks  dan dinamis  dan  kemampuan  untuk  menangani ketidakpastian  dalam  satu  disiplin  keilmuan. Karenanya,  analisis  keputusan  pada  dasarnya adalah  suatu  prosedur  logis  dan  kuantitatif  yang tidak  hanya  menerangkan  mengenai  proses pengambilan  keputusan,  tetapi  juga  merupakan suatu cara untuk membuat keputusan. Dengan kata lain, cara untuk membuat model suatu keputusan yang  memungkinkan  dilakukanya  pemeriksaan dan pengujian.
Ahp  bisa  diterapkan  dalam  pembuatan keputusan  melalui  penyusunan  hierarki  dan analisis  hierarki.  Ada  beberapa  syarat  dalam penyusunan  Ahp  yaitu  dalam  kondisi  lebih  dari satu (kelompok) yang dapat membentuk susunan dalam  Ahp,  adalah  sesuatu  yang  memungkinkan untuk  dikelompokkan  ke  dalam  item-item perwakilan  dari  masing-masing  group  sebagai wakil  dari  kelompok  tersebut,  dan  mempunyai sifat  kelompok  tersebut.  Untuk  syarat  pertama, kita  dapat  memilih  kelompok-kelompok  yang paling  berpengaruh,  sebagai  kelompok-kelompok yang paling penting untuk digabungkan. (permadi, B. 1999).
Ada  dua  rancangan  dasar  guna  memecahkan suatu  masalah  yaitu  rancangan  deduktif  dan rancangan  induktif  atau  rancangan  sistem. Rancangan  deduktif  memfokuskan  pada  bagian- bagian  masalah,  sedangkan  rancangan  sistem memusatkan pada kinerja sistem secara universal dan  terintegrasi.  proses  hierarki  analitik  atau yang  lebih  dikenal  dengan Analytical  Hierarchi Process (Ahp) di samping menggabungkan kedua rancangan ini dalam suatu kerangka yang logis dan terpadu juga dapat menyusun perasaan serta intuisi dan logika dalam suatu rancangan yang terstruktur guna  mengambil  suatu  keputusan. Analytical Hierarchi Process (Ahp) yang diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty pada periode 1971–1975 ketika di Wharton School (permadi, B. 1999).
Analytical
Hierarchi
Process (Ahp) mencerminkan  cara  alami  manusia  dalam bertingkah  laku  dan  berpikir.  Namun  Ahp memperbaiki proses alami itu dengan mempercepat proses berpikir dan meluaskan kesadaran manusia agar mencakup lebih banyak faktor daripada yang biasa dipertimbagkan. "peralatan utama Analytical Hierarchy Process adalah sebuah hierarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Dengan hierarki, suatu masalah kompleks dan terstruktur dipecahkan  ke  dalam  kelompok-kelompoknya. Kemudian  kelompok-kelompok  tersebut  diatur menjadi suatu bentuk hierarki" (permadi, 1992).
Dengan menggunakan metode Ahp diperlukan informasi dan pertimbangan berbagai pihak yang berkepentingan  dengan  pengambilan  keputusan tersebut. Melalui urutan kerja yang sistematis, Ahp
Purwatiningsih: Aplikasi Fuzzy AHP dalam Seleksi Karyawan
mensintesis  penilaian-penilaian  mereka  menjadi suatu  taksiran  yang  menyeluruh  dari  prioritas- prioritas yang dihasilkan. "Ahp adalah suatu proses rasionalitas  sistematis.  Dengan  proses  tersebut dimungkinkan  untuk  mempertimbangkan  suatu persoalan sebagai satu keseluruhan dan mengkaji interaksi  serempak  dari  berbagai  komponennya  di dalam suatu hierarki" (Saaty, 1991).
Ahp  dapat  digunakan  untuk  merangsang timbulnya gagasan atau ide untuk melaksanakan tindakan  kreatif  dan  untuk  mengevaluasi keefektifan  tindakan  tersebut.  Selain  itu  untuk membantu menetapkan informasi apa yang patut dikumpulkan guna mengevaluasi pengaruh faktor- faktor relevan dalam situasi yang kompleks. Ahp juga  dapat  melacak  ketidak  konsistenan  dalam pertimbangan  dan  referensi  berbagai  pihak, sehingga para pengambil keputusan mampu menilai bahwa tindakan yang diambil adalah sesuai dengan keinginan  yang  membutuhkan.  pada  dasarnya Ahp  adalah  teori  umum  tentang  pengukuran.  Ia digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan pasangan diskrit maupun kontinu. pada  pengantar  logika  fuzzy  pengendalian dilakukan oleh sistem pakar basis logika fuzzy, suatu model berpikir logis yang mirip dengan cara manusia mengambil  keputusan.  pada  dasarnya  pengatur logika  fuzzy  merupakan  metode  pengaturan yang memulasikan cara berpikir manusia dengan melihat  ketidakpastian  pada  sistem-sistem  fisis. pengaturan  logika  fuzzy  membuat  keputusan sebagai  sinyal  atur  berdasarkan  pada  masukan dan keluaran yang telah terjadi sebelumnya yang berbentuk  variabel  linguistik.  (Kusuma  Dewi,  S. dan purnomo, h. 2004).
