Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)

## STRATEGI  PEMELIHARAAN  MESIN CETAK MENGGUNAKAN  METODE AHP-TOPSIS

## Printing Maintenance Strategy  Using The Ahp-Topsis Method
Ngarap Imanuel Manik 1) ,  Yoseph Alexander Hasiholan 2)
1),  2) Computer  Science–Applied Mathematics,
Universitas Bina  Nusantara Jln. Kebon Jeruk Raya No.27,  Jakarta 11480,  Indonesia
Corresponding author e-mail: manik@binus.ac.id
Received: September 19,  2023 .  Revised: October 19,  2023 .  Accepted: October 26, 2023 .    Issue Period: Vol.7  No.4  (2023),  Pp. 1037-1050
Abstrak: Untuk  menjaga  kondisi  suatu  mesin  cetak    selalu  dalam  kondisi  terbaik, diperlukan  strategi  pemeliharaan  yang  dapat  menunjang sistem produksi dan sesuai dengan  kerangka  berpikir  perusahaan.    Tujuan  dari    makalah   ini adalah  membantu memilih  strategi    pemeliharaan    yang  ideal.  Pemilihan  strategi    pemeliharaan  mesin cetak  ini    menggabungkan  dua  metode  pendukung  keputusan  multi  atribut    yaitu AHP  (Analitycal  Hirearcy  Process)  dan  TOPSIS  (Technique  for Order of Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution)..  Dimana  metode  AHP  digunakan  untuk mendapatkan  bobot    kepentingan  masing-masing  subkriteria  dan  menguji  tingkat konsistensinya  serta  metode  TOPSIS  digunakan    untuk  mendapatkan  solusi  yang terbaik dalam  menentukan strategi pemeliharaan   menggunakan bobot dari AHP.
Kata  kunci: : Strategi Pemeliharaan,  Sistem  Pendukung Keputusan, AHP, TOPSIS
Abstract: To  maintain  the  condition  of  the  printing machine is always in the best condition, required maintenance strategy that can  support  production  system and fit  with the company’s framework. The purpose of this paper  is to can help decide the  ideal  maintenance  strategy. The selection of maintenance strategy for printing machine  uses  two  methods    which  are  AHP  (Analitycal  Hirearcy  Process)    and TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution).. Where AHP method is used to obtain the importance weights from each of the sub -criteria and test its consistency rate. And TOPSIS  method then used the importance weight from  AHP to get the best solution in determining the maint enance strategy.
Keywords: Maintenance Strategy, Decision Mak ing System, AHP, TOPSIS

## I. PENDAHULUAN
Percetakan  (Printing)  adalah  sebuah  proses  industri  untuk  memproduksi  secara massal tulisan dan gambar, terutama  dengan  tinta  di  atas  kertas  menggunakan  sebuah  mesin  cetak.  Setiap  harinya,  milyaran  bahan  cetak diproduksi. Mulai dari surat kabar, buletin, majalah,  dan lain -lain  [1].
Penggunaan  mesin  cetak  secara  terus  menerus  dapat  memicu  terjadinya  resiko  kerusakan.  Resiko  kerusakan  dapat dimulai  dari  yang  kecil  hingga break down (lumpuh  total)  mesin/peralatan.    Oleh  karena  itu  suatu  sistem
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
pemeliharaan  yang  tepat  untuk  menghindari  terjadinya  resiko  operasional  pada  mesin   menjadi  dibutuhkan.   Model pemeliharaan  yang  diimplementasikan  kiranya  harus  mencakup  tiga  hal.  Pertama,  menjamin  bahwa  peralatan  ya ng dipakai  dapat  berjalan dengan kontinu. Kedua, sistem pemeliharaan ini harus hemat biaya dan waktu. Ketiga, sistem harus  mendatangkan  keuntungan  strategis  bagi  perusahaan,  baik secara meterial maupun non -material. Oleh karena itu, pemilihan  sistem pemeliharaan  haruslah tepat dan sesuai dengan kondisi yang dibutuhkan perusahaan. [4][2]
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  didapat  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  kepada  beberapa responden  di  perusahaan  percetakan.  Pemeliharaan  mesin  cetak pada perusahaan  menjadi penting karena meskipun pemeliharaan telah diterapkan, namun terkadang masih saja terjadi kerusakan yang menghambat proses percetakaan. Dalam    pemeliharaan  ini,  kriteria-kriteria  utama  yang    harus  diperhatikan  adalah  keandalan dalam mengidentifikasi kerusakan,  hemat  biaya,  memiliki  nilai  tambah,  serta  mendukung  keselamatan  karyawan.  Kriteria -kriteria  ini tentunya mempunyai bobot yang berbeda bagi setiap perusahaan.[3]
Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penelitian  mengenai  pemilihan  strategi  pemeliharaan  berdasarkan  kondisi perusahaan.  Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  metode  AHP  (Analytical  Hierarcy  Process)  dan  TOPSIS (Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution ).  Penulis  menggunakan  kedua  metode  secara berdampingan,  dimana  AHP  digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  setiap  sub -kriteria  dan  menentukan  konsistensi. Dan TOPSIS,  menggunakan bobot yang didapat dalam perhitungan AHP untuk menentukan rank ing alternatif.

