Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa Rekayasa. 2020; 13(1): 49-54 ISSN: 0216-9495 (Cetak) ISSN: 2502-5325 (Online)
Article History: Received: September, 12 th 2019; Accepted: January, 12 th 2020 ISSN: 2502-5325 (Online) Terakreditasi  Peringkat  3 oleh
Kementerian Riset, Teknologi dan Pendidikan Tinggi ( ARJUNA), berdasarkan Keputusan Direktur Jenderal  Penguatan Riset dan Pengembangan No: 23/E/KPT/2019 tanggal 8  Agustus 2019
Cite this as: Setiawan, A., Wiedo Ananto, W., & Soehartanto, T. (2020). SImplementasi Metode Analytic Hierarchy Process dalam Pemi- lihan Radar Udara 3D. Rekayasa, 13(1), 49-54. doi: https://doi. org/10.21107/rekayasa.v13i1.6778 © 2020 Author(s)

## Implementasi Metode Analytic Hierarchy Process dalam Pemilihan Radar Udara 3D
Arifin Setiawan 1*) , Wiedo Ananto 2) , Totok Soehartanto 3)
1,2
Sekolah Staf Dan Komando Angkatan Laut, 3 Institut Teknologi Sepuluh Nopember
1 arifin_setiawan@tnial.mil.id , 2 wiedo_ananto@tnial.mil.id, 3 totokstf@yahoo.com DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v13i1.6778
ABSTRAK Dalam kehidupan sehari­hari, seseorang senantiasa dihadapkan pada pilihan dari berbagai pilihan, terkait proses pen - gambilan keputusan diperlukan penentuan prioritas dan uji konsistensi terhadap pilihan­pilihan yang telah dilakukan. Dalam situasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak dipengaruhi oleh satu faktor saja melainkan multifaktor dan mencakup berbagai jenjang maupun kepentingan. Pengambilan keputusan oleh para pimpinan seringkali dihadapkan pada permasalahan yang sulit karena beragamnya kriteria pengambilan keputusan, bobot pertimbangan dan pilihan alternatif. Penelitian ini menggunakan metode kualitatif dan kuantitatif dengan metode pengambilan keputusan secara Analytic Hierarchy Process (AHP). Metode Analytical Hierrchy Process (AHP) digunakan untuk  mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam pemecahan suatu permasalahan. Metode ini membantu dalam memecah - kan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, dan hasil  dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau  prioritas.  KRI sebagai bagian dari alutsista TNI AL, seluruhnya menggunakan Radar (Radio Detection and Ranging) yang berfungsi sebagai peralatan deteksi sasaran, baik sasaran permukaan maupun sasaran udara.  Radar bekerja dengan memancarkan dan menerima kembali gelombang elektromagnetik untuk selanjutnya diproses menjadi sinyal video yang kemudian ditampilkan sebagai echo pada layar display. (Skolnik, 2001) Penelitian ini didasari oleh permasalahan belum optimalnya cara kerja Radar 3D pada KRI Kelas Bung Tomo (MRLF­Multi Role Light Fregate). Permasalahan ini berdampak pada kemampuan operasional KRI, sehingga diperlukan kajian lebih lanjut dengan cara membandingkan karakteristik statik, keandalan dan kompleksitas Radar Udara 3D Smart S MK2, MW­08 dan AWS­09. Hasil akhir adalah Radar Udara 3D Smart S MK2 merupakan Radar Udara terbaik untuk KRI Kelas Bung Tomo karena memiliki keunggulan dalam jarak jangkau dan sensitivitas. Kata Kunci : Eigen Value, Consistenci Index, Random Index, Consistenci Rasio.

## PENDAHULUAN
Metode Analytical Hierrchy Process (AHP) me- rupakan suatu metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty dari Wharton Business School di awal tahun 1970 . Model pengambilan keputusan ini menguraikan masalah multi kriteria atau multi faktor yang kom- pleks menjadi suatu hirarki[Djoko Wijono, 2015]. Hirarki  didefinisikan  sebagai  suatu  representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level kriteria, sub kriteria dan seterusnya hingga level terakhir alternatif. AHP memberikan nilai bobot relatif dari suatu kriteria majemuk atau alternatif majemuk secara intuitif yaitu dengan melakukan perbandingan berpa- sangan dengan menggunakan skala perbandin- gan berpasangan yang ditentukan oleh Saaty. AHP juga menguji konsistensi penilaian, konsistensi yang diharapkan adalah yang mendekati sempur- na agar menghasilkan keputusan yang valid. Rasio konsistensi yang diharapkan adalah kurang dari atau sama dengan 10%.
