## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERACHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK PADA UNIT PENGELOLA GRAHA RAYA STUDI KASUS PERUSAHAAN PROPERTI
Raka Fitra Pradana 1) , Joko Sutrisno 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail: rakafitrap @gmail.com 1) , joko.sutrisno @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Kinerja pegawai yang kompeten dan produktif merupakan idaman bagi setiap perusahaan dengan melakukan pengolahan sumber daya manusia yang optimal, Pegawai yang mempunyai kinerja kompeten dan produktif dapat membantu perusahaan dalam bersaing, Untuk menciptakan kinerja pegawai yang kompeten dan produktif penerapan penghargaan atas pegawai terbaik menjadi salah satu cara untuk menciptakan persaingan yang sehat. Penghargaan pegawai terbaik berdasarkan penilaian kinerja pegawai yang diukur melalui beberapa kriteria yang memenuhi standar, dengan menerapkan sistem penunjang keputusan diharapkan membantu dalam penilaian dengan baik. Terdapat hasil penilaian yang sama dan pemrosesan data kandidat yang cukup lama menjadi kendala dalam proses pengambilan keputusan menjadi kurang optimal. Sistem yang akan dibuat ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot kriteria dan metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menentukan pegawai terbaik dengan menghasilkan perankingan alternatif. Dengan adanya sistem penunjang keputusan ini, diharapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan pegawai terbaik sehingga menghasilkan keputusan maksimal dan tepat.
Kata kunci: sistem penunjang keputusan, AHP, SAW, Pemilihan Pegawai Terbaik.

## 1. PENDAHULUAN
Pegawai   merupakan   bagian   dari   sebuah perusahaan,   dalam   mengembangkan   usaha dibutuhkan   Sumber   daya   manusia   atau   pegawai yang kompeten dan produktif yang dapat memberi nilai   positif   sebagai   daya   saing   perusahaan. Pengelolaan sumber daya sebagai salah satu kunci dalam   mengembangkan   perusahaan   dengan mengelola   sumber   daya   manusia   sehingga menciptakan sumber daya manusia yang kompeten dan produktif.
Dengan   pengelolaan   sumber   daya   manusia yang   baik   akan   menciptakan   tenaga   kerja   yang kompeten,   produktif   dan   dapat   membantu perusahaan   berkembang   dengan   baik   dan   mampu bersaing dengan perusahaan yang lain, tenaga kerja yang   mampu   memberikan   nilai   positif   dalam pengembangan   bisnis   perusahaan   adalah   sebuah dambaan   setiap   perusahaan.   Penghargaan   atas kinerja   pegawai   merupakan   salah   satu  cara   dalam meningkatkan kinerja pegawai dengan menciptakan suasana persaingan secara sehat  di antara pegawai sebagai   bentuk   strategi   untuk   meningkatkan semangat   kerja   pegawai.   Pelayanan   terbaik   yang diberikan pegawai adalah suatu hal yang diharapkan dari   pihak   perusahaan   maupun   pelanggan   dalam proses bisnis.
Pemilihan pegawai terbaik dan teladan sudah sepatutnya   di   aplikasikan   di   suatu   perusahaan sebagai   salah   satu   strategi   meningkatkan   kinerja pegawai,   sementara   pemilihan   secara   subjektif hanya   akan  menimbulkan  suatu  kerancuan  dan   ke tidak   tepatan   dalam   pemilihan   pegawai   yang memungkinkan   menciptakan   situasi   yang   tidak harmonis   antara   pegawai,   untuk   menghindari ketidakadilan tentang siapa yang bertanggung jawab dan siapa yang mengerjakan serta menentukan siapa yang berhak dan tidaknya atas penghargaan tersebut, dengan   proses   penilaian   yang   cukup   lama dikarenakan   pengumpulan   data   dan   perhitungan belum   dibantu   komputerisasi   dan   sering   terdapat nilai akhir yang sama. Berdasarkan kondisi tersebut, dibutuhkan   sistem   yang   dapat   membantu   pihak management dalam   proses   pemilihan   pegawai terbaik,   berdasarkan   kondisi   tersebut   penulis menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang   digunakan   untuk   menentukan   bobot nilai   berdasarkan   kriteria   yang   digunakan   dan Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan untuk menghitung total nilai alternatif yang nantinya dapat   digunakan   sebagai   perangkingan   nilai alternatif.   Dengan   Penggunaan   metode   tersebut diharapkan   dapat   membantu   pihak management dalam pemilihan pegawai terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sistem Penunjang keputusan
Turban  [1],   Berpendapat   Sistem   penunjang keputusan   adalah   alat   bantu   dalam   proses pengambilan   keputusan.   Dan   Turban [2]
berpendapat   bahwa   konsep   struktur   pada   definisi awal   sistem   pendukung   keputusan   (bahwa   sistem pendukung   keputusan   dapat   menangani   situasi semistruktur   dan   tidak   terstruktur   hanya   dengan memperhatikan si pengambil keputusan atau suatu spesifik. Jadi  mereka mendefinisikan  DSS  sebagai sistem   yang   dapat   diperluas   untuk   mampu mendukung   analisis   data   ad   hoc   dan   pemodelan keputusan, berorientasi terhadap perencanaan masa depan, digunakan pada interval yang tidak reguler dan tak terencana. Dapat disimpulkan bahwa sistem penunjang keputusan adalah suatu sistem informasi spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen dalam mengambil keputusan yang berkaitan dengan persoalan   yang   bersifat   semi   terstruktur.   Sistem penunjang   keputusan   ditunjukan   untuk   keputusan- keputusan   yang   memerlukan   penilaian   atau   pada keputusan-keputusan tidak terstruktur.

