## Penentuan Sparepart Mesin Kelapa Sawit Berkualitas Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Pada PT. Sukses Dinamis Mulia
Amanda Nur Setiana Dewi 1 , Reka Yulianingsih 2 , Mulia Rahmayu 3
1,2,3 Universitas Nusa Mandiri Jl. Jatiwaringin Raya No.02 Cipinang Melayu Jakarta Timur, INDONESIA e-mail: 1 amandastyana@gmail.com , 2 Rekayulianh46@gmail.com , 3 mulia.mlh@nusamandiri.ac.id
Abstrak -  PT.  Sukses  Dinamis  Mulia  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  penjualan  dan  pemasangan sparepart  mesin  kelapa  sawit.Dari  sekian    sparepart    yang    ditawarkan  untuk  konsumen,  perusahaan  ingin meninjau  seberapa  minat  konsumen  dari  beberapa  jenis  merek  spesifikasi  kriteria  lainnya  yang  ditawarkan khususnya untuk sparepart mesin kelapa sawit. Dengan mengetahui dari beberapa merek sparepart yang diminati konsumen,  perusahaan  berharap  kedepannya  dari  segi  penjualan  akan  meningkat  pesat.  Diperlukan  data  akurat dengan  menggunakan  Metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  sebagai  metode  penelitian  agar  dapat memecah  masalah  yang  kompleks  menjadi  sebuah  struktur  hierarki  yang  terdiri  dari  kriteria-kriteria  dan alternatif  dari  beberapa  merek  sparepart  terbaik  yang  mengacu  kepada  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dari Hasil  Pengolahan  data  alternative  dari  5  merek  sparepart  diperoleh  hasil  yaitu  CB15T34,24%,  TRP  Conveyor Chain 27,81%, TRP Sprocket Cast 17,18%, CB20T 10,84%, dan CB3500L 9,94%.
Kata Kunci : Sparepart, Mesin Kelapa Sawit, Analytical Hierarchy Process
Abstract - PT. Sukses Dynamic Muliais a company engaged in the sale and installation of spare parts for palm oil machines. Of the many spare parts offered to consumers, the company wants to review how much consumer interest is in several types of brands with other criteria specifications offered, especially for spare parts palm oil machines. By knowing from several brands of spare parts that consumers are interested in, the company hopes that in the future in terms of sales, it will increase rapidly. Accurate data  is needed using the AHP (Analytical Hierarchy  Process)  method  as  a  research  method  in  order  to  be able  to  break down  complex  problems  into  a hierarchical  structure  consisting  of  criteria  and  alternatives  from  some  of  the  spare  parts  that  refer  to  the specified criteria. From the results of alternative data processing from 5 spare parts , the results obtained are CB15T 34.24%, TRP Conveyor Chain 27.81%, TRP Sprocket Cast 17.18%, CB20T 10.84%, and the CB3500L 9.94%.
Keywords: Spare parts, Palm Oil Machinery, Analytical Hierarchy Process

## PENDAHULUAN
Seorang      kosumen      atau      pelanggan dikatakan  puas  apabila  ia  senang  dan mempunyai perilaku      yang      kuat      untuk  menggunakan  atau membeli lagi secara rutin sebuah  produk  atau  jasa. Bagaimana    caramembentuk    kepuasan    pelanggan, tentunya  harus    dimulai    dengan    memberikan kualitas  produk    atau    jasa    yang    unggul    atau superior, sehingga  pelanggan  merasa  puas  dengan pengalaman  mengkonsumsinya(Afnina  &  Hastuti, 2018).  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu konsep  yang  terdapat  dalam  ilmu  komputer  dimana konsep  ini  dapat  mempermudah  dalam  pengambil sebuah  keputusan  untuk  mengatasi  masalah  yang sifatnya semi struktur ataupun tidak terstruktur(Mahdiansyah, Alfarisi, & Astuti, 2021).