Perubahan teknologi yang sangat pesat sebagai
imbas dari revolusi industri 4.0, menuntut dunia militer untuk meng-upgrade kemampuan per- senjataan kapal perangnya agar berbasis pada penggunaan teknologi big data dan artificial intel - ligence. Oleh karena itu, Radar Udara 3D yang ter- pasang di KRI kelas Bung Tomo yang dimiliki TNI AL saat ini telah mengadopsi teknologi 4.0. Namun Radar 3D tersebut memiliki kekurangan yang dise- babkan oleh suku cadang yang sudah obsolete, Radar yang tidak support IoT dan assembly serta transmitter unit failure. Metode penelitian meng- gunakan Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan didukung data parametrik dan non parametrik terhadap Radar Udara 3D Smart S MK2, MW-08 dan AWS-09. Sehingga diperoleh hasil akhir yaitu jenis Radar Udara 3D terbaik untuk KRI kelas Bung Tomo yang memiliki keunggulan dalam jarak jang- kau dan sensitivitas.
Analytic Hierarchy Process (AHP) membantu pe- ngambilan keputusan dalam pemilihan Radar Uda- ra 3D KRI Kelas Bung Tomo terhadap pemilihan Ra- dar Udara 3D yang terbaik berdasarkan tiga pilihan Radar Udara 3D milik KRI terbaru TNI AL se hingga dapat diketahui potensi pengembangannya agar dapat support dengan Internet of Thinks (IoT) un- tuk menunjang era revolusi industry 4.0.

## METODE PENELITIAN
Metode Kualitatif Metode analisis kualitatif adalah dengan melaku- kan wawancara secara mendalam kepada para pe- jabat TNI AL korps elektronika yang ahli dibidang perbaikan dan perawatan Radar Udara 3D, untuk menggali kriteria-kriteria, subkriteria-subkriteria dan alternatif-alternatif pemilihan Radar Udara 3D. Berdasarkan hasil wawancara, pengambilan kepu- tusan pemilihan Radar Udara 3D sebagai berikut :
Tabel 1.  Kriteria dan Sub Kriteria Sebagai Dalam Pemilihan Radar KRITERIA SUB- KRITERIA PENJELASAN Karak- teristik Statik Jarak Jang- kau Jarak maksimum / minimum yang dapat diditangkap oleh Radar. Sensitivitas Perubahan output instrumen yang terjadi ketika kualitas pengukuran berubah. Akurasi Ketepatan radar dalam memberi- kan hasil pengukuran. Keanda- lan Usia Pakai Lama waktu suatu Radar dapat dipakai dan masih menguntung- kan secara ekonomi Kemam- puan K apasitas sebuah Radar dalam melakukan peran dan fungsinya untuk mendeteksi target. Mainte- nance Tindakan untuk menjaga atau memperbaiki suatu Radar menja- di kondisi semula Kom- pleksitas Kemuda- han Opera- sional Kemudahan dalam tingkat pen- goperasian Radar. Kompatibel Kemudahan dalam pengemba- ngan dan pengintegrasian dengan sistem senjata atau sistem kontrol yang ada. ( hard- ware ) Kemu- dahan Upgrading Kemudahan dalam mengupgrade Radar sesuai dengan perkem- bangan teknologi. ( software ) (Sumber : Hasil Wawancara Experts)

## Metode Kuantitatif
Peneliti melakukan analisis kuantitatif dalam studi kasus ini dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dalam pemilihan Radar Udara 3D . Langkah dan prosedur penggunaan metode AHP sebagai berikut:
•  Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan.
• Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria– kriteria dan alternaif–alternatif pilihan yang ingin di ranking.
• Membentuk matriks perbandingan berpas- angan ( pairwise comparison) yang menggam- barkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing– masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. Perbandin- gan dilakukan berdasarkan pilihan atau judge-
ment dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.
• Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari  setiap  elemen di dalam  matriks yang berpasangan dengan nilai total dari se- tiap kolom.
• Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pe- ngambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh de- ngan manual.
• Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
• Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis pilihan dalam penentuan prioritas elemen–elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
• Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak me- menuhi dengan CR < 0,10; maka penilaian ha- rus diulang kembali.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan kriteria, subkriteria  dan alternatif Radar Udara 3D  yang sudah ditetapkan, maka pemilihan Radar Udara 3D menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) prosesnya sebagai berikut:
• Menetapkan permasalahan, kriteria, dan alter- natif pilihan.
