## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aternatif  Pengelolaan Limbah kelapa Sawit Pada PT.Austindo Nusantara  Jaya Agri Siais Kabupaten Tapanuli Selatan Sumatera Utara Menggunakan Metode Analityc Network Process (ANP)
Rizka Pratiwi, Mesran, Soeb Aripin * , Chandra Frenki Sianturi, Lince T Sianturi
Program Study Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 pratiwi11rizka@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com, 3,* soebaripin@gmail.com
Abstrak− Kelapa sawit merupakan komoditi terbesar dibeberapa daerah di Indonesia. Terutama di pulau Kalimantan dan Sumatera. Hal  ini  yang  mengharuskan  dibangunnya  pabrik  kelapa  sawit  (PKS)  menghasilkan  limbah  dan  volume  yang  sangat  besar  berupa limbah  padat  dan  limbah  cair.  Beberapa  alternatif  solusi    yang  akan  dipertimbangkan  untuk  menangani  masalah  tersebut  yaitu perancangan  lokasi  baru,  penerapan  lokasi  baru  dan  perbaikan  /  penataan  lokasi  yang  sudah  ada  dan  pengolahan  limbah  cair  dan limbah padat menjadi komoditi tepat guna. Dalam memilih alternatif ini, banyak kriteria yang harus dipertimbangkan. Oleh karena itu  dalam  pemilihan  alternatif  limbah  pabrik  kelapa  sawit  ini  menggunakan  analisis Analityc  Network  Proses (ANP)  dalam pengambilan keputusan.
Kata Kunci: Analityc Network Proses (ANP); Sistem Pendukung Keputusan; Limbah Kelapa Sawit.
Abstract− Oil palm is the largest commodity in several regions in Indonesia. Especially on the islands of Kalimantan and Sumatra. This requires the construction of a palm oil  mill (PKS) to produce waste and a very large volume of solid waste and liquid waste. Several  alternative  solutions  that  will  be  considered  to  deal  with  this  problem  are  designing  a  new  location,  implementing  a  new location  and repairing  /  structuring  an  existing  location  and  treating  liquid  waste  and  solid  waste  into  appropriate  commodities.  In choosing  this  alternative,  many  criteria  must  be  considered.  Therefore,  in  the  selection  of  alternative  palm  oil  mill  effluent  using Analysis Network Process (ANP) in decision making.
Keywords: Analityc Network Process (ANP); Decision Support System; Palm Oil Waste.