Aturan  logika  fuzzy  pada  strategi  control dapat  dibuat  dengan  bebas,  asalkan  aturan- aturan  tersebut  menjamin  konsekuensi  logis  dan hubungan  antara  variabel  yang  terlibat.  Secara umum  logika  fuzzy  mempunyai  4  bagian  pokok seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Keempat  bagian  tersebut  mempunyai  fungsi sebagai  berikut. Fuzzifier berfungsi  untuk mentransformasikan sinyal masukan yang bersifat crisp ( nonfuzzy ) kedalam himpunan fuzzy dengan  menggunakan  operator fuzzifier .  Basis pengetahuan  berisi  basis  data  dan  aturan  dasar yang mendefinisikan himpunan fuzzy atas daerah- daerah masukan dan keluaran serta menyusunnya dalam  perangkat  aturan  kontrol.  (Kusuma  Dewi, S. dan punomo, h. 2004).
Logika pengambilan  keputusan adalah inti  pengaturan  logika  fuzzy  yang  mempunyai kemampuan  menentukan  proses  pengambilan keputusan  manusia  dalam  mengambil  keputusan aksi atas fuzzy disimpulkan dengan menggunakan implikasi  fuzzy  dan  mekanisme  inferensi  fuzzy. Defuzzifier berfungsi untuk mentransformasi-kan kesimpulan  tentang  aksi  atas  yang  bersifat  fuzzy menjadi  sinyal  sebenarnya  dengan  bersifat crisp dengan menggunakan operator defuzzifier .
Logika  fuzzy  adalah  suatu  cara  yang  tepat untuk  memetakan  suatu  ruang  input  ke  dalam suatu  ruang  output.  Sebagai  contoh:  Manajer pergudangan mengatakan pada manajer produksi seberapa  banyak  persediaan  barang  pada  akhir minggu  ini,  kemudian  manajer  produksi  akan menetapkan jumlah barang yang harus diproduksi esok hari. pelayan restoran memberikan pelayanan terhadap tamu, kemudian tamu akan memberikan
gambar 1. Struktur dasar pengaturan logika Fuzzy
Logika pengambilan Keputusan Obyek atur fuzzy Kontrol aktual non fuzzy Output pross non fuzzy Basis pengetahuan
Fuzzifikasi Defuzzifikasi
tip yang sesuai akan baik tidaknya pelayanan yang diberikan.  Anda  mengatakan  pada  saya  seberapa sejuk  ruangan  yang  anda  inginkan,  saya  akan mengatur putaran kipas yang ada di ruangan ini.
Konsep logika fuzzy sudah dimengerti, konsep matematis yang mendasari penalaran fuzzy sangat sederhana  dan  mudah  dimengerti.  Logika  fuzzy sangat  fleksibel.  Logika  fuzzy  memiliki  toleransi terhadap  data  yang  tidak  tepat.  Logika  fuzzy mampu memodelkan fungsi-fungsi nonlinear yang sangat kompleks. Logika fuzzy dapat membangun dan  mengaplikasikan  pengalaman-pengalaman para  pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses pelatihan. Logika fuzzy dapat bekerja sama dengan teknik-teknik kendali secara konvensional. Logika  fuzzy  didasarkan  pada  bahasa  alami. (Kusumadewi et al ., 2004).
Konsep  fuzzy  sebenarnya  bermula  dari pengamatan  bahwa  tidak  semua  kenyataan  di dunia  ini  dapat  bernilai  betul  atau  salah  pada tingkat  sama.  Tidak  mungkin  semua  individu dapat  memiliki  kesepakatan  yang  sama  persis  di antara pilihan harga mati 0 atau 1. Tidak semua hal dijawab  100%  benar  atau  sebaliknya  100%  salah. Kondisi  ketidakpastian  tersebut  memungkinkan sebuah hal pada saat yang bersamaan benilai benar pada  satu  sisi  dengan  nilai  tertentu  dan  bernilai salah  pada  sisi  yang  lain  dengan  nilai  tertentu pula.
pada suhu air yang sama 10 orang pengamat dapat  diperoleh  10  pernyataan  yang  berbeda mengenai  tingkat  panas  atau  dingin  air  tersebut. Semua  pernyataan  yang  mereka  kemukakan meskipun bervariasi sebenarnya terletak di antara kondisi,  yaitu  panas  dan  dingin.  Berdasarkan kejadian kecil ini dapat disimpulkan bahwa setiap batasan-batasan kondisi yang bernilai benar pada sebuah tingkatan tertentu dan dapat juga bernilai salah pada tingkatan yang lain. Dari sinilah muncul konsep  fuzzy/kekaburan  untuk  pertama  kalinya dikemukakan oleh orang yang bernama Lotfi Zadeh yang kelak dikenal sebagai perintis fuzzy logic .

## MeToDe
Survei perusahaan ini dilakukan di pT hume Sakti Indonesia (hSI) pada bagian staf administrasi, hal  ini  dilakukan  untuk  dapat  mengetahui secara  jelas  data-data  yang  dibutuhkan  untuk
kemudian  dapat  mengidentifikasi  segala  aspek yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang akan dipecahkan dan selanjutnya dianalisis. Oleh karenanya dilakukan dengan cara sebagai berikut. pengamatan secara langsung, yaitu meninjau ke bagian-bagian atau departemen yang berhubungan. wawancara dengan pihak-pihak yang berkompeten untuk  memperoleh  pengetahuan.  pengamatan secara  tidak  langsung,  yaitu  mempelajari  sistem perusahaan  melalui  studi  aspek-aspek  atau dokumentasi yang dimilliki perusahaan.