• Membentuk matrik pairwise comparison krite- ria.
• Menentukan rangking kriteria dalam bentuk vector prioritas (disebut juga eigen vector ter- normalisasi).
• Menentukan rangking kriteria dalam bentuk vector prioritas (disebut juga eigen vector ter- normalisasi).
• Menentukan ranking dari alternatif lokasi dengan cara menghitung eigen vector untuk tiap kirteria.

## Menetapkan Permasalahan, Kriteria, dan Alter- natif Pilihan
Langkah-langkah dalam proses menetapkan permasalahan, kriteria, dan alternatif pilihan adalah:
• Permasalahan: Menentukan pilihan Radar Udara 3D yang tepat.
• Pemilihan Radar Udara 3D terbaik yang harus memenuhi kriteria: a.  Kriteria Karakteristik Statik: Jarak Jangkau, Sensitivitas dan Akurasi.
b.  Kriteria Keandalan: Usia Pakai, Kemam- puan dan Maintenance.
c.  Kriteria Kompleksitas: Kemudahan Ope- rasional, Kompleksitas dan Kemudahan Upgrading.

## Membentuk Matrik Pairwise Comparison Kriteria
Terlebih dahulu melakukan penilaian perbandingan berpasangan antar kriteria. Perbandingan antar kriteria didasarkan pada kinerja Radar Udara 3D. Keputusan hasil perbandingan berpasangan antar kriteria sebagai berikut:
• Kriteria Karakteristik Statik adalah 2.47 kali lebih penting dari Kriteria Keandalan.
• Kriteria Karakteristik Statik adalah 3.91 kali lebih penting dari Kriteria Kompleksitas.
• Kriteria Keandalan adalah 3.98 kali lebih penting dari Kriteria Kompleksitas.
Hasil perbandingan berpasangan antar  kriteria yang disusun dalam bentuk matrik Pairwise Comparison sebagai berikut:
Tabel 2.  Matriks Pairwise Comparation Pairwise comparation matrix Kriteria K. Statik Keandalan Maintenance K. Statik 1 2.47 3.91 Keandalan 1/2.47 1 3.98 Maintenance 1/3.91 1/3.98 1 (Sumber : Hasil olah data Secara Excel)
Menentukan rangking kriteria dalam bentuk vector prioritas (disebut juga eigen vector ter- nomalisasi) Langkah-langkah penyusunan sebagai berikut :
• Ubah matriks Pairwise Comparison ke bentuk desimal dan jumlahkan tiap kolom tersebut.
• Hitung Eigen Vector normalisasi dengan cara jumlahkan tiap baris kemudian dibagi dengan jumlah kriteria dalam permasalahan ini adalah 3 •  Menghitung nilai principal eigen value (λ max), consistency index (CI) dan consistency rasio (CR) untuk mengetahui apakah penilaian perbandin- gan kriteria bersifat konsisten.
Keterangan:
• Jumlah merupakan penjumlahan dari semua angka yang ada pada baris diatasnya dalam satu kolom.
• Eigen Vector merupakan hasil penjumlahan dari semua sel disebelah Kirinya (pada baris yang sama) setelah terlebih dahulu dibagi dengan baris jumlah yang ada dibawahnya, kemudian hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan angka 3.
• Angka 3 diperoleh dari jumlah kriteria yaitu karakteristik statik, keandalan, dan kompleksi- tas.
1) Eigen vector = 0,575174 diperoleh dari perhitungan (1,00/1,660613 + 2,47/3,7212563 + 3,91/8,89) * 1/3 2) Eigen vector = 0,316644 diperoleh dari perhitungan (0,404858/1,660613 + 1,00/3,7212563 + 3,98/8,89) * 1/3 3) Eigen vector = 0,108182 diperoleh dari perhitungan (0,255754/1,660613 +
3,7212563/6,33333 + 1,00/8,89) * 1/3
• Eigen Vector menunjukan bobot dari mas- ing-masing kriteria, jadi dalam hal ini Karak- teristik Statik merupakan bobot tertinggi / terpenting dalam pemilihan Radar Udara 3D, disusul Kompleksitas dan bobot terendah ada- lah Keandalan.
• Setelah mendapatkan bobot untuk setiap kriteria (yang ada pada kolom Eigen Vector), maka selanjutnya mengecek apakah bobot yang dibuat konsisten atau tidak. Untuk hal ini, yang pertama yang dilakukan adalah meng- hitung Principal Eigen Value (λmax) matrix.
