## Analisa Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Prioritas Strategi Terbaik Sebagai Upaya Penguatan Inovasi Teknologi Dalam Negeri  Ina Tews BPPT
Satrio Utomo 1
Pusat Pengkajian Industri Manufaktur,Telematika Dan Elektronika - BPPT e-Mail : satrioutomo2030@gmail.com
Abstract
INA  TEWS  (Indonesian Tsunami  Early  Warning System)  is an important  part  of  the  national disaster  mitigation  system,  and  a  domestic  technological  innovation  for  tsunami  disaster mitigation.  In  the  assessment  of  technology  development  priorities,  INA  TEWS  uses  the Analytical Hierarchy Process (AHP) method and the Technology Readiness Level (TRL) method to assess the level of technology readiness. There are four criteria of assesment, namely urgency of  need,  financing,  supply  of  raw  materials,  and  acceleration  of  innovation.  INA  TEWS technology  is  divided  into  four  technology  components,  namely  Technoware,  Humanware, Infoware,  Orgaware.  Based  on  the  preferences  of  expert  respondents,  it  shows  that  the  most prioritized criteria at this time are supply of raw materials (30.9%), urgency of need (28.4%), financing (22%) and the last is innovation creation (18.8%). For the highest priority technology components  are  Technoware  (42.5%),  Orgaware  (28.4%),  Humanware  (19%),  and  finally Infoware (10.1%). Technoware components are priority and top. As seen from the test results of various  sensitivity  chart  analysts,  the  Infoware  component  looks  the  lowest  of  all  other technology  components.  It  seems  that  Infoware  has  not  become  the  focus  of  attention  for management in developing INA TEWS. For this reason, the Infoware component is encouraged to immediately meet the aspect of innovation creation criteria.
Keywords: technological innovation, technoware,  humanware, infoware, orgaware

## Abstrak
INA  TEWS  (Indonesian  Tsunami  Early  Warning  System)  menjadi  bagian  penting  sistem mitigasi bencana nasional, dan menjadi sebuah inovasi teknologi dalam negeri untuk mitigasi bencana  tsunami.  Dalam  penilaian  prioritas  pengembangan  teknologi  INA  TEWS menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) serta metode Technology Readiness Level  (TRL)  untuk  menilai  tingkat  kesiapan  teknologi.  Terdapat  4  (empat)  kriteria  yaitu urgensi kebutuhan, Pembiayaan, Supply bahan  baku, dan percepatan  inovasi; serta membagi teknologi INA TEWS menjadi 4 (empat) komponen teknologi yaitu Technoware, Humanware, Infoware, Orgaware. Berdasar preferensi responden ahli, menunjukkan bahwa kriteria paling prioritas saat ini adalah supply bahan baku (30,9%), urgensi kebutuhan (28,4%), pembiayaan (22%)  terakhir  penciptaan  inovasi  (18,8%).  Untuk  prioritas  komponen  teknologi  yang tertinggi  adalah  Technoware  (42,5%),  Orgaware  (28,4%),  Humanware  (19%),  dan  terakhir adalah  Infoware  (10,1%).  Komponen  Technoware  adalah  prioritas  dan  utama.  Terlihat  dari hasil  uji  beragam  analis  grafik  sensitivitas,    komponen  Infoware  terlihat  paling  rendah  dari semua  komponen  teknologi  lainnya.  Terlihat    Infoware  belum  menjadi  fokus  perhatian  bagi manajemen  dalam  pengembangan  INA  TEWS.  Untuk  itu  yang  didorong  dapat  segera memenuhi aspek kriteria penciptaan inovasi adalah komponen Infoware.
Kata Kunci : inovasi teknologi, technoware, humanware, infoware, orgaware
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  masih  sering  terjadinya  bencana  tsunami  dan  gempa  bumi  di beberapa  daerah  seperti  Aceh  (2004),  Mentawai  (2010),  Palu  (2018),    dan selat  Sunda  Jawa  (2018),  maka  pemerintah  Indonesia  memandang  dan merasa  bahwa  sudah  saatnya  Indonesia  segera  perlu  membangun  sistem peringatan dini bencana tsunami secara nasional. Pada tanggal 11 Nopember 2008, Indonesia  Tsunami  Early  Warning  System (InaTEWS)  diresmikan  dan dioperasikan  oleh  BMKG.  Ina  TEWS  dibangun  pasca  tsunami  Aceh  2004, didanai  oleh  5  negara  sponsor  (Jerman,  Perancis,  USA,  Jepang  dan  China) serta  melibatkan  21  K/L  nasional  yang  dikoordinir  oleh  Kementerian  Riset dan Teknologi [1]. Akan tetapi, dengan berjalannya waktu, kondisi perangkat tidak  ada  satupun  yang  berfungsi.  Vandalisme,  tidak  ada  dana  operasional dan  perawatan menjadi bagian penyebab tidak berfungsinya sistem deteksi dini [5]. Kemudian terjadi bencana gempa sekaligus tsunami di palu Sulawesi tengah dan Selat sunda pada tahun 2018 yang juga menyebabkan banyaknya korban jiwa dan kerusakan infrastruktur. Keberadaan sistem peringatan dini tsunami  mendesak  untuk  segera  dilaksanakan.  Hal  ini  merupakan  peran negara dalam memberikan perlindungan rasa aman bagi warganya. InaTEWS perlu  terus  dikembangkan  untuk  menghadapi  ancaman  yang  semakin meningkat.