Studi Literatur diperlukan untuk memperoleh konsep,  teori  serta  metode  yang  berhubungan dengan  masalah  dan  tujuan  penelitian  yang dilakukan.  Dengan  cara:  mencari  teori  dan pembelajaran  dari  buku-buku  maupun  internet tentang  metode  yang  digunakan.  penelitian- penelitian sebelumnya.
Dengan  demikian  hasil  yang  diperoleh  dapat dipergunakan sebagai ukuran/perbandingan dalam mengambil  keputusan  untuk  berbagai  kriteria yang ada.
Setelah  melakukan  survei,  akan  diketahui kondisi  perusahaan  secara  umum  dan  masalah yang  sedang  dihadapi,  yaitu  pada  pemilihan calon  karyawan  bagian  staf  administrasi  dalam perusahaan.  Setiap  permasalahan  yang  muncul diidentifikasi secara detail sehingga dapat diketahui faktor-faktor/hal-hal yang menyebabkan timbulnya permasalahan tersebut. perumusan masalah dapat diketahui  setelah  pengidentifikasian  masalah. Untuk  memecahkan  masalah  tersebut  dapat di  atasi  dengan  menetapkan  metode Analytical Hierarchy  Process (Ahp)  dan  fuzzy  Ahp  sebagai perbandingannya. (permadi, 1999)
Kemudian dapat ditentukan tujuannya dalam penelitian ini antara lain: untuk membandingkan nilai  bobot  prioritas  akhir  dari  setiap  kriteria dan  alternatif  dari  metode  Ahp  konvensional, membandingkan  nilai consistency  ratio dengan kedua  metode  tersebut  dan  untuk  mendapatkan calon  karyawan  terbaik  sesuai  dengan  keinginan perusahaan.
Data primer ini diperoleh dari wawancara dan kuesioner  dengan  nara  sumber  yang  langsung berhubungan  dengan  penelitian  ini,  yaitu  kepala bagian personalia sebagai decision maker yang ahli dan  berpengalaman  dalam  pemilihan  karyawan
Purwatiningsih: Aplikasi Fuzzy AHP dalam Seleksi Karyawan
bagian staf administrasi atas kesepakatan dengan pihak-pihak  yang  bersangkutan  pada  pT.  hume Sakti  Indonesia  (hSI)  di  Mojokerto.  Wawancara berguna  untuk  mendapatkan  tujuan  apa  yang ingin  dicapai  dari  seleksi  karyawan  bagian  staf administrasi  dan  menetapkan  kriteria-kriteria apa  saja  yang  menjadi  pendukung  tercapainya alternatif tujuan. Wawancara di sini juga bertujuan untuk menetapkan skala penilaian yang digunakan untuk penyusunan fungsi keanggotaan pada fuzzy Ahp. Selanjutnya dibuat kuesioner dan disebarkan. penyebaran kuesioner ini dilakukan dengan tujuan untuk  mendapatkan  nilai  prioritas  dari  kriteria- kriteria dan alternatif.
Data Sekunder ini diperoleh dari narasumber yang  tidak  secara  langsung  berhubungan  dengan penelitian  ini,  tetapi  menunjang,  yaitu:  data/ dokumen  dari  perusahaan  yang  bersangkutan, buku-buku  ilmiah.  Adapun  data  sekunder  yang diperlukan  dalam  penelitian  ini  adalah:  struktur organisasi  perusahaan,  jumlah  calon  karyawan yang diseleksi, data tentang tugas karyawan bagian staf administrasi.
Matriks  perbandingan  dan  vektor  prioritas. Dari kuesioner yang telah disebarkan dan diketahui nilai masing-masing kriteria maka dibuat matriks perbandingan berpasangan. Setelah matriks terisi, maka  langkah  selanjutnya  menentukan  vektor prioritas.  Langkah-langkahnya  adalah  sebagai berikut: Normalisasi dengan cara membagi setiap nilai  dalam  setiap  kolom  dengan  jumlah  yang didapat  pada  setiap  kolom.  Dari  hasil  matriks normalisasi dijumlahkan lalu dibagi dengan jumlah matriks (n) sehingga dihasilkan vektor prioritas.
Uji  konsistensi.  Setelah  didapatkan  nilai vektor prioritas dari masing-masing kriteria yang sudah dibandingkan, maka menghitung nilai rasio konsistensi yang perhitunganya dilakukan sebagai berikut:  Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom dengan  vektor  prioritas.  hasil  perkalian  tersebut dibagi dengan vektor prioritas. Menghitung Indeks Consistency (CI) dengan rumus:
CI = l max – n (n – 1)
Menghitung Consistency  Ratio (CR)  dengan rumus:
CR = CI
RI
Besarnya CR harus ≤ 0,10, jika lebih dari 0,10 maka  kembali  lagi  ke  tahap  pengumpulan  data sedangkan apabila nilai rasio konsistensinya ≤ 0,10 maka diteruskan ke tahap berikutnya.
perhitungan total bobot prioritas akhir setiap kriteria  dan  alternatif.  pada  tahap  ini  bobot prioritas  akhir  setiap  kriteria  dapat  ditentukan dengan  cara  menjumlahkan  semua  prioritas kriteria. prioritas akhir tersebut diperoleh melalui perkalian  hasil  perbandingan  dengan  prioritas masing-masing  kriteria  dengan  subkriteria. Sedangkan  bobot  prioritas  untuk  masing-masing alternatif diperoleh dengan cara mengalikan hasil perbandingan  dengan  prioritas  masing-masing kriteria untuk tiap alternatif.
perhitungan  peringkat  untuk  kriteria  dan alternatif.  Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap kriteria  dan  alternatif  maka  langkah  selanjutnya dilakukan  perhitungan  peringkat  untuk  setiap kriteria dan alternatif tersebut dari yang tertinggi sampai yang terendah sehingga didapatkan kriteria dan  alternatif  yang  terbaik,  yaitu  kriteria  dan alternatif yang memperoleh nilai tertinggi.