## Metode  AHP  (Analitycal  Hirearcy  Process)
Untuk  menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  pada  makalah  ini  dilakukan  sesuai  dengan  langkah -langkah  umum metode AHP berikut ini [3][7]  :
1. Permasalahan  yang  ada  didekomposisi  menjadi  sebuah  hirarki  yang  berisi  tujuan,  kriteria,  sub -kriteria,  dan alternatif. Hal ini adalah bagian yang paling kreatif dan penting dalam proses pengambilan keputusan. Menyusun masalah keputusan menjadi sebuah hirarki adalah hal yang sangat penting bagi proses

## Gambar  1.  Struktur hirarki  generik
Hirarki  menunjukkan  hubungan  antara  sebuah  elemen  dengan  elemen  lain  yang berada suatu tingkat di bawah nya. Hubungan  ini  menyebar  hingga  tingkat  paling  rendah  dari  hirarki  dan  dengan  cara  ini,  semua  elemen  terhubung dengan  yang  lainnya,  walaupun  tidak  secara  langsung.  Pada  Gambar  1,  ditampilkan  sebuah  struktur  hirarki  yang generik.
2. Data  dikumpulkan  dari  para  ahli  atau  pembuat  keputusan  sesuai  dengan  struktur  hirarki.  Para ahli bisa menilai perbandingan  sebagai  sama  kuat,  sedikit  lebih  kuat,  kuat,  sangat  kuat,  dan  mutlak  terkuat.Pendapat  bisa menggunakan format  seperti pada gambar 2
Gambar  2.  Format  untuk perbandingan berpasangan
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
3. Data  perbandingan  berpasangan  yang  didapat  dari  langkah  2  kemudian disusun menjadi matriks kotak dengan diagonalnya  diisi  dengan  angka  1(satu).  Jika  kriteria  pada  baris  ke- i lebih  baik  dari  kriteria  pada  kolom  ke- j, maka  kotak  matriks  akan  diisi  dengan  skala  2 sampai 9 dengan angka sembilan sebagai nilai mutlak. Tetapi bila kriteria  pada  kolom  ke- j lebih  baik  dari  kriteria  pada  baris  ke- i, maka  kotak  matriks  akan  diisi  dengan  skala 1/9 sampai  1/2  dengan  angka  satu-per-sembilan  sebagai  nilai  paling  kuat/mutlak.  Dan  kotak  matriks  seberangnya akan bernilai  1(satu) per kotak awalnya[7].
Tabel 1. Nilai  perbandingan kecocokan
Pilihan Nilai Sama  kuat 1 Sedikit  lebih kuat 3 Kuat 5 Sangat kuat 7 Mutlak kuat 9 Nilai-nilai  diantara  dua  nilai  pertimbangan yang berdekatan. 2,4,6,8 Nilai  bila kriteria  kedua yang lebih dominan Kebalikan Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan K1 K2 K3 … Kn K1 1 K12 K13 … K1n K2 1/K12 1 K23 … K2n K3 1/K13 1/K23 1 … K3in … … … … 1 Kn 1/K1n 1/K2n 1/K3n 1
4. Setelah  matriks  berpasangan  selesai  dibuat,  maka  matriks  tersebut  akan  dinormalisasi  dengan  membagi  nilai setiap kotak dengan jumlah  kolomnya
Tabel 3. Jumlah  Matriks Berpasangan K1 K2 K3 … Kn K1 1 K12 K13 … K1n K2 1/K12 1 K23 … K2n K3 1/K13 1/K23 1 … K3in … … … … … … Kn 1/K1n 1/K2n 1/K3n … 1 jumlah ∑ 𝐾1 𝑛 1 ∑ 𝐾2 𝑛 1 ∑ 𝐾3 𝑛 1 …
∑ 𝐾𝑛 𝑛 1
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
Tabel 4. Matriks Normalisasi K1 K2 K3 … Kn K1 1 ∑ 𝐾1 𝑛 1
𝐾12 ∑ 𝐾2
𝑛 1 𝐾13
∑ 𝐾3
𝑛 1
…
𝐾1𝑛 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 K2 𝐾21 ∑ 𝐾1 𝑛 1
1 ∑ 𝐾2
𝑛 1 𝐾23 ∑ 𝐾3
𝑛 1 … 𝐾2𝑛 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 K3 𝐾31 ∑ 𝐾1 𝑛 1
𝐾32 ∑ 𝐾2 𝑛 1 1 ∑ 𝐾3 𝑛 1 … 𝐾3𝑛 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 … … … … … … Kn 𝐾𝑛1 ∑ 𝐾1 𝑛 1
𝐾𝑛2 ∑ 𝐾2
𝑛 1 𝐾𝑛3 ∑ 𝐾3 𝑛 1
… 1
∑ 𝐾𝑛 𝑛 1
5. Setelah  matriks  normalisasi  telah  didapat,  langkah  berikutnya  adalah  menentukan  bobot  prioritas.hal  tersebut didapat  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  kotak  matiks  setiap  baris  lalu  dibagi  dengan  banyaknya  kriteria  yang ada.
Tabel 5. Matriks Bobot Prioritas K1 K2 … Kn bobot K1 1 ∑ 𝐾1 𝑛 1
𝐾12 ∑ 𝐾2 𝑛
1 …
𝐾1𝑛 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 ∑ 𝐾1 𝑛
1 𝑛
K2
𝐾21
∑ 𝐾1 𝑛 1 1 ∑ 𝐾2
𝑛 1 … 𝐾2𝑛 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 ∑ 𝐾2 𝑛
1 𝑛
… … … … … Kn 𝐾𝑛1 ∑ 𝐾1 𝑛 1
𝐾𝑛2 ∑ 𝐾2
𝑛 1 … 1
∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 ∑ 𝐾𝑛 𝑛 1 𝑛
6. Bobot yang telah didapat akan digunakan untuk uji  konsistensi dimana proses pengujian membutuhkan  λ max . λ max didapat dengan menjumlahkan  hasil perkalian  antara jumlah  kolom  pd matriks  Tabel 3. dengan bobot pada matriks  Tabel 5
λ max = (jumlah K1*bobot  K1) + (jumlah  K2*bobot K2 ) + ⋯ + (jumlah Kn*bobotKn )
7. Setelah  λmax  didapat,  maka    menguji Consistency  Ratio -nya  (CR).  Consistency  Ratio  adalah  nilai  konsistensi penilaian  pada matriks perbandingan kecocokan dimana nilai matriks sudah bisa dibilang konsisten bila nilai CR berada di bawah 10% atau 0.1. CR didapat dengan cara membagi Consistency Index (CI) dengan Random Index (RI)  dimana CI  dapat diperoleh dengan cara berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆 max − 𝑛
𝑛−1 (1)
Dimana n adalah  banyaknya  jumlah  kriteria  yang  ada  sebagai  acuan  perhitungan  AHP.  Dan  RI  seperti yang sudah ditentukan oleh Saaty adalah:
Table 6. Nilai  Random  Index menurut Saaty
Setelah CI dan RI  sudah diperoleh maka sekarang kita dapat menghitung CR dengan cara:
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (2)
Bila  nilai  CR  lebih  besar  dari  0.1,  bearti  data  matriks  perbandingan  tidak  konsisten  seperti  yang  di  kemukakan oleh Saaty.  Maka  harus  dilakukan  evaluasi  ulang  terhadap  data  yang  ada  untuk  mendapat  CR  lebih  kecil  dari  0.1  dan menghindari inconsistency [8] .
8. Bila  nilai  CR  sudah  lebih  kecil  dari  0.1  maka  proses  perhitungan  dapat  dilanjutkan  ke  tahap  berikutnya  yaitu TOPSIS.