Berdasar  perintah  Presiden  RI,  kembali  menugaskan  kepada    BPPT melalui Perpres No. 93 Tahun 2019 tentang Penguatan dan  Pengembangan Sistem  Informasi  Gempa  Bumi  dan  Peringatan  Dini  Tsunami,  untuk  segera membangun  sistem  deteksi  dini  Indonesia  bersama  dengan  beberapa institusi terkait seperti BMKG, BIG dan institusi lainnya.  Tujuan penugasan pemerintah  pusat  kepada  BPPT  adalah  mengembangkan  alat  pendeteksi tsunami dan menempatkannya di antara perkiraan sumber tsunami dengan masyarakat yang akan dilindungi [2].
Untuk  melakukan  deteksi  tsunami  digunakan  sensor  tekanan  yang dipasang di dasar laut. Untuk memasang sensor ini, digunakan Buoy maupun berbasis  kabel.  Tsunami  Ina  Buoy  dipilih  untuk  ancaman  gempa  subduksi karena  lebih  memungkinkan  untuk  dibangun  jangka  pendek  sambil mempersiapkan deteksi dini tsunami berbasis kabel. Selain itu dibangun juga sistem  komputasi  dan  telemetri  untuk  menentukan  ada  atau  tidaknya tsunami dan segera mengirimkan informasi tersebut ke pihak yang ditunjuk untuk  menerima  data  tersebut.  Untuk  ke  depannya,  CBT  dipandang berpotensi untuk menjawab beberapa kebutuhan dalam mendeteksi tsunami secara lebih cepat, efisiensi daya, pengamanan terhadap vandalisme. Kendala utamanya  adalah  biaya  tinggi  dan  status  tingkat  kesiapan  implementasi teknologi  yang  masih  perlu  dilakukan  uji  kehandalan,  serta  tetap dipersyaratkannya pengintegrasian sistem observasi lainnya.
Khusus perangkat tsunami Ina Buoy yang dikembangkan oleh BPPT  ini terdiri atas dua bagian yaitu berada dipermukaan laut disebut surface Buoy, satunya  ditempatkan  di  dasar  laut  disebut  Ocean  Bottom  Unit  (OBU).  Unit pengukuran  bawah  air  ini  mampu  mendeteksi  perubahan  tekanan  air  saat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
tsunami  lewat  melalui  sensor  tekanan  yang  dipasang  di  dasar  laut.  Setelah mendeteksi adanya potensi tsunami, mengirimkan data ke buoy, yang berada di permukaan laut. Komponen  Buoy juga berfungsi untuk mengukur kondisi pergerakan  naik  turunnya  permukaan  air  laut.  Perangkat  Buoy  akan mengirimkan  data  dari  OBU  melalui  komunikasi  satelit  ke  Pusat  Data  Buoy Indonesia  (PDBI)  yang  ada  di  BPPT  selanjutnya  diteruskan  ke  focal  point yaitu  BMKG.    Perangkat  buoy  juga  dilengkapi  dengan  perangkat  GPS berketepatan  yang  akurat,  yang  mengukur  gerakan  tinggi  rendahnya permukaan air laut  serta mampu mendeteksi tsunami  dengan sangat  cepat. Saat terjadi tsunami pada daerah yang terpasang perangkat Buoy, maka alat segera merekam tsunami dan mengirimkan data sinyal berupa trafik record. Untuk  keperluaan  pada  saat  deployment  (instalasi,  perawatan,  relokasi) perangkat Buoy,, BPPT menggunakan kapal riset Baruna Jaya.
Dalam  pengembangan  perangkat  INA  TEWS  mengadopsi    high technology    seperti Artificial  Intelligence, Machine  Learning,  dan  Internet  of Things  (IoT)  untuk  kecepatan  dan  ketepatan    pengiriman  data  serta  untuk mendeteksi  resiko  bila  ada  kerusakan  dan  perawatan.  Pendeteksi  tsunami, menjadi satu instrumen penting dalam sistem peringatan dini tsunami [3].  Di akhir tahun 2019 BPPT telah uji coba system pilot project untuk melihat uji kualitas produk dan memastikan semua fungsi dapat berjalan sesuai standar dengan  melaksanakan  deployment    INA  BUOY  merah  putih  tsunami  G-3 sebanyak  4  (empat)  buah  di    empat  titik  yaitu  Bali,  Malang,  Cilacap,  Selat Sunda sekaligus melaksanakan deployment  INA CBT  sebanyak 2 (buah) di 2 (dua)  titik  yaitu  Pulau  Sertung,  Selat  Sunda  dan  Pulau  Sipora,  Mentawai. Rencananya,  berikutnya  akan    mendeploy  sebanyak  9  (Sembilan)  buah untuk  ditempatkan  di  beberapa  titik  rawan,  tetapi  karena  ada  kondisi bencana  global  yaitu  pandemic  virus  covid-19  yang  menyebabkan kesulitan  mendapat  pasokan  supply  bahan  baku  material  INA  TEWS sehingga    dilakukan  evaluasi  deployment  secara  menyeluruh, pelaksanaannya mundur di tahun berikutnya [3].