Dari  kuesioner  yang  telah  disebarkan  dan diketahui  nilai  masing-masing  kriteria  maka dibuat  matriks  perbandingan  berpasangan. Dalam  pembentukan  matrik  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison ) , penetapan variabel  linguistik  dengan  keanggotaan  fuzzy pada perbandingan berpasangan dilakukan untuk tiap-tiap elemen/kriteria secara berpasangan yang dinotasikan sebagai berikut.
Vol. 8, 2007 APLIKASI FUZZY AHP DALAM SELEKSI KARYAWAN 5
dengan  cara  mengalikan  hasil  perbandingan  dengan prioritas masing-masing kriteria untuk tiap alternatif.

## Perhitungan peringkat untuk kriteria dan alternatif
Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap  kriteria  dan alternatif  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan perhitungan peringkat untuk setiap kriteria dan alternatif tersebut  dari  yang  tertinggi  sampai  yang  terendah sehingga didapatkan kriteria dan alternatif yang terbaik yaitu  kriteria  dan  alternatif  yang  memperoleh  nilai tertinggi.
Matriks Perbandingan Setiap Kriteria dan Alternatif Dari  kuisioner  yang  telah  disebarkan  dan diketahui  nilai  masing-masing  kriteria  maka  dibuat matriks  perbandingan  berpasangan.    Dimana  dalam pembentukan  matrik  perbandingan  berpasangan (pairwise  comparison) , penetapan  variabel  linguistik dengan  keanggotaan  fuzzy  pada  perbandingan berpasangan  dilakukan  untuk  tiap-tiap  elemen/kriteria secara berpasangan yang dinotasikan sebagai berikut:
1 ~ ~ ~ 1 ~ ~ ~ 1 ~
2 1 2 21 1 12 n n n n a a a a a a A 1 ~ / 1 ~ / 1 ~ 1 ~ 1 ~ ~ 1 ~ 2 1 2 12 1 12 n n n n a a a a a a A Dimana nilai ij a ~ ditetapkan sebagai berikut : terhadapj penting kurang relatif i kriteria j kriteria terhadap penting relatif i kriteria
9~ , 7~ , 5~ , 3~ , 1~ 1 9~ , 7~ , 5~ , 3~ , 1~ ~ 1 1 1 1 1 j i a ij o o o Formulasi non linier programming
Setelah  matriks  berpasangan  diketahui,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot  setiap kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  serta  menghitung consistency index ( O ) dengan menggunakan metode non linier programming. Formulasi  non  linier  programming  dapat  ditulis sebagai berikut : Maksimasi O Dengan batasan : (m ij -l ij ) O w j – w i + l ij w j d 0 (u ij -m ij ) O w j + w i - u ij w j d 0 ,1 1 ¦ n k k w
Dengan ketentuan : w k ! 0,   k = 1,2,…n, i = 1,2,….,n-1   j = 2,3,…..,n,    j ! I
Pengolahan  formulasi  non  linier  programming dengan program QS Dari  model  matematis  non  linier  programming tersebut  diolah  dengan  menggunakan  bantuan  program QS.  Di  mana  dalam  pengolahan  dengan  program  QS, consistency index ( O ) diasumsikan dengan tanda (x).
Mendapatkan bobot prioritas dan consistency index Dari  pengolahan  dengan  program  QS  tersebut didapatkan  bobot  prioritas  local  dari  masing-masing kriteria, subkriteria dan alternatif serta nilai consistency index. Dalam  perhitungan  consistency  index,  jika consistency  index d 1,  maka  data  tersebut  adalah konsisten dan jika consistency index t 1, maka kembali
pada pengumpulan data. Consistency index pada metode fuzzy  AHP  ini  sama  dengan  consistency  ratio  pada metode AHP konvensional.
Perhitungan  total  bobot  prioritas  akhir  setiap kriteria dan alternatif dan peringkat setiap alternatif Pada tahap ini bobot prioritas akhir setiap kriteria dapat  ditentukan  dengan  cara  menjumlahkan  semua prioritas  kriteria.  Prioritas  akhir  tersebut  diperoleh melalui  perkalian  hasil  perbandingan  dengan  prioritas masing-masing kriteria dengan subkriteria.
Sedangkan  bobot  prioritas  untuk  masing-masing alternatif  diperoleh  dengan  cara  menjumlahkan  semua prioritas  kriteria  untuk  tiap  alternatif.  Prioritas  tersebut diperoleh  melalui  perkalian  hasil  perbandingan  dengan prioritas  masing-masing  kriteria  untuk  tiap  alternatif. Dari hasil perhitungan tersebut dapat diketahui peringkat dari masing-masing alternatif.
Perhitungan peringkat untuk kriteria dan alternatif Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap  kriteria  dan alternatif  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan perhitungan peringkat untuk setiap kriteria dan alternatif tersebut  dari  yang  tertinggi  sampai  yang  terendah sehingga didapatkan kriteria dan alternatif yang terbaik yaitu  kriteria  dan  alternatif  yang  memperoleh  nilai tertinggi.

