Jurnal Media Infotama, Vol.9, No.1, Februari 2013

## PEMANFATAAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK PENENTUAN JENIS BARANG YANG AKAN DI PRODUKSI

## Hartono
Dosen Tetap Teknik Informatika STMIK IBBI Medan

## ABSTRACT
Analytical Hierarchy Process ( AHP ) is often used in support of decision-making, decision- making when it faced a number of criteria and a number of alternative. Where the existing criteria in the decision-making certainly has a number of alternative weighting. One of the problem areas that can be solved by the AHP method is the determination of the production of a product. Where the criteria in question  is  composed  of  the  following  criteria:  availability  of  raw  materials,    production  time  , production cost, and profit margin. Sometimes problems regarding the items that will be produced is important  with  regard  to  the  limited  capacity  of  the  company's  resources  such  as  labor,  machinery production  ,  and  so  on.  These  criteria  will  be  determined  local  weights,  with  alternative  consists  of each of the existing products. Having determined the weight of each criterion, then the next step is to set the weight of each alternative for each criterion in order to obtain a global weight. This assessment is important to determine which products will be produced.

## Keywords: Analytical Hierarchy Process, local weight, global weight

## INTISARI
Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  sering  digunakan  dalam  hal  membantu pengambilan keputusan, bila pengambilan keputusan itu dihadapkan pada adanya sejumlah kriteria dan sejumlah  alternatif.  Dimana  kriteria  yang  ada  dalam  pengambilan  keputusan  itu  tentunya  memiliki sejumlah  bobot  alternatif.  Salah  satu  bidang  permasalahan  yang  dapat  diselesaikan  dengan  metode AHP ini adalah penentuan produksi suatu produk. Di mana kriteria yang dimaksud adalah terdiri dari kriteria: ketersediaan bahan baku, lama produksi, biaya produksi, dan marjin keuntungan. Terkadang permasalahan  mengenai  barang  yang  akan  diproduksi  ini  penting  dilakukan  berkaitan  dengan terbatasnya  kapasitas  sumber  daya  perusahaan  seperti  tenaga  kerja,  mesin  produksi,  dan  sebagainya. Kriteria  ini  nantinya  ditentukan  bobot  lokalnya,  dengan  alternatif  terdiri  dari  masing-masing  produk yang ada. Setelah ditentukan bobot dari tiap kriteria, maka langkah selanjutnya adalah akan ditentukan bobot dari tiap alternatif untuk masing-masing kriteria sehingga diperoleh bobot global. Penilaian  ini penting dilakukan untuk menentukan produk mana yang akan diproduksi
Kata kunci: Analytical Hierarchy Process, bobot lokal, bobot global

## 1. Pendahuluan
Pada  saat  ini  pihak  perusahaan  perlu memikirkan  penentuan  yang  tepat  terhadap barang  yang  akan  diproduksi  bila  dihadapkan pada  sejumlah  alternatif  di  tengah  ketatnya persaingan  dewasa  ini.  Penentuan  terhadap barang  yang  akan  diproduksi  ini  penting  untuk dilakukan  disebabkan  oleh  terbatasnya  kapasitas produksi  yang  dapat  berupa  tenaga  kerja,  mesin
produksi,  tempat  penyimpanan,  dan  faktor lainnya.
Salah satu sistem aplikasi berbasis komputer untuk  membantu proses pengambilan keputusan, yang disebut dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS).  Pada  dasarnya  SPK  adalah  sistem berbasis komputer yang interaktif, yang membantu      dalam      mengambil        keputusan
memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah-masalah yang tak terstruktur (Subakti , 2002).
Dewasa  ini Decision  Support  System (DSS) dapat  memaparkan  alternatif  pilihan  kepada pengambil keputusan.
Apapun
dan bagaimanapun  prosesnya,  satu  tahapan  lanjut yang  paling  sulit  yang  akan  dihadapi  pengambil keputusan  Adalah  dalam  segi  penerapannya. Salah satu metode dalam DSS adalah AHP yang akan  biasa  digunakan  jika  menyusun  model untuk  penyederhanaan  masalah  (Sudarsono, 2004).
Pengambilan Keputusan adalah proses untuk memilih salah satu alternatif tindakan (aksi) yang digunakan  untuk  mencapai  suatu  tujuan  tertentu dan  merupakan  upaya  untuk  memecahkan persoalan menuju pencapaian suatu tujuan.
Pengambilan suatu keputusan pada hakekatnya  adalah  suatu  proses  manajemen ( planning, organizing, actuating and controlling ) dan  pengambilan  keputusan  dilakukan  jika  ada kejadian tertentu
Defenisi  awalnya  adalah  suatu  sistem  yang ditujukan untuk mendukung Manajemen pengambilan  keputusan.  Sistem  berbasis  model yang  terdiri  dari  lprosedur-prosedur  dalam pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  dalam mengambil  keputusan.  Agar  berhasil  mencapai tujuannya  maka  sistem  tersebut  harus  :  (1) sederhana,  (2)  robust,  (3)  mudah  dikontrol,  (4) mudah  beradaptasi,  (5)  lengkap  pada  hal-hal penting,  (6)  mudah  berkomunikasi    (Subakti, Irfan, 2002).
Ada  juga  definisi  yang  menyatakan bahwa  DSS  adalah  sistem  yang  berbasis komputer yang terdiri dari 3 komponen interaktif :  (1)  sistem  bahasa  –  mekanisme  yang menyediakan  komunikasi  di  antara user dan berbagai  komponen  dalam  DSS,    (2)  knowledge system  –  penyimpanan knowledge domain permasalahan yang ditanamkan dalam DSS, baik sebagai  data atau  pun    prosedur,  dan    (3)  sistem pemrosesan  permasalahan  –  link    diantara    dua komponen, mengandung satu atau lebih kemampuan memanipulasi masalah yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan.