## II. METODE  DAN  MATERI
Adapun Langkah-langkah yang ada di metode TOPSIS  adalah [5][6]  :
1. Membuat matriks  keputusan ternormalisasi
Metode  TOPSIS  memerlukan  rating  kinerja  tiap  alternatif  pada  setiap criteria yang ternormalisasi. Persamaan matriks ternormalisasi  dapat dilihat pada persamaan berikut.
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 (3)
Dengan i = 1, 2, …,  m;  dan j = 1,  2, …,  n. r ij = matriks  keputusan ternormalisasi. ; x ij = bobot kriteria ke j pada alternatif ke i. i = alternatif ke i.  ; j = subkriteria ke j.
2. Membuat matriks  keputusan ternormalisasi terbobot
Nilai  matriks  trnormalisasi  terbobot dilambangkan denggan y ij , dapat dihitung dengan persamaan 𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 Dengan  I  =  1,  2,  …,  m;  dan  j  =  1,  2,  …,n.  di  mana w j adalah  bobot  dari  kriteria  ke-j.  pemberian  bobot  dengan memakai  hasil dari perhitungan AHP sebelumnya.
3. Menentukan matriks solusi ideal  positif dan solusi ideal negatif.
Berdasarkan rating bobot ternormalisasi maka kita dapat menentukan solusi ideal positif (𝐴 + ) dan solusi ideal negatif (𝐴 − ) untuk dapat menentukan solusi ideal, sebelumnya harus ditentukan apakah atribut bersifat keuntungan ( benefit ) atau bersifat biaya ( cost ). A + = (y 1 + , y 2 + , … , y n + ) dan A − = (y 1 − ,y 2 − ,…  , y n − ) (4)
Di  mana,
𝑦 𝑗 + = { max i y ij jika j adalah atribut keuntungan min i y ij jika j adalah atribut biaya
𝑦 𝑗 − = { min i y ij jika j adalah atribut keuntungan max i y ij jika j adalah atribut biaya
Atribut  keuntungan  adalah  atribut  yang  diberikan  nilai  tinggi  untuk me ndapatkan jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan terjauh dengan solusi ideal negatif. Sebaliknya, atribut biaya adalah atribut yang diberikan nilai kecil untuk mendapat jarak  terjauh dari solusi ideal positif dan terdekat dari solusi ideal negatif.
𝑦 𝑗 + adalah nilai  terbesar dari matriks  y pada tiap kriteria  ke j.
𝑦 𝑗 − adalah nilai  terkecil  dari matriks  y pada tiap kriteria  ke j.
4. Menentukan jarak antara nilai  setiap alternatif  dengan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Jarak  antara  nilai  alternatif ke i dengan solusi ideal positif dapat dirumuskan dengan persamaan D i + , dan jarak antara nilai  alternatif  ke i dengan solusi ideal negatif dapat dirumuskan dengan persamaan D i - .
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
D i + = √∑ (y j + − y ij ) 2 n j=1 dan D i − = √∑ (y ij − y j − ) 2 n j=1 (5)
D i + adalah jarak  antara nilai  alternatif  ke i dengan solusi ideal positif. D i - adalah jarak  antara nilai  alternatif  ke i dengan solusi ideal negatif.
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Nilai  preferensi  (V i )  terbesar  menunjukkan  alternatif  ke  i  lebih  layak  untuk  dipilih  sebagai  solusi  terbaik.  Nilai  V i dapat dihitung dengan persamaan berikut.
V i = D i −
D i − +D i + (6)
V i adalah  nilai  preferensi  yang  menunjukkan  nilai  dari  alternatif  ke  i.  Setelah  didapat  nilai V i ,  maka  alternatif  akan dirangking  berdasarkan  urutan  nilai V i .  Nilai  terbesar  dari V i menunjukkan  bahwa  alternatif  ke i adalah solusi yang paling disarankan. [9][10]