## Pemilihan Calon Karyawan Terbaik Yaitu Peringkat
Tertinggi Untuk  memilih  calon  karyawan  terbaik  yaitu calon karyawan  yang  memiliki  nilai  prioritas  peringkat tertinggi.  Dimana  prioritas  tertinggi  diberikan  pada laternatif yang mendapatkan nilai prioritas paling tinggi.
Vol. 8, 2007 APLIKASI FUZZY AHP DALAM SELEKSI KARYAWAN 5
dengan  cara  mengalikan  hasil  perbandingan  dengan prioritas masing-masing kriteria untuk tiap alternatif.

## Perhitungan peringkat untuk kriteria dan alternatif
Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap  kriteria  dan alternatif  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan perhitungan peringkat untuk setiap kriteria dan alternatif tersebut  dari  yang  tertinggi  sampai  yang  terendah sehingga didapatkan kriteria dan alternatif yang terbaik yaitu  kriteria  dan  alternatif  yang  memperoleh  nilai tertinggi.

## Matriks Perbandingan Setiap Kriteria dan Alternatif
Dari  kuisioner  yang  telah  disebarkan  dan diketahui  nilai  masing-masing  kriteria  maka  dibuat matriks  perbandingan  berpasangan.    Dimana  dalam pembentukan  matrik  perbandingan  berpasangan (pairwise  comparison) , penetapan  variabel  linguistik dengan  keanggotaan  fuzzy  pada  perbandingan berpasangan  dilakukan  untuk  tiap-tiap  elemen/kriteria secara berpasangan yang dinotasikan sebagai berikut:
1 ~ ~ ~ 1 ~ ~ ~ 1 ~ 2 1 2 21 1 12 n n n n a a a a a a A 1 ~ / 1 ~ / 1 ~ 1 ~ 1 ~ ~ 1 ~ 2 1 2 12 1 12 n n n n a a a a a a A Dimana nilai ij a ~  ditetapkan sebagai berikut :
1 1 1 1 1 1, 3,5, 7, 9 1 1 ,3 , 5 , 7 ,9 aij
kriteria i relatif penting terhadap kriteria j i = j kriteria i relatif kurang penting terhadapj
Formulasi non linier programming
Setelah  matriks  berpasangan  diketahui,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  bobot  setiap kriteria,  subkriteria  dan  alternatif  serta  menghitung consistency index ( O ) dengan menggunakan metode non linier programming.
Formulasi  non  linier  programming  dapat  ditulis sebagai berikut : Maksimasi O Dengan batasan : (m ij -l ij ) O w j – w i + l ij w j d 0 (u ij -m ij ) O w j + w i - u ij w j d 0 ,1 1 ¦ n k k w Dengan ketentuan : w k ! 0,   k = 1,2,…n,
i = 1,2,….,n-1   j = 2,3,…..,n,    j ! I
Pengolahan  formulasi  non  linier  programming dengan program QS
Dari  model  matematis  non  linier  programming tersebut  diolah  dengan  menggunakan  bantuan  program QS.  Di  mana  dalam  pengolahan  dengan  program  QS, consistency index ( O ) diasumsikan dengan tanda (x).

## Mendapatkan bobot prioritas dan consistency index
Dari  pengolahan  dengan  program  QS  tersebut didapatkan  bobot  prioritas  local  dari  masing-masing kriteria, subkriteria dan alternatif serta nilai consistency index. Dalam  perhitungan  consistency  index,  jika consistency  index d 1,  maka  data  tersebut  adalah konsisten dan jika consistency index t 1, maka kembali
pada pengumpulan data. Consistency index pada metode fuzzy  AHP  ini  sama  dengan  consistency  ratio  pada metode AHP konvensional.
Perhitungan  total  bobot  prioritas  akhir  setiap kriteria dan alternatif dan peringkat setiap alternatif Pada tahap ini bobot prioritas akhir setiap kriteria dapat  ditentukan  dengan  cara  menjumlahkan  semua prioritas  kriteria.  Prioritas  akhir  tersebut  diperoleh melalui  perkalian  hasil  perbandingan  dengan  prioritas masing-masing kriteria dengan subkriteria.
Sedangkan  bobot  prioritas  untuk  masing-masing alternatif  diperoleh  dengan  cara  menjumlahkan  semua prioritas  kriteria  untuk  tiap  alternatif.  Prioritas  tersebut diperoleh  melalui  perkalian  hasil  perbandingan  dengan prioritas  masing-masing  kriteria  untuk  tiap  alternatif. Dari hasil perhitungan tersebut dapat diketahui peringkat dari masing-masing alternatif.

## Perhitungan peringkat untuk kriteria dan alternatif
Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap  kriteria  dan alternatif  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan perhitungan peringkat untuk setiap kriteria dan alternatif tersebut  dari  yang  tertinggi  sampai  yang  terendah sehingga didapatkan kriteria dan alternatif yang terbaik yaitu  kriteria  dan  alternatif  yang  memperoleh  nilai tertinggi.

## Pemilihan Calon Karyawan Terbaik Yaitu Peringkat
Tertinggi
Untuk  memilih  calon  karyawan  terbaik  yaitu calon karyawan  yang  memiliki  nilai  prioritas  peringkat tertinggi.  Dimana  prioritas  tertinggi  diberikan  pada laternatif yang mendapatkan nilai prioritas paling tinggi.