Perkebunan  kelapa  sawit  yang  tersebar  di seluruh  Indonesia  saat  ini  berkembang  pesat merupakan salah satu penopang utama
perekonomian  Indonesia.  Dengan  perkembangan industri  ini  yang  juga  diikuti  dengan  pembangunan pabrik  kelapa  sawit,  Indonesia  menjadi  produsen CPO  terbesar  di  dunia.  Menyadari  hal  tersebut,  PT. Sukses  Dinamis  Mulia  adalah  perusahaan  yang mensupply  atau  menjual  produk  sparepart  mesin kelapa sawit  yang berdiri pada tanggal 6 September 2013 mengambil kesempatan untuk berpartisipasi di industri ini. Saat  ini permintaan pabrik kelapa sawit untuk  mesin  dan  suku  cadang  yang  mendukung kelancaran  proses  produksi,  PT.  Sukses  Dinamis Mulia  hadir  untuk  menyediakan  mesin  dan  suku cadang  dengan  kualitas  yang  baik  dan  original. Strategi  perusahaan  saat  ini  adalah  meningkatkan kualitas  produk  serta  membuka  cabang  di  Jakarta, Kalimantan  Tengah,  Pontianak,  Banjarmasin,  dan Samarinda  upaya  tersebut  untuk  mempermudah dalam  hal  pengiriman  dan  juga  untuk  memperluas jangkauan serta meningkatkan penjualan perusahaan.
Dalam sistem penunjang keputusan ini, ada beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan  perhitungan.  Dan  salah  satunya  metode yang  banyak  digunakan  adalah  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dapat  digunakan  untuk membantu dalam menentukan prioritas dari beberapa  kriteria  dan  subkriteria  dengan  melakukan analisa  perbandingan  berpasangan  dari  masing- masing kriteria tersebut. Metode ini dapat memecahkan  masalah  yang  sangat  kompleks  dapat dengan  mudah  untuk  disederhanakan  dan  mempu memberikan  kemudahan  dalam  setiap  pengambilan keputusan berdasarkan penentuan kriteria, penyusunan  hirarki,  memberikan  nilai  pembanding terhadap kriteria sampai pada proses perangkingan[2],  diusulkan  untuk  pemecahan  suatu masalah  dan/atau  pengembangan  dari  metode tersebut, yang didasarkan referensi yang jelas (buku, jurnal, prosiding dan artikel ilmiah lainnya).
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK adalah    sistem    berbasis    komputer    yang    iteraktif, yang membantu
mengambil
keputusan memanfaatkandata
dan model untuk
menyelesaikan  masalah-masalah yang tak terstuktur dan  semi  terstuktur.(Narti,  Sriyadi,  Rahmayani,  & Syarif, 2019)
Metode Analytical  Hierarchy  Process dikembangkan  oleh  Prof.  Thomas  Lorie  Saaty  dari Wharton  Business  School  di  awal  tahun  1970. Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) merupakan  sebuah  konsep  untuk  dapat  melakukan pemecahan  masalah  yang  rumit  di  dalam  kondisi yang tersktruktur yang akan dirubah menjadi bagian- bagian  (Nur  Ajny,  2020).  Metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  mampu  memecahkan sesuatu  yang  tak  terstruktur  ke  dalam  bagian komponennya,  dengan  memberi  nilai  numerik  pada pertimbangan  subyektif  tentang  relative  pentingnya disetiap  variable  yang  ada,  menata  bagian  atau variable  yang  ada  ke  dalam  suatu  susunan  hirarki, dan  mensintesiskan  sebagai  pertimbangan  untuk menentukan  variable  mana  yang  memiliki  prioritas paling  tinggi  dan  bertindak  untuk  mempengaruhi pada  suatu  situasi  yang  ada  (Perdana,  Defit,  & Sumijan, 2020).