## III. PEMBAHASAN   DAN  HASIL
Untuk  memahami  apa  yang  diuraikan  dalam  makalah  ini,  berikut  diberikan  suatu  contoh  kasus  yang  telah  disusun kedalam  bentuk hirarki  seperti gambar 3 berikut ini.
Gambar  3.   Hierarki  Goal,  Kriteria,  Subkriteria,  dan Alternatif suatu Kasus
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
Kemudian  dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  di  atas,  maka  diperoleh  hasil  seperti  yang ditampilkan  pada tabel hasil berikut ini  :

## 1. Analytic Hierarchy
Process (AHP)

## 1.1. Matriks Berpasangan
Tingkat kepentingan skala penilaian perbandingan berpasangan:
a. 9 atau 1/9 = subkriteria mutlak  penting
b. 7 atau 1/7 = subkriteria sangat penting
c. 5 atau 1/5 = subkriteria lebih penting
d. 3 atau 1/3 = subkriteria sedikit lebih penting
e. 2,  4,  6,  8  atau  1/2,  1/4,  1/6,  1/8  =  nilai  yang  diberikan  jika  nilai  kepentingan  dirasa  berada  diantara  skala  yang diatas
f. 1 = kedua subkriteria sama pentingnya
Tabel 7. Matriks Berpasangan “Keselamatan dan Kerusakan”
KK1 KK2 KK3 KK1 1 0.3333 5 KK2 3 1 2 KK3 0.2 0.5 1 Jumlah 4.2 1.8333 8  KK1<>KK2  = KK1  dirasa 3 kali  lebih penting dari KK2  (1/3)
 KK1<>KK3  = KK3  dirasa 5 kali  lebih  penting dari KK3  (5)
 KK2<>KK3  = KK3  dirasa 2 kali  lebih penting dari KK2  (2)
Tabel 8. Matriks Berpasangan “Biaya” B1 B2 B3 B1 1 0.3333 1 B2 3 1 3 B3 1 0.3333 1 Jumlah 4 1.6667 5
 B1<>B2  = B1  dirasa 3 kali  lebih penting dari B2  (1/3)
 B1<>B3  = B1  dirasa sama pentingnya dengan B3 (1)
 B2<>B3  = B3  dirasa 3 kali  lebih penting dari B2  (3)
Tabel 9.  Matriks Berpasangan “Nilai  Tambah”
NT1 NT2 NT3 NT1 1 5 5 NT2 0.2 1 1 NT3 0.2 1 1 Jumlah 1.4 7 7  NT1<>NT2  = NT2  dirasa 5 kali  lebih penting dari NT1  (5)
 NT1<>NT3  = NT3  dirasa 5 kali  lebih penting dari NT2  (5)
 NT2<>NT3  = NT2  dirasa sama pentingnya dengan NT3 (1)
Tabel 10.   Matriks Berpasangan “Keandalan Teknik”
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
KT1 KT2 KT3 KT1 1 0.2 0.2 KT2 5 1 5 KT3 5 0.2 1 Jumlah 11 1.4 6.2  KT1<>KT2  = KT1  dirasa 5 kali  lebih penting dari KT2  (1/5)
 KT1<>KT3  = KT1  dirasa 5 kali  lebih penting dari KT3  (1/5)
 KT2<>KT3  = KT3  dirasa 5 kali  lebih penting dari KT2  (5)