Dimana nilai ã ij ditetapkan sebagai berikut.
perkalian  hasil  perbandingan  dengan  prioritas masing-masing  kriteria  untuk  tiap  alternatif. Dari  hasil  perhitungan  tersebut  dapat  diketahui peringkat dari masing-masing alternatif.
perhitungan  peringkat  untuk  kriteria  dan alternatif.  Setelah  didapatkan  nilai  dari  setiap kriteria  dan  alternatif  maka  langkah  selanjutnya dilakukan  perhitungan  peringkat  untuk  setiap kriteria dan alternatif tersebut dari yang tertinggi sampai yang terendah sehingga didapatkan kriteria dan  alternatif  yang  terbaik  yaitu  kriteria  dan alternatif yang memperoleh nilai tertinggi.
pemilihan  calon  karyawan  terbaik  yaitu peringkat  tertinggi.  Untuk  memilih  calon karyawan  terbaik  yaitu  calon  karyawan  yang memiliki  nilai  prioritas  peringkat  tertinggi. Di  mana  prioritas  tertinggi  diberikan  pada alternatif yang mendapatkan nilai prioritas paling tinggi.
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  di  atas kemudian  dilakukan  analisis  dan  pembahasan tentang  perhitungan  bobot  prioritas,  total  bobot prioritas akhir dari setiap kriteria dan subkriteria sehingga  dapat  dipilih  calon  karyawan  dengan metode Ahp konvensional maupun Fuzzy Ahp.
Selanjutnya hasil dari analisis dan pembahasan di  atas  dapat  ditarik  beberapa  kesimpulan  yang sesuai dengan tujuan penelitian sebagai akhir dari penelitian.

## HASIL DAN PeMBAHASAN
Dari  kriteria  dan  subkriteria  tersebut  dapat disusun dalam struktur hierarki yang dapat dilihat pada  diagram.  penyusunan  hierarki  ini  adalah sebagai berikut:
Level I :  merupakan  fokus,  yaitu  tujuan atau  maksud  yang  ingin  dicari penyelesaiannya
Level II :  merupakan  kriteria  yang  sudah ditentukan
Llevel III  :  merupakan subkriteria Level IV   :  merupakan alternatif tujuan
Untuk  mendapatkan  kriteria  dan  tujuan  dari pemilihan  karyawan  yang  diinginkan  terlebih dahulu  melakukan  wawancara  kepada  pihak yang  bersangkutan  dalam  hal  ini  adalah  kepala personalia.  Setelah  semua  kriteria  dan  tujuan didapatkan  maka  dibuat  kuesioner  yang  diisi
Formulasi Nonlinear programming
Setelah  matriks  berpasangan  diketahui, maka  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung bobot  setiap  kriteria,  subkriteria  dan  alternatif serta  menghitung consistency  index ( λ )  dengan menggunakan metode nonlinear programming . Formulasi  nonlinear  programming  dapat ditulis sebagai berikut.
Maksimasi λ Dengan batasan:
(m ij -l ij ) λ w j – w i + l ij w j ≤ 0 (u ij -m ij ) λ w j + w i - u ij w j ≤ 0 n k=1 S w k = 1,
Dengan ketentuan: w k > 0, k = 1,2,…n, i = 1,2,….,n-1 j = 2,3,…..,n, j > I pengolahan formulasi nonlinear programming dengan  program  QS.  Dari  model  matematis nonlinear  programming  tersebut  diolah  dengan menggunakan  bantuan  program  QS.  Di  mana dalam pengolahan dengan program QS, consistency index ( λ ) diasumsikan dengan tanda (x) (Mulyono, S. 1999).
Mendapatkan  bobot  prioritas  dan  consistency index.  Dari  pengolahan  dengan  program  QS tersebut  didapatkan  bobot  prioritas  local  dari masing-masing kriteria, subkriteria dan alternatif serta nilai consistency index .
Dalam  perhitungan consistency  index ,  jika consistency index ≤ 1, maka data tersebut adalah konsisten  dan  jika consistency  index ≥ 1,  maka kembali  pada  pengumpulan  data. Consistency index pada  metode  fuzzy  Ahp  ini  sama  dengan consistency ratio pada metode Ahp konvensional. perhitungan total bobot prioritas akhir setiap kriteria  dan  alternatif  dan  peringkat  setiap alternatif.  pada  tahap  ini  bobot  prioritas  akhir setiap  kriteria  dapat  ditentukan  dengan  cara menjumlahkan semua prioritas kriteria. prioritas akhir  tersebut  diperoleh  melalui  perkalian  hasil perbandingan  dengan  prioritas  masing-masing kriteria dengan subkriteria.
Sedangkan  bobot  prioritas  untuk  masing- masing alternatif diperoleh dengan cara menjumlahkan  semua  prioritas  kriteria  untuk tiap alternatif. prioritas tersebut diperoleh melalui
Purwatiningsih: Aplikasi Fuzzy AHP dalam Seleksi Karyawan
oleh decision maker , yaitu kepala personalia yang merupakan hasil kesepakatan dengan pihak-pihak yang bersangkutan. Dari hasil kuesioner tersebut, dibuat  matriks  perbandingan  berpasangan  baik dengan metode Ahp maupun Fuzzy Ahp.
hasil Uji Konsistensi
Untuk  mengetahui  kekonsistenan  data  dari kuesioner  yang  telah  diisi  maka  dilakukan  uji konsistensi dari matriks perbandingan yang telah dilakukan  pada  masing-masing  metode  sebelum
dilakukan  perhitungan  untuk  mencari  total  bobot setiap alternatif dan memilih alternatif yang terbaik.