Sparepart  adalah  suatu  barang  yang memiliki  fungsi  tertentu  dan  memiliki  beberapa komponen yang membentuk satu kesatuan (Rosberg, 2006). Setiap alat berat memiliki banyak komponen, sparepart  merupakan  komponen  pendukung  dari mesin  utama,  setiap  mesin  yang  mengalami kerusakan  maka  ketersediaan  sparepart  adalah  hal yang  penting.  Secara  umum  spare  part  dapat  dibagi menjadi dua,yaitu:
Spare  Part  baru  adalah  komponen  yang masih  dalam  kondisi  baru  dan  belum  pernah digunakan  sama  sekali  kecuali  sewaktu  dilakukan pengetesan.
Spare  Part  bekas  adalah  komponen  yang pernah  dipakai  untuk  periode  tertentu  dengan keadaan  yang  masih  layak  pakai  yaitu  secara  teknis komponen tersebut masih dapatdipergunakan.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  telah dilakukan  berjudul  ”Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  dalam  Penentuan  Kualitas  Kulit  Sapi  dalam Produksi  Kebutuhan  Rumah  Tangga.  Dengan menggunakan  motede  AHP  dengan  menentukan bobot kriteria untuk menentukan matriks perbandingan  berpasangan  sebagai  hasil  keputusan dengan  kualitas  paling  baik.  seluruh  bobot/prioritas kriteria      dan      alternatif      yang      menjadi  prioritas kualitas  kulit  sapi  yang  terbaik  dalam  produksi kebutuhan   rumah   tangga   adalah   peringkat   1 Kulit Nabati   sebesar   0.2074   (20%),   peringkat 2   Kulit Corekted  Grein  sebesar  0.1985  (19,8%), peringkat    3  Kulit    Semi    Nabati    sebesar    0.1901 (19%),    peringkat    4  Kulit  Full  Up  sebesar  0.1499 (14,9%), peringkat 5 Kulit Full Grein sebesar 0.1352 (13%),dan  peringkat  6  Kulit  Nappa  sebesar  0.1190 (11%) (Yanto, 2021).
Berdasarkan penjelasan di atas maka tujuan dari penelitian ini yaitu: 1.
Untuk mengetahui apakah sistem pendukung  keputusan  dapat  menentukan  sparepart mesin  kelapa  sawit  berkualitas  pada  PT  Sukses Dinamis  Mulia  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). 2. Untuk mengetahui apakah sistem
pendukung  keputusan  yang  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat melakukan perbandingan kriteria dalam menentukan sparapart mesin kelapa sawit yang berkualitas. 3. Untuk mengetahui apakah penentuan sparepart mesin kelapa sawit yang berkualitas dapat mempertahankan  loyalitas  pelanggan  di  PT  Sukses Dinamis Mulia.

## METODE PENELITIAN
Tahapan
metodologi penelitian dijelaskan sebagai berikut:
Sumber : Hasil Penelitian Gambar 1. Tahapan Penelitian
√
1. Perumusan Masalah Tahap dalam perumusan masalah ini mendefinisikan  permasalahan  yang  ada  pada penentuan sparepart mesin  kelapa  sawit  yang berkualitas  serta  merumuskan  masalah  sesuai dengan batasan ruang lingkup.
2. Perumusan Tujuan Penelitian Untuk  menentukan  tujuan yang akan dicapai dari  perumusan  masalah  yang  terjadi  pada penelitian.  Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) Dalam Penentuan Sparepart Mesin Kelapa Sawit Berkualitas Pada PT Sukses Dinamis Mulia.
3. IdentifikasiMasalah Identifikasi  masalah  ini  dilakukan  dengan tujuan  untuk  mencari  penyebab  timbulnya masalah  dan  mencari  permasalahan  yang  terjadi dengan Sistem Pendukung Keputusan
Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  Dalam  Penentuan Sparepart Mesin Kelapa Sawit Berkualitas Pada PT Sukses Dinamis Mulia.