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  merupakan  tumbuhan  industri  penting  penghasil  minyak  masak,  minyak  industri  maupun  bahan  bakar. Perkebunan kelapa sawit dikenal sebagai perkebunan yang menghasilkan keuntungan besar. Indonesia adalah penghasil minyak kelapa sawit terbesar di dunia. Perkebunan kelapa sawit 70% terletak di Sumatera dan sebagian besar sisanya, yaitu  30%  berada  di  pulau  kalimantan.  Menurut  data  dari  Kementerian  Pertanian  Indonesian,  jumlah  total  luas  area perkebunan  sawit  di  Indonesai  mencapai  sekitar  8  juta  hektar,  dua  kali  lipat  dari  luas  area  di  tahun  2000.  Jumlah  ini diperkirakan bertambah  menjadi  13  juta hektar  pada  tahun  2020.  Namun  pengolahan  kelapa  sawit  juga menghasilkan limbah yang cukup besar. Oleh karena itu pemerintah juga menuntut perkebunan atau pabrik pengolahan kelapa sawit dapat mengolah limbah dengan baik.
Pada  PT.  Austindo  Nusantara  Jaya  Agri  siais  yang  berada  di  Tapanuli  Selatan  dalam  proses  pengolahannya menghasilkan  limbah padat  dan  limbah  cair  ,  seperti  tandan  kosong kelapa  sawit,  cangkang  dan  sabut,  serta palm  oil mill efluent (POME).Berdsarakan hasil analisis, produksi 100% tandan buah segar (TBS) pada industri minyak kelapa sawit akan menghasilkan 21,5% tandan buah kosong, 22,5% crude palm oil (CPO),dan 56% limbah cair. Berdasarkan hasil kajian lembaga ilmu pengetahuan Indonesia (LIPI), laju produksi POME di Indonesia mencapai sebesar 45-65% dari laju efluent tandan buah sawit segar.  Karakteristik dari air limbah industri kelapa sawit yaitu mengandung bahan organik  yang  tinggi,  memiliki  PH  rendah,  yaitu  4-5,  serta  mengandung  kadar biological  oxygen  demand (BOD)  dan chemical oxigen demand (COD) yang tinggi, yaitu 28000 mg/1 dan 48000mg/1. Berdasarkan kondisi tersebut maka air limbah  industri  kelapa  sawit  merupakan  salah  satu  sumber  pencemaran  yang  potensial  apabila  air  limbah  yang dihasilkan langsung dibuang ke badan air pengolahan air limbah industri minyak kelapa sawit pada umumnya dilakukan dengan sistem kolam ( pond system ), yang terdiri dari beberapa kolam pengolahan. Namun secara teknis kolam tersebut tidak  dipelihara  dengan  baik.  Akibatnya  kolam  tersebut  hanya  menjadi  tempat  penampungan  sementara,  sebelum limbah  cair  tersebut  mengalir  dan  di  buang  ke  badan  air  penerima  sungai.  Meskipun  hanya  beberapa  penampungan sementara, pada dasarnya proses pengolahan secara alamiah tetap terjadi, tetapi proses tersebut sangatlah tidak optimal. Banyak  terjadi  ruang  mati  ( dead  space )  pada  kolam  tersebut  dan  akhirnya  terjadi channeling ,  yang  menyebabkan  air limbah hanya mengalir saja pada permukaan kolam. Selain itu, sistem pengolahan dengan terbuka ini memerlukan lahan yang luas, sehingga mengurangi ketersediaan lahan untuk perkebunan kelapa sawit. Berdasarkan kondisi tersebut maka perusahaan  perlu  mempertimbangkan  alternatif  lain  dalam  pengolahan  limbah.  Untuk  itu  diperlukan  suatu  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu memilih alternatif terbaik dalam pengolahan limbah.
Sistem    pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan  pemecahan  masalah maupun  pengkomunikasikan untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  struktur  dan  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan untuk membantu  pengambilan  keputusan[1],  [2].  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang berkemampuan mendukung analisis data bertujuan untuk menyediakan informasi, membimbing, memberikan prediksi serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  baik.  Dalam

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
sistem pendukung keputusan banyak metode yang terdapat dalam SPK antara lain yang sering di pakai metode, SAW (Simple Additive Weighting) , WP (Weighted Produck) , AHP ( Analytic Hierarchy Process) , TOPSIS (Technique For Order by Similarity to Ideal Solution).
Metode  ANP  ( Analytic  Network  Prcoess) merupakan  metode  yang  menghasilkan  kerangka  kerja  untuk mengatasi permasalahan pengambil keputusan tanpa membuat asumsi yang berkaitan dengan indepedensi antara level- level elemen yang lebih tinggi ANP melibatkan hubungan secara hirarkis tetapi tidak membutuhkan struktur yang baku sehingga  mampu  menangani  hubungan  yang  kompleks  antara  level-level  keputusan  dengan  atribut  acuan  dalam pengambilan keputusan Sistem pendukung keputusan (SPK) atau dikenal dengan Decision Support System (DSS), pada tahun  1907-an  sebagai  pengganti  istilah  Management Infomation  System (MSI)  yang  di  rancang  sedemikian  rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya [3].
Tujuan dari penelitian tersebut nantinya diharapkan mampu untuk meningkatkan  keefektifan proses pengolahan limbah dengan baik pada PT.Austindo Nusantara Jaya Agri Siais. Kabupaten Tapanuli Selatan Sumatera Utara mampu meningkatkan kinerja bagi para staf atau karyawan dalam penanggulangan limbah yang baik agar tidak mencemari air ataupun lingkungan sekitarnya

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  merupakan  suatu  komponen  yang  saling  terhubung  antara  yang  satu  dengan  lainnya  dan  bertanggung  jawab untuk  memproses  suatu  masukan (input) dan  menghasilkan  keluaran (output) .  Dalam  suatu  organisasi,  sistem  dapat menyatukan segala kebutuhan dalam pengolahan transaksi harian dan mendukung operasi yang bersifat manajerial  [4], [5].