Dalam  mendukung  proses  produksi  dan  pengembangan  desain engineering  mekanik  INA  TEWS  ini,  sebagian  besar  kebutuhan  komponen seperti  batere,  sensor  GPS,  acoustic  modem,  dan  komponen  pendukung lainnya    memang  masih  sangat  bergantung  pada  komponen  import  yang didapatkan  dari  pemasok  impor  melalui  distributor  local,  karena  memang saat  ini  belum  ada  industri  bahan  baku  dan  material  elektronika  dalam negeri yang mampu memenuhi kebutuhan tersebut.  Sehingga bisa dikatakan masih bergantung teknologi luar negeri.
Untuk  itulah  perlu  juga  dikaji  secara  komprehensif  untuk  melihat sejauh  mana  ekosistem  industri  dalam  negeri  perangkat  TEWS  termasuk kesiapan rantai pasoknya  dalam mendukung pengembangan industri TEWS dan juga industri manufaktur pada umumnya. Karena sebagian besar masih menggunakan  komponen  import  dalam  produksinya  karena  belum tersedianya  industri  komponen  dalam  negeri  sehingga  berdampak  pada
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
rendahnya nilai  TKDN (Tingkat Komponen Dalam Negeri), kemandirian dan daya saing industri.
Saat  ini  perangkat  INA  TEWS  yang  dikembangkan    BPPT  sepenuhnya pembiayaan  APBN  dimana  status  masih  tahapan  pengembangan  riset prototype  dalam  skala  pilot  project.  Ke  depan,  perlu  dipikirkan pengembangan teknologi ini ke arah skala industri karena potensi kebutuhan teknologi  ini  cukup  mendesak  dibutuhkan  untuk  mendukung  program mitigasi bencana tsunami di Indonesia.
Ada  ketertarikan  untuk  menghubungkan  bagaimana  lembaga  litbang juga  turut  mendorong  akselerasi  ekosistem  inovasi  industri  4.0  sesuai  visi Making  Indonesia  4.0.[6].  Semua  elemen  baik  perguruan  tinggi,  lembaga Litbang  sampai  dengan  industri  nasional  agar  dapat    diarahkan  bisa bertransformasi  menjadi  unit  kerja  yang  lebih  inovatif  sejalan  dengan implementasi  industri  4.0  [8].  Disini  selain  diperlukan  adanya  sinergi  dan kolaborasi,  juga  dibutuhkan  percepatan  inovasi  untuk  lebih  mendorong terciptanya  produk  inovatif  yang  diinginkan[7].  Inovasi  diperlukan  untuk menjaga  keberlangsungan  industri  apapun,  terlebih  lagi  di  tengah  kondisi krisis global saat ini karena terjadi pandemi Covid-19.
Berdasar  pemikiran  tentang  kebutuhan  tersebut,  Perlunya  masukan kajian  berupa  informasi  terkait    hal  –  hal    apa  yang  perlu  diprioritaskan untuk mensupport kemajuan teknologi kedepan seperti  kualitas produknya (uji  ketahanan  dan  resiko  kerusakan),  kebutuhan  sarana  dan  prasarana, tingkat kemampuan SDM, ketersediaan data dan informasinya; sehingga akan menjadi data ilmiah yang dapat menjadi pedoman dan  tahapan yang sangat penting dalam proses alih teknologi yang lebih mutakhir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Untuk  mendapatkan  bagaimana  strategi  sebagai  upaya  meningkatkan sistem  teknologi  INA  TEWS,  terlebih  dahulu  dilakukan  penilaian  terhadap perangkat INA TEWS sejauhmana pelaksanaan dan pengembangannya,  salah satunya  metode  AHP  (Anaytical  Hierarchy  Process)  untuk  menentukan seberapa  besar  prioritas  pengembangan  komponen  teknologi  INA  TEWS ( performance improvement ).
Pada proses pembobotan penilaian intensitas kontribusi di tiap kriteria dan  komponen  teknologi    dapat  dihitung  secara  manual  atau  dapat dimudahkan  dengan  menggunakan  Software  Expert  Choice.  Expert  Choice adalah salah satu aplikasi Decision Support System yang mampu membantu mengarahkan  pada  sebuah  keputusan  dengan  banyak  kriteria  serta mengevaluasi keinginan alternative berdasar analisa metode AHP.
Dengan software expert choice, maka data hasil pembobotan penilaian dari  responden  ahli  (expert)  dapat  diolah  dengan  lebih  cepat  dan  akurat serta output tampilan yang dihasilkan lebih menarik dengan beragam variasi alternative.  Expert  Choice  juga  tersedia  tool  untuk  melakukan  analisis sensitivitas.    Kepekaan  atau  sensitivitas  dari  grafik    membantu  para
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
pengambil  keputusan  untuk  dapat  melihat  bagaimana  bobot  yang  berbeda untuk tiap kriteria bisa mempengaruhi hasil dari model [4].