4. StudiLiteratur Sumber literatur berasal dari buku, jurnalserta studi  yang  terdahulu  berasal  dari  buku,  jurnal serta  studi  yang  terdahulu.  Kriteria  dan  bobot dalam penelitian sebagaiberikut:
a. Kriteria Pemilihan Sparepart Beberapa  kriteria  yang  digunakan  dalam proses  pemilihan Sparepart pada  sebagai berikut:  Harga,  Spesifikasi,  review,  dan kelengkapan sertifikat
b. Bobot Per Nilai Kriteria Untuk pemberian nilai  kriteria  ditentukan  oleh  berdasarkan kuesioner yangsebarkan.
5. Pengumpulan DataPrimer Untuk pengumpulan data Primer berdasarkan data kuesioner yang telah diisi oleh responden.Memberikan
bobot
penilaian berdasarkan  data  masing-masing  responden sesuai kriteria yang sudah ditentukan.
6. Pengolahan data penelitian terdiri dari pemberian kode variabel. Pengolahan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
7. Deskripsi HasilPenelitian Menganalisa hasil pengolahan data berdasarkan teori yang ada dengan menggunakan perhitungan Analytical Hierarchy Process (AHP) sehingga diperoleh hasilpenelitian.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mendapatkan total hasil ranking secara keseluruhan, pertama dilakukan perhitungan dengan menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk  menentukan nilai bobot  setiap kriteria. Berikut  ini  langkah-langkah  dan  perhitungan menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process
(AHP).

## 1. Penilaian Perbandingan MultiPartisipan
Hasil  dari  perbandingan  berpasangan  yang diambil  dari  kuesioner  pada  responden,  kemudian dicari  satu  jawaban  untuk  matriks  perbandingan menggunakan  dengan  perataan  jawaban atau Geometric  Mean  Theory .  Untuk  mendapatkan  satu nilai  tertentu  dari  semua  nilai,  masing-masing  nilai harus  dikalikan  satu  sama  lain,  kemudian  hasil perkalian dipangkatkan dengan 1/n dimana  n adalah jumlah  partisipan.  Secara  sistematis  persamaan tersebut sebagai berikut:
𝑎 = 𝑛 𝑎 1 𝑥𝑎 2 𝑥𝑎 3 𝑥 … 𝑥𝑎 ……………………….(1)
a. Perhitungan  Faktor  Pembobotan  Hirarki untuk Kriteria Pemilihan Sparepart
Berikut  ini  adalah  rekapitulasi  hasil perhitungan matriks penilaian perbandingan berpasangan  gabungan  dari  5  responden.  Maka matriks perbandingan hasil referensi di atas adalah:
Tabel 1. Perbandingan Berpasangan untuk Semua Kriteria Kriteria Harga Spesifikasi Sertifikasi Sparepart Harga 1,000 0,525 0,245 Spesifikasi  1,904 1,000 1,246 Sertifikasi Sparepart 4,076 0,803 1,000 Jumlah 6,980 2,328 2,491 Sumber : Hasil Penelitian Tabel 2. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang di Normalkan Kriteria Harga Spesifikasi Sertifikasi Sparepart Vector Eigen Harga 0,143 0,226 0,098 0,156 Spesifikasi 0,273 0,430 0,500 0,401 Sertifikasi Sparepart 0,584 0,345 0,401 0,443 Jumlah 1,000 1,000 1,000 1,000
Sumber : Hasil Penelitian
Selanjutnya  nilai  vektor  eigen  dikalikan  dengan matriks  semula  menghasilkan  nilai  untuk  tiap  baris, yang  selanjutnya  setiap  nilai  dibagi  kembali  dengan nilai  vektor  yang  bersangkutan.  Nilai  rata-  rata  dari hasil  pembagian  ini  merupakan Principal  Eigen Value Maksimum (λmax).
