## Aplikasi Analytical Hierarchy Process Pada Pemilihan Metode Analisis Zat Organik Dalam Air
Dino Rimantho 1 , Marrie Rachel 2 , Bambang Cahyadi 3 , Yan Kurniawan 4
Abstract.  Water  is  one  of  the  food  products  analyzed  in  water  chemistry  and  environmental laboratories.  One  of  the  parameters  analyzed  are  organic  substances.  The  number  of  samples  that were not comparable with the analytical skills can cause delays in test results. Analytical Hierarchy Process applied to evaluate the analytical methods used. Alternative methods tested include titrimetric method,  spectrophotometry,  and  total  organic  carbon  (TOC).  Respondents  consisted  of  deputy technical manager, laboratory  coordinator,  and two  senior analysts. Alternative results obtained are methods of TOC. Proposed improvements alternative analytical method based on the results obtained, the  method  of  the  TOC  with  a  10-15  minute  analysis  time  and  use  of  CRM  to  the  validity  of  the analysis results.
Keywords.  organic  substance,  analytical  hierarchy  process,  titrimetric,  spectrophotometry,  total organic carbon.
Abstrak.  Air  merupakan  salah  satu  produk  pangan  yang  dianalisis  di  laboratorium  kimia  air  dan lingkungan. Salah satu parameter yang dianalisis adalah zat organik. Banyaknya sampel yang masuk tidak  sebanding  dengan  kemampuan  analisis  dapat  menyebabkan  keterlambatan  hasil  uji.  Metode Analytical  Hierarchy  Process  diaplikasikan  untuk  mengevaluasi  metode  analisis  yang  digunakan. Alternatif  metode  yang  diuji  meliputi  metode  titrimetri,  spektrofotometri,  dan  total  organic  carbon (TOC). Responden terdiri dari deputi manajer teknis, koordinator laboratorium, dan dua orang analis senior.  Alternatif  hasil  yang  didapat  adalah  metode  TOC.  Usulan  perbaikan  metode  analisis berdasarkan alternatif hasil yang didapat, yaitu metode TOC dengan waktu analisis 10-15 menit serta penggunaan CRM untuk validitas hasil analisis.
Kata  kunci:  organic  substance,  analytical  hierarchy  process,  titrimetric,  spectrophotometry,  total organic carbon.

## I. P ENDAHULUAN 1
Balai  Besar  Industri Agro (BBIA)  merupakan institusi  yang  memberikan  jasa  pelayanan  teknis
1
1 Dino Rimantho,  Jurusan Teknik Industri, Universitas Pancasila, Jl. Srengseng Sawah, Jagakarsa, Jakarta 12640 (email: dino.rimantho@univpancasila.ac.id }
2 Marrie Rachel,  Jurusan Teknik Industri, Universitas Pancasila, Jl. Srengseng Sawah, Jagakarsa, Jakarta 12640
(email: marrierachell@gmail.com ).
3 Bambang Cahyadi,  Jurusan Teknik Industri, Universitas Pancasila, Jl. Srengseng Sawah, Jagakarsa, Jakarta 12640 (email: bambang.cahyadi@univpancasila.ac.id)
3 Yan Kurniawan,  Jurusan Teknik Industri, Universitas Pancasila, Jl. Srengseng Sawah, Jagakarsa, Jakarta 12640 (email: yan96@yahoo.com)
Diajukan: 23-02-2016       Diperbaiki: 10-05-2016 Disetujui: 18-06-2016
kepada  masyarakat  industri,  khususnya  industri hasil  pertanian.Salah  satu  layanan  jasa  yang diberikan  oleh  BBIA  adalah  layanan  jasa pengujian  mutu  produk  secara  fisika,  kimia,  dan mikrobiologi.  Laboratorium  kimia  air  dan lingkungan  adalah  salah  satu  laboratorium  di BBIA  yang  melakukan  pengujian  mutu  produk air,  salah  satunya  adalah  parameter  zat  organik. Menurut SNI 01-3554-2006 mengenai cara uji air minum  dalam  kemasan,  kandungan  zat  organik dapat  ditetapkan  melalui  metode  titrimetri, metode  spektrofotometri,  dan  metode  TOC. Ketiga  metode  tersebut memiliki perbedaan pada tahapan kerjanya.