## 2.2 Metode Analityc Network Process
Metode  ANP  ( Analytic  Network  Prcoess) merupakan  metode  yang  menghasilkan  kerangka  kerja  untuk  mengatasi permasalahan pengambil keputusan tanpa membuat asumsi yang berkaitan dengan indepedensi antara level-level elemen yang  lebih  tinggi  ANP  melibatkan  hubungan  secara  hirarkis  tetapi  tidak  membutuhkan  struktur  yang  baku  sehingga mampu menangani hubungan yang kompleks antara level-level keputusan dengan atribut [3], [6]. Secara umum langkah- langkah yang harus dilakukan dalam menggunakan metode ANP adalah sebagai berikut : mengkontruksikan model kontruksi model dibuat berdasarkan  membentuknya kedalam jaringan
1. membuat matriks perbandingan berpasangan
dengan  membandingkan  tingkat  kepentingan  setiap  elemen  kriteria  terhadap  kontrolnya.  Jika  perbandingan berpasangan  telah  dilakukan  seluruhnya,  selanjutnya  vektor  prioritas  W  (yang  disebut eigen  vector ). eigenvektor vektro merupakan bobot prioritas atriks yang selanjutnya digunakan dalam penyusunan supermatriks Rumus :
A.W = Amax.w ........................................................................................................................  (1) Keterangan :
A = matriks perbandingan berpasangan Amax = eigenvalue terbesar W = eigenvektor
2. pengecekan rasio inkonsistensi
rasio konsitensi adalah rasio yang menyatakan penilaian yang diberikan oleh para expertise konsisten / tidak. Rasio inkosistensi kurang dari 0,1 memiliki hasil yang reliable dan konsistensi (CI) matriks. Rumus :
CI = 𝛿 max −𝑛
𝑛−1 ..............................................................................................................................  (2)
Rasio  konsistensi  dengan  membandingkan  indeks  konsistensi  dengan  nilai  dari  bilangan  indeks  konsistensi  acak (RI),
Rumus :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 ......................................................................................................................................  (3)
Dimana : Amax  = eigenvalue terbesar dari matriks N = jumlah item yang diperbandingkan CI = indeks konsistensi RI = random konsisteni indeks 3. Membuat supermatriks Supermatriks adalah matriks yang terdiri dari sub – sub matriks yang disusun terdapat tiga tahap supermatriks pada ANP yaitu :
a. Unweighted supermatrix

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Supermatriks ini berisi eigenvektor yang dihasilkan dari keseluruhan matriks.
b. Weighted supermatrix
Supermatriks  ini  diperoleh  dengan  mengalikan  seluruh  eigenvektor  dalam unweighted  supermatrix dengan  bobot clusternya.
c. Limit matrix
Limit  matrix adalah  supermatriks  yang  berisi  bobot  prioritas  dalam weigthed  supermatrix yang  telah  dikonvergen dan stabil
4. Pemilihan alternatif terbaik.
Setelah memperoleh nilai setiap elemen pada limit matriks ,langkah selanjutnya  melakukan perhitungan terhadap nilai elemen dengan prioritas tertinggi uji perhitungan sintesis dalam metode ANP meliputi dua tahap antara lain:
a. Geometric mean
Untuk  mengetahui  hasil  penilaian  individu  dari  responden  dan  menentukanhasil  pendapat  pada  suatu  kelompok penilaian akan membentuk suatu konsensus.
Rumus :
GM = (R1*R2 *...*Rn) 1 𝑛 ⁄ .......................................................................................................  (4) Dimana : G = geometric mean N = jumlah responden R = nilai kuesioner respoden n b. Rater of agreement Rater  of  agreement adalah  ukuran  yang  menunjukkan  tingkat  kesesuaian  para  responden  (  R1  –  Rn)  dalam  suatu klaster.  Untuk  mengukur rater  agreement adalah  (  W  :  0  <  W  W ≤ 1) W=  1  menunjukkan  kesesuaian  yang sempurna. Untuk menghitung( W), yang pertama adalah dengan memberikan  ranking kemudian menjumlahkannya antara lain sebagai berikut :
a. Menghitung total jumlah perangking tiap masing cluster :
b. Menghitung rata – rata dari total rangkingtiap cluster:
U = 𝑋𝑎+𝑋𝑏+⋯+𝑋𝑧 𝑍 ..............................................................................................................  (5)
c. Menghitung nilai jumlah kuadrat deviasi (S), dihitung dengan
Rumus : R1 − 𝑈) 2 + (𝑅2 − 𝑈) 2 +. . . +(𝑅𝑛 − 𝑈) ² .........................................................  (6)
d. Menghitung nilai maximal kuadrat deviasi (Max S), dihitung dengan
Rumus :
Max S = (n- U² +( 2n - U²+...+ (Zn –U)²  .........................................................................  (7)
e. Perhitungan nilai W dalam Rater of Agreement yaitu dengan Rumus :
W = 𝑠 max 𝑆 ...........................................................................................................................  (8)
Keterangan : X = jumlah tiap cluster R  = rangking tiap responden n  = jumlah responden Z = banyaknya cluste r U = rata – rata nilai total pada tiap cluster S =  nilai jumlah kuadrat deviasi maxS = nilai maximal kuadrat deviasi w = Rater of Agreement