## 2.2. Analytical Hierarchy Process(AHP)
Sukenda [3],   Berpendapat Analytical Hierarchy   Process (AHP)   dikembangkan   oleh Thomas   L.   Saaty   berfungsi   sebagai   pemecah masalah   yang   kompleks   menjadi   sub-sub   dan disusun   menjadi   bentuk   hierarki,   Prioritas   dan pengukuran   konsistensi.   Dengan   begitu   AHP mempunyai   3   prinsip   memecahkan   masalah   yaitu penyusunan   hierarki,   penentuan   prioritas,   dan pengukuran konsistensi.
Penyusunan   hierarki   dilakukan   dengan   cara mengidentifikasi   pengetahuan   atau   informasi   yang sedang   diamati.   Penyusunan   tersebut   dimulai   dari permasalahan   yang   kompleks   yang   diuraikan menjadi   elemen   pokoknya,   elemen   pokok   ini diuraikan lagi ke dalam bagian-bagiannya lagi, dan seterusnya secara hierarki.
Penilaian   setiap   level   hierarki   dinilai   melalui perbandingan   berpasangan.   Dan   Saaty  [4], berpendapat skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam   mengekspresikan   pendapat   pada   berbagai persoalan.   Pada   skala   1-9   digunakan   sebagai
pertimbangan antara elemen dengan membandingkan pasangan elemen pada setiap level hierarki.