Ketidakseimbangan  antara  jumlah  sampel yang masuk dengan kemampuan analisis laboratorium  menyebabkan  keterlambatan  hasil analisis,  yang  dapat  memicu  ketidakpuasan pelanggan.  Di  sisi  lain,  zat  organik  dapat ditetapkan  dengan  metode  spektrofotometri  dan dengan  metode  total  organic  carbon  (TOC)
dengan  waktu  analisis  yang  lebih  cepat.  Kareth (2012)  menyatakan  bahwa  terdapat  keterkaitan antara biaya dengan waktu pelaksanaan pekerjaan, dimana biaya langsung dapat meningkat  apabila  waktu  pelaksanaan  pekerjaan dipercepat.  Akan  tetapi,  biaya  langsung  ini  juga meningkat  bila  waktu  pelaksanaan  pekerjaan diperlambat.  Sedangkan  biaya  tidak  langsung tidak  tergantung  pada  kuantitas  pekerjaan, melainkan tergantung pada jangka waktu pelaksanaan pekerjaan. Bila biaya tidak langsung ini  dianggap  tetap  selama  umur  proyek  maka biaya  kumulatifnya  dapat  naik  secara  linier menurut  umur  proyek  (Fessenden  &  Fessenden, 1986).
Berdasarkan  studi  pendahuluan  yang  telah dilakukan  terdapat  keterlambatan  proses  analisis dengan  menggunakan  metode  konvensional (titrimetri)  yang  dapat  mendorong  terjadinya ketidakpuasan  pelanggan  dan  tidak  optimalnya biaya  analisis.  Oleh  karena  itu,  diperlukan evaluasi  terhadap  pemilihan  metode  analisis  zat organik menggunakan metode analytical hierarchy  process  (AHP)  sebagai  metode  dalam pengambilan keputusan.
AHP adalah suatu proses rasionalitas sistemik. Dengan  AHP  dimungkinkan  mempertimbangkan suatu  persoalan  sebagai  satu  keseluruhan  dan mengkaji  interaksi  serempak  dari  berbagai komponen  yang  disusun  secara  berjenjang (hirarkis) sehingga mudah dipahami dan dianalisis.
AHP  dapat  digunakan  untuk  merangsang timbulnya  gagasan  untuk  melaksanakan  tindakan kreatif,  dan  untuk  mengevaluasi  keefektifan tindakan  tersebut.    Selain  itu,  untuk  membantu para  pemimpin  menetapkan  informasi  apa  yang patut  dikumpulkan  guna  mengevaluasi  pengaruh faktor-faktor  relevan  dalam  situasi  kompleks. AHP  juga  dapat  melacak  ketidakkonsistenan dalam  pertimbangan  dan  preferensi  peserta, sehingga  para  pemimpin  mampu  menilai  mutu pengetahuan para pembantu mereka dan pemantapan  pemecahan  itu  (Saaty  &  Vargas, 1993).
Penerapan  AHP  telah  dilakukan  di  sejumlah penelitian.  Sebagai  contoh,  di  Amerika  Serikat dilakukan penerapan metode  AHP dalam pengelolaan  merkuri  (Randall,  dkk.,  2004). Selanjutnya,  studi  yang  dilakukan  oleh  Wang, dkk. (2009) mengaplikasikan metode AHP dalam
rangka  untuk  mengurangi  kompleksitas  sistem pemilihan  pengelolaan  limbah  padat.  Selain  itu, Rimantho dkk. (2015) mengusulkan metode AHP sebagai  metodologi  yang  dapat  diadopsi  untuk menilai  berbagai  alternatif  daur  ulang  limbah elektronik.

## Prinsip pokok AHP
Dalam  penggunaannya,  AHP  mengenal  3 (tiga) prinsip pokok, yaitu (Saaty, 1980): 1. Penyusunan  hirarki.  Penyusunan  realitas  yang kompleks  kedalam  bagian  yang  menjadi elemen pokoknya secara hierarkis (berjenjang).
2. Penentuan prioritas. Persepsi hubungan antara hal  yang  diamati,  membandingkan  hal  yang serupa berdasar kriteria tertentu, dan membedakan  kedua  anggota  pasangan  itu dengan  menimbang  intensitas  preferensi  hal yang  satu  dibandingkan  dengan  yang  lainnya. Hasil  dari  proses  pembedaan  ini  adalah  suatu vektor prioritas, atau relatif pentingnya elemen terhadap  setiap  sifat.  Prioritas  ini  ditentukan berdasarkan pandangan para pakar atau pihak- pihak  terkait  yang  berkompeten  terhadap pengambilan keputusan.
3. Konsistensi logis. Konsistensi  berarti  dua  hal. Yang  pertama,  bahwa  pemikiran  atau  obyek yang serupa dikelompokan menurut homogenitas  dan  relevansinya.  Yang  kedua adalah  intensitas  relasi  antar  gagasan  atau antar obyek yang didasarkan pada satu kriteria tertentu,  saling  membenarkan  secara  logis. Proses  ini  dengan  jelas  menunjukan  bahwa segi  kuantitatif  merupakan  dasar  untuk mengambil  keputusan  yang  sehat  dalam situasi kompleks, dimana kita perlu menetapkan prioritas dan melakukan perimbangan.