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT. Austindo Nusantara Jaya Agri Siais yang berada di Tapanuli Selatan proses pengolahan kelapa sawit menghasilkan limbah padat dan cair, seperti tandan kosong kelapa sawit, cangkang dan sabut hasil analisis 100 % TBS (tandan buah segar ).  limbah cair sawit memiliki kandungan organik kemudian dipermentasikan dengan bakteri untuk menghasilkan biogas yang mengandung gas methane dengan pemanfaatan POME menjadi energi listrik

## 3.1 Alternatif
Metode  ANP    untuk  menentukan  pemilihan  pengolahan  limbah  alternatif  merupakan  proses  pengolahan  limbah  yang baik  terhadap  lingkungan.  Ada  tiga  cara  yang  dilakukan  sebagai  alternatif  yang  digunakan  untuk  menentukan pengolahan limbah alternatif yaitu:
1. Perbaikan dan penataan lokasi
2. Pemilihan Lokasi bar
3. Pemilihan teknologi bar
3.2 Kriteria

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Untuk  pengolahan  limbah  alternatif  pada  pabrik  kelapa  sawit  seperti  yang  diharapkan  maka  diperlukan  berbagai kriteria.  Untuk  metode  ANP  dalam  menganalisa  kebutuhan  kriteria  dibagi  kluster  dan  node.  Kluster  merupakan pengelompok kriteria yang sejenis dan node adalah  sub kriteria dari masing- masing kluster. Adapun kriteria tersebut berserta masing – masing sub kriterianya dijelaskan sebagai berikut:
a. Kluster kriteria limbah padat
Limbah padat tandan kosong merupakan limbah padat yang jumlahnya cukup besar namun pemanfaatannya  masih terbatas.  Limbah  tersebut  selama  ini  dibakar  dan  sebagian  ditebarkan  dilapangan  sebagai  mulsa.  Dalam  kluster kriteria limbah padat maka dibagi lagi dalam sub kriteria atau node yaitu:
b. Cangkang
c. Janjang kosong
d. Fibre
e. Kluster kriteria limbah cair
Limbah  cair  kelapa  sawit    berasal  dari  kondensat,  merupakan  sisa  buangan  yang  tidak  bersifat  toksik  (tidak beracun), tetapi memiliki daya pencemaran yang tinggi karena kandungan organiknya berkisar 18.000  – 48.000 / L limbah  cair yang  dihasilkan  tersebut  harus  dikelola dengan  baik  agar  tidak  menimbulkan  pencemaran  lingkungan. Dalam cluster limbah cair mempunyai sub kriteria atau node yaitu meliputi slude : f. Kluster limbar udara
Limbah udara berasal dari pembakaran solar dan pembakaran jenjang kosong dan cangkang gas buangan ini dibuang ke  udara  terbuka.  Umumnya  limbah  debu  dan  abu  pembakaran  janjang  kosong  dan  cangkang  sebelum  dibuang bebas  ke  udara  dikendalikan  dengan  pemasangan dust  collector ,  sisa  gas  pembakaran  dialirkan  cerobong  asap setinggi 25 meter dari permukaan tanah. Adapun sub kriteria atau node dalam kluster kriteria yaitu:
• Karbon monoksida (CO)
• Karbon dioksida (CO2)
• Amonia (NH3)