## Tahap Pengambilan Keputusan
Dalam  memproses  pengambilan  keputusan tidak bisa ditentukan sekaligus tetapi dilaksanakan  melalui  beberapa  tahapan.  Pada dasarnya,  pengambilan  keputusan  dilakukan melalui empat tahap, yaitu :
a. Intelligence : Mempelajari realitas, identifikasi  dan  mendefinisikan  masalah. Kegiatan meliputi mempelajari tujuan,
mengumpulkan  data,    dan  mengidentifikasi, mengelompokkan, dan mendefinisikan masalah.
b. Design :  Membangun  model-model  yang mewakili  sistem,  menvalidasi  model,  dan menentukan  kriteria  evaluasi  alternatif- alternatif  tindakan  yang  sudah  diidentifikasi dengan  cara  membuat  formulasi  model, menentukan  kriteria  pemilihan,  mencari alternatif-alternatif, perkiraan dan
pengukuran hasil.
c. Choice : Membuat solusi untuk model-model yang digunakan, menguji solusi yang didapat “  diatas  kertas  “,  memilih  alternatif  dan tindakan yang paling memungkinkan dengan cara  membuat  solusi  untuk  model,  membuat analisis sensitivitas, memilih alternatif terbaik,  merencanakan  implementasi  dan merancang sistem kendali.
d. Implementation :    Menerapkan  solusi  yang sudah  diputuskan  untuk  dipilih  dan  melihat sejauh mana solusi tersebut dapat menyelesaikan masalah seperti yang diharapkan  atau  yang  menjadi  sasaran semula.

## Karakteristik dan Kemampuan DSS
Gambar 1 Karakteristik & Kemampuan DSS

## Keterangan Gambar :
1. DSS menyediakan dukungan bagi pengambil  keputusan  utamanya  pada  situasi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur  dengan memadukan  pertimbangan  manusia  dan informasi terkomputerisasi.
2. Dukungan  disediakan  untuk  berbagai  level manajerial yang berbeda, mulai dari pimpinan puncak sampai manajer lapangan.
3. Dukungan disediakan bagi individu dan juga bagi group. Berbagai masalah organisasional melibatkan  pengambilan  keputusan  dari orang dalam group.
4. DSS  menyediakan  dukungan  diberbagai keputusan  yang  berurutan  atau  saling berkaitan.
5. DSS  mendukung  berbagai fase proses pengambil  keputusan  : intelligence , design , choice dan implementation .
6. DSS mendukung berbagai proses pengambilan  keputusan  dan  style  yang berbeda-beda.  Ada  kesesuaian  diantara  DSS dan  atribut  pengambil  keputusan  individu (contohnya vocabulary dan style keputusan).
7. DSS selalu bisa beradaptasi sepanjang masa. Pengambil  keputusan  harus  reaktif,  mampu mengatasi perubahan kondisi secepatnya dan beradaptasi  untuk  membuat  DSS  selalu  bisa menangani perubahan tersebut.
DSS  adalah fleksibel ,  sehingga  user  dapat menambahkan, menghapus, mengkombinasikan, mengubah atau mengatur  kembali  elemen-elemen  dasar (menyediakan respon cepat pada situasi yang tak diharapkan). Kemampuan
ini memberikan  analisis  yang  tepat  waktu  dan cepat setiap saat.
8. DSS  mudah  untuk  digunakan.  User  harus merasa  nyaman  dengan  sistem  ini.  User friendliness,  fleksibilitas,  dukungan  grafis terbaik,  dan  antarmuka  bahasa  yang  sesuai dengan  bahasa  manusia  dapat  meningkatkan efektifitas  DSS.  Kemudahan  penggunaan  ini diimplikasikam pada mode yang interaktif.
9. DSS mencoba untuk meningkatkan efektivitas  dari  pengambilan  keputusan (akurasi,  jangka  waktu,  kualitas)  lebih daripada efisiensi yang bisa diperoleh (biaya membuat keputusan, termasuk biaya penggunaan komputer).
10. Pengambil  keputusan  memiliki  kontrol menyeluruh  terhadap  semua  langkah  proses pengambilan keputusan dalam menyelesaikan  masalah.  DSS  secara  khusus ditujukan untuk mendukung dan tak menggantikan pengambil keputusan.
11. DSS  mengarah  pada  pembelajaran,  yaitu mengarah pada kebutuhan baru dan penyempurnaan sistem, yang mengarah pada pembelajaran tambahan, dan begitu selanjutnya dalam proses pengembangan dan peningkatan DSS secara berkelanjutan.
12. User/pengguna  harus  mampu  menyusun sendiri  sistem  yang  sederhana.  Sistem  yang lebih  besar  dapat  dibangun  dalam  organisasi user  tadi  dengan  melibatkan  sedikit  saja bantuan  dari  spesialis  dibidang Information System (IS) .
DSS  biasanya  mendayagunakan  berbagai model (standar atau sesuai keinginan user) dalam menganalisis  berbagai  keputusan.  Kemampuan permodelan  ini  menjadikan  percobaan  yang dilakukan  pada  berbagai  konfigurasi  yang berbeda

## Komponen DSS
Secara  garis  besar  DSS  dibangun  oleh  empat komponen besar :
1. Data Management Subsystem (Pengelolaan Database) Adalah  sistem  yang  akan  mengelola semua data dan informasi yang ditampung  dan  dikelola  oleh  sistem. Data  Management  Subsystem dibagi menjadi data  management  system,  data directory dan query facility.
2. Model Management Subsystem

## (Pengelolaan Model)
Adalah  sistem  yang  mengelola  berbagai jenis  model  yang  dibutuhkan  dalam melakukan  analisis  terhadap  informasi yang  disediakan  oleh  sistem.  Komponen yang  terdapat  pada model  management subsystem adalah :
a) Model Management System : mengelola berbagai model yang dapat disediakan oleh sistem. Berbagai jenis model  yang  lazim  terdapat  pada sistem  dapat  dikelompokkan  menjadi 4 yaitu :
b) Bahasa Permodelan
c) Model Directory
d) Model Execution

## Knowledge-based (management) subsystem
Adalah  sistem  yang  mampu  menampung pengetahuan  dan  memformalkan  pengetahuan tersebut sehingga dapat diakses dan dimanfaatkan  oleh  semua  pengguna  sistem. Tersedianya  subsistem  ini  dapat  mendukung terbentuknya sebuah DSS yang bersifat intelligent (dapat melakukan analisis sendiri) dan mampu  menyelesaikan  masalah  yang  tidak terstruktur  dan  rumit,  dan  program  yang  semi terstruktur.
Communication (Pengelolaan Dialog) User dapat berkomunikasi
dan memberikan perintah pada DSS melalui subsistem ini.