## Tabel 1. Tabel Nilai Perbandingan

## Kepentingan Keterangan
1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya 7 Elemen yang satu sangat lebih penting dari pada elemen yang lainnya 9 Elemen yang satu mutlak dari pada elemen yang lainnya 2,4,6,8 Nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan
Skala   dengan   sembilan   satuan   dapat menggambarkan   sejauh   mana   kita   dapat membedakan intensitas hubungan antar elemen.
Dan Pada Setiap level hierarki akan dilakukan perbandingan   antar   elemen   untuk   menentukan prioritas   ( Pairwaise   Comparisons ).   Dan   dengan membandingkan antar elemen dengan setiap elemen berdasarkan   tingkat   hierarki   untuk   menentukan prioritas atau relatif pentingnya elemen.
Semua elemen yang sudah dibandingkan satu sama lain antar elemen dengan tingkat yang sama akan   dihitung   konsistensinya   untuk   membuktikan bahwa perbandingan antar elemen sudah dilakukan dengan  baik.  Pengujian  dilakukan  dengan  cara  uji Consistency indeks (CI) dan Consistency ratio (CR) Berikut rumus uji Consistency indeks(CI):
Diketahui:
n  : ordo matriks
𝜆 max -x
:   nilai   eigen   terbesar   matriks berordo n CI : rasio penyimpangan konsistensi
Untuk   mengetahui   CI   mempunyai   nilai   yang cukup   baik   atau   tidak,   hal   yang   harus   diketahui adalah   nilai   uji   CR(Consistency   Ratio)   yang mempunyai nilai kurang dari 0,1.
Marimin   dan   Magfiroh  [5],   berpendapat Consistency Rasio (CR) sebagai parameter terhadap perbandingan   berpasangan   untuk   diperiksa   jika perbandingan dikatakan konsisten atau tidak.
Berikut rumus Consistency Ratio(CR):
CI : Consistency Index RI : Random Index
Gambar 1. Struktur Hierarki
CR : Consistency Ratio Dan Oarkridge l aboratory yang mengeluarkan nilai RI(Random Index) berupa tabel.
Tabel 2. Tabel Nilai Random Index
2.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Kusumadewi  [6], berpendapat  metode Simple Additive   Weighting (SAW)   sebagai   penjumlahan terbobot   dari   rating   kinerja   pada   setiap   alternatif pada semua atribut yang nantinya akan dinormalisasi dengan matriks keputusan.
Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari   alternatif  A i pada   atribut   C j ;   I=1,2,..,   m   dan j=1,2,..,n.
Dengan   menentukan   kriteria   yang   dijadikan acuan   pengambilan   keputusan   dilanjutkan   dengan menentukan nilai bobot dari masing-masing kriteria dan  menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada   setiap   kriteria.   Kriteria   dinormalisasi berdasarkan jenis atribut seperti benefit atau cost dan memberikan nilai prefensi untuk setiap alternatif(V i ) dengan rumus:
V i : rank setiap alternatif W i : nilai bobot dari setiap kriteria R ij : nilai rating kinerja ternormalisasi
Hasil akhir yang diperoleh dari perangkingan perkalian   matriks   ternormalisasi   R   dengan   vector bobot yang menghasilkan nilai terbesar yang akan dipilih sebagai nilai alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Masalah
Untuk   menganalisa   masalah   penulis menggunakan fishbone   diagram atau fishbone ishikawa.

## 3.2. Analisa Rancangan Proses Bisnis
Proses   penilaian   pegawai   terbaik   selain berdasarkan   penilaian   bagian   manajer   juga memerlukan rekapitulasi absensi sebagai salah satu kriteria,   data   absensi   diperoleh   dari   bagian administrasi,   setelah   data   nilai   dari   setiap   kriteria sudah terpenuhi proses perhitungan dapat di lakukan dengan   menggunakan   sistem,   setelah   nilai   sudah ditampilkan   bagian   manajer   unit   akan   melakukan pengambilan keputusan.

## 3.3. Identifikasi Kriteria
Berikut   kriteria   yang   digunakan   dalam penilaian   yaitu:   Tanggung   jawab,   Kedisiplinan, Sopan santun dan kehadiran.
Dengan   menggunakan   prinsip   kerja   AHP sebagai   mana   kriteria   yang   digunakan   akan   di bandingkan satu sama lain dengan yang mempunyai tingkat   yang   sama.   Berikut   perbandingan   antar kriteria:
a) Nilai   Tanggung   jawab   3(tiga)   kali   lebih penting dari Kedisiplinan
b) Nilai   Tanggung   jawab   5(lima)   kali   lebih penting dari Sopan santun
c) Nilai   Tanggung   jawab   7(tujuh)   kali   lebih penting dari Kehadiran
d) Nilai Kedisiplinan 3(tiga)kali  lebih penting dari Sopan santun
e) Nilai Kedisiplinan 5(lima) kali lebih penting dari Kehadiran
f) Nilai Sopan santun 3(tiga) kali lebih penting dari Kehadiran
3.4. Model Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan didapat nilai matriks perbandingan sebagai
berikut: Gambar 2. Fishbone Diagram Gambar 3. Activity Diagram
A) Penentuan bobot kriteria Tabel 3. Tabel Perbandingan Banding K1 K2 K3 K4 K1 1/1 3/1 5/1 7/1 K2 1/3 1/1 3/1 5/1 K3 1/5 1/3 1/1 3/1 K4 1/7 1/5 1/3 1/1 K1 : Tanggung jawab K2 : Kedisiplinan
K3 : Sopan santun K4 : Kehadiran
Setelah   didapat   nilai   matriks   perbandingan kriteria   data   tersebut   dijabarkan   menjadi   bentuk desimal
( 1 , 000 3 , 000 0 , 333 1 , 000 0 , 200 0 , 333 0 , 143 0 , 200 5 , 000 7 , 000 3 , 000 5 , 000 1 , 000 3 , 000 0 , 333 1 , 000 )
Dan   selanjutnya   mengalikan   matriks   dengan dirinya sendiri(iterasi ke 1).
berikut hasil dari perkalian matriks iterasi ke-1
Dilanjutkan dengan menjumlahkan setiap baris hasil dari perkalian matriks iterasi ke 1
Dan didapat total sebesar: 138,213. Selanjutnya Langkah menormalisasikan dengan membagi setiap jumlah baris dengan total baris untuk menghasilkan eigenvector iterasi ke 1:
Berdasarkan   dari   normalisasi   tersebut   dapat disimpulkan nilai persentase bobot sebagai berikut:

## Tabel 4. Tabel Persentase bobot
Kriteria Bobot(persentase) Tanggung Jawab 56,716% Kedisiplinan 26,506% Sopan Santun 11,479%
Kehadiran 5,298% Total 100%

## B) Pengujian Konsistensi
Hal   yang   dilakukan   pertama   kali   adalah mengalikan bilangan desimal dengan eigenvector
Yang menghasilkan nilai: g) Tanggung Jawab :2,30715 h) Kedisiplinan :1,06319 i) Sopan Santun :0,47543 j) Kehadiran :0,22475
Selanjutnya   menghitung   konsistensi   vector dengan menentukan nilai rata-rata dengan membagi hasil   dari   perhitungan   sebelumnya   dengan eigenvector iterasi ke2
( 2 , 30715 1 , 06319 0 , 47543 0 , 22475 ) : ( 0 , 56716 0 , 26506 0 , 11479 0 , 05298 ) = ( 4 , 0679 4 , 0112 4 , 1417 4 , 2422 )
Dilanjutkan dengan menghitung nilai rata-rata dari konsistensi vektor.
( 4 , 0679 + 4 , 0112 + 4 , 1417 + 4 , 2422 )
4 = 4 , 1157
Berikutnya menghitung nilai konsistensi indeks (CI) dengan Rumus:
λ −n n − 1 = CI 4 , 1157 − 4 4 − 1 = 0 , 0385
Dan didapat nilai CI sebesar: 0,0385 Dan   tahapan   perhitungan   nilai Consistency Rasio (CR)   diperlukan   nilai Random   Index (RI) berasal   dari   tabel   Oarkridge,   untuk   nilai Random Index (RI)   dikarenakan   kriteria   yang   digunakan berjumlah 4 (empat) maka nilai RI adalah: 0,90.
CI RI = CR
0 , 0385 0 , 90 = CR CR = 0 , 0427
Berdasarkan   Perhitungan   di   atas   dapat diketahui   nilai Consistency   Ratio (CR)   sebesar 0,0427. Dikarenakan nilai CR tidak lebih besar dari 0,1   maka   disimpulkan   konsistensi   pada perbandingan   kriteria   cukup   baik   dan   tidak   perlu melakukan perhitungan ulang.
3.5. Model Simple Additive Weighting (SAW) Metode   ini   digunakan   untuk   penjumlahan bobot   dan   mencari   nilai   alternatif   pada   atribut. Dengan   mengetahui   nilai   alternatif   berdasarkan
pengelompokan   kriteria   didapat   nilai   alternatif sebagai berikut:
Tabel 5. Tabel Nilai Alternatif K1 K2 K3 K4 Ria 86 96 96 96 Ivan 90 90 96 92 Noni 76 98 96 100 Irvan 88 100 98 92 Rana 88 96 100 100
Dan diketahui sifat/atribut (Keuntungan/biaya) dari kriteria yang digunakan.