(λmax)=(3.049+3.11 8+3.157)=3.108 ……………(2)
3
Karena  matriks  berordo  3  (yakni  terdiri  dari  3 kriteria), maka nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh:
= 0.054 ………………………..(3)
Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio
Dengan n = 3, RI = 0.58, maka:
CR = 0 .054 = 0.093 ……………………………(4) 0.58
Karena  CR  <  0.100  berarti  preferensi responden  adalah  konsisten.  Dari  hasil  perhitungan pada  tabel  kriteria  di  atas  menunjukkan  bahwa kriteriasertifikasi sparepart merupakan  kriteria paling  penting  dalam  pemilihan Sparepart, dengan bobot  nilai  0.443,  berikutnya  kriteria  kualitas gambar dengan bobot nilai 0.401, dan yang terakhir kriteria harga dengan bobot nilai0.156.

## b. Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Harga
Perbandingan  berpasangan  untuk  kriteria Harga  pada  5  nama  Sparepart  mesin  kelapa  sawit pilihan  yang  dijadikan  sebagai sample ,  yaitu: CB15T,  CB20T,  CB3500L,  TRP  Conveyor  Chain, TRP Sprocket Cast sehingga diperoleh hasil rata-rata dari  5  responden  dalam  bentuk  matriks  sebagai berikut:
Tabel 3. Matriks Hasil Penilaian Perbandingan Berpasangan untuk Kriteria Harga
Alternatif CB15T CB20T CB3500L TRP Conveyor Chain TRP Sprocket Cast CB15T 1,000 0,525 0,654 0,644 0,951 CB20T 1,904 1,000 1,933 1,125 1,351 CB3500L  1,528 0,517 1,000 0,803 1,108 TRP Conveyor Chain 1,552 0,889 1,246 1,000 2,371 TRP Sprocket Cast 0,713 0,740 0,903 0,422 1,000 Jumlah 6,696 3,672 5,736 3,994 6,781
Sumber : Hasil Penelitian
Dengan  unsur-unsur  pada  setiap  kolom  dibagi dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan,  akan diperoleh  bobot  relatif  yang  dinormalkan.  Nilai vector  eigen  dihasilkan  dari  rata-rata  relatif  untuk setiap baris. Hasilnya terdapat pada tabel berikut ini:
Tabel 4. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Harga yang di Normalkan
Sumber : Hasil Penelitian
Selanjutnya  nilai  vektor  eigen  dikalikan dengan matriks semula menghasilkan nilai untuk tiap baris,  yang  selanjutnya  setiap  nilai  dibagi  kembali dengan  nilai  vektor  yang  bersangkutan.  Nilai  rata- rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan Principal Eigen Value Maksimum (λmax).
Karena  matriks  berordo  5  (yakni  terdiri  dari  5 alternatif),  maka  nilai  indeks  konsistensi  (CI)  yang diperoleh:
CI = (5.004 – 5) = 0.001 …………………….(5)
(5-1)
Selanjutnya  mencari  nilai Consistency  Ratio Dengan n=5,RI=1.12,maka:
CR = 0.001 = 0.001 …………………………(6)
1.12
Karena  CR  <  0.100  berarti  preferensi  responden adalah konsisten

## c. Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Spesifikasi
Perbandingan  berpasangan  untuk  kriteria Spesifikasi  pada  5  nama  Sparepart  pilihan  yang dijadikan  sebagai sample ,  yaitu:  CB15T,  CB20T, CB3500L,  TRP  Conveyor  Chain,  TRP  Sprocket Cast  sehingga  diperoleh  hasil  rata-rata  dari  5 responden dalambentuk matriks sebagai berikut:
Alternatif CB15T CB20T CB3500L TRP Conveyor Chain TRP Sprocket Cast Vector Eigen CB15T 0,149  0,143  0,114 0,161 0,140 0,142 CB20T 0,284  0,272  0,337 0,282 0,199 0,275 CB3500L 0,228  0,141  0,174 0,201 0,163 0,182 TRP Conveyor Chain 0,232  0,242  0,217 0,250 0,350 0,258 TRP Sprocket Cast 0,106  0,202  0,157 0,106 0,147 0,144 Jumlah 1,000  1,000  1,000 1,000 1,000 1,000