## Knowledge Management
Subsistem optional ini dapat mendukung subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai  komponen yang berdiri sendiri.
Dibawah ini adalah model konseptual DSS :
Gambar 2.  Komponen DSS

## Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian Kriteria dan Alternatif
Dalam  menyelesaikan  masalah  yang  akan diselesaikan  diuraikan  menjadi  unsur-unsurnya yaitu  kriteria  dan  alternatif.  Jika  ada  n  alternatif keputusan  dari  suatu  masalah,  maka  alternatif- alternatif  tersebut  dapat  ditulis  sebagai  P  =  {P1, P2, P3 }.
Jika  ada  k  kriteria  maka  dapat  dituliskan sebagai K = {K1, K2, … Kn}. Setelah ditentukan tujuan  (goal),  alternatif  dan  kriteria,  kemudian disusun menjadi struktur hirarki.  Struktur hirarki permasalahan dapat dilihat pada gambar dibawah ini :

## Gambar 3 Struktur Hirarki Permasalahan
Upaya penentuan barang yang akan diproduksi  ini  sangat  penting  untuk  dilakukan karena  terkadang  produk  yang  mendatangkan keuntungan  yang  besar  tetapi  memakan  waktu produksi  yang  lama  serta  bahan  baku  yang  sulit diperoleh akan menjadi tidak berarti.
Oleh karena itu, perlu pertimbangan terhadap aspek-aspek  lainnya  di  dalam  pengambilan keputusan mengenai barang yang akan diproduksi.
Mengingat  luasnya  permasalahan  yang berkaitan  dengan  penentuan  jenis  barang  yang akan  diproduksi  dengan  metode  AHP  ini  maka peneliti  merasa  perlu  untuk  membatasi  ruang lingkup  permasalahan  yang  akan  dibahas  dalam penelitian ini, yaitu antara lain:
1. Kriteria  yang  digunakan  adalah  ditentukan adalah  merupakan  kriteria  yang  sering digunakan  di  dalam  proses  produksi  yang
terdiri  dari  Ketersediaan  bahan  baku,  lama produksi,  biaya  produksi,  dan  marjin keuntungan.
2. Penentuan  bobot  lokal  untuk  masing-masing kriteria  dilakukan  oleh  pihak  manajemen perusahaan.
3. Alternatif  yang  digunakan  dalam  proses perbandingan  adalah  produk-produk  yang akan diproduksi yang  memiliki sumber daya yang sama
4. Penentuan  bobot  dari  tiap  produk  untuk masing-masing  kriteria  dilakukan  oleh pihak manajemen perusahaan.
5. Pengisian matriks perbandingan antar produk untuk  tiap  kriteria  didasarkan  pada  data produksi yang sudah ada.
6. Bobot global tiap produk ditentukan berdasarkan  skor  rata-rata  dari  bobot  global produk berdasarkan hasil penilaian.
7. produk  dengan  hasil  bobot  global  paling tinggi  yang  akan  diprioritaskan  untuk mendapatkan prioritas produksi.

## 2.    Model, Analisa, Desain, dan Implementasi
Untuk pertama kali metode AHP diperkenalkan  oleh  Thomas  L.  Saaty  pada periode  tahun  1971-1975  di  Wharton  School. (Kosasi,  2002).  Metode  AHP  ini  pada  awalnya digunakan  untuk  menentukan  sekolah  yang terbaik bagi anaknya.
Suryadi (1998), menjelaskan peralatan utama metode  AHP  merupakan  sebuah  bentuk  hierarki yang bersifat fungsional dengan masukan ( input ) utamanya menggunakan persepsi manusia. Melalui  sistem  hierarki  ini  suatu  masalah  yang kompleks dan tidak terstruktur dapat didekomposisikan  atau  diformulasikan  ke  dalam kelompok-kelompok  atau  bagian-bagian  yang lebih  sempit.  Kemudian  kelompok-kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hierarki.
Selanjutnya  Mulyono  (1996),  menjelaskan bahwa  pada  dasarnya  metode  AHP  merupakan suatu  teori  umum  tentang  suatu  konsep pengukuran.
Metode  ini  digunakan  untuk  menemukan suatu  skala  rasio  baik  dari  perbandingan pasangan  yang  bersifat  diskrit  maupun  kontinu. Perbandingan  –  perbandingan  ini  dapat  diambil dari  ukuran  aktual  atau  dari  suatu  skala  dasar yang  mencerminkan  kekuatan  perasaan  dan perefensi relatif.
Metode  AHP  memiliki  perhatian  khusus tentang penyimpangan dari konsistensi,
pengukuran, dan unsur kebergantungan di dalam dan  di  antara  kelompok  elemen  strukturnya. Kemudian Permadi (1996), menjelaskan peralatan utama metode AHP merupakan sebuah bentuk  hirarki  yang  bersifat  fungsional  dengan masukan ( input ) utamanya menggunakan persepsi manusia.
Melalui  sistem  hirarki  ini  suatu  masalah yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  dapat didekomposisikan  atau  diformulasikan  ke  dalam kelompok – kelompok atau bagian – bagian yang lebih  sempit.  Kemudian  kelompok  –  kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki.
Suatu  tujuan  yang  bersifat  umum  dapat dijabarkan  ke  dalam  beberapa  sub  tujuan  yang lebih  terperinci  dan  dapat  menjelaskan  maksud tujuan  umum.  Penjabaran  ini  dapat  dilakukan terus  hingga  akhirnya  diperoleh  tujuan  yang bersifat operasional. Pada hirarki terendah inilah dilakukan  proses  evaluasi  atas  alternatif  – alternatif yang merupakan ukuran dari pencapaian  tujuan  utama  dan  pada  hirarki terendah  ini  dapat  ditetapkan  dalam  satuan  apa suatu kriteria diukur.
Dalam melakukan penjabaran atau dekomposisi  hirarki  sebuah  tujuan  tidak  ada suatu  pedoman  yang  pasti  mengenai  seberapa jauh  pembuat  keputusan  menjelaskan  atau mendekomposisikan  tujuan  menjadi  sub  –  sub tujuan yang lebih rendah atau yang lebih rinci.
Dalam  hal  ini  seorang  pembuat  keputusan harus  menentukan  saat  penjabaran  tujuan  ini berhenti  yang  dapat  dilakukan  dengan  cara memperhatikan  keuntungan  atau  kekurangan yang  diperoleh  bila  tujuan  tersebut  diperinci lebih  lanjut  dan  lebih  rinci.  Terdapat  beberapa faktor  yang  perlu  diperhatikan  di  dalam melakukan proses penjabaran hirarki tujuan yaitu (Suryadi dan Ramdhani, 1998):
1. Penjabaran  tujuan  ke  dalam  sub  tujuan  yang lebih  rinci  harus  selalu  memperhatikan apakah  setiap  tujuan  yang  lebih  tinggi tercakup dalam sub tujuan tersebut.
2. Meskipun  hal  tersebut  dapat  dipenuhi,  juga perlu  menghindari  terjadinya  pembagian yang  terlampau  banyak,  baik  dalam  arah horizontal maupun vertikal.
3. Sebelum  menetapkan  tujuan  harus  dapat menjabarkan  hirarki  tersebut  sampai  dengan tujuan  yang  lebih  rendah  dengan  cara melakukan tes kepentingan.
Dalam  merancang  suatu  sistem  berbasis metode AHP untuk pengambilan keputusan maka langkah  awal  yang  harus  dilakukan  adalah menentukan alternatif yang akan dinilai.
Kemudian  setelah  alternatif  itu  ada,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  kriteria yang akan digunakan.
Gambar 1 menunjukkan alur pemikiran yang digunakan dalam pengambilan keputusan dengan metode AHP.