## Tabel 6. Tabel atribut kriteria
Kriteria Atribut K1(Tanggung Jawab) Benefit K2(Kedisiplinan) Benefit K3(Sopan Santun) Benefit K4(Kehadiran) Benefit
Dan   dengan   menghitung   berdasarkan   atribut dari kriteria yang digunakan dengan menggunakan rumus:
R ij : nilai rating kinerja ternomalisasi X ij
: nilai atribut setiap kriteria Max x ij :   nilai   terbesar   alternatif   setiap kriteria i
Min x ij
:   nilai   terkecil   alternatif   setiap kriteria i Benefit : jika nilai terbesar yang terbaik Cost : jika nilai terkecil yang terbaik
Dikarenakan   setiap   kriteria   yang   digunakan termasuk golongan keuntungan/ Benefit maka rumus yang digunakan adalah rumus keuntungan/ benefit.
1) Perhitungan nilai tanggung jawab(K1)
R 11 86 90 = 0 , 956
R 21 90 90 = 1
R 31 76 90 = 0 , 844
R 41 88 90 = 0 , 978
R 51 88 90 = 0 , 978
2) Perhitungan nilai kedisiplinan(k2) R 12 96 100 = 0 , 96
R 22 90 100 = 0 , 9
R 32 98 100 = 0 , 98
R 42 100 100 = 1
R 52 96 100 = 0 , 96
3) Perhitungan nilai sopan santun(k3)
R 13 96 100 = 0 , 96
R 23 96 100 = 0 , 96
R 33 96 100 = 0 , 96
R 43 98 100 = 0 , 98 R 53 100 100 = 1 4) Perhitungan Nilai kehadiran(k4)
R 14 96 100 = 0 , 96
R 24 92 100 = 0 , 92
R 34 100 100 = 1 R 44 92 100 = 0 , 92
R 54 100 100 = 1
Setelah   nilai   normalisasi   alternatif   sudah didapatkan,   selanjutnya   dihitung   dengan   nilai kriteria.

## Tabel 7. Tabel Nilai normalisasi
K1 K2 K3 K4 Ria 0,956 0,96 0,96 0,96 Ivan 1 0,9 0,96 0,92 Noni 0,844 0,98 0,96 1 Irvan 0,978 1 0,98 0,91 Rana 0,978 0,96 1 1 bobot 0,56716 0,26506 0,11479 0,05298 Dan didapatkan nilai sebagai berikut Ria ={(0,956x0,56716)+(0,96x0,26506)+
(0,96x0,11479)   +   (0,96   x  0,05298)}
= 0,95747 Ivan  ={(1   x  0,56716)   +   (0,9  x  0,26506)   + (0,96 x  0,11479) +  (0,92 x  0,05298)} = 0,964654 Noni ={(0,844 x 0,56716) + (0,98 x 0,26506) +   (0,96   x  0,11479)   +   (1   x  0,05298)} = 0,901872311 Irvan  ={(0,978 x 0,56716) + (1 x 0,26506) +
(0,98 x  0,11479) +  (0,91 x  0,05298)} = 0,980852244 Rana ={(0,978 x 0,56716) + (0,96 x 0,26506) +   (1   x  0,11479)   +   (1   x  0,05298)} = 0,976784044
Dari   hasil   perhitungan   nilai   di   atas   dapat diketahui   bahwa   kandidat   yang   memiliki   nilai tertinggi adalah irvan dengan nilai = 0,98085.
3.6. Entity Relationship Diagram (ERD)
ERD digambarkan untuk mengetahui hubungan antar entity-entity yang ada dalam suatu sistem pada database.
3.7. Logical Record Structure (LRS)
Sebuah hal yang sangat terkait dalam  analisa berorientasi   objek,   pemodelan   konspetual   dan pengimplementasian   menggunakan   ERD   ( entity relationship diagram) dan memiliki hubungan antar record dapat disebut LRS ( Logical record structure ).