Pengumpulan  data  didapatkan  melalui  instrumen  yang  diisi  oleh responden ahli yang kompeten terkait pengembangan INA TEWS. Kuesioner didesain sedemikian rupa sehingga memberikan kemudahan bagi responden ahli  (expert)  dapat  memahami  dan  mengisi  dengan  pilihan  yang  tepat  dari kriteria instrument tersebut yang disediakan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk  menentukan  prioritas  teknologi  INA  TEWS  mana  yang  akan menjadi  perhatian  dengan  berdasar  metode  AHP,  maka  dibuat  3  (tiga) hierarki  yaitu  Tujuan,  Kriteria  dan  Alternative.  Terdapat  4  (empat)  kriteria yang  dapat  mempengaruhi  penilaian  teknologi,  yaitu  faktor  urgensi kebutuhan,    finansial  /  pembiayaan,  supply  bahan  baku  serta  Penciptaan Inovasi.  Untuk  alternatif  menggunakan  komponen  teknologi  yaitu Technoware,  Humanware,  Infoware,  dan  Orgaware.  Keempat  kriteria dianggap  saling  berperan.  Selanjutnya  dilakukan  matriks  perbandingan berpasangan,  sehingga  menghasilkan  bobot  relative  antar  kriteria  dan alternative. Kriteria penilaian teknologi  dari kata kunci pada saat dilakukan pengambilan data baik primer dan sekunder.

## Prioritas Pengembangan Teknologi Perangkat INA TEWS
Urgensi Kebutuhan Finansial/Pembiayaan Penciptaan Inovasi Supply Bahan Baku Humanware Inforware Orgaware
Technoware
Gambar 11. Struktur hierarki penentuan prioritas komponen teknologi INA TEWS
Untuk  selanjutnya  penilaian  intensitas  kontribusi  di  masing-masing komponen  teknologi  tersebut  diolah  menggunakan  software  Expert  Choice. Dengan  dukungan  Expert  Choice,  proses  pengelolaan  data  responden menjadi  lebih  cepat  dan  akurat  serta  output  yang  dihasilkan  dapat  lebih menarik.  diperoleh  prioritas  komponen  teknologi  mana  yang  akan  dipilih dengan melihat dan mempertimbangkan semua kriteria dan alternative yang ada dan disesuaikan dengan tujuan dan kepentingan organisasi yang hendak dicapai [10].
Sebagai  petujuk  Nilai-nilai  yang  disarankan  untuk  membuat  matriks perbandingan berpasangan adalah sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) 1 : sama penting ( equal )
b) 3 : lebih penting sedikit ( slightly )
c) 5 : lebih penting secara kuat ( strongly )
d) 7 : lebih penting secara sangat kuat ( very strong )
e) 9 : lebih penting secara ekstrim ( extreme )
f) 2,4,6,8 : Nilai tengah antara dua pendapat yang berdampingan
Tabel 1. Matriks pembobotan antar kriteria Faktor Urgensi Kebutuhan Finansial / Pembiayaan Supply Bahan Baku Penciptaan Inovasi Urgensi Kebutuhan 1 4 1/3 2 Finansial / Pembiayaan 1/4 1 3 1/3 Supply Bahan Baku 3 1/3 1 3 Penciptaan Inovasi 1/2 3 1/3 1 Tabel 2. Matriks pembobotan berdasar kriteria urgensi kebutuhan Komponen T H I O Technoware (T) 1 5 5 3 Humanware (H) 1/5 1 3 3 Inforware    (I) 1/5 1/3  1 1/5 Orgaware   (O) 1/3 1/3  5 1 Tabel 3. Matriks pembobotan berdasar kriteria Finansial/pembiayaan Komponen T H I O Technoware (T) 1 3 3 3 Humanware (H) 1/3 1 3 1/4 Inforware    (I) 1/3 1/3  1 1/3 Orgaware   (O) 1/3 4 3 1 Tabel 4. Matriks pembobotan berdasar kriteria Supply bahan baku Komponen T H I O Technoware (T) 1 5 3 3 Humanware (H) 1/5  1 3 1/3 Inforware    (I) 1/3  1/3 1 1/4 Orgaware   (O) 1/3  3 4 1 Tabel 5. Matriks pembobotan berdasar kriteria penciptaan Inovasi Komponen T H I O Technoware (T) 1 1/3 1/3  1/5 Humanware (H) 3 1 3 1/3 Inforware    (I) 3 1/3 1 1/3 Orgaware   (O) 5 3 3 1
Dengan menggunakan tools Expert Choice , proses pembobotan kriteria dan  sub  kriteria  pada  komponen  teknologi  maka  diperoleh  hasil  grafik prioritas pengembangan teknologi INA TEWS adalah :
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 2. Grafik hasil prioritas pengembangan INA TEWS berdasar 4 kriteria
Terlihat dari gambar 2,  dengan berdasar  dari 4 (empat) kriteria, maka urutan  kriteria  terendah  hingga  yang  tertinggi  pada  pengembangan  INA TEWS  adalah  penciptaan  Inovasi  (18,8%),  Finansial/pembiayaan  (22%), urgensi kebutuhan (28,3%), dan suppy bahan baku (30,9%).  Faktor supply bahan baku menjadi kriteria prioritas tertinggi sebesar 30,9%.
Gambar  3 . Grafik hasil pemetaan terhadap komponen teknologi berdasar 4 kriteria penilaian
Pada  gambar  3  mencerminkan  peringkat  berdasar  atas  prioritas komponen  dengan  mempertimbangkan  keseluruhan  kriteria  yang  dipilih. Bahwa  dari  4  (empat)  komponen  teknologi,  mencerminkan  prioritas komponen  teknologi  dari  terendah  sampai  tertinggi    yaitu  Infoware, Humanware, Orgaware, Technoware. Komponen Technoware masih menjadi prioritas utama, yakni sebesar 42,5%.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  4. Grafik Dynamic sensitivity antara Kriteria penilaian dan komponen teknologi
Pada akhirnya, Hasil diagram hierarki beserta nilai bobot kriteria yang telah diperoleh dari prioritas pengembangan teknologi INA TEWS  di bawah ini.