## Gambar 1 Alur Pemikiran Metode AHP
Pada  gambar  1  terlihat  bahwa  metode  AHP dimulai dari penentuan alternatif yang dalam hal ini  adalah  alternatif  jenis  produksi  yang  akan diproduksi  yang  memanfaatkan  sumber  daya yang  sama.  Kemudian  setelah  itu  ditentukan kriteria yang akan digunakan.
Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dapat menyelesaikan        masalah  multikriteria  yang kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Masalah  yang kompleks  dapat  di  artikan  bahwa  kriteria  dari suatu masalah yang begitu banyak (multikriteria),struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan,  pengambil  keputusan  lebih  dari  satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia.
Menurut  Saaty,  hirarki  didefinisikan  sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks  dalam  suatu  struktur  multi  level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.
Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok- kelompoknya    yang    kemudian    diatur    menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis.
Adapun flowchart langkah-langkah penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Flowchart langkah – langkah penelitian
Penentuan Bobot Prioritas Tiap Kriteria Mulai Penentuan Alternatif Penentuan Kriteria Apakah bobot sudah valid? Tidak Ya Penentuan Bobot Lokal Tiap Alternatif untuk
Masing-Masing Kriteria
Apakah bobot sudah valid ? Ya Penentuan Bobot Global Tiap Alternatif produk Penentuan rata-rata Bobot Global Tiap produk Penentuan jenis produk yang akan diproduksi Selesai Tidak Jenis produk yang akan diproduksi Kriteria I Kriteria II Kriteria III
Kriteria n Alternatif I Alternatif II Alternatif III
Alternatif n
Metode    ini    adalah    sebuah    kerangka untuk    mengambil    keputusan    dengan  efektif atas  persoalan  dengan  menyederhanakan  dan mempercepat  proses  pengambilan  keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian – bagiannya, menata bagian atau variabel ini  dalam  suatu  susunan  hirarki,  memberi  nilai numerik pada   pertimbangan   subjektif  tentang pentingnya    tiap    variabel    dan    mensintesis berbagai  pertimbangan  ini  untuk  menetapkan variabel yang   mana   yang   memiliki   prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut. Metode   ini   juga   menggabungkan   kekuatan dari   perasaan   dan   logika   yang bersangkutan pada  berbagai  persoalan,  lalu  mensintesis berbagai  pertimbangan  yang  beragam  menjadi hasil  yang  cocok  dengan  perkiraan  kita  secara intuitif  sebagaimana  yang  dipersentasikan  pada pertimbangan yang telah dibuat.
Analytic Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari :
1.  R eciprocal Comparison, yang mengandung      arti      si      pengambil keputusan harus bisa membuat perbandingan dan menyatakan preferensinya.  Preferensinya  itu  sendiri harus  memenuhi  syarat  resiprokal  yaitu kalau A lebih disukai dari B dengan skala x , maka  B  lebih  disukai  dari  A  dengan  skala . 2. Homogenity, yang mengandung arti preferensi seseorang harus dapat
dinyatakan dalam skala terbatas atau dengan kata lain elemen- elemennya dapat dibandingkan satu sama lain. Kalau aksioma ini  tidak  dapat  dipenuhi  maka  elemen- elemen  yang  dibandingkan  tersebut  tidak homogenous dan harus dibentuk
suatu’cluster’  (kelompok  elemen-  elemen) yang baru.
3. Independence, yang    berarti    preferensi dinyatakan    dengan mengasumsikan bahwa kriteria  tidak  dipengaruhi  oleh  alternatif- alternatif  yang  ada  melainkan  oleh  objektif secara keseluruhan. Ini menunjukkan bahwa pola  ketergantungan  atau  pengaruh  dalam model  AHP  adalah  searah  keatas,  Artinya perbandingan antara elemen-elemen.
dalam   satu   level   dipengaruhi   atau tergantung   oleh   elemen-elemen dalam level di atasnya.
4. Expectations, artinya  untuk    tujuan pengambilan    keputusan,    struktur  hirarki diasumsikan  lengkap.  Apabila  asumsi  ini tidak dipenuhi maka si pengambil keputusan tidak  memakai  seluruh  kriteria  dan  atau objektif  yang  tersedia  atau  diperlukan sehingga  keputusan  yang  diambil  dianggap tidak lengkap.
Adapun  yang  menjadi  kelebihan  dengan menggunakan metode AHP adalah yaitu:
1.  Struktur  yang  berbentuk  hierarki  sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipillih  sampai pada sub kriteria yang paling dalam.
2. Memperhatikan validitas sampai dengan batas toleransi  inkonsistensi  berbagai  kriteria  dan alternatif  yang  dipilih  oleh  para  pengambil keputusan.
3.  Memperhitungkan  daya  tahan  atau  ketahanan keluaran analisis sensitivitas pembuat keputusan.
Pada  dasarnya  terdapat  beberapa  langkah yang  perlu  diperhatikan  menggunakan  metode AHP adalah:
1.    Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
2.  Membuat struktur yang diawali dengan tujuan umum dilanjutkan dengan sub tujuan, kriteria dan  kemungkinan  alternatif-alternatif  pada tingkatan kriteria yang paling bawah.
3.    Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan yang  menggambarkan  kontribusi  relatif  atau pengaruh  elemen  terhadap  masing-masing tujuan  atau  kriteria  yang  setingkat  diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan judgement dari  pembuat  keputusan  dengan menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen dibandingkan elemen lainnya.
4.    Melakukan  perbandingan  berpasangan sehingga diperoleh nilai judgement
seluruhnya  yaitu  sebanyak n x [ 2 ) 1 (  n
]buah  dengan n adalah  banyaknya  elemen yang dibandingkan.
5.    Menghitung  nilai eigen dan  menguji konsistensinya  jika  tidak  konsisten  maka pengambilan data diulangi.
6.   Mengulangi langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7.  Menghitung  vektor eigen dari  setiap  matriks perbandingan berpasangan. Nilai vektor eigen merupakan  bobot  setiap  elemen.  Langkah  ini untuk mensintesis judgement dalam pemuatan prioritas  elemen-elemen  pada  tingkat  hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
8.  Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Pengujian bertujuan  untuk  menguji  kekonsistensian perbandingan  antara  kriteria  yang  dilakukan untuk seluruh hirarki. Total consistency index ( CI ) dari suatu hirarki diperoleh dengan jalan melakukan  pembobotan  tiap CI dengan prioritas  elemen  yang  berkaitan  dengan faktor-faktor yang diperbandingkan kemudian menjumlahkan seluruh hasilnya.  Dasar dalam membagi  konsistensi  dari  suatu  level  matriks hirarki adalah mengetahui CI dan vektor eigen dari  suatu  matriks  perbandingan  berpasangan [2].
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan  AHP  ada  beberapa  prinsip  yang  harus dipahami, diantaranya adalah:
1.   Membuat Hirarki Sistem  yang  kompleks  bisa  dipahami  dengan memecahnya menjadi elemenelemen pendukung,  menyusun  elemen  secara  hirarki dan menggabungkannya atau mensintesisnya. 2.   Penilaian kriteria dan alternatif
Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan perbandingan
berpasangan.
Menurut
(Saaty,1988),  untuk  berbagai  persoalan,  skala  1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan  pendapat.  Nilai  dan  definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Indeks  konsistensi  (CI);  matriks  random  dengan skala  penilaian  9  (1  sampai  9)  beserta kebalikannya  sebagai  Indeks  Random  (RI). Berdasarkan perhitungan Saaty dengan menggunakan  500  sampel,  jika  “judgement” numerik  diambil  secara  acak  dari  skala  1/9,  1/8, ... , 1, 2, ... , 9, akan diperoleh rata-rata konsisten untuk matriks dengan ukuran yang berbeda, pada tabel 2.