Uji  konsistensi  pada  metode  Ahp  menurut Mulyono  (1996)  dilambangkan  dengan  CR ( Consistency Ratio ), data akan konsisten jika nilai CR ≤ 0,1 dan jika lebih dari 0,1 maka data tidak konsisten. Sedangkan uji konsistensi pada metode Fuzzy Ahp, menurut Mikhailov dan dilambangkan dengan λ atau disebut juga Consistency Index (CI), data akan konsisten jika nilai λ ≤ 1 dan jika nilai lebih  dari  1  dan  bernilai  negatif  maka  data  tidak
gambar 2. Diagram struktur hierarki pemilihan karyawan
konsisten. hasil uji konsistensi data dengan kedua metode tersebut dapat disimak pada Tabel 1.
Berdasarkan  perhitungan  dapat  diketahui bahwa uji konsistensi dengan menggunakan metode Ahp didapatkan bahwa masing kriteria baik pada level  1,  level  2  dan  setiap  alternatif  pada  level  3 adalah konsisten karena nilainya < 0,1. Sedangkan uji  konsistensi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Ahp juga didapatkan bahwa masing-masing kriteria  baik  pada  level  1,  level  2  dan  alternatif pada level 3 adalah konsisten karena nilainya < 1. Sehingga  semua  data  hasil  penyebaran  kuesioner adalah konsisten dan dapat dilakukan perhitungan lebih lanjut.
Bobot prioritas kriteria level 1 pada metode Ahp didapat  dari  matriks  perbandingan  kriteria  level 1  yang  dinormalisasi,  kemudian  menjumlahkan matriks  baris  pada  matriks  normalisasi  sehingga hasil  bobot  prioritasnya  diketahui.  pada  metode
Fuzzy  Ahp,  dari  matriks  perbandingan  kriteria level 1 dibuat model formulasi untuk diolah dengan bantuan software QS. hasil bobot prioritas kriteria level 1 dapat disimak pada Tabel 2.
Berdasarkan  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa dengan  metode  Ahp  dan  Fuzzy  Ahp  didapatkan kriteria  aspek  teknis  adalah  kriteria  yang  paling penting karena memiliki nilai bobot yang tertinggi secara  berturut-turut  sebesar  0,437  dan  0,449 tetapi metode Fuzzy Ahp memberikan nilai bobot lebih  tinggi  daripada  metode  Ahp.  Kemudian aspek  intelegensi  dengan  nilai  bobot  0,294  dan 0,271,  aspek  sikap  dengan  nilai  bobot  0,139  dan 0,100,  aspek  intelegensi  dengan  nilai  bobot  0,085 dan  0.099  serta  aspek  manajerial  dengan  nilai bobot  0.042  dan  0.070.  Dari  hasil  bobot  prioritas kriteria  level  1  dengan  metode  Ahp  dan  Fuzzy Ahp memiliki urutan peringkat yang sama tetapi nilainya yang berbeda. pada Fuzzy Ahp nilai bobot

## Tabel 1. Uji Konsistensi dengan Metode Ahp dan Fuzzy Ahp
Nilai Konsistensi Dengan AHP Nilai Konsistensi Dengan Fuzzy AHP
Setiap Kriteria Level 1 Setiap Subkriteria Level 2 pada kriteria: -   Aspek Intelegensi -   Aspek Kepribadian -   Aspek Sikap -   Aspek Teknis -   Aspek Manajerial Setiap Alternatif level 3 pada Subkriteria: -   IQ -   Konkret pasti -   Logis -   Konsep Bahasa -   Konsep hitung
-   percaya Diri
-   Sosialisasi -   hubungan personal -   Motivasi Berprestasi -   Stabilitas Emosi -   Komunikasi -   Adaptasi -   Tanggung Jawab -   Tekun -   Disiplin -   Kreatif
-   Kecepatan
-   Ketelitian
-   Konsisten
-   Keandalan
- Trouble Shooting
-   Keahlian
-   perencanaan -   pengorganisasian
-   Kepemimpinan -   pengawasan 0,088
0,068
0,089 0,070 0,093 0,072 0,071
0,073
0,073
0,095
0,076 0,087 0,060 0,081 0,072 0,094
0,088 0,039 0,088 0,069 0,071 0,074 0,081 0,063 0,061 0,057 0,089 0,098
0,068
0,093 0,088 0,076 0
0,138 0 0 0,048 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,293 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0,049 0 0 0 0 0
Purwatiningsih: Aplikasi Fuzzy AHP dalam Seleksi Karyawan
kriteria aspek teknis lebih tinggi daripada Ahp, hal ini  dikarenakan  Fuzzy  Ahp  memerlukan  suatu nilai yang tidak hanya satu tetapi nilai optimis dan nilai pesimis dari pairwise comparison.