Prioritas Pengembangan Teknologi Perangkat INA TEWS 1,00 Urgensi Kebutuhan 0,283 Finansial/Pembiayaan 0,220 Penciptaan Inovasi
0,188 Supply Bahan Baku
0,309 Humanware 0.190
Inforware 0,101 Orgaware 0,284 Technoware
0,425
Gambar  5. Hasil Perhitungan Bobot Kriteria
Berdasar  kriteria  Urgensi  kebutuhan,  finansial,  supply  bahan  baku, penciptaan  inovasi.prioritas  secara  keseluruhan  dari  komponen  yang tertinggi  hingga  yang  terendah  adalah  Technoware  (42,5%),  Orgaware (19%),  Humanware  (28,4%),  Inforware  (10,1%).  Dengan  demikian, Komponen Technoware adalah prioritas dan  utama.
Expert  Choice  mampu  melakukan  penelusuran  sejauhmana  pengaruh perubahan  nilai  kepentingan  kriteria  terhadap  peringkat  alternatif  yang tersedia.  Perubahan  bobot  kriteria  dapat  mengakibatkan  perubahan prioritas.  Misal  kriteria  penciptaan  inovasi  dianggap  mempunyai  tingkat kepentingan  tertinggi,  maka  akan  berdampak  mempengaruhi  kriteria  lain, sehingga grafik mengalami perubahan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar  6. Grafik Performance Dynamic sensitivity analysis
Pada  gambar  6,  prioritas  dari  tiap  komponen  teknologi  atas  kriteria penilaian  dapat  diamati,  misalnya  focus  prioritas  ditinjau  pada    kriteria penciptaan  inovasi,  terlihat  bahwa  komponen  orgaware  adalah  tertinggi, sedang jika prioritas ditinjau dari sudut  kriteria urgensi kebutuhan, finansial, dan  supply bahan baku adalah Technoware lebih tinggi dibanding orgaware, Humanware,  dan  Infoware.  Untuk    Infoware  terlihat  paling  rendah  dari semua aspek  kriteria penilaian.
Grafik  performance  dynamic  sensitivity  menunjukkan  seberapa  besar perubahan  prioritas  tujuan  mempengaruhi  prioritas  komponen  teknologi, dimana  kriteria  digambarkan  dalam  batang  vertical,  sedang  alternative komponen  sebagai  grafik  garis  horizontal  cukup  dengan  cara  menggeser kriteria bar (batang) sehingga dapat melihat perubahan prioritas dari setiap alternatif.
Misal saat ini kriteria penciptaan inovasi saat ini 18,8% (lihat gambar 4 diatas), jika kita ingin melihat perubahan, misal menjadi 25% (lihat gambar 7)  cukup  dengan  menggeser  bertambah  (+6,2%),  maka  akan  terjadi perubahan  di  komponen  teknologinya  lainnya.  Terlihat  dimana  Orgaware dari  28,4%  naik  menjadi  29,9%  (+1,5%),  Humanware  dari  19,0%  naek menjadi  19,7%    (+0,7%),  dan  Infoware    dari  10,1%  naek  menjadi  10,5% (+0,4%)  sedangkan  Technoware  dari  42,5%  turun  menjadi  39,9%  (-3,6%). Terlihat  bahwa  semakin  tinggi  nilai  kriteria  penciptaan  inovasi  maka komponen  orgaware  makin  tinggi.  Dengan  demikian  Orgaware    menjadi prioritas  komponen  utama  jika  berdasar  hanya  kepada  kriteria  penciptaan inovasi.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Gambar 7. Grafik perubahan pada kriteria penciptaan inovasi
Gambar  8 2. Simulasi Grafik perubahan Performansi Dynamic sensitivity analysis pada kriteria penilaian penciptaan inovasi
Untuk Grafik two dimensional digunakan untuk menunjukkan prioritas dari kriteria  yang  digambarkan dalam  bentuk titik titik plot yang diplotkan pada  kuadran  tertentu.    Kuadran  kanan  adalah  yang  terbaik,  sedangkan kuadran  kiri  bawah  adalah  perlu  mendapat    perhatian.  Sedang  kuadran sebelah  kiri  atas  dan  kanan  bawah  menunjukkan  pertukaran  nilai  dimana konflik antara dua tujuan[9].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 9. Grafik Two Dimensional Sensitivity
Gambar  9  ditunjukkan  bila    kita  fokuskan  menggunakan  1  (satu)  kriteria, yaitu  penciptaan  Inovasi    dalam  sumbu  X-Y,  terlihat  bahwa  komponen Orgaware  dan  Humanware  sudah  diatas  garis  batas  memasuki  unsur penciptaan  inovasi.  Sedangkan  2  komponen  lainnya  adalah  Infoware  dan technoware masih dibawah garis batas menuju penciptaan inovasi.