## 1.2. Matriks Ternormalisasi
Setelah  matriks  berpasangan  terbentuk  dan  nilai  pada setiap kolom telah dijumlah, maka langkah selajutnya adalah  menentukan  matriks  normalisasi  dengan  membagi  angka -angka  yang  ada  dengan  jumlah  kolomnya masing-masing.  KK11  dibagi ∑ 𝐾𝐾1 =  1/4.2  =  0.2381.  Lakukan  proses  tersebut  pada  semua  angka  yang ada pada matriks  berpasangan.
Tabel 11.   Matriks Normalisasi  “Keselamatan dan Kerusakan”
KK1 KK2 KK3 KK1 0.2381 0.1818 0.6250 KK2 0.7143 0.5455 0.2500 KK3 0.0476 0.2727 0.1250 Tabel 12.   Matriks Normalisasi  “Biaya” B1 B2 B3 B1 0.2 0.2 0.2 B2 0.6 0.6 0.6 B3 0.2 0.2 0.2 Tabel 13.   Matriks Normalisasi  “Nilai  Tambah” NT1 NT2 NT3 NT1 0.7143 0.7143 0.7143 NT2 0.1429 0.1429 0.1429 NT3 0.1429 0.1429 0.1429 Tabel 14.  Matriks Normalisasi  “Keandalan Teknik” KT1 KT2 KT3 KT1 0.0909 0.1429 0.0323 KT2 0.4545 0.7143 0.8065 KT3 0.4545 0.1429 0.1613

## 1.3. Bobot Prioritas
Setelah matrix normalisasi didapat, maka kita akan mencari bobot prioritas setiap subkriteria dengan mencari rata-rata  baris  setiap  subkriteria.  Bobot  KK1  =  (0.2381  +  0.1818  +  0.6250)/3  =  0.3483.  Lakukan  proses tersebut pada semua subkriteria.
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
Tabel 15.  Bobot Prioritas Subkriteria Bobot KK1 0.3483 KK2 0.5032 KK3 0.1484 B1 0.2000 B2 0.6000 B3 0.2000 NT1 0.7143 NT2 0.1429 NT3 0.1429 KT1 0.0887 KT2 0.6584 KT3 0.2529

## 1.4. Uji Konsistensi
Setelah  bobot  prioritas  diperoleh,  untuk  mengetahui  apakah  nilai  bobot   yang  ada  bisa  digunakan  untuk perhitungan  TOPSIS  maka  harus  dilakukan  uji  konsistensi.  Terlebih  dahulu  kita  mencari  λmax  dengan  cara mengalikan  jumlah  kolom  matriks  berpasangan  masing -masing  subkriteria  dengan  bobot  masing -masinh subkriteria yang baru didapat.
𝜆 max = (4.2 ∗ 0.3483) + (1.8333 ∗ 0.5032) + (8.0 ∗ 0.1481) + (5.0 ∗ 0.2) + (1.6667 ∗ 0.6) + (5.0 ∗ 0.2) + (1.4 ∗ 0.7143) + (7.0 ∗ 0.1429) + (7.0 ∗ 0.1429) + (11.0 ∗ 0.0887) + (1.4 ∗ 0.6584) + (6.2 ∗ 0.2529) 𝜆 max =  1.4629 + 0.9226 + 1.1876 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 1.0 + 0.9754 + 0.9218 + 1.5680𝜆 max = 13.0383 Setelah λmax  didapat, maka  kita mencari Consistency Index (CI) 𝐶𝐼 = (𝜆 max − 𝑛)/(𝑛 − 1) 𝐶𝐼 = ( 13.0383 − 12)/(12 − 1) 𝐶𝐼 = 0.0944 Langkah terakhir  dari AHP yaitu menentukan Consistency Ratio (CR).  CR  diperoleh dengan membagi  CI dengan Random Index (RI). 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝑅𝐼 𝐶𝑅 = 0.0944/1.48

## 𝐶𝑅 = 0.0638
Berdasarkan hasil perhitungan yang telah dilakukan,  ternyata hasil CR  menunjukkan  nilai  yang lebih kecil  dari 0.1 dan dari situ kita  bisa menyimpulkan  bahwa perbandingan berpasangan yang dilakukan konsisten. Kesimpulannya adalah bobot subkriteria yang ada bisa kita  gunakan untuk perhitungan berikutnya yaitu TOPSIS.