## Prosedur AHP
Langkah-langkah  atau  prosedur  yang  harus dilakukan  dalam  metode  AHP  untuk  pemecahan suatu masalah, yaitu:
1. Definisikan  persoalan  dan  rincian  pemecahan yang diinginkan
2. Struktur hirarki dari sudut pandang menyeluruh
3. Buatlah  sebuah  matrik  banding  berpasangan untuk  kontribusi  atau  pengaruh  setiap  elemen yang  relevan  atas  setiap  kriteria  yang
berpengaruh yang berada setingkat diatasnya. 4. Dapatkan semua pertimbangan yang diperlukan  untuk  mengembangkan  perangkat matriks dilangkah 3.
5. Setelah  mengumpulkan  semua  data  banding berpasangan,  prioritas  dicari  dan  konsistensi diuji.
6. Laksanakan  langkah  3,  4  dan  5  untuk  semua tingkat dan gugusan dalam hierarki itu.
7. Gunakan  komposisi  secara  hierarkis  (sintesis) untuk  membobotkan  vektor-vektor  prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria
8. Evaluasi konsistensi untuk seluruh hieraraki.

## Penyusunan struktur hirarki
Hierarki merupakan alat mendasar dari pikiran manusia,  melibatkan  identifikasi  elemen-elemen suatu  persoalan,  mengelompokan  elemen-elemen itu  kedalam  beberapa  kumpulan  yang  homogen, dan menata kumpulan-kumpulan ini pada tingkat- tingkat  yang  berbeda.  Pada  dasarnya  ada  dua macam hirarki, yaitu hirarki struktural dan hirarki fungsional.    Pada  hirarki  struktural,  sistem  yang kompleks disusun ke dalam komponen- komponen  pokoknya  dengan  urutan  menurun menurut  sifat  struktural  mereka.  Sedangkan, hirarki  fungsional  menguraikan  sistem  yang kompleks  menjadi  elemen-elemen  pokoknya menurut hubungan esensial mereka.

## Penyusunan prioritas
Penyusunan prioritas dilakukan dengan mencari  bobot  relatif  antar  elemen  sehingga diketahui  tingkat  kepentingan  (preferensi)  dari tiap elemen dalam permasalahan secara keseluruhan.Langkah pertama dalam menentukan susunan prioritas elemen adalah dengan menyusun  perbandingan  berpasangan,  yaitu membandingkan  dalam  bentuk  berpasangan seluruh  elemen  untuk  setiap  sub  sistem  hirarki dan  kemudian  ditransformasikan  dalam  bentuk matriks untuk analisis numerik.
Misalkan  terdapat  suatu  sub  sistem  hirarki dengan  satu  kriteria  C  dan  sejumlah  n  elemen  di bawahnya,  A 1 sampai  A n ,  seperti  terlihat  pada Gambar  1.  Perbandingan  antar  elemen  tersebut dibuat  dalam  bentuk  matriks  n  x  n  atau  matriks perbandingan berpasangan.
Nilai  a ij adalah  nilai  perbandingan  elemen  A i terhadap elemen A j yang menyatakan hubungan : seberapa  jauh  tingkat  kepentingan  A i bila
dibandingkan  dengan  A j ,  seberapa  banyak kontribusi  A i terhadap  kriteria  C    dibandingkan dengan A j , seberapa jauh dominasi A i dibandingkan  dengan  A j ,  dan  seberapa  banyak sifat  kriteria  C  terdapat  pada  A i dibandingkan dengan A j .
Tabel 1 menunjukkan bentuk matriks perbandingan berpasangan.
Nilai numerik yang dikenakan untuk perbandingan  di  atas  diperoleh  dari  skala perbandingan  yang  dibuat  oleh  Saaty  (1993), ditunjukkan pada Tabel 2.

## Penilaian perbandingan multi partisipan
Penilaian yang  dilakukan  oleh  banyak partisipan  akan  menghasilkan  pendapat  yang berbeda satu sama lain. AHP hanya membutuhkan  satu  jawaban  untuk  satu  matriks perbandingan.    Oleh  karena  itu,  Saaty  (1993) memberikan  metode  perataan  jawaban  partisipan dengan  geometric  mean.  Geometric  mean  theory menyatakan  bahwa  jika  terdapat  n  partisipan melakukan  perbandingan  berpasangan,  maka terdapat  n  jawaban  (nilai)  numerik  untuk  setiap pasangan.  Untuk mendapatkan satu nilai tertentu dari  semua  nilai  tersebut,  masing-masing  nilai harus  dikalikan  satu  sama  lain,  kemudian  hasil perkalian  dipangkatkan  dengan  1/n.    Secara matematis  dapat  dituliskan  seperti  persamaan berikut :

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
C A 1 A 2 A 3 …. A n A 1 a 11 a 12 a 13 ….. a 1n A 2 a 21 a 22 a 23 ….. a 2n A 3 a 31 a 32 a 33 ….. A 3n …. …. …. …. …. …. A n a n1 a n2 a n3 …. a nn (Sumber : Saaty, 1993) C A 3 A 2 A 1 ... A n Gambar 1. Sub sistem hirarki  (Saaty, 1993)
( ) n n ij z z z z a / 1 3 2 1 ... × × × × = ...(1)
dimana: a ij adalah  nilai  rata-rata  perbandingan  antara  A i dengan A j untuk n partisipan. z i adalah  nilai  perbandingan  antara  kriteria  A i dengan A j partisipan ke-i. n adalah jumlah partisipan.