## 3.3 Penerapan Metode  Analityc Network Process  ANP
Metode  Analityc  Network  Process  ANP  metode  pemecahan  suatu  masalah  yang  tidak  terstruktur  dan  memerlukan ketergantungan hubungan antar elemennya adapun metode ANP tidak jah beda dengan metode AHP, karena memang pada dasarnya  metode ini merupakan pengembangan dari metode tersebut.
Berikut di bawah ini data rekaptulasi kuisoner responden masing - masing kriteria dan alternatif
Tabel 1. Rekaptulasi Penilaian kuisoner antar kriteria
No kriteria Limbah Responden jumlah RI R R R R R
1 2 3 4 5 1 limbah cair : limbah padat 9 5 5 1 3 23 4.6 2 limbah cair : limbah udara 3 -3 1 5 7 13 2.6 3 limbah padat : limbah udara -9 -2 3 -7 1 -14 -28
Tabel 1 menjelaskan hal – hal sebagai berikut : a. Kuisoner  diberikan  kepada  5  orang  responden  (R1,  R2,  R3,  R4,  R5)  mengisinya  berdasarkan  dengan  pertanyaan yang di ajukan
b. RI  merupakan  nilai  rata  –  rata    setiap  bobot  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  nilai  input  perhitungan  matriks berpasangan untuk kriteria yang dilakukan secara manual  dengan metode ANP.
Adapun langkah – langkah dari metode Analytic Proses Network antara lain sebagai berikut : 1. Mengkontruksi Model
2. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Tabel 2. Matriks perbandingan berpasangan dalam kriteria cangkang
Perspestif Perbaikan & penataan lokasi Pemilihan lokasi baru Pemilihan teknologi baru Pemilihan & penataan lokasi 1 7 2 Pemilihan lokasi baru 1/7 1 1/4 Pemilihan Teknologi baru ½ 4 1

## 3.4 Penyelesaian
Langkah  selanjutnya  akan  menghitung  evaluasi  untuk  kriteria,  sehingga  dilakukan  kalkulasi  angka  –  angka  dalam matriks perbandingan berpasangan tersebut diubah kedalam bentuk desimal
[ 1.0 7.0 2.0 0.143 1.0 0.25 0.5 4.0 1.0 ]