## 2. Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
2.1. Matriks Ranking Kecocokan
Pada  tahap  ini  pengguna  diminta  memberi  ranking  kecocokan  setiap  alternatif  terhadap  masing-masing subkriteria dengan skala penilaian 1 sampai 5.
Tingkat kepentingan pada pengisian ranking kecocokan:
a.
1 = Tidak Penting
b.
2 = Kurang Penting c. 3 = Cukup Penting
d.
4 = Penting
e. 5 = Sangat Penting
Tabel 16.  Ranking Kecocokan Alternatif
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
KK1 KK2 KK3 B1 B2 B3 NT1 NT2 NT3 KT1 KT2 KT3 CM 4 5 1 2 4 4 2 2 2 5 5 1 PvM 4 2 5 4 4 5 5 3 4 4 4 2 PdM 5 3 2 5 4 3 2 5 2 2 5 5 CBM 4 3 2 2 3 5 4 3 1 5 3 2

## 2.2. Matriks Normalisasi
Setelah  rangking  kecocokan  diisi,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  membuat matriks normalisasi yang bisa didapat dengan rumus berikut:
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i =1
Tabel 17.  Ranking Kecocokan Alternatif
KK1 KK2 KK3 B1 B2 B3 NT1 NT2 NT3 KT1 KT2 KT3
CM 0.46 82 0.72
93 0.17 15 0.28 57 0.52 98 0.46 19 0.28 57 0.54 43 0.4 0.59 76 0.62 99 0.17 15 PvM 0.46 82 0.29 17 0.85 75 0.57 14 0.52 98 0.57 74 0.71 43 0.68 04 0.8 0.47
81 0.25 20 0.34 30 PdM 0.58 52 0.43 76 0.34 30 0.71 43 0.52 98 0.34 64 0.28 57 0.40 82 0. 4 0.23
90 0.62 99 0.85 75 CBM 0.46 82 0.43 76 0.34 30 0.28 57 0.39 74 0.57 74 0.57 14
0.27 22 0.2 0.59
76 0.37 80 0.34 30

## 2.3. Matriks Normalisasi Terbobot
Setelah  matriks  ternormalisasi  dibuat  maka  langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  matriks  ternormalisasi terbobot. Matriks ternormalisasi  terbobot diperoleh dengan cara berikut:
𝑡 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗
Tabel 18.  Ranking Kecocokan Alternatif
KK1 KK2 KK3 B1 B2 B3 NT1 NT2 NT3 KT1 KT2 KT3 CM 0.16 31 0.36 70 0.02 55 0.05 71 0.31 79 0.09 24 0.20 41 0.07 78 0.05 71 0.05 30 0.41 48 0.04 34 PvM 0.16 31 0.14 68 0.12 73 0.11 43 0.31 79 0.11 55
0.51 02 0.09 72 0.11 43 0.04 24 0.16 59 0.08 67 PdM 0.20 38 0.22 02 0.05 09 0.14 29 0.31 79 0.06 93
0.20 41 0.05 83 0.05 71 0.02 12
0.41 48 0.21 69 CBM 0.16 31 0.22 02 0.05 09 0.05 71 0.23 84
0.11 55 0.40 82 0.03 89 0.02 86 0.05 30
0.24 89 0.08 67