## Pengujian konsistensi
Dalam  persoalan  pengambilan  keputusan penting  untuk  mengetahui  betapa  baiknya konsistensi pengambil keputusan. Semakin
banyak faktor yang harusdipertimbangkan, semakin sukar untuk mempertahankan konsistensi,  ditambah  lagi  adanya  intuisi  dan faktor-faktor  lain  yang  membuat  orang  mungkin menyimpang dari kekonsistensian.
Meskipun  demikian  sampai  kadar  tertentu perlu diperoleh hasil-hasil yang valid dalam dunia nyata.  Saaty  mengajukan  indeks  konsistensi untuk  mengukur  seberapa  besar  konsistensi pengambil  keputusan  dalam  membandingkan elemen-elemen dalam matrik penilaian.
Selanjutnya  indeks  konsisten  ditransfer  sesuai dengan  orde  atau  ukuran  matrik  menjadi  suatu rasio konsistensi. Rasio konsistensi harus ≤ 10%, jika  tidak  pertimbangan  yang  telah  dibuat mungkin akan acak dan perlu diperbaiki.
Pada  matriks  konsisten,  secara  praktis λ max=n,  sedangkan  pada  matriks  tak  konsisten, setiap  variasi  dari  aij  akan  membawa  perubahan
pada nilai λ max.  Deviasi λ max dari n merupakan suatu  parameter  consistency  index  (CI),  yang dinyatakan dengan :
CI = …(2)
Dari  matriks random tersebut  didapatkan juga nilai  consistency  index,  yang  disebut  dengan random  index  (RI).  Nilai  RI  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Dengan  membandingkan CI dan RI maka didapatkan  patokan  untuk  menentukan  tingkat konsistensi  suatu  matriks,  yang  disebut  dengan consistency ratio (CR). Suatu matriks perbandingan  adalah  dinyatakan  konsisten  jika nilai CR tidak lebih dari 0,10 ( CR  ≤ 0,10 ).
Tabel 3. Nilai random index Orde Matriks Random Indeks 1 0,00 2 0,00 3 0,58 4 0,90 5 1,12 6 1,24 7 1,32 8 1,41 9 1,45 10 1,49 (Sumber : Saaty, 1993) Tabel 2. Skala perbandingan nilai Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama penting Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama 3 Sedikit lebih penting Pengalaman dan penilaian sedikit lebih memihak ke satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 5 Lebih penting Pengalaman dan penilaian sangat memihak ke satu elemen dibandingkan dengan pasangannya 7 Sangat penting Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata dibandingkan dengan elemen pasangannya 9 Mutlak lebih penting Satu elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya pada tingkat keyakinan tertinggi 2,4,6,8 Nilai tengah Diberikan bila terdapat keraguan penilaian Antara penilaian yang berdekatan Kebalikan a ji = 1/a ji
(Sumber: Saaty, 1993)
CR = ( ) ( ! " # ! $) …. (3)

## Pengujian konsistensi hirarki
Prinsipnya  adalah  dengan  mengalikan  semua nilai consistency index ( CI )  dengan bobot suatu kriteria  yang  menjadi  acuan  pada  suatu  matriks perbandingan berpasangan dan kemudian menjumlahkannya. Jumlah tersebut dibandingkan  dengan  nilai  yang  didapat  dengan cara  sama  tetapi  untuk  suatu  matriks  random. Hasil  akhirnya  berupa  suatu  parameter  yang disebut  dengan  consistency  ratio  of  hierarchy ( CRH ), dengan persamaan sebagai berikut:
CRH = &
& = ∑( ( )*+*, -./,0./1) ∑(   ( )*+*, -./,0./1) ...(4)

## Analisis sensitivitas
Analisis  sensitivitas  dilakukan  pada  bobot prioritas  dari  kriteria  keputusan,  yang  dapat terjadi  karena  adanya  perubahan  kebijaksanaan sehingga pembuat keputusan mengubah penilaiannya. Analisis sensitivitas dapat memprediksi  keadaan  apabila  terjadi  perubahan yang  cukup  besar.    Misalnya  terjadi  perubahan penilaian bobot prioritas karena adanya perubahan kebijaksanaan sehingga akan menyebabkan berubahnya urutan prioritas alternatif  dan  berubah  juga  tindakan  yang  perlu dilakukan.