## Tabel 2 Nilai Indeks Random (RI)
Langkah-langkah mengaplikasikan model evaluasi AHP dalam penentuan jenis barang yang akan diproduksi adalah sebagai berikut:
1.    Menentukan  kandidat  produk  yang  akan dievaluasi
Produk  yang  dievaluasi  adalah  merupakan produk  dengan  pemanfaatan  sumber  daya  yang sama.  Dimana  dari  sekian  banyak  produk yang akan  diproduksi  dimisalkan  produk  tersebut adalah Produk A, B, C, dan D
2.  Menentukan Kriteria Kriteria ini dijadikan patokan untuk pemilihan  jenis  produk  yang  akan  diproduksi. Terdapat  4  kriteria  yang  digunakan  yaitu Ketersediaan  bahan  baku,  lama  produksi,  biaya produksi, dan marjin keuntungan.
3.   Menentukan struktur product selection secara hierarikal  Penggunaan  metode  AHP  dalam penelitian  ini  terbagi  dalam  3  level.  Level paling  atas  merupakan  tujuan  atau goal , yaitu  memilih best  product .    Selevel  di bawahnya yaitu level kedua merupakan level kriteria yang terdiri dari kriteria ketersediaan bahan  baku,  lama  produksi,  biaya  produksi, dan  marjin  keuntungan.  Level  paling  bawah merupakan  level  alternatif,  yang  ditempati oleh  produk-produk  yang  akan  diproduksi perusahaan
4.  Menggunakan  AHP  ( Analytical  Hierarchi Process ) untuk    mendapatkan    bobot dari masing-masing kriteria dan alternatif
AHP  digunakan  untuk  menentukan  bobot relatif  dari  masing-masing  kriteria.  Bobot relatif  dari  kriteria  ditentukan  dengan menggunakan
pairwise comparisons . Terdapat  skala  dalam  perhitungan pairwise
comparisons , yaitu:
a.   Skor 1 : sama penting ( equal importance ) b.  Skor 3 : sedikit lebih  penting  ( moderate importance ) c.  Skor 5: lebih penting ( strong importance ) d. Skor 7: sangat lebih penting  ( very strong importance )
e.  Skor 9  :  mutlak lebih penting ( extreme importance )
f.    Skor  2,4,6,8    adalah    skor  pertengahan nilai atas dan bawah
Jumlah  bobot  kriteria  untuk  masing-masing keputusan  dihitung  menggunakan  formulasi sebagai berikut:
a.   Menentukan matrik perbandingan berpasangan ( pairwise comparison ) Matrik  ini  menggambarkan  pendapat individu  tentang  perbandingan  tingkat kepentingan  antar  elemen  pada  suatu hirarki  terhadap  setiap  elemen  pada hirarki  di  atasnya.  Jika  jumlah  elemen pada  hirarki  tersebut  adalah  m,  maka akan  ada  matrik  pendapat  individu
berukuran n × n sebanyak m buah  untuk setiap  partisipan.    Dan  dibutuhkan sejumlah  n(n-1)/2  judgment  sebagai penilaian dari partisipan.
Jika  a ij adalah  nilai  matrik    pendapat individu yang mencerminkan
perbandingan kepentingan antara elemen ke-i  dengan  elemen  ke-j  pada  suatu hirarki    terhadap  satu  elemen  pada hirarki  diatasnya,  maka  a ij adalah  nilai matrik pendapat individu yang mencerminkan perbandingan
kepentingan  antara  elemen  ke-j  dengan elemen  ke-i  pada  hirarki  yang  sama  dan bernilai 1/a ij . Jika i= j maka nilai aij = 1. Jika  indeks  konsistensi  lebih  besar  dari satu,  maka  perbandingan  berpasangan harus  diulang.    Batas  toleransi  nilai inkonsistensi adalah ≤ 10% atau 0.1.
Sedangkan langkah-langkah untuk menghitung  indeks  konsistensi  adalah sebagai berikut: 1) Mengalikan nilai matriks perbandingan awal dengan bobot.
2)    Mengalikan  jumlah  baris  dengan bobot.
3) Menghitung nilai Maks 
4)    Menghitung  CI  (Consistensi  Index), dengan rumus:
CI= ( Maks  – n) / (n-1)
5)    Menghitung  nilai  Consistensi  Ratio (CR), dengan rumus:
CR  =  CI  /  RI,  dimana  nilai  RI (Random  Index)  bergantung  pada jumlah ordo matriks n.
b.  Menormalkan  setiap  kolom    elemen berpasangan  antar  kriteria  dengan  cara membagi masing-masing elemen matriks dengan jumlah kolom.
Selanjutnya  dihitung  bobot  elemennya yang  merupakan  rata-rata  jumlah  nilai elemen  baris  matriks  perbandingan  yang telah dinormalkan.
c.  Menjumlahkan nilai pada setiap kolom.
d.    Bobot  untuk  setiap  kriteria  didapat dengan  membagi  jumlah  nilai  setiap kolom  dengan  n  sejumlah  kriteria  yang dibandingkan.
5.  Melakukan  evaluasi  dari  kriteria  dan  produk yang potensial
Kriteria  tersebut  akan  diperhitungkan  untuk menentukan best  product .  Nilai  bobot tertinggi    dari  kriteria-kriteria  tersebut diindikasikan  sebagai  kriteria  yang  paling dipertimbangkan  oleh  perusahaan  dalam menentukan jenis produk yang akan diproduksi.  Produk  yang  mempunyai  nilai prioritas  total  paling  tinggi  diindikasikan sebagai best product.
Adapun tahapan proses AHP di dalam menentukan  jenis  barang  yang  akan  diproses dapat dilihat pada Gambar 3.
mulai Penentuan kriteria dan bobot kriteria Penentuan alternatif/calon peserta event Perbandingan preferensi antar alternatif pada masing-masing kriteria Matriks perbandingan berpasangan Vektor Eigen Mencari vektor eigen Cek/uji konsistensi RK <= 0.1 ? Vektor Eigen Konsisten Vektor Eigen Tidak Konsisten Auto koreksi ? Melakukan ulang perbandingan preferensi antar alternatif Proses autokoreksi Matriks perbandingan berpasangan baru selesai Y N Y N
Gambar 3. Tahapan Proses AHP di dalam Proses Menentukan Jenis Barang yang Akan Diproduksi