Tabel 5. Matriks Hasil Penilaian Perbandingan Berpasangan untuk Kriteria Spesifikasi
Sumber : Hasil Penelitian
Tabel 6. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Spesifikasi yang di Normalkan
Alternatif CB15T CB20T CB3500 L TRP Conveyo r Chain TRP Sprocket Cast Eigen CB15T 0,470 0,357 0,352 0,563 0,485 0,445 CB20T 0,104 0,079 0,071 0,070 0,044 0,074 CB3500L  0,109 0,091 0,082 0,047 0,085 0,083 TRP Conveyor Chain 0,176 0,237 0,368 0,211 0,255 0,249 TRP Sprocket Cast 0,141 0,237 0,127 0,109 0,132 0,149 Jumlah 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Sumber : Hasil Penelitian
Selanjutnya  nilai  vektor  eigen  dikalikan  dengan matriks  semula  menghasilkan  nilai  untuk  tiap  baris, yang  selanjutnya  setiap  nilai  dibagi  kembali  dengan nilai  vektor  yang  bersangkutan.  Nilai  rata-rata  dari hasil  pembagian  ini  merupakan Principal  Eigen Value Maksimum (λmax).
(λmax) = (5.274 + 5.118 + 5.108 + 5.205 + 5.104) 5
=5.162 ………………………………………….(7)
Karena  matriks  berordo  5  (yakni  terdiri  dari  5 alternatif),  maka  nilai  indeks  konsistensi  (CI)  yang diperoleh:
CI = (5.162 – 5) = 0.040 ……………………….(8)
(5-1)
Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio
Dengan n = 5, RI = 1.12, maka:
Karena  CR  <  0.100  berarti  preferensi  responden adalah konsisten.

## d. Perhitungan Faktor  Evaluasi untuk Kriteria Sertifikasi Sparepart
Perbandingan berpasangan untuk kriteria spesifikasi  sparepart pada  5  nama  Sparepart pilihan  yang  dijadikan  sebagai sample ,  yaitu: CB15T,  CB20T,  CB3500L,  TRP  Conveyor Chain,  TRP  Sprocket  Cast  sehingga  diperoleh hasil  rata-rata  dari  5  responden  dalam  bentuk matriks sebagai berikut:
Tabel 7. Matriks Hasil Penilaian Perbandingan Berpasangan untuk KriteriaSertifikasi Sparepart Alternatif
CB15T CB20T CB3500 L TRP Conveyor Chain TRP Sprocket Cast CB15T  1,000 3,680 3,178 1,246 1,719 CB20T  0,272 1,000 1,246 0,257 0,272 CB3500 L 0,315 0,803 1,000 0,245 0,525 TRP Conveyo r Chain 0,803 3,898 4,076 1,000 1,719 TRP Sprocket Cast 0,582 3,680 1,904 0,582 1,000 Jumlah  2,971 13,061  11,403 3,329 5,235

## Sumber : Hasil Penelitian
Dengan unsur-unsur pada setiap kolom dibagi dengan  jumlah  kolom  yang  bersangkutan,  akan diperoleh  bobot  relatif  yang  dinormalkan.  Nilai vector  eigen  dihasilkan  dari  rata-rata  relatif  untuk setiap baris. Hasilnya terdapat pada tabel berikut ini:
Tabel 8. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Kriteria Sertifikasi Sparepart yang di Normalkan Alternatif CB15T CB20T CB3500L TRP Conveyor Chain TRP Sprock et Cast Eigen CB15T 0,337 0,282  0,279 0,374 0,328  0,320 CB20T 0,091 0,077  0,109 0,077 0,052  0,081 CB3500L  0,106 0,061  0,088 0,074 0,100  0,086 TRP Conveyor Chain 0,270 0,298  0,357 0,300 0,328  0,311 TRP Sprocket Cast 0,196 0,282  0,167 0,175 0,191  0,202 Jumlah 1,000 1,000  1,000 1,000 1,000  1,000
Sumber : Hasil Penelitian
Selanjutnya nilai vektor eigen dikalikan dengan matriks  semula  menghasilkan  ilia  untuk  tiap  baris, yang  selanjutnya  setiap  nilai  dibagi  kembali  dengan nilai  vektor  yang  bersangkutan.  Nilai  rata-rata  dari hasil  pembagian  ini  merupakan Principal  Eigen Value Maksimum (λmax).