Gambar 10. Grafik Two dimensional sensitivity antara kriteria Penciptaan inovasi dan supply bahan baku
Gambar  10  ditunjukkan  apabila  kita  ingin  menganalisis  dengan performa  alternative  dengan    2  (dua)  kriteria  dimana  penciptaan  inovasi pada sumbu X, dan kriteria supply bahan baku  pada sumbu Y, maka terlihat bahwa  komponen  Humanware  dan  Infoware  masih  di  kuadran  kiri  bawah dan berada dibawah garis batas menuju penciptaan inovasi.
Grafik  gradient  sensitivity  menunjukkan  prioritas  yang  menjadi alternatif  terhadap  satu  kriteria  pada  satu  waktu.  Salah  satu  alternatif tercantum di sisi kiri grafik dan lainnya terdaftar di sebelah kanan. Alternatif disebelah kiri adalah tetap, sementara memilih alternatif yang berbeda pada grafik dapat menimbulkan variasi atas alternatif di sebelah kanan [9].
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 11 . Grafik Gradient sensitivity
Gambar  11,  terlihat  bahwa    kriteria    penciptaan  inovasi  yang ditunjukkan  berupa  garis  vertical  (warna  merah)  berada  jauh  dari  titik maksimal. Untuk melihat perubahan dengan  menggeser garis vertical ke kiri atau  ke  kanan,  akan  terlihat  posisi  dari  komponen  teknologi.  Misal  kita perbesar  dengan  menggeser  garis  vertical  ke  kanan,  akan  menunjukkan bahwa  nilai  prosentase  untuk  orgaware,  humanware,  Infoware  akan meningkat,  untuk  technoware  terus  mengalami  penurunan.  Begitu  juga sebaliknya, jika digeser kekiri.
Grafik Head to head Sensitivity menunjukkan bagaimana dua alternatif dibandingkan satu sama lain terhadap kriteria dalam keputusan. Salah satu alternatif tercantum di sisi kiri grafik dan lainnya terdaftar di sebelah kanan. Alternatif  di  sebelah  kiri  adalah  tetap  sedangkan  alternatif  sebelah  kanan dapat bervariasi [9].

## Gambar 12. Grafik  Head to Head sensitivity
Gambar  12  tentang  grafik  head  to  head  sensitivity  menunjukkan bagaimana  dua  komponen  yaitu  humanware  dan  Infoware  kemudian dibandingkan  satu  sama  lain  terhadap  kriteria  dalam  keputusan.  Hasil keseluruhan ditampilkan di bagian bawah grafik (Overall) dan menunjukkan persentase keseluruhan dimana  Humanware  sudah lebih baik dari Infoware, yaitu 8,09%.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dengan  mencermati  beragam  grafik  analisis  sensitifitas  yang mencakup performance sensitifity, Dynamic Sensitivity, Gradient Sensitivity, Two  Dimensional,  dan  Head-to-Head  Sensitiviity,    dapat  dilihat  hasil penilaian bahwa yang menjadi perhatian, maka yang didorong untuk segera memenuhi  aspek  kriteria  penciptaan  inovasi  adalah  komponen  Infoware. Terlihat  aspek  infoware  masih  dalam  beragam  analisis  grafik  sensitivitas berada  dibawah  komponen  teknologi  lainnya.  Manajemen  masih menganggap sebagai komponen pendukung dalam pengelolaan operasional, belum  menjadi  fokus  perhatian  bagi  manajemen  untuk  pengembangan  INA TEWS.    Salah    satu  upaya    untuk  bertahan    dan    meningkatkan  kualitas produk  yaitu  dengan  menciptakan  manajemen  teknologi  yang  baik.  Untuk itulah perlu segera dibangun manajemen  sistem informasi yang terintegrasi untuk  menunjang  kegiatan  operasional  manufacturing  sebagai  alat  bantu utama dalam sistem yang terintegrasi pada satu sub organisasi menentukan hasil dari nilai kinerja organisasi itu sendiri.
Adapun  perbaikan  di  komponen Infoware melalui  penyediaan  pusat informasi  yang  mudah  diakses  sehingga  memudahkan  saling  bertukar informasi dan menggunakannya lebih efektif. Juga perlunya menyiapkan dan mengevaluasi SOP ( Standard Operating Procedure ), mengingat keberadaannya  sangat  penting  bagi  operasional  organisasi.  SOP  pekerjaan teknis  dalam  hal  produksi,  pengujian,  design  engineering  sampai  kepada penyimpanan bahan material yang dibutuhkan ini dibuat sederhana, dengan langkah  yang  ringkas serta  terus  dievaluasi  dan  dikembangkan  untuk perbaikan  kinerja  perusahaan  secara  menyeluruh.  Selain  itu,  SOP  yang disusun perlu disejajarkan pada aktivitas dalam hal pengawasan, perbaikan dan pemeliharaan terhadap produksi, pengujian, desain engineering sampai kepada  penyimpanan  bahan  material  tetap  harus    ditingkatkan,  karena  hal tersebut adalah kunci keberhasilan sistem manajemen mutu.
Untuk itu perlu segera ada kebijakan pengambilan  keputusan  strategis dalam  upaya  meningkatkan    pelayanan    informasi    dilakukan  dengan    cara pihak    manajemen  pengelola    INA  TEWS  secara    bertahap  melakukan pemilihan    dan    penggunaan    Sistem  informasi      yang  dituangkan    dalam rencana    strategis    (renstra)  untuk    keperluan  jangka    waktu    tertentu sehingga akan dapat terus dipantau, diestimasi, diukur dan dievaluasi.