## 3.8. Use Case Diagram
Use   Case   Diagram adalah   pemodelan   untuk menggambarkan   behavior   /   kelakuan   sistem   yang akan   dibuat.   Dan   sebagai   penggambaran   atas previlege atau hak akses akan sebuah sistem.
a) Use Case Entry
b) Use Case Proses
c) Use Case Laporan
3.9. Rancangan Layar
a) Menu Utama
berikut   ini   adalah   tampilan   utama,   terdapat tampilan   nama   kriteria   dan   bobot   kriteria   yang digunakan   saat   ini,   pada   sidebar   terdapat   menu master, analisa, dan laporan.
b) Menu Entry Kriteria
Pada menu entry kriteria ini digunakan untuk mengentry kriteria yang digunakan.
c) Menu Entry Alternatif
Gambar 4. struktur ERD Gambar 5. Gambar Struktur LRS Gambar 6. Use case Entry Gambar 7. Use Case Proses
Gambar 8. Use case laporan
Gambar 9. Rancangan Layar Menu Utama
Gambar 10. Rancangan Layar Menu Entry Kriteria
Gambar 11. Rancangan Layar Menu Entry Alternatif
Pada   menu   entry   alternatif   digunakan   untuk mengentry data alternatif atau pegawai.
d) Menu Analisa Kriteria
Pada   menu   analisa   kriteria   digunakan   untuk perbandingan antar kriteria yang nantinya diproses menjadi bobot kriteria.
e) Menu Analisa Alternatif
Pada Menu Analisa alternatif digunakan untuk penilaian   alternatif   yang   nantinya   akan   di   proses dengan bobot kriteria sehingga menghasilkan nilai yang dapat digunakan sebagai penunjang keputusan.
f) Menu Cetak Laporan
pada menu ini pengguna dapat mencetak hasil perhitungan atau sebagai hasil keputusan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan   hasil   analisa   dari   bab-bab sebelumnya,   penulis   menyimpulkan   beberapa   hal
sebagai berikut:
a) Dengan   adanya   sistem   penunjang   keputusan ini,   diharapkan   dapat   membantu   pihak management   dalam   mengambil   keputusan tentang pemilihan pegawai terbaik.
b) Pembobotan yang dilakukan berdasarkan Hasil Perbandingan   Antara,   Menggunakan   Metode AHP dapat membantu penilaian lebih optimal.
c) Penilaian   terhadap   perankingan   alternatif dengan   menggunakan   metode   SAW   dapat membantu dalam penentuan kandidat pegawai terbaik.
d) Dan dapat  disimpulkan berdasarkan penilaian perbandingan   kriteria,   diketahui   kriteria tanggung   jawab   mempunyai   pengaruh   besar dalam   penilaian   dengan   nilai   bobot:  0,56716 dan   alternatif   yang   menjadi   kandidat   kuat adalah irvan dengan nilai akhir: 0,98085.
e) Dan   pengolahan   data   menjadi   lebih   cepat karena dibantu dengan sistem, sehingga proses pengambilan keputusan bisa lebih cepat.
Adapun   saran   dalam   penggunaan   sistem penunjang keputusan ini sebagai berikut:
a) Ketelitian   dalam   penginputan   nilai   perlu ditingkatkan agar pegawai yang terpilih adalah pegawai   yang   memang   berhak   menjadi pegawai terbaik.
b) Pengambil   keputusan   perlu   mendapatkan pelatihan   khusus   agar   dapat   mengoperasikan sistem dengan optimal.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban, Decission   Support   System   and   Intelligent System ,   9th   ed.   Upper  Saddle   River:   NJ.   Prentice Hall, 2010.
[2] Turban, Decision   Support   Systems   and   Intelligent Systems , 6th ed. Upper Saddle River: NJ. Prentice Hall, 2001.
[3] Sukenda   and   Z.   P.  Afrizone,   “Sistem   Pendukung Keputusan   Untuk   Memilih   Kendaraan   Bekas Dengan   Menggunakan   Metode  Analitic   Hierarchy Process (AHP),” 2012.
[4] T.   L.   Saaty, Decision   making   for   leaders:   the analytic   hierarchy   process   for   decisions   in   a complex world . RWS publications, 1990.
[5] Marimin   and   N.   Maghfiroh, Aplikasi   Teknis Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok . Bogor: IPB Press, 2010.
[6] S.   Kusumadewi, Fuzzy   Multi-Attribut   Decision Making   (Fuzzy   MADM) .  Yogyakarta:   Graha   Ilmu, 2006.
Gambar 12. Rancangan Layar Menu Analisa Kriteria
Gambar 13. Rancangan Layar Menu Analisa Alternatif
Gambar 14. Rancangan Layar Menu Cetak Laporan