## II. M ETODOLOGI
Jenis    penelitian    ini    adalah    penelitian deskriptif,    yang    bertujuan    untuk    membuat deskripsi    atau    gambaran    secara    sistematis, faktual  dan  akurat  mengenai  fakta-fakta, sifat- sifat    serta    hubungan    antara    fenomena  yang diteliti.    Analisis  data  dilakukan  dengan  metode AHP.
Data  yang  digunakan    pada    penelitian    ini adalah  data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer dikumpulkan dengan menyebarkan kuesioner  kepada  responden  yang  merupakan para  ahli  yang  memahami  analisis  zat  organik dalam  air.  Responden  berjumlah  empat  orang, yang  terdiri  dari  Deputi  Manajer  Teknis, Koordinator  Laboratorium  Kimia  Air  dan Lingkungan,  serta  dua  orang  analis  senior. Sedangkan  data  sekunder    diperoleh    dari    studi
literatur, pengamatan langsung, serta wawancara.
Metode  AHP  merupakan  salah  satu  metode pengambil  keputusan  yang  menguraikan  suatu permasalahan  kompleks  dalam  struktur  hirarki dengan banyak tingkatan yang terdiri dari tujuan, kriteria,  sub-kriteria,  dan  alternatif  strategi. Pengolahan  data  dilakukan  dengan  bantuan software  Expert  Choice.    Masukan  dari  Expert Choice  adalah  hasil  perbandingan  berpasangan yang dibuat berdasarkan struktur hirarki. Tahapan metode  AHP  yaitu:  (1)  menyusun  hirarki  yang terdiri  dari  kriteria  uama,  sub-kriteria  dan alternatif  strategi,  (2)  menyususn  kuesioner  AHP dengan  uji  banding  berpasangan,  (3)  pengisian persepsi  expert  menggunakan  skala  1  sampai  9. Kuesioner  diisi  oleh  para  ahli  yang  dianggap mengetahui pengembangan kebijakan operasional,  (4)  menghitung  rataan  geometrik dari  n  responden,  (5)  memasukkan  data  rataan geometrik dalam matriks perbandingan berpasangan,  (6)  menguji  konsistensi  responden pada  tiap  matriks  dan  pada  keseluruhan  hirarki, (7)  menghitung  bobot  prioritas  pada  kriteria, subkriteria  dan  strategi,  (8)  melakukan  analisis sensitivitas

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Berdasarkan  brainstorming  dari  pihak-pihak yang  berkompeten,  penelitian  ini  selanjutnya mengembangkan  struktur  hirarki.  Terdapat  tiga faktor  pokok  yang  mempengaruhi  pemilihan suatu metode analisis, yaitu waktu analisis, biaya analisis,  serta  jaminan  hasil  analisis.  Waktu analisis  yaitu  waktu  yang  dibutuhkan  untuk menganalisis  sampel.  Waktu  analisis  dibagi menjadi dua sub faktor, yaitu waktu preparasi dan waktu  pengukuran.  Biaya  analisis  adalah  segala biaya  yang  dibutuhkan  untuk  menganalisis  suatu sampel.  Biaya  analisis  dibagi  menjadi  tiga subfaktor,  yaitu  biaya  pereaksi,  biaya  peralatan, dan  biaya  operasional.  Jaminan  hasil  analisis menjadi  faktor  yang  penting  untuk  dijadikan pertimbangan  pemilihan  metode  analisis,  karena setiap  analisis  yang  dilakukan  harus  dapat dijamin kebenaran data yang dihasilkan. Ada tiga subfaktor  dalam  jaminan  hasil  analisis,  yaitu certified  reference  material  (CRM),  %  recovery, dan  duplo.  Hirarki  faktor  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
CRM adalah suatu cara yang dapat digunakan untuk  penjaminan  hasil  analisis.  CRM  yang dimaksud  adalah  material  yang  berisi  senyawa yang sama dengan senyawa yang dianalisis, yang telah  diketahui  kandungan  senyawa  di  dalamnya secara pasti.
Recovery  atau  persen  perolehan  kembali adalah  suatu  cara  yang  digunakan  untuk menjamin kebenaran hasil analisis yang didapat.
Duplo adalah pengerjaan sampel sebanyak dua kali  secara  bersamaan  kemudian  dihitung hasilnya.  Bila  hasil  senyawa  organik  kedua pengerjaan  tersebut  tidak  berbeda  jauh  (RPD kurang  dari  10%)  maka  hasil  analisis  dapat dijamin kebenarannya.