•  Principal  Eigen  Value  (λmax)  matrix  perhitu- ngannya dengan cara menjumlahkan hasil perkalian antara jumlah dan priority vector.
•  Principal  Eigen  Value  (λmax)  =  (1,660613  x 0,575174) + (3,7212563 x 0,0,316644) + (8,89 x
0,108182) = 3,09519 Tabel 3.  Eigen Vector Normalisasi Pairwise comparation matrix Kriteria K. Statik Kean- dalan Main- te- nance E. V. Normal- isasi K. Statik 1,00 2,47 3,91 0,5751742 Keandalan 0,41 1,00 3,98 0,3166436 Kompleksi- tas 0,26 0,25 1,00 0,1081821 Jumlah 1,67 3,72 8,89 Principal Eigen Value (λmax) 3,09519 Consistency Index (CI) 0,0476 Consistency Ratio (CR) 0,08206 (Sumber : Hasil olah data Secara Excel) Tabel 4 Daftar Random Index (RI) Ukuran Matriks Nilai RI 1-2 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 11 1,51 12 1,58 (Sumber : Saaty, 1975)
52 | Fitria, L., dkk, Status Mutu Air pada Lahan Gambut di Sungai Putat ..
• Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus: CI =(λmax-n)/(n-1), untuk n = 3
• CI= (3,09519 - 3) / (3 - 1) = 0,0476, CI mendeka- ti nol berarti pembobotan yang dilakukan konsisten.
• Menghitung Consistency Ratio (CR) diperoleh dengan rumus CR = CI/RI, nilai RI (Random In- dex) bergantung pada jumlah kriteria seperti pada tabel 4.
Keterangan  :  Apabila  nilai  CR  ≤  0.10  maka  data konsisten atau dapat ditoleransi tetapi bila CR ≥ 0.10 maka data tidak konsisten dan perlu dilaku- kan revisi. Apabila nilai CR = 0, dapat dikatakan “perfectly consistent”.
Jadi untuk n = 3 dan RI = 0,58 maka CR = CI/RI = 0,0476/0,58 = 0,08206
Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama dengan 0,10, ketidakkonsistenan masih bisa dite- rima, sebaliknya jika lebih besar dari 0,10 tidak bisa diterima.
Menentukan ranking dari Altenatif dengan cara menghitung eigen vector untuk tiap kriteria.
1.  Memberikan penilaian bobot kriteria Karakte- ristik Statik : a.  Jarak Jangkau adalah 1,13 kali lebih penting dari Sensitivitas
b.  Jarak Jangkau adalah 2,97 kali lebih penting  Akurasi
c.  Sensitivitas adalah 3,12 kali lebih penting Akurasi
Arti dari tabel 5 di atas adalah dari ketiga faktor karakteristik statik Radar Udara 3D, yang paling berpengaruh adalah Jarak Jangkau dengan skor 0,443, disusul Sensitivitas dengan skor 0,416, dan terakhir Akurasi dengan skor 0,141.
Nilai CI adalah 0,001634, yang berarti CI mendeka- ti nol berarti pembobotan yang dilakukan konsis- ten. Sedangkan nilai CR = 0,00282 lebih kecil dari 0,10 maka kekonsistenan penilaian kriteria masih bisa diterima.
1. Memberikan penilaian bobot Kriteria Keanda- lan :
a. Usia Pakai adalah 2,81 kali lebih penting dari Kemampuan.
b. Usia Pakai adalah 3,12 kali lebih penting dari Maintenance.
c. Kemampuan adalah 2,63 kali lebih pent- ing dari Maintenance.
Arti dari tabel 6 di atas adalah dari ketiga faktor Keandalan Radar Udara 3D, yang paling berpe- ngaruh adalah usia pakai dengan skor 0,589, disu- sul Kemampuan dengan skor 0,275,  dan terakhir maintenancel dengan skor 0,136.
Nilai CI adalah 0,0415975, yang berarti CI mendeka- ti nol berarti pembobotan yang dilakukan konsis- ten. Sedangkan nilai CR = 0,07172 lebih kecil dari 0,10 maka kekonsistenan penilaian kriteria masih bisa diterima.