Bobot prioritas kriteria level 2 pada metode Ahp didapat  dari  matriks  perbandingan  kriteria  level 2  yang  dinormalisasi,  kemudian  menjumlahkan matriks  baris  pada  matriks  normalisasi  sehingga hasil bobot lokal diketahui, kemudian bobot lokal tersebut dikalikan dengan bobot prioritas kriteria level 1 yang hasilnya adalah bobot prioritas kriteria level 2 seperti ditunjukkan pada lampiran 3 dalam perhitungan  kriteria  level  2.  pada  metode  Fuzzy Ahp,  dari  matriks  perbandingan  kriteria  level 2  dibuat  model  formulasi  untuk  diolah  dengan bantuan  software  QS  yang  menghasilkan  bobot lokal  dari  masing-masing  alternatif,  dari  hasil bobot  lokal  tersebut  juga  dikalikan  dengan  bobot prioritas kriteria level 1 untuk mengetahui bobot prioritas  kriteria  level  2.  hasil  bobot  prioritas kriteria level 2 dapat disimak pada Tabel 3.
pada  tabel  3  dapat  diketahui  bahwa  dengan menggunakan metode Ahp dan Fuzzy Ahp secara berturut-turut  kriteria  keahlian  memiliki  nilai bobot  prioritas  tertinggi  sebesar  0,193  dan  0,205 artinya  kriteria  tersebut  merupakan  kriteria yang  paling  penting  dari  kriteria  lainya  pada level  2  dalam  pemilihan  karyawan  bagian  staf administrasi, kemudian peringkat 2 adalah kriteria konsep hitung memiliki nilai bobot prioritas 0,129 dan  0,133,  peringkat  3  adalah  kriteria  ketelitian memiliki  nilai  bobot  prioritas  sebesar  0,097  dan 0,105,  peringkat  4  adalah  kriteria  IQ  dengan nilai  bobot  prioritas  sebesar  0,084  dan  0,068  dan untuk selanjutnya dapat dilihat pada Tabel 3. Nilai bobot prioritas dari hasil perhitungan di atas pada metode  Fuzzy  Ahp  memberikan  nilai  yang  lebih tinggi dari pada Ahp, hal itu dikarenakan adanya penilaian terhadap kriteria diberikan dalam suatu toleransi nilai.
hasil  Bobot  prioritas  dan  Bobot  Global  pada Alternatif Level 3. pada metode Ahp, dari matriks perbandingan  alternatif  dinormalisasi,  kemudian menjumlahkan  tiap  baris  matriks  normalisasi untuk  mendapatkan  bobot  lokal  alternatif. Sedangkan pada metode Fuzzy Ahp, dari matriks perbandingan alternatif dibuat formulasi modelnya untuk  diolah  dengan  bantuan  software  QS  yang menghasilkan  bobot  lokal  dari  setiap  alternatif. Untuk menghitung bobot prioritas alternatif level 3 dari kedua metode tersebut caranya adalah sama. Bobot lokal alternatif dari masing-masing metode tersebut dikalikan dengan bobot prioritas kriteria pada level 2 dari masing-masing metode sehingga bobot  prioritas  aternatif  level  3  didapatkan  pada kedua  metode.  Kemudian  tiap  alternatif,  bobot prioritasnya dijumlahkan untuk mengetahui bobot globalnya.
Berdasarkan perhitungan level 3 dapat dilihat bahwa  dengan  metode  Ahp  maupun  Fuzzy  Ahp dengan  berturut-turut  bobot  prioritas  Sulaiman pada subkriteria IQ memiliki nilai tertinggi yaitu sebesar 0,40 dan 0,35, pada subkriteria konkret pasti yang memiliki nilai tertinggi adalah Alifah dengan nilai bobot 0,006 dan 0,010, pada subkriteria logis yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah  Kurniawan dengan nilai bobot 0,009 dan 0,010, pada subkriteria konsep bahasa yang memiliki nilai tertinggi adalah Titik dengan nilai bobot 0,021 pada Ahp dan pada Fuzzy  Ahp  yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah Kurniawan  dengan  nilai  bobot  0,031  sedangkan bobot  prioritas  tiap  alternatif  pada  subkriteria selanjutnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.  pada metode Ahp yang memiliki nilai tertinggi adalah alternatif calon karyawan Sulaiman dengan bobot global 0,252, sedangkan pada metode Fuzzy Ahp yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah  Indrawati dengan  bobot  global  sebesar  0,265.  pada  Fuzzy Ahp,  indrawati  memiliki  nilai  bobot  global  yang lebih  tinggi  daripada  Ahp.  Begitu  juga  dengan
Tabel 2. hasil Bobot prioritas pada Kriteria Level 1
Kriteria Level 1 Metode AHP Metode Fuzzy AHP Bobot Prioritas Peringkat Bobot Prioritas Peringkat Aspek Intelegensi Aspek Kepribadian Aspek Sikap Aspek Teknis Aspek Manajerial 0,294
0,085 0,139 0,437 0,042 II IV III I
V 0,271
0,099 0,100 0,449 0,070 II IV III I V

## SIMPuLAN
Adanya  perbedaan  peringkat  dari  masing- masing  metode  tersebut  adalah  dikarenakan adanya penilaian alternatif pada metode Fuzzy Ahp menggunakan fuzzy  score untuk  mengakomodasi tingkat  subjektivitas  dari decision  maker .  Tetapi yang  dipilih  menjadi  karyawan  bagian  staf administrasi  adalah  tetap  sama,  yaitu  Indrawati dan Sulaiman karena memiliki peringkat 2 tertinggi yang sesuai dengan keinginan perusahaan.

## D AFTAR PUSTAKA
Saaty, L.T., 1993. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin .  Jakarta:  pT  pustaka  Binaman pressindo.
Mulyono, S., 1999. Operations Research. Jakarta: Lembaga penerbit Fakultas Ekonomi Universitas Indonesia permadi, B., 1999. Analitiycal Hierarchy Process. Jakarta: Universitas Indonesia.
Kusumadewi, S. dan purnomo, h., 2004. Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan . Yogyakarta:
Graha Ilmu.
Mikhailov, L. dan Tsvetinov, p., 2003. Evaluation of Services Using a Fuzzy Analytic Hierarchy Process .