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Kemudian matriks di atas dikuadradkan untuk menetapkan nilai factor dan evaluasinya yaitu: 1. Normalisasi pertama
[ 1.0 7.0 2.0 0.143 1.0 0.25 0.5 4.0 1.0 ] X [ 1.0 7.0 2.0 0.143 1.0 0.25 0.5 4.0 1.0 ]
sehingga mendapat kan nilai eigen prioritas dari masing – masing kriteria
[ 1.000 1.001 1.000 = 3.001 1.001 1.000 1.000 = 3.001 1.000 1.000 1.000 = 3.000 ]
Jumlah     = 9.002
Untuk mendapatkan nilai hasil normalisasinya, maka hasil penjumlahan baris dibagi dengan jumlah keseluruhannya.
[ 3.001  / 9.002 = 0.3333703
3.001 / 9.002 = 0.3333703 3.000 / 9.002 = 0.3332592 ]
Untuk menentukan nilai eigen yang sama atau mendekati, maka hasil perkalian matriks pertama harus di kuadratkan lagi  agar nilainya mendekati atau sama. Jika nilai nya sudah sama maka proses dihentikan. Normalisasi kedua
[ 1.000 1.001 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 ] X [ 1.000 1.001 1.000 1.001 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 ]
Hasil dari perkalian matriks kemudian dijumlahkan berdasarkan baris sehingga mendapatakan nilai egien prioritas dari masing – masing kriteria.
[ 1.000 1.002 1.000 = 3.002 1.002 1.000 1.000 = 3.002 1.000 1.000 1.000 = 3.000 ]
Jumlah = 9.004
Untuk mendapatkan nilai hasil normalisasinya, maka hasil penjumlahan baris perakalian nilai eigen dengan jumlah kolom. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh ialah : A maxsimum = (0.3333703*1.643) +(0.3333703*12) +(0.3332592*3.25) = 5.6312 2. Pengecekan  Rasio Inkonsistensi index Rasio  yang  menyatakan  penilaian  yang  diberikan  oleh  para  expertise  konsistensi  atau  tidak  dengan  persamamaan (3.2)
C= 5.6312−3 3−1 = 5.631 Nilai Consistency Index (CI)
Karena matriks berordo 3x3 (yakni terdiri dari 3 kriteria), Nilai Consistency Index (CI) yang diperoleh Nilai Consistency ratio CR dengan membandingkan indeks konsistensi dari bilangan index CR = 5.631 0.580 =9.7086
3. Langkah selanjunya membuat super matriks
Supermatriks merupakan matriks terdiri dari sub  – sub matriks yang disusun terdapat tiga tahap  pada model ANP sebagai berikut:
a. Unweighted supermatrix
Tabel 3 . Unweighted supermatrix Perspektif Perbaikan & penataan lokasi Pemilihan lokasi baru Pemilihan Teknologi bru Nilai eigen Bobot Perbaikan & penataan lokasi 1.0 7.0 2.0 0.573 58.45% Pemilihan lokasi baru 0.143 1.0 0.25 0.064 7.30% Pemilihan Teknologi baru 0.5 4.0 1.0 0.332 35.25% Total 1.643 12 3.25 1.000 100.00%
b. Weighted supermatrix
Tabel 4.weighted supermatrix Perspektif Perbaikan &penataan lokasi Pemilihan lokasi baru Pemilihan teknologi baru Perbaikan & penataan lokasi 0.194 2.43 11.66

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
Pemilihan lokasi baru 0 0 0 Pemilihan teknologi baru 0 0 0
c. Limit matrix Tabel 5 . limit matrix Perspektif Perbaikan &penataan lokasi Pemilihan lokasi baru Pemilihan teknologi baru Perbaikan & penataan lokasi 1.298 5.86 24.32 Pemilihan lokasi baru 0 0 0 Pemilihan teknologi baru 0 0 0
d. Pemilihan Alternatif terbaik
Setelah memperoleh setiap elemen pada limit matrix, langkah selanjutnya melakukan perhitungan terhadap nilai elemen – elemen tersebut  sesuai model ANP yang dibuat dengan prioritas global tertinggi alternatif terbaik.
Tabel 6. Alternatif tebaik Perspektif Perbaikan & penataan lokasi Pemilian lokasi baru Pemilihan teknologi baru Nilai eigen Bobot Perbaikan & penataan lokasi baru 1.0 7.0 2.0 0.573 58.45% Pemilihan lokasi baru 0.143 1.0 0.25 0.064 7.30% Pemilihan lokasi baru 0.5 4.0 1.0 0.332 35.25% total 1.643 12 3.25 1.000 100.00%
Tabel 6 di atas menjelas bahwa alternatif  terbaik ialah pemilihan Teknologi baru  dengan nilai = 0.573

## 4. KESIMPULAN
Metode Analityc  Network  Process (ANP)  dapat  menghasilkan  Alternatif  terbaik  dan  dari  bobot  yang  tertinggi  dan Metode Analityc  Network  Process (ANP)  merupakan  metode  yang  cocok  untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Alternatif dalam Pengelolaan Limbah Kelapa Sawit

## REFERENCES
[1] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[2] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[3] Z. Y. Huang, “Evaluating intelligent residential communities using multi-strategic weighting method in China,” Energy Build. , vol. 69, pp. 144–153, 2014.
[4] M. ko. Kusrini, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” Fl. Sigit Suyantoro, Ed. Yogyakarta, .
[5] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[6] Y. Wu, Y. Tao, B. Zhang, S. Wang, C. Xu, and J. Zhou, “A decision framework of offshore wind power station site selection using a PROMETHEE method under intuitionistic fuzzy environment: A case in China,” Ocean Coast. Manag. , vol. 184, no. July, p. 105016, 2020.