## 2.1 Penentuan Bobot Kriteria
Penentuan  bobot  kriteria  dilakukan  dengan melakukan  pengisian  matriks  perbandingan berpasangan  yang  dilakukan  oleh  manajemen perusahaan. Adapun bentuk matriks perbandingan  berpasangan  dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3 Matriks Perbandingan Berpasangan
Langkah-langkah  dalam  menentukan  bobot kriteria adalah asebagai berikut.
1. Menghitung Eigen Value
Caranya  adalah  dengan  mengalikan  tiap cell pada baris yang sama. Dipangkatkan dengan jumlah kriteria.
Bahan baku = (1 * 1/2 * 1/2 * 1/3) ^ (1/4)         = 0.537 Lama produksi = (2 * 1 * 1* 1/2 ) ^ (1/4)             = 1 Biaya produksi = (2 * 1 * 1 * 1/2) ^ (1/4)            = 1 Marjin keuntungan = (3 * 2 * 2 * 1) ^ (1/4)         = 1.86    + 4.397 2. Menghitung Bobot Prioritas Tiap Kriteria Untuk  menghitung  bobot  prioritas  caranya adalah nilai eigen value untuk tiap kriteria dibagi dengan total eigen value.
Bahan baku = 0.537 / 4.397 = 0.122 Lama produksi = 1 / 4.397 = 0.227 Biaya produksi = 1 / 4.397 = 0.227 Marjin keuntungan = 1.86 / 4.397 = 0.423

## 2.2 Penentuan Validitas Bobot
Adapun  langkah-langkah  penentuan  validitas bobot adalah sebagai berikut.
1.  Menjumlahkan tiap kolom
Bahan baku = 1 + 2 + 2 + 3 = 8 Lama produksi = 1/2 + 1 + 1 + 2 = 4.5 Biaya produksi = 1/2  +1 +1 + 2 = 4.5
Marjin keuntungan = 1/3 + 1/2 + 1/2 + 1 = 2. 33
2.  Bagi  tiap  sel  dari  kolom  berdasarkan  hasil penjumlahan pada langkah sebelumnya.
3. Menghitung bobot sintesa Cara menghitung bobot sintesa adalah dengan cara  menjumlahkan  per  baris  hasil  dari langkah 2
Bahan baku = 0.125+0.111+0.111+0.142 = 0.489 Lama Produksi =0.25+0.222+0.222+0.2146 = 0.9086 Biaya Produksi = 0.25+0.222+0.222+0.2146 = 0.9086 Marjin keuntungan = 0.375+0.444+0.444+0.429 = 1.692
4. Menghitung Eigen Maksimum
Untuk menghitung eigen maksimum dilakukan  dengan  cara  membagi  bobot  sintesa dengan bobot prioritas. Hal ini dilakukan untuk tiap kriteria
Bahan baku = 0.489 / 0.122 = 4 Lama produksi = 0.9086 / 0.227 = 4 Biaya produksi = 0.9086 / 0.227 = 4 Marjin keuntungan = 1.692 / 0.423                         = 4    + 16 (= x)
 maks  = (x) / jumlah kriteria = 16 / 4 =  4

## 5. Menguji Konsistensi
CI = (  maks-jumlah kriteria) / (jumlah kriteria-1) =  (4 – 4) / (4 – 1) = 0
CR = CI / IR = 0 / 0.9 = 0
Karena  nilai  konsistensi  <=  0.1  maka dikatakan valid