(λmax) = (5.084 + 5.044 + 5.059 + 5.086 + 5.105)
Alternatif CB15T CB20T CB3500 L TRP Convey or Chain TRP Sprocket Cast CB15T 1,000 4,514 4,317 2,667 3,680 CB20T 0,222 1,000 0,871 0,333 0,333 CB3500L  0,232 1,149 1,000 0,222 0,644 TRP Conveyor Chain 0,375 3,000 4,514 1,000 1,933 TRP Sprocket Cast 0,301 3,000 1,552 0,517 1,000 Jumlah 2,129 12,663  12,254 4,739 7,591
= 5.075 …………………………………………(9)
Karena  matriks  berordo  5  (yakni  terdiri  dari  5 alternatif)  maka  nilai  indeks  konsistensi  (CI)  yang diperoleh:
Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio
Dengan n = 5, RI = 1.12, maka:
CR = 0.019=0.017 1.12 ………………………..(10)
Karena  CR  <  0.100  berarti  preferensi  responden adalah konsisten.
e. Perhitungan Total Ranking atau

## Prioritas Global
1. Faktor Evaluasi Total
Dari  seluruh  evaluasi  yang  dilakukan  terhadap ke-3 kriteria yakni Harga, Spesifikasi, dan Sertifikasi sparepart  yang  selanjutnya  dikalikan  dengan  vektor prioritas. Dengan demikian diperoleh tabel hubungan antara kriteria dengan alternatif.
Tabel  9.  Matriks  hubungan  antara  kriteria  dan alternatif GOAL Harga  Spesifikasi Serifikasi Sparepart TOTAL % 15,57%  40,08% 44,34% 100% CB15T  0,022 0,178 0,142 34,24% CB20T  0,043 0,030 0,036 10,84% CB3500L 0,028 0,033 0,038 9,94% TRP Conveyor Chain 0,040 0,100 0,138 27,81% TRP Sprocket Cast 0,022 0,060 0,090 17,18% TOTAL  0,156 0,401 0,443 100% Sumber : Hasil Penelitian 2. Total Ranking
Untuk  mencari  total  rangking  pemilihan sparepart adalah  dengan  cara  mengalikan  faktor evaluasi  masing-masing  alternative  dengan  faktor bobot.
Tabel 10. Total Ranking
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  diketahui  bahwa urutan  prioritas  pemilihan sparepart yang  paling diminati adalah sparepart CB15T.

## Potensi Hasil
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan oleh  penulis  terdapat  beberapa  manfaat  bagi perusahaan  dalam  keputusan  pemilihan  sparepart mesin  kelapa  sawit.  Dengan  demikian,  pihak perusahaan  dapat  mengetahui  keunggulan  sparepart yang  banyak  di  minati  konsumen  sehingga perusahaan bisa mengoptimalkan penentuan sparepart  mesin  kelapa  sawit  untuk  meningkatkan bisnis perusahaan.
Dengan adanya penelitian menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) perusahaan  telah  memiliki  acuan  dalam  keputusan pemilihan sparepart untuk  meningkatkan  penjualan pada perusahaan.