Tabel 5.  Matriks Pairwise Comparation Kriteria Karakteristik Statik Pairwise comparation matrix Kriteria Jarak Jang- kau Sensi- tivitas Akurasi Eigen Vector Nor- malisasi Jarak jangkau 1,00 1,13 2,97 0,4434571 Sensitivi- tas 0,89 1,00 3,12 0,4155265 Akurasi 0,34 0,32 1,00 0,1410164 Jumlah 2,23 2,45 7,09 1,000000000 Principal Eigen Value ( λ max) 3,003268 Consistency Index (CI) 0,001634 Consistency Ratio (CR) 0,00282 (Sumber : Hasil olah data Secara Excel) Tabel 6.  Matriks Pairwise Comparation Kriteria Keandalan Pairwise comparation matrix Kriteria Opera- sional Kompa- tible Upgrad- ing Eigen Vector Normalisasi Mudah Opera- sional 1,00 2,81 3,12 0,5888735 Kompat- ible 0,36 1,00 2,63 0,2745043 Mudah Upgrading 0,32 0,38 1,00 0,1366222 Jumlah 1,68 4,19 6,75 1,000000000 Principal Eigen Value ( λ max) 3,083195 Consistency Index (CI) 0,0415975 Consistency Ratio (CR) 0,07172 (Sumber:Hasil olah data Secara Excel) Tabel 7.  Matriks Pairwise Comparation Kriteria Kompleksitas Pairwise comparation matrix Kriteria Opera- sional Kompat- ibe Upgrad- ing Eigen Vector Normalisasi Mudah Opera- sional 1,00 3,56 2,79 0,6117649 Kompatibe 0,28 1,00 1,13 0,1929853 Mudah Upgrading 0,36 0,89 1,00 0,1952499 Jumlah 1,63932 5,46090 4,9 1,000000000 Principal Eigen Value (λmax) 3,013477 Consistency Index (CI) 0,006739 Consistency Ratio (CR) 0,01162 (Sumber : Hasil olah data Secara Excel)
2. Memberikan penilaian bobot kriteria Kom- pleksitas : a.  Kemudahan Operasional adalah 3.56 kali lebih penting dari Kompatibel
b.  Kemudahan Operasional adalah 2.79 kali lebih penting dari Kemudahan Upgrading c.  Kompatibel adalah 1.13 kali lebih penting dari Kemudahan Upgrading.
Arti dari tabel di atas adalah dari ketiga Kompleksi- tas Radar Udara 3D, yang paling berpengaruh ada- lah Kemudahan Operasional dengan skor 0, 612, disusul Kemampuan Upgrading dengan skor 0,195, dan terakhir Kompatibel dengan skor 0, 193.
Nilai CI adalah 0,006739, yang berarti CI mendeka- ti nol berarti pembobotan yang dilakukan konsis- ten. Sedangkan nilai CR = 0,01162 lebih kecil dari 0,10 maka kekonsistenan penilaian kriteria masih bisa diterima.

## Menghitung Total Skor Kriteria untuk Ketiga Alternatif
Semua hasil penilaian bobot ketiga kriteria terse- but disusun dalam bentuk tabel yang disebut Overall composite weight.
Tabel 8  Overall Composite Weight
Overall composite weight Weight SMART S MK2 MW-08 AWS-09 Jarak Jang- kau 0.355 0.410744 0.287128 0.302129 Sensitivitas 0.334 0.675732 0.144105 0.180163 Akurasi 0.113 0.480256 0.375019 0.144725 Usia Pakai 0.028 0.615041 0.271750 0.113209 Kemam- puan 0.013 0.657066 0.251668 0.091266 Mainte- nance 0.007 0.619966 0.231902 0.148132 Mdh Oper- asional 0.092 0.630479 0.260836 0.108684 Kompatibel 0.029 0.618746 0.27054 0.110714 Mdh Up- grading 0.029 0.606468 0.28256 0.110972 Composite Weight 0.5494155 0.2449794 0.2056052 (Sumber : Hasil Olah Data Menggunakan Expert Choice 11)
Keterangan:
1. Weight diambil dari kolom Eigen Vector dalam matrix kriteria.
2. Kolom (SMART S, MW-08, AWS-09) diambil dari kolom Eigen Vector ketiga matrix
3. Sub-kriteria terdiri dari Jarak Jangkau, Sensi- tivitas, Akurasi, Life Time, Kemudahan Opera- sional, Kompatibel, Kemudahan Upgrading.