Berdasarkan perhitungan dengan Metode AHP didapatkan  nilai  consistency  ratio  of  hierarchy (CRH) sebesar 0,038 (lebih kecil dari 0,10), maka dapat dikatakan bahwa keseluruhan hirarki adalah konsisten, dan dapat dihitung bobot prioritas nya. Hasil  pembobotan  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 4.
Menurut  tingkat  kepentingannya  terhadap tujuan  pemilihan  metode  analisis  zat  organik dalam air, kriteria validitas hasil analisis memiliki bobot  tertinggi  (0,546)  yang  diikuti  oleh  kriteria waktu  analisis  (0,267)  dan  kriteria  biaya  analisis (0,187).    Hal  ini  dikarenakan  kriteria  validitas hasil analisis adalah hal yang penting dalam suatu analisis.  Hasil  analisis  yang  valid  adalah  suatu keharusan  dalam  pemilihan  metode  analisis. Hasil  pembobotan  sub-kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 5.
Tabel 4. Hasil pembobotan kriteria Kriteria Bobot Kriteria Urutan Prioritas Waktu analisis 0.267 2 Biaya analisis 0.187 3 Validitas hasil analisis 0.546 1
Gambar 2. Struktur hirarki pemilihan metode analisis zat organik dalam air
Secara  global,  menurut  tingkat  kepen- tingannya  terhadap  tujuan  pemilihan  metode analisis  zat  organik  dalam  air,  sub  kriteria  CRM memiliki bobot kepentingan tertinggi yaitu 0,393. Sub  kriteria  lain  yang  memiliki  bobot  cukup tinggi  (di  atas  0,1)  adalah  waktu  pengukuran. Rasio konsistensi pada kriteria adalah kurang dari 0,10.   Artinya,  secara  umum, jawaban responden konsisten  terhadap  masing-masing  sub  kriteria dalam  memilih  sub  kriteria  CRM  sebagai  sub kriteria utama.
Berdasarkan  nilai  bobot  hasil  perhitungan tersebut  di  atas  tampak  bahwa  faktor  validitas hasil  analisis  menjadi  faktor  utama  dalam pemilihan  metode  analisis  zat  organik,  dengan sub  faktor  CRM.    Hal  ini  disebabkan  karena validitas  hasil  analisis  adalah  hal  yang  prioritas dalam  suatu  analisis.  Hasil  analisis  yang  valid adalah  suatu  keharusan  dalam  pemilihan  metode analisis.
Sedangkan  faktor  waktu  analisis  menduduki urutan  prioritas  kedua  dalam  pemilihan  metode analisis zat organik. Mengingat kondisi laboratorium  serta  banyaknya  sampel  yang diterima setiap hari menjadi pertimbangan utama. Sehingga  metode  analisis yang  relatif  cepat  akan menjadi  pertimbangan  utama  dalam  pemilihan metode  analisis,  dengan  sub  faktor  waktu pengukuran.
Kemudian  urutan  ketiga  adalah  faktor  biaya analisis. Tersedianya dana yang jelas menjadikan faktor  biaya  analisis  menjadi  prioritas  terakhir. Karena pada akhirnya biaya analisis tersebut akan dibebankan  kepada  konsumen.  Sehingga  faktor biaya  analisis  tidak  begitu  mempengaruhi pemilihan  metode  analisis.  Hasil  pembobotan strategi dapat dilihat pada Gambar 3.
Hasil  dari  pembobotan  strategi  menunjukkan bahwa keempat responden memilih metode TOC. Metode  ini  dipilih  sesuai  dengan  prioritas  faktor penentu,  yaitu faktor  validitas  hasil analisis  yang diperoleh  karena  menggunakan  CRM  sebagai jaminan  mutu  hasil  analisis,  serta  faktor  waktu analisis  yang  cepat  dengan  waktu  pengukuran maupun  waktu  preparasi  yang  lebih  cepat dibanding  metode  titrimetri  maupun  metode spektrofotometri.  Setelah  dilakukan  analisis sensitivitas,  diketahui  bahwa  perubahan  bobot faktor  tidak  mempengaruhi  pemilihan  strategi. Sehingga metode analisis yang dipilih tetap TOC.
Analisis  sensitivitas  dilakukan  pada  bobot prioritas  dari  kriteria  keputusan,  yang  dapat terjadi  karena  adanya  perubahan  kebijaksanaan sehingga pembuat keputusan mengubah penilaiannya.    Akibat  terjadinya  perubahan penilaian tersebut akan menyebabkan berubahnya urutan  prioritas  pada  alternatif  tujuan.    Melalui analisis sensitivitas akan diketahui seberapa besar perubahan  bobot  yang  akan  mengubah  urutan prioritas.