## KESIMPULAN
Dari Hasil Penelitian maka penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses pembuatan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Sparepart Mesin Kelapa Sawit dapat dilakukan dengan metode Analytical Hierarchy Process dengan menentukan  kriteria  dan  menentukan  bobot untuk dihitung secara sistematik.
2. Dari  hasil  pengolahan  data  menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process dapat diperoleh  hasil  pemilihan  sparepart  sebagai berikut:  CB15T  34,24%,  TRP  Conveyor Chain  27,81%,  TRP  Sprocket  Cast  17,18%, CB20T 10,84%, dan CB3500L9,94%.
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan  masih banyak  kekurangan  dan  kelemahan  sehingga perlu  dikembangkan  lagi,  oleh  karena  itu disarankan :
1. Untuk  penelitian  lebih  lanjut  agar  membuat aplikasi  berbasis  web  sehingga  kesalahan kesalahan  perhitungan  secara  manual  dapat diminimalisir.
2. Dalam  memecahkan  masalah  multikriteria
PERINGKAT  ALTERNATIF  PERINGKAT KRITERIA 1 CB15T  0,342  34,24%  1 Sertifikasi Sparepart 0,443  44,34% 2 TRP Convey or Chain 0,278  27,81%  2 Spesifikasi  0,401  40,08% 3 TRP Sprocke t Cast 0,172  17,18% 3 Harga 0,156 15,57% 4 CB20T  0,108  10,84% 5 CB3500 L 0,099  9,94% 1 100% 1 100%
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) bukan  satu-  satunya  metode  pengambil keputusan  yang  dapat  digunakan,  alangkah lebih  baik  dicoba  untuk  menggunakan metode penggabungan lain untuk mendukung keputusan yang efektif.

## REFERENSI
Afnina,  A.,  & Hastuti, Y. (2018). Pengaruh Kualitas Produk  terhadap  Kepuasan  Pelanggan. Jurnal Samudra  Ekonomi  Dan  Bisnis , 9 (1),  21–30. https://doi.org/10.33059/jseb.v9i1.458 Mahdiansyah,  N.,  Alfarisi,  S.,  &  Astuti,  P.  (2021).
Perancangan  Sistem  Informasi  Sparepart  Pada Bengkel  Motor  Mulia  Berbasis  Java. Seminar Nasional Riset Dan Inovasi Teknologi (SEMNAS RISTEK) 2021 , 1–6. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/2919 98058_PERANCANGAN_SISTEM_INFORM ASI_INVENTORI_BARANG_PADA_CV_IL TIZAM_COOPERATION Narti,  N.-,  Sriyadi,  S.,  Rahmayani,  N.,  &  Syarif,  M. (2019).  Pengambilan  Keputusan  Memilih
Sekolah Dengan Metode
AHP. Jurnal Informatika , 6 (1), 143–150.
https://doi.org/10.31311/ji.v6i1.5552 Nur  Ajny,  A.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Lipstik  Dengan  Analytical  Hierracy Process. Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan Teknologi  Informasi  (JURSISTEKNI) , 2 (3),  1– 13. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v2i3.59 Perdana,  D.  S.,  Defit,  S.,  &  Sumijan,  S.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Penentuan  Kualitas  Kulit  Sapi  dalam Produksi  Kebutuhan  Rumah  Tangga. Jurnal Informasi Dan Teknologi , 3 , 84–89. https://doi.org/10.37034/jidt.v3i2.100 Rosberg,  Z.  (2006).  Asymptotically  optimal  power control  policies  for  MMSE  multiuser  detector.
Wireless Networks , 12 (1), 105–117. https://doi.org/10.1007/s11276-006-6154-9 Yanto,  M.  (2021).  Sistem  Penunjang  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp  Dalam Seleksi  Produk. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem
Informasi Bisnis ,
3 (1),
167–174. https://doi.org/10.47233/jteksis.v3i1.161