## 2.3 Penentuan Bobot Global Tiap Alternatif
Penentuan  Bobot  Global  Tiap  Alternatif dilakukan  dengan  cara  menentukan  bobot dari tiap alternatif untuk tiap kriteria.
Dalam  hal  ini  dicontohkan  untuk  4  jenis produk yaitu Produk A, Produk B, Produk C, dan  Produk  D.  Bagian  ini  diisikan  oleh Manajemen  perusahaan.  Sebagai  Contoh, pada  bagian  ini  peneliti  memberikan  data contoh untuk mempermudah penjelasan.
Bobot  Global  tiap  Alternatif  untuk  kriteria Ketesediaan Bahan Baku
1. Pengisian Matriks Perbandingan Berpasangan
2.
3. Menghitung Eigen Value Caranya  adalah  dengan  mengalikan  tiap  sel pada baris yang sama.  Dipangkatkan dengan jumlah alternatif.
Produk A = (1 * 4/3 * 2 * 3/2) ^ (1/4)         = 1.41 Produk B = (3/4 * 1 * 3/2* 4/3 ) ^ (1/4)      = 1.106
Produk C = (1/2 * 2/3 * 1 * 4/3) ^ (1/4)      = 0.816 Produk D = (2/3 * 2 * 2 * 1) ^ (1/4)           = 1.277    +
4.609
4. Menghitung  Bobot  Global  Tiap  Alternatif untuk kriteria Ketersediaan Bahan Baku
Untuk  menghitung  bobot  prioritas  caranya adalah  nilai  eigen  value  untuk  tiap  alternatif dibagi dengan total eigen value.
Produk A = 1.41 / 4.609 = 0.3059 Produk B = 1.106 / 4.609 = 0.2399 Produk C = 0.816 / 4.609 = 0.177 Produk D = 1.277 / 4.609 = 0.277
Bobot  Global  tiap  Alternatif  untuk  kriteria Lama Produksi 1. Pengisian Matriks Perbandingan Berpasangan Lama Produ ksi Prod uk A Prod uk  B Prod uk C Produk D Andi 1 1/2 1/3 1 Budi 2 1 2/3 2 Anto 3 3/2 1 3 Agus 1 1/2 1/3 1 2. Menghitung Eigen Value
Caranya  adalah  dengan  mengalikan  tiap  cell pada  baris  yang  sama.  Dipangkatkan  dengan jumlah alternatif.
Produk A = (1 * 1/2 * 1/3 * 1) ^ (1/4)    = 0.6389
Produk B = (2 * 1 * 2/3* 2 ) ^ (1/4)        = 1.277 Produk C = (3 * 3/2 * 1 * 3) ^ (1/4)        = 1.916 Produk D = (1 * 1/2 * 1/3 * 1) ^ (1/4)    = 0.6389    +
4.4708
3. Menghitung  Bobot  Global  Tiap  Alternatif untuk kriteria Lama Produksi
Untuk  menghitung  bobot  prioritas  caranya adalah  nilai  eigen  value  untuk  tiap  alternatif dibagi dengan total eigen value.
Produk A = 0.6389 / 4.4708 = 0.1429 Produk B = 1.277 / 4.4708 = 0.285
Produk C = 1.916 / 4.4708 = 0.428
Produk D = 0.6389 / 4.4708 = 0.1429
Bobot  Global  tiap  Alternatif  untuk  kriteria Biaya Produksi
1. Pengisian Matriks Perbandingan Berpasangan Biaya Produksi Produ k A Produ k B Prod uk C Produk D Produk A  1 2 2 1/2 Produk B  1/2 1 1 1/4 Produk C  1/2 1 1 1/4 Produk D  2 4 4 1
2. Menghitung Eigen Value
Caranya  adalah  dengan  mengalikan  tiap  cell pada  baris  yang  sama.  Dipangkatkan  dengan jumlah alternatif.
Produk A = (1 * 2 * 2 * 1/2) ^ (1/4)          = 1.189 Produk B = (1/2 * 1 * 1* 1/4 ) ^ (1/4)       = 0.5946
Produk C = (1/2 * 1 * 1 * 1/4) ^ (1/4)       = 0.5946 Produk D = (2 * 4 * 4 * 1) ^ (1/4)             = 2.378    +
4.7562
3. Menghitung  Bobot  Global  Tiap  Alternatif untuk kriteria Biaya produksi
Untuk  menghitung  bobot  prioritas  caranya adalah  nilai  eigen  value  untuk  tiap  alternatif dibagi dengan total eigen value.
Produk A = 1.189 / 4.7562 = 0.2499 Produk B  = 0.5946 / 4.7562 = 0.125 Produk C = 0.5946 / 4.7562 = 0.125 Produk D = 2.378 / 4.7562 = 0.499
Bobot  Global  tiap  Alternatif  untuk  kriteria Marjin Keuntungan
1. Pengisian Matriks Perbandingan Berpasangan Marjin Keuntun gan Produ k A Produ k B Prod uk C Produk D Produk A  1 1/2 1/3 2 Produk B  2 1 2/3 4 Produk C  3 3/2 1 6 Produk D  1/2 1/4 1/6 1 2. Menghitung Eigen Value
Caranya  adalah  dengan  mengalikan  tiap  cell pada  baris  yang  sama.  Dipangkatkan  dengan jumlah alternatif.
Produk A = (1 * 1/2 * 1/3 * 2) ^ (1/4)         = 0.759 Produk B = (2 * 1 * 2/3 * 4 ) ^ (1/4)           = 1.519 Produk C = (3 * 3/2 * 1 * 6) ^ (1/4)            = 2.275 Produk D = (1/2 * 1/4 * 1/6 * 1) ^ (1/4)     =  0.379 4.932
3. Menghitung  Bobot  Global  Tiap  Alternatif untuk kriteria Marjin Keuntungan
Untuk  menghitung  bobot  prioritas  caranya adalah  nilai  eigen  value  untuk  tiap  kriteria dibagi dengan total eigen value.
Produk A = 0.759 / 4.932 = 0.15389 Produk B = 1.519 / 4.932 = 0.307 Produk C = 2.275 / 4.932 = 0.461 Produk D = 0.379 / 4.932 = 0.0768
Hasil  dari  proses-proses  sebelumnya  dapat disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4 Rekap Hasil Perhitungan Bobot
Alternatif Bahan Baku Lama Produ ksi Biaya Produksi Marjin Keuntun gan 0.122 0.227 0.227 0.423 Produk A 0.3059 0.1429 0.2499 0.15389 Produk B 0.2399 0.285 0.125 0.307 Produk C 0.177 0.428 0.125 0.461 Produk D 0.277 0.1429 0.499 0.0768
Sehingga  total  nilai  yang  diperoleh  masing- masing dosen dihitung dengan persamaan 1.
Total Nilai Alternatif = W 1 x X 1 + W 2 x X 2 + W 3 x X 3 + …. + W n x X n
Dimana W = Bobot untuk masing – masing kriteria X  =    Bobot  dari  Tiap  Alternatif  untuk  masing- masing kriteria.
Sehingga diperoleh:
Total Bobot Global Produk A = (0.122 x 0.3059) + (0.227 x 0.1429) + (0.227 x 0.2499) + (0.423 x 0.15389) = 0.19158087
Hal  yang  sama  dilakukan  untuk  alternatif- alternatif  lainnya.  Produk  dengan  prioritas produksi  tertinggi  adalah  produk  dengan  total bobot global yang tertinggi.