Berdasar  Permenristekdikti  No.  42  Tahun  2016  tentang  Pengukuran dan  Penetapan  Tingkat  Kesiapterapan  Teknologi    (Technology  Readiness Level) untuk mengetahui sampai di mana sebuah teknologi sedang dan telah dikembangkan,  dan  seberapa  jauh  lagi  untuk  sampai  ke  tingkat  di  mana teknologi    siap  untuk  Diterapkan,  maka  dilakukan self  assessment TRL komponen  integrasi menggunakan  parameter  level  1  -  9,  dimana  secara umum pengembangan teknologi INATEWS ada di level 7 (tujuh) berada pada tahap  riset  pengembangan  (tingkat  7-9)  dimana  sudah  ada  kesiapterapan untuk produksi  awal  (Low  Rate  Initial  Product).  Pada  tahapan  ini    masih dalam  upaya  terbaik    perkiraan  investasi  dan  prospek  bisnis,  serta  masih
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
desain product masih ada perubahan sesuai uji di lapangan (Tsunami Buoy G4) .

## Gambar 13. Tingkat Kesiapan Teknologi INA TEWS
Berdasar Permen Ristekdikti No. 29 Tahun 2019 yaitu Pengukuran dan Penetapan  Tingkat  Kesiapan  Inovasi,  disebutkan  bahwa  Pengukuran  dan penetapan  tingkat  kesiapan  inovasi  (Katsinov)  sangat  diperlukan  sebagai upaya  untuk  mendorong  kesiapan  inovasi  ke  tahap  komersialisasi  produk serta  mengurangi  risiko  kegagalan  dalam  pemanfaatan  produk  inovasi. Metode Katsinov merupakan tools untuk mengukur, menilai dan menetapkan produk inovasi yang dapat diterapkan dalam pengelolaan proses inovasi atau manajemen  inovasi  di  perguruan  tinggi  maupun  lembaga  penelitian  dan pengembangan (litbang). Metode Katsinov atau IRL ini dibangun dalam enam level  (level  1  sampai  6)  dengan  tujuh  aspek  kunci  penilaian  meliputi teknologi,  pasar,  organisasi,  kemitraan,  risiko,  manufaktur,  dan  investasi [11].
Untuk  selanjutnya    TRL  ini  bisa  menjadi  bahan  pijakan    penilaian dengan metode Katsinov untuk mengetahui tingkat kesiapan inovasi produk INA  TEWS  BPPT.  Katsinov  merupakan tools untuk  mengukur,  menilai  dan menetapkan  produk  inovasi.  Jika  dikaitkan  metode  TKT  (Tingkat  Kesiapan Teknologi)  dengan  Metode  katsinov  (Tingkat  Kesiapan  Inovasi),  maka  bisa menjadi  merupakan satu kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Berdasarkan hasil penilaian TKT, Pengembangan Teknologi INA TEWS BPPT pada level 7. Metode  Katsinov  dapat  mulai  diukur  pada  saat  tingkat  kesiapan  teknologi (TKT)  ada  di  level  7  (tujuh).  Terkait  hal  tersebut,  untuk  mengetahui  lebih mendalam tingkat kesiapan inovasi produk INA TEWS BPPT, dapat dilakukan metode Katsinov.

## 4. SIMPULAN
Bahwa  teknologi  menjadi  salah  satu  elemen  penting  dalam pengembangan  perangkat  INA  TEWS.  Kemampuan    organisasi  dalam mengadopsi teknologi memberikan dampak yang sangat signifikan terhadap
0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% TKT 1 TKT 2 TKT 3 TKT 4 TKT 5 TKT 6 TKT 7 TKT 8 TKT 9
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
persaingan  industri  sejenis.    Dengan  demikian  Hasil  penilaian  teknologi dapat disimpulkan sebagai berikut :
a) Metode  penilaian  prioritas  pengembangan  teknologi  INA  TEWS menggunakan  4  (empat)  kriteria  penilaian  yaitu  urgensi  kebutuhan, Finansial / Pembiayaan, Supply bahan baku, dan percepatan Inovasi serta membagi  teknologi  INA  TEWS  menjadi  4  (empat)  komponen  teknologi yaitu Technoware, Humanware, Infoware, Orgaware.
b) Berdasarkan  data  hasil    penilaian  dari  preferensi  para  responden  ahli menggunakan metode Anaytical Hierarchy Process (AHP) serta didukung oleh  perangkat  lunak  pengolah  data  Expert  Choice,  maka  kriteria  supply bahan  baku    adalah  kriteria  paling  prioritas  dengan  bobot  mencapai 30,9%,  kriteria  kedua  adalah  urgensi  kebutuhan  dengan  sebesar  28,3%, lalu  kriteria  finansial/pembiayaan  sebesar  22,0%,  dan  terakhir  kriteria penciptaan  inovasi  sebesar  18,8%.  Sedangkan  alternatif  komponen teknologi  yang  tertinggi  adalah  Technoware  dengan  bobot  42,5%, orgaware  sebesar  28,4%,  Humanware  sebesar  19%,  dan  terakhir  adalah Inforware  sebesar  10,1%.  Komponen  Technoware  adalah      prioritas  dan utama  dalam  pengembangan  INA  TEWS.  Sedangkan  komponen  Infoware menjadi komponen paling rendah.