Model  analisis  AHP  dapat  digunakan  untuk mengetahui  kecenderungan  pemihan  strategi berda-sarkan  perubahan  pada  setiap  kriteria penentu  pengembangan  kebijakan  opera-sional. Sensitivitas  nilai  dari  masing-masing  strategi dapat  dilihat  pada  Gambar  4  untuk  dinamic sensitivity  dan  Gambar  5  untuk  performance sensitivity.
Gambar   5  menunjukkan informasi bobot tiap faktor  yang  mempengaruhi  urutan  prioritas pemilihan  strategi.  Bila  bobot  dari  satu  faktor diubah  (dinaikkan  maupun  diturunkan)  maka akan mempengaruhi bobot dari kedua faktor lain, serta  dapat  mempengaruhi  bobot  dari  alternatif strategi.
Gambar 3. Hasil pembobotan strategi
Tabel 5. Hasil pembobotan sub kriteria
Sub Kriteria Bobot Global Urutan Prioritas Waktu preparasi 0,099 3 Waktu pengukuran 0,168 2 Biaya pereaksi 0,064 6 Biaya peralatan 0,069 5 Biaya operasional 0,054 8 CRM 0,393 1 Recovery 0,093 4 Duplo 0,060 7
Gambar  5  memberikan  informasi  terkait performance  sensitivity  dari  alternatif  tujuan, dimana  hal  ini  menggambarkan  kemungkinan terjadinya  perubahan  kondisi  masing-masing faktor  bila  terjadi  pergantian  atau  sejenisnya. Pada  sumbu  x  terdapat  faktor  yang  membangun hirarki,  sedangkan  pada  sumbu  y  digambarkan nilai/bobot  dari  masing-masing  faktor  tersebut, serta urutan prioritas strategi.  Bila bobot dari satu faktor  diubah  (dinaikkan  maupun  diturunkan) maka  akan  mempengaruhi  bobot  dari  kedua faktor lain.
Dilakukan  analisa  sensitivitas  yaitu  dengan mengubah  bobot  nilai  masing-masing  kriteria sehingga  didapat  perubahan  bobot  nilai  masing- masing kriteria, yang juga dapat berdampak pada
perubahan urutan strategi/ alternatif tujuan.
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  sensitivitas dengan  mengubah  bobot  nilai  kriteria  waktu analisis.  Bobot  prioritas  saat  ini  untuk  kriteria waktu analisis adalah 26,6%.  Setiap peningkatan 10%  bobot  kriteria  waktu  analisis,  akan  terjadi penurunan  2,6%  pada  kriteria  biaya  analisis, penurunan  7,6%  pada  kriteria  validitas  hasil analisis.  Sehingga dapat menaikkan 1,7% strategi TOC.  Namun  untuk  penambahan  maupun pengurangan  bobot  kriteria  waktu  analisis,  tidak mempengaruhi  urutan  prioritas  strategi,  yaitu strategi  TOC  masih  menjadi  prioritas  pertama. Hal  ini  berarti  bahwa  jika  kebijakan  unit menginginkan  adanya  perubahan  pada  waktu preparasi  serta  waktu  pengukuran  dalam  kriteria
Gambar 4. Dinamic sensitivity dari strategi
Gambar 5. Performance sensitivity dari strategi
waktu  analisis,  tetap  metode  analisis  TOC  yang nanti akan diterapkan.
Pada  tahap  ini  dilakukan  analisa  sensitivitas dengan  mengubah  bobot  nilai  kriteria  validitas hasil  analisis.  Bobot  prioritas  saat  ini  untuk kriteria  validitas  hasili  adalah  54,9%,  yang merupakan  bobot  kriteria  yang  paling  besar. Setiap  peningkatan  10%  bobot  kriteria  validitas hasil  analisis,  akan  terjadi  penurunan  5,9%  pada kriteria waktu analisis, dan penurunan 4,1% pada kriteria biaya analisis. Sehingga dapat menaikkan 0,3%  strategi  spektrofotometri  dan  0,4%  strategi TOC.  Sedangkan untuk pengurangan 10% bobot kriteria validitas hasil analisis, adalah kebalikannya.
Dari analisis sensitivitas pada kriteria validitas hasil  analisis,  diketahui  bahwa  berapa  pun besarnya perubahan pada kriteria, tidak mengubah  urutan  strategi  yang  digunakan. Metode  TOC  tetap  berada  di  urutan  pertama, karena bobot  strategi tersebut sangat besar (lebih dari  50%)  sehingga  perubahan  kriteria  tidak mempengaruhi urutan strategi metode TOC.