## 2.4 Perancangan
Perancangan  sistem  dengan  menggunakan metode AHP ini dilakukan dengan menggunakan web dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP. Web ini dilakukan untuk menerima inputan dari  Manajemen  mengenai  perbandingan  antar alternatif untuk suatu kriteria.
Adapun  tampilan  dari  perancangan  halaman web ini adalah sebagai berikut.
1. Halaman Home
Adapun  tampilan  halaman Home ini  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan halaman home.
Halaman Home berisi  informasi  mengenai Bobot dari tiap kriteria
2. Halaman Matriks Perbandingan tiap Alternatif untuk Masing-Masing Kriteria Adapun  tampilan  dari  Halaman  untuk Pengisian Matriks Perbandingan tiap alternatif untuk masing-masing kriteria dapat dilihat pada Gambar 5, 6, 7, dan 8.
Gambar 5. Tampilan halaman pengisian bobot tiap alternatif untuk kategori Keteresediaan Bahan Baku
Gambar 6. Tampilan halaman pengisian bobot tiap alternatif untuk kategori Lama Produksi
Gambar 7. Tampilan halaman pengisian bobot tiap alternatif untuk kategori Biaya Produksi
Gambar 8. Tampilan halaman pengisian bobot tiap alternatif untuk kategori Marjin Keuntungan
3. Halaman Bobot Global Hasil Perhitungan Halaman ini berisi tampilan hasil perhitungan  dari  Metode  AHP  yang  dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil perhitungan bobot global.

## 3.  Hasil dan Diskusi
Berdasarkan  hasil  analisis  yang  dilakukan oleh  peneliti  maka  diperoleh  hasil  bahwa penerapan  metode  AHP  untuk  penentuan  jenis barnag  yang  akan  diproduksi  ini  telah  dapat berjalan dengan baik. Dengan asumsi bahwa user dalam  hal  ini  pihak  manajemen  telah  mengerti konsep  pengisian  dari  matriks  perbandingan berpasangan  untuk  tiap  alternatif  dalam  hal  ini alternatif  yang  dimaksud  adalah  jenis  barang yang akan diproduksi.
Metode  AHP  ini  merupakan  metode  yang cukup  baik  untuk  pengambilan  keputusan  untuk suatu  permasalahan  yang  melibatkan  banyak kriteria.
Dalam  hal  ini  untuk  penilaian  jenis  barang yang  akan  diproduksi  yang  melibatkan  beberapa kriteria  seperti  ketersediaan  bahan  baku,  lama produksi, biaya produksi, dan marjin keuntungan dirasakan  sudah  cocok  dilakukan  dengan menggunakan metode AHP.
Untuk  masa  yang  akan  datang  pengambilan keputusan  untuk  penentuan  jenis  barang  yang akan  diproduksi  ini  diharapkan  kriteria  yang dipergunakan dapat semakin diperbanyak sehingga  akurasi  dari  aplikasi  dengan  metode AHP ini dapat semakin ditingkatkan.

## 4.  Kesimpulan dan Saran

## 4.1  Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  dari  hasil  penelitian adalah sebagai berikut.
1. Penentuan jenis barang yang akan diproduksi merupakan  hal  yang  harus  dilakukan ditengah  adanya  keterbatasan  sumber  daya yang dimiliki oleh perusahaan.
2. Metode  AHP  sesuai  untuk  digunakan  pada penentuan jenis barang yang akan diproduksi karena  melibatkan  penggunaan  banyak kriteria.
3. Untuk  kesempurnaan  dari  program  aplikasi diharapkan  agar  untuk  masa  mendatang pihak  manajemen  dapat  mempertimbangkan penambahan  kriteria  yang  akan  digunakan untuk  penentuan  jenis  barang  yang  akan diproduksi.

## 4.2 Saran
Adapun saran yang dapat diberikan berdasarkan  hasil  penelitian  adalah  sebagai berikut.
1. Perlu  dipastikan  bahwa user telah  paham
dengan
konsep pengisian
matriks
perbandingan berpasangan.
2. Untuk  masa  mendatang  diharapkan  agar program  aplikasi  dapat  lebih  ditingkatkan kemampuannya khususnya
melalui penambahan kriteria yang digunakan sebagai dasar perbandingan.

## Daftar Rujukan
[1]  Dyah  PA,  Nur  Rochmah  dan  Armandila Maulana  P,  2009,  ”Sistem  pendukung Keputusan  Perencanaan  Strategis  Kinerja Instansi  Pemerintah  Menggunakan  AHP”, Jurnal Informatika
[2]  Kosasi,  Sandy,  2002,  ”Sistem  Penunjang Keputusan  (Decision  Support  System)”, Proyek  Peningkatan  Penelitian  Pendidikan
Tinggi Direktorat Jenderal Pendidikan
Tinggi  Departemen  Pendidikan  Nasional, Pontianak
[3]  Kusrini, 2007, ”Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan”,  Penerbit  Andi,
Yogyakarta [4]  Nasibu,  Iskandar  Z,  2009,  ”Penerapan Metode  AHP  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Penempatan Karyawan Menggunakan  Aplikasi  Expert  Choice”, Jurnal Pelangi Ilmu Volume 2 No. 5
[5]  Suryadi  dan  Ramdhani,  1998,  ”Sistem Pendukung Keputusan”, Penerbit PT Remaja Rosdakarya Bandung, Bandung
[6]  Subakti  Irfan.  (2002)  “Sistem  Pendukung Keputusan  (Decision  Support  System)”,
Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Institut Sepuluh November, Surabaya.