c) Dalam  rangka  mengurangi  ketergantungan  terhadap  komponen  bahan baku import yang menjadi domain utama dalam pengembangan INA TEWS ini,  sangat  diharapkan  untuk  terus  mendorong  inovasi  produk  yang berdaya  saing  dan  tentunya  berkualitas  dengan  cara  meningkatkan kegiatan  penelitian  riset  tidak  hanya  dengan  mengutamakan  sisi  teknis tetapi  juga  non  teknis,  dalam  hal  ini  tata  kelola  kebijakannya.  Sangat disayangkan  sekali.  Harapannya  produk  dari  INA  TEWS  mampu memenuhi  kebutuhan  dalam  negeri.  Selain  itu,  perlu  ditekankan  untuk segenap  untuk  terus  dapat  konsisten  berkomitmen      sebisa  mungkin menggunakan  produk  dalam  negeri.  Bagaiamanapun  sebenarnya Indonesia  memiliki  potensi,  kualitas,  dan  kemampuan  memenuhi kebutuhan  industri,  serta  bisa  dipercaya  oleh  pasar  domestic  maupun global.
d) Untuk  peningkatan  penciptaan  Inovasi  sebagai  salah  satu  strategi peningkatan  TKDN  (Tingkat  komponen  Dalam  Negeri)  untuk  produk komponen  INA  TEWS  perlu  dibarengi  dengan  adanya  Transfer  Of Technology.  Pada  dasarnya,  Inovasi  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik tanpa  transfer  of  technology.  strategi  pemilihan  teknologi  berdasar  pada korelasi  antar kebutuhan dengan sumber daya.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 5 Nomor 1, Maret 2021, pp. 254-269 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Anis  Kurniasih,  Jenian  Marin,  &  Reddy  Setyawan.  (2020).  Belajar  dari Simeulue:  Memahami  Sistem  Peringatan  Dini  Tsunami  di  Indonesia. Jurnal Geo Sains dan teknologi, Vol. 3, No.1 . [2]. BPPT.  (2019). layanan  informasi  publik .  Dipetik  tanggal  16  februari 2021, dari www.bppt.go.id: https://www.bppt.go.id/layanan- informasi-publik/3798-bppt-luncurkan-alat-penditeksi-dini-tsunami
[3]. BPPT.  (2020). layanan  informasi  publik .  Dipetik  tanggal  16  Februari 2021, dari www.bppt.go.id: https://www.bppt.go.id/layanan- informasi-publik/4125-perkuat-sistem-peringatan-dini-tsunami- melalui-kemandirian-teknologi
[4]. Gunawan, G. (2014). Implementasi Metode Analitycal Hierarchy Process Dalam  Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai. Jurnal  teknil  Sipil  INERSIA, Vol.6.No.1 , pp.91-97.
[5]. Irfan Eko Sandjaja, Endah Suwarni, & Wibowo Harso Nugroho. (2014). Produksi Prototype SubSurface BuoyHull. Jurnal Wave BPPT, Vol.8, No.1 . [6]. Satrio utomo, & Nugraheni Setiastuti. (2019). Industri 4.0 : Pengukuran Tingkat  Kesiapan  Industri  Tekstil  dengan  Metode  Singapore  Smart Industry  Readiness  Index. Jurnal  Nasional  Informatika  dan  Teknologi jaringan (Infotekjar), Vol.3, No.2 , pp.89-95.
[7]. Satrio  Utomo,  &  Nugraheni  Setiastuti.  (2019).  Penerapan  metode Technometrik  untuk  penilaian  kapabilitas  teknologi  industri  galangan kapal dalam menyongsong era industri 4.0. Jurnal Sains Komputer dan Informatika, Vol.3, No.1 , 100-114.
[8]. Satrio  Utomo,  Susalit  Setya  Wibowo,  Nugraheni  Setiastuti,  &  Arie Rakhman  Hakim.  (2020).  Innovation  4.0:  Penilaian  Tingkat  Kesiapan Inovasi  Perguruan  Tinggi  XYZ  Menghadapi  Revolusi  Industri  4.0. Infotekjar, Vol 4, No.2 , 118-123.
[9]. Wicaksana,  &  Dali  Kesuma.  (2015).  Analisa  Sensitivitas  Dan Karakteristik  Masyarakat  Di  Kota  Palembang  Dalam  Memilih  Moda Transportasi  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP). Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan, Vol.3 No.1 . [10]. Wida Prima Mustika, Mardian, & Rinawati. (2018). Analitycal Hierarchy Process  Untuk  Menganalisa  Faktor  Pemilihan  Web  Browser  Pada Desktop. Jurnal  Sains  Komputer  &  Informatika  (J-Sakti),  Vo.2.  No.1 , pp.83-93.
[11]. Wiwiek  Yuliani.  (2019).  PENDANAAN  INOVASI  (instrumen  kebijakan inovasi) dalam Inovasi Teknologi Power Train Kendaraan Masa Depan Untuk Pasar Indonesia, Direktorat  Invovasi Industri Kementrian Riset, Teknologi  dan  Pendiidkan  Tinggi,  Jakarta,  Seminar  Inovasi  2019. Seminar Future Power Train Technology Scenario.