Ketiga  metode  dianalisis  secara  perbandingan bepasangan menggunakan metode AHP, diketahui  bahwa  faktor  validitas  hasil  analisis adalah  faktor  yang  paling  mempengaruhi  dalam pemilihan  metode  analisis,  dengan  bobot  0,546. Sedangkan  prioritas  kedua  dan  ketiga  yang mempengaruhi  pemilihan  metode  analisis  yaitu faktor waktu analisis dengan bobot sebesar 0,267 dan  faktor  biaya  analisis  dengan  bobot  0,187. Berdasarkan  analisa  data  pada  sub  faktor  yang diteliti,  menunjukkan  bobot  global  kriteria  yang mempengaruhi  keputusan  pemilihan  metode analisis zat organik dalam air yaitu sesuai dengan kepentinganya adalah sub faktor CRM 0,393, sub faktor waktu pengukuran 0,168, sub faktor waktu preparasi  0,099,  sub  faktor  recovery  0,093,  sub faktor  biaya  peralatan  0,069,  sub  faktor  biaya pereaksi  0,064,  sub  faktor  duplo  0,060,  dan  sub faktor biaya operasional 0,054.
Hasil  dari  penelitian  menunjukkan  bahwa strategi  metode  analisis  yang  dipilih  adalah metode  TOC.  Metode  ini  dipilih  sesuai  dengan prioritas  faktor  penentu,  yaitu  faktor  validitas hasil analisis yang diperoleh karena menggunakan  CRM  sebagai  jaminan  mutu  hasil analisis,  serta  faktor  waktu  analisis  yang  cepat dengan  waktu  pengukuran  maupun  waktu preparasi  yang  lebih  cepat  dibanding  metode
titrimetri  maupun metode  spektrofotometri. Setelah  dilakukan  analisis  sensitivitas,  diketahui bahwa perubahan bobot faktor tidak mempengaruhi  pemilihan  strategi.  Sehingga metode analisis yang dipilih tetap TOC.

## IV. S IMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat diperoleh kesimpulan hasil analisis berdasarkan preferensi responden terhadap metode  analisis  yang  dianggap  paling  efektif adalah  TOC.  Hal  ini  didasarkan  bahwa  analisis menggunakan metode TOC  membutuhkan waktu yang  relatif  singkat  yaitu  sekitar  10-15  menit. Metode  ini  dipilih  sesuai  dengan  prioritas  faktor penentu,  yaitu faktor  validitas hasil analisis  yang diperoleh  karena  menggunakan  CRM  sebagai jaminan  mutu  hasil  analisis,  serta  faktor  waktu analisis  yang  cepat  dengan  waktu  pengukuran maupun  waktu  preparasi  yang  lebih  cepat dibanding  metode  titrimetri  maupun  metode spektrofotometri.  Dengan  waktu  analisis  yang lebih  cepat  dibanding  metode  titrimetri,  maka kemampuan  analisis  akan  lebih  baik  sehingga dapat  meminimalisisr  resiko  keterlambatan  hasil analisis.  Selanjutnya,  analisis  sensitivitas  dapat merubah urutan prioritas apabila terjadi perubahan  variabel  waktu,  biaya,  atau  validitas hasil analisis.

## D AFTAR P USTAKA
Fessenden, R.J.  & Fessenden. (1986). Kimia  Organik. Edisi Ketiga.  (Terjemahan  Aloysius  Hadyana  Pudjaatmaka, Ph.D). Jakarta: PT. Erlangga.
Kareth,  M.  (2012).  ‘Analisis  optimalisasi  waktu  dan  biaya dengan  program  Primavera  6.0  (Studi  kasus:  Proyek Perumahan  Puri  Kelapa  Gading).  Jurnal  Sipil  Statik, Vol. 1 (1), hal. 53 – 59.
Randall,  P.;  Brown, L.; Deschaine,  L.;  Dimarzio, J.; Kaiser, G.;  Vierow,  J.  (2004).  ‘Application  of  the  analytic hierarchy  process  to  compare  alternatives  for  the  long term  management  of  surplus  mercury.’  Journal  of Environment Management, Vol. 71, pp. 35 – 43.
Rimantho,  D.;  Cahyadi,  B.;  Dermawan,  D.  (2015). ‘Application  analytic  hierarchy  process  (AHP)  by utilizing the Expert Choice as a tool in decision-making: a  case  study  of  e-waste  management  in  Surabaya, Indonesia’.  Proceeding  8  th  International  Seminar  on Industrial  Engineering  and  Management,  Malang,  Jawa Timur.
Saaty,  T.L.  (1980).  The  Analytic  Hierarchy  Process.  New York, USA: McGraw-Hill.
Saaty, TL.; Vargas, L.G. (1993).  Models, Methods, Concept &  Aplications  of  The  Analytic  Hierarchy  Process.
Internationel  Series  in  Operations  Research  & Management  Science.  Second  Edition.  New  York: Springer.
Wang,  G.;  Qin,  L.;  Li,  G.;  Chen,  L.  (2009).  ‘Landfill  site selection  using  spatial  information  technologies  and AHP:  a  case  study  in  Beijing,’  China.  Journal  of Environment Management, Vol. 90, pp. 2414 – 2421.