## 2.4. Solusi Ideal
Setelah  matriks  ternormalisasi  terbobot  selesai  dihitung,  sebelum  mencari  solusi  ideal  harus  ditentukan dahulu nilai  maksimal  ( 𝑡 𝑏𝑗 ) dan minimal  ( 𝑡 𝑤𝑗 ) dari setiap subkriteria yang ada. Tabel 19.   Nilai  Maksimal  dan Minimal
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
Subkrite ria Maks ( 𝑡 𝑏𝑗 ) Min ( 𝑡 𝑤𝑗 ) KK1 0.2038 0.1631 KK2 0.3670 0.1468 KK3 0.1273 0.0255 B1 0.1429 0.0571 B2 0.3179 0.2384 B3 0.1155 0.0693 NT1 0.5102 0.2041 NT2 0.0972 0.0389 NT3 0.1143 0.0286 KT1 0.0530 0.0212 KT2 0.4148 0.1659 KT3 0.2169 0.0434
Setelah  menentukan  nilai  maksimal  dan  minimal  pada  masing-masing  subkriteria,  maka  dapat  dicari  solusi ideal terbaik  ( 𝐷 𝑏𝑖 ) dan solusi ideal terburuk ( 𝐷 𝑤𝑖 ). 𝐷 𝑖𝑏 didapat dengan menghitung jarak antara alternatif ke-i  dengan solusi terbaik yang diperoleh dengan rumus:
𝐷 𝑏𝑖 = √∑(𝑡 𝑖𝑗 − 𝑡 𝑏𝑗 ) 2
𝑛
𝑗=1
sedangkan 𝐷 𝑖𝑤 didapat  dengan  menghitung  jarak  antara  alternatif  ke-i  dengan  solusi  terburuk yang diperoleh dengan rumus:
𝐷 𝑤𝑖 = √∑(𝑡 𝑖𝑗 − 𝑡 𝑤𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1
Alternatif 1 ( Corrective Maintenance ) Solusi ideal terbaik 𝑫 𝒃𝟏
= √ (0.1631 − 0.2038) 2 + (0.3670 − 0.3670) 2 + (0.0255 − 0.1273) 2 + (0.0571 − 0.1429) 2 + (0.3179 − 0.3179) 2 + (0.0924 − 0.1155) 2 + (0.2041 − 0.5102) 2 + (0.0778 − 0.0972) 2 + (0.0571 − 0.1143) 2 + (0.0530 − 0.0530) 2 + (0.4148 − 0.4148) 2 + (0.0434 − 0.2169) 2
= 0.3839
Solusi ideal terburuk 𝑫 𝒘𝟏
= √ (0.1631 − 1631) 2 + (0.3670 − 0.1468) 2 + (0.0255 − 0.0255) 2 + (0.0571 − 0.0571) 2 + (0.3179 − 0.2384) 2 + (0.0924 − 0.0693) 2 + (0.2041 − 0.2041) 2 + (0.0778 − 0.0389) 2 + (0.0571 − 0.0286 ) 2 + (0.0530 − 0.0212) 2 + (0.4148 − 0.1659) 2 + (0.0434 − 0.0434) 2
= 0.3473
Alternatif 2 (Preventive Maintenance) Solusi ideal terbaik 𝑫 𝒃𝟐
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
= √ (0.1631 − 0.2038) 2 + (0.1468 − 0.3670) 2 + (0.1273 − 0.1273) 2 + (0.1143 − 0.1429) 2 + (0.3179 − 0.3179) 2 + (0.1155 − 0.1155) 2 + (0.5102 − 0.5102) 2 + (0.0972 − 0.0972) 2 + (0.1143 − 0.1143) 2 + (0.0424 − 0.0530) 2 + (0.1659 − 0.4148) 2 + (0.0867 − 0.2169) 2
= 0.3605 Solusi ideal terburuk 𝑫 𝒘𝟐
= √ (0.1631 − 1631) 2 + (0.1468 − 0.1468) 2 + (0.1273 − 0.0255) 2 + (0.1143 − 0.0571) 2 + (0.3179 − 0.2384) 2 + (0.1155 − 0.0693) 2 + (0.5102 − 0.2041) 2 + (0.0972 − 0.0389) 2 + (0.1143 − 0.0286 ) 2 + (0.0424 − 0.0212) 2 + (0.1659 − 0.1659) 2 + (0.0867 − 0.0434) 2 = 0.3590 Alternatif 3 (Predictive  Maintenance) Solusi ideal terbaik 𝑫 𝒃𝟑
= √ (0.2038 − 0.2038) 2 + (0.2202 − 0.3670) 2 + (0.0509 − 0.1273) 2 + (0.1429 − 0.1429) 2 + (0.3179 − 0.3179) 2 + (0.0693 − 0.1155) 2 + (0.2041 − 0.5102) 2 + (0.0583 − 0.0972) 2 + (0.0571 − 0.1143) 2 + (0.0212 − 0.0530) 2 + (0.4148 − 0.4148) 2 + (0.2169 − 0.2169) 2 = 0.3592
Solusi ideal terburuk 𝑫 𝒘𝟑
= √ (0.2038 − 1631) 2 + (0.2202 − 0.1468) 2 + (0.0509 − 0.0255) 2 + (0.1429 − 0.0571) 2 + (0.3179 − 0.2384) 2 + (0.0693 − 0.0693) 2 + (0.2041 − 0.2041) 2 + (0.0583 − 0.0389) 2 + (0.0571 − 0.0286 ) 2 + (0.0212 − 0.0212) 2 + (0.4148 − 0.1659) 2 + (0.2169 − 0.0434) 2
= 0.3385 Alternatif 4 (Condition Based Maintenance) Solusi ideal terbaik 𝑫 𝒃𝟒
= √ (0.1631 − 0.2038) 2 + (0.2202 − 0.3670) 2 + (0.0509 − 0.1273) 2 + (0.0571 − 0.1429) 2 + (0.2384 − 0.3179) 2 + (0.1155 − 0.1155) 2 + (0.4082 − 0.5102) 2 + (0.0389 − 0.0972) 2 + (0.0286 − 0.1143) 2 + (0.0530 − 0.0530) 2 + (0.2489 − 0.4148) 2 + (0.0867 − 0.2169) 2
= 0.3291
Solusi ideal terburuk 𝑫 𝒘𝟒
= √ (0.1631 − 1631) 2 + (0.2202 − 0.1468) 2 + (0.0509 − 0.0255) 2 + (0.0571 − 0.0571) 2 + (0.2384 − 0.2384) 2 + (0.1155 − 0.0693) 2 + (0.4082 − 0.2041) 2 + (0.0389 − 0.0389) 2 + (0.0286 − 0.0286 ) 2 + (0.0530 − 0.0212) 2 + (0.2489 − 0.1659) 2 + (0.0867 − 0.0434) 2