4. Composite weight diperoleh dari hasil jum- lah perkalian kolom tiap sub-kriteria dengan Weight.
a. SMART S MK2 = (0,4107437 x 0,355) + (0,6757319 x 0,334) + (0,4802559 x 0,113)
+ (0,6150407 x 0,028) + (0,6570663 x 0,013) + (0,6199663 x 0,007) + (0,6304794 x 0,092) + (0,6187461 x 0,029) + (0,6064678 x 0,029) = 0.5494155
b. MW-08 = (0,2871277 x 0,355) + (0,1441049 x 0,334) + (0,3750190 x 0,113) + (0,2717502 x 0,028) + (0,2516679 x 0,013) + (0,2319016 x 0,007) + (0,2608362 x 0,092) + (0,2705403 x 0,029) + (0,2825599 x 0,029) = 0.2449794
c. AWS-09 = (0,3021286 x 0,355) + (0,1801632 x 0,334) + (0,1447252 x 0,113) + (0,1132091 x 0,028) + (0,0912658 x 0,013) + (0,1481320 x 0,007) + (0,1086844 x 0,092) + (0,1107136 x 0,029) +  (0,1109723 x 0,029) = 0.2056052
Dari tabel diatas dapat disimpulkan bahwa Radar SMART S MK2 mempunyai skor paling tinggi yai- tu 0,54941, kemudian Radar MW-08 dengan skor 0,24497 dan paling bawah Radar AWS-09 0,20560. Sehingga Radar Udara 3D yang paling baik dan dipilih adalah SMART S MK2.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Kesimpulan yang dapat diambil adalah : 1. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) me- rupakan salah satu model pengambilan kepu- tusan multikriteria yang dapat membantu kerangka berpikir manusia dimana faktor logi- ka, pengalaman, pengetahuan dan pendapat dioptimalisasikan kedalam suatu proses siste- matis.
2. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dapat membantu pengambilan keputusan da- lam pemilihan Radar Udara 3D untuk KRI kelas Bung Tomo.
3. Berdasarkan proses analisa, pembahasan dan hasil pembobotan dari seluruh alternatif Radar Udara 3D didapat urutan rangking alternatif sebagai berikut :
a. Radar Udara 3D Smart S MK2 sebesar 0,54941 atau 54,9%.
b. Radar Udara 3D MW-08 sebesar 0,24497 atau 24,5%
c. Radar Udar 3D AWS-09 sebesar 0,20560 atau 20,6%

## DAFTAR PUSTAKA
Skolnik, (2001), Radar Handbook, “An Introduction to Radar”.
Jenn David,(2016) Radar Fundamental, Depart- ment of Electrical & Computer Engineering, NPS.
54 | Fitria, L., dkk, Status Mutu Air pada Lahan Gambut di Sungai Putat ..
Talitha Tita, (2015), Penggunaan Metode Analyti- cal Hierarchy Process (AHP) untuk Pemilihan Asisten Praktikum, SEMANTIK.
Saaty, Thomas L., (2013), AHP Untuk Pengambilan Keputusan Dalam Situasi Yang Kompleks.
Saaty, (1990), Multicriteria Decision Making: The Analytic Hierarchy process-Planing Prioroty Setting. Resource Allocation. McGraww-Hill, New York.
Thomas L. Saaty, (2010), Analytic Hierarchy Process.
Prosiding: Jurnal. Vol. VI of the AHP Series, , 478 pp., RWS Publ., 2000 (revised). ISBN 0-9620317-6-3.
Wijono Djoko, (2015), Penggunaan Metode ana- lytic Hierarchy Process Dalam Pengambilan Keputusan Penentuan Prioritas Program
Kerja Dompet Dhuafa Yogyakarta.pdf Ariyanto, (2014), Analisis Pengaruh Kompensasi dan Keputusan Kerja Terhadap Produktivitas Kerja Wiraniaga Suzuki PT Restu Mahkota Karya Jakarta.pdf
Jimbrong, G. (2010). Bab III (Sistem Pengukuran). Malang: Univ Negeri Malang.
Liana Setiono . (2006). AHP untuk Pengambilan Keputusan Dalam Situasi Yang Kompleks. pdf.
Musrifah, S. (2014). Statistik Parametrik dan Non Parametrik serta Uji Beda. Jember: Universitas Jember.
Nazir, M. (2008). Metode Penelitian. Jakarta: PT Ghakia Indonesia.
Riduwan. (2010). Metode dan Teknik Menyusun Tesis. Bandung: Alfabeta.
Rusydianan, A. S. (2013). Analytic Hierarchy Process : Pengantar Teori dan Aplikasi.
Schwab, K. (2016). The Fourth Industrial Revolution.
Siregar, S. (2014). Statistik Parametrik Untuk Penelitian Kualitatif. Jakarta: PT. Bumi Aksara.