## = 0.2441
Setelah  semua  solusi  ideal  terbaik  dan  solusi  ideal  terburuk  dari  semua  alternatif didapat, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai  kedekatan dengan solusi terburuk ( 𝑆 𝑖𝑤 ) yang diperoleh dengan rumus berikut:
𝑆 𝑖𝑤 = 𝐷 𝑤𝑖 𝐷 𝑤𝑖 + 𝐷 𝑏𝑖 Corrective  Maintenance = 0.3473 0.3473+0.3893 = 0.4750
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
Preventive Maintenance = 0.3590 0.3590 +0.3605 = 0.4990 Predictive Maintenance = 0.3385 0.3385+0.3592 = 0.4852 Condition Based Maintenance= 0.2441 0.2441+0.3291 = 0.4258
Dikarenakan  tujuan  akhir  adalah  mencari  solusi  ideal  yang  terbaik,  maka  alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif ideal  adalah  yang  memiliki  nilai  mendekati  angka  1(satu).  Syarat  tersebut  dipenuhi  oleh  strategi Preventive Maintenance dengan  nilai  0.4990  dan  berikut  adalah  pengurutan  peringkat  strategi  beserta  nilainya  dari  hasil perhitungan TOPSIS:
Tabel 14 Pengurutan Peringkat Strategi Peringkat Alternatif Nilai  Ideal 1 Preventive Maintenance 0.4990 2 Predictive Maintenance 0.4852 3 Corrective  Maintenance 0.4750 4 Condition Based Maintenance 0.4258

## IV. KESIMPULAN
Setelah  melakukan  analisis  terhadap  hasil  perhitungan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  :  Bobot  masing-masing subkriteria  yang  dihasilkan  dari  proses  perhitungan  AHP adalah: 0.3483 untuk meningkatkan keselamatan karyawan, 0.5032  untuk  mengurangi  kerusakan  pada  fasilitas  pabrik,  0.1484  untuk  mengurangi  kerusakan  lingkungan  akibat limbah,  0.2  untuk  investasi terhadap hardware , 0.6 untuk investasi terhadap software , 0.2 untuk pelatihan karyawan, 0.7143  untuk  mengurangi  gagal  produk,  0.1429  untuk  meningkatkan  citra  perusahaan,  0.1429  untuk  meningkatkan pengetahuan  karyawan,  0.0887  untuk  mengidentifikasi  kerusakan  sebelum  terjadi,  0.6584  untuk  dapat  memperbaiki seperti  baru  ,  dan  0.2529  untuk  mengurangi  rata-rata waktu kerusakan. Sedangkan Dari perhitungan metode TOPSIS diketahui Preventive  Maintenance menjadi  solusi  ideal  dengan  skor  0.4990,  lalu  diikuti  dengan Predictive Maintenance dengan  skor  0.4852,  lalu Corrective  Maintenance dengan  skor  0.4750,  dan  yang  terakhir  adalah Condition Based Maintenance dengan skor 0.4258.

## REFERENSI
[1] Al-Najjar,  B.  and  Alsyouf,  I.  (2013).  Selecting  the  Most  Efficient  Maintenance  Approach  Using  Fuzzy Multiple Criteria  Decision Making. International Journal of Production Ecconomics , Vol.4, (pp.256-63).
[2] Budiharjo,  Windarto  A.  P.  dan  A.  Muhammad  (2017),  “Comparison  of  Weighted  Sum  Model  and  Multi Attribute  Decision  Making  Weighted  Product  Methods  in  Selecting  the  Best  Elementary  School  in Indonesia”, International Journal of Software Engineering and Its Ap plications , Vol. 11, No. 4, (pp. 69-90)
[3] Bhushan,  Navneet.  and  Kanwal  Rai.  2014.  Applying  the  Analytic  Hierarchy  Process . Strategic  Decision Mak ing. London. Springer-Verlag.  (pp.11-20)
[4] Christovayn,  Daniel  Jandi.  (2010). Pemilihan  Strategi  Pemeliharaan Truk  Kontainer dengan Metode AHP dan TOPSIS Industri Kelapa Sawit. , Universitas Indonesia, Jakarta.
[5] Fitriana,  Amelia  Nur,  Harliana,  Handaru.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan Prestasi Akademik  Siswa dengan Metode TOPSIS. Citec Journal , Vol.  2, (pp.156-163).
[6] Juniar – Hutagalung (2021).  Application of the AHP-TOPSIS  Method to Determine the Feasibility  of Fund Loans , Jurnal Pek ommas , Vol.  6 No. 1 (2021)  , (pp 1-11)
Journal  of Information  System, Applied,  Management, Accounting  and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN:  2598-8719 (Online), p-ISSN:  2598-8700 ( Printed)  , Vol. 7 No.4   (November  2023)
[7] Santika,  P.  P.,  &  Handika,  I.  P.  S.  (2019),  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan Metode AHP Topsis (Studi Kasus: PT. Global  Retailindo  Pratama),” Sintech Journal ”, vol. 2 no.1, (pp. 1–9)
[8] Swanson,  L.  (2001).  Linking  Maintenance  Strategies  Based  on  a  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process. International Journal of Production Economics. vol. 3 no.2, (pp. 121–129)
[9] Tzeng,  Gwo-Hshiung.,  dan  Huang,  Jih-Jeng.  (2011). Multiple  Attribute  Decision  Mak ing  Methods  and Applications . Boca Raton: CRC  Press .
[10] Yusuf,  Annisa  Arfani,  Moh.  Hidayat  Koniyo,  Dian  Novian.  (2013).  Analisis  Perbandingan  Metode Gabungan AHP dan TOPSIS  Dengan Metode TOPSIS.,  Fakultas Teknik  Universitas Gorontalo. Menado.