## MULTI CRITERIA ANALYSIS MENENTUKAN POINT WEIGHT COMPARATION DALAM PENETAPAN DECISION PRIORITY

## Akmaludin
Program Studi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Manajemen Ilmu Komputer Nusa Mandiri Jakarta Jl. Damai No.8 Warung Jati Barat Margasatwa Jakarta Selatan akmaludin.akm@nusamandiri.ac.id
Abstract  Decision-making  method  being  used in  the  Analytic  Hierarchical  Process  (AHP),  each method has different characteristics, it can be seen from how the data acquisition was doing, whether using  a  single  data  or  data  groups,  then  how  to determine the scale that will be used , and how the determination  of  the  amount  to  be  entered  into pairwise matrix. Each method has its own way and each  method  will  yield  the  amount  of  different values,  but  about  priorities  can  result  in  the  same decision.  In  this  paper  will  try  to  discuss  the differences  in  data  processing,  the  methods  used, the  determination  of  pairwise  matrix  and  the resulting  acquisition  priorities.  Multi  Criteria Analysis  (MCA)  provides  an  overview  of  the differences produced by these methods.

## Intisari
 Metode  pengambilan  keputusan bayak  digunakan  dalam Analytic  Hierarchical Process (AHP),  masing-masing  metode  memiliki karakteristik  yang  berbeda-beda,  hal  ini  dapat dilihat  dari  bagaimana  perolehan  data  yang dilakukannya, apakah menggunakan data tunggal atau  data  berkelompok,  kemudian  bagaimana menentukan  skala  yang  akan  digunakan,  dan bagaimana  penetapan  besaran  untuk  dimasukan ke dalam matriks berpasangan ( pairwise matrix). Setiap  metode  memiliki  cara  tersendiri  dan masing-masing  metode  akan  menghasilkan besaran  nilai  yang  berbeda  pula,  tetapi  tentang prioritas  dapat  menghasilkan  keputusan  yang sama.  Dalam  penulisan  ini  akan  mencoba  untuk membahas perbedaan olahan data,  metode yang digunakan,  penentuan  matrik  berpasangan  dan perolehan  prioritas  yang  dihasilkan. Multi Criteria  Analysis (MCA)  memberikan  gambaran tentang  perbedaan  yang  dihasilkan  dengan berbagai metode tersebut.
Kata  kunci :  Analisis  multi  kriteria,  Konsistensi, Skala prioritas.

## PENDAHULUAN
Banyak
perbedaan pendapat yang ditimbulkan oleh para peneliti yang
menggunakan Analytic  Hierarchical  Process (AHP). Karena semakin berkembang penggunaan pengambilan  keputusan  dengan  metode  AHP  ini, sehingga perkembangan penggunaan akan pendekatan  dalam  pengambilan  keputusan menghasilkan  banyak  metode-metode  yang  kian menjamur.  Dengan  demikian  menghasilkan perbedaan-perbedaan output dalam  proses perhitungan  yang  bersifat  matematis.  Mengapa hal  ini  dapat  terjadi?  Ini  yang  menjadi  persoalan di  setiap  para  peneliti,  memang  perhitungan dengan  analisis  yang  berbeda  memberikan besaran  nilai  yang  berbeda  pula,  tetapi  muara dari AHP yang dilihat adalah prioritas pengambilan  keputusan  memberikan  nilai  yang sama, walaupun besaran prioritas-nya memberikan  nilai  yang  berbeda.  Hal  ini  dapat dilihat  dari  beberapa  sudut  pandang,  yang pertama, olahan data kuisioner dapat menggunakan  data  tunggal  atau  menggunakan data  kelompok,  kedua  bagaimana  penggunaan skala  yang  dipakai,  walaupun  berdasarkan ketetapan  Saaty  menetapkan  besaran  skala  satu hingga  sembilan,  kemudian  bagaimana  konversi skala  yang  dipakai  dalam  menentukan pairwise matrix .  Nilai  dari pairwise  matrix dapat  bernilai kisaran null hingga  satu  dengan  menggunakan metode  Nilai  Skala  Banding  (NSB)  yaitu  suatu skala  yang  ditetapkan  berdasarkan  perolehan nilai  terbesar  dan  perolehan  nilai  terkecil  yang ditentukan  berdasarkan  nilai  skala  banding  dari objek  yang  dibandingkan,  dan  ada  juga  yang melakukan  konversi  dengan  nilai  yang  harus diatas  lebih  dari  satu,  metode  ini  sering digunakan oleh penemu metode AHP yaitu Saaty. Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang tepat dan dapat dibuktikan dengan menggunakan suatu  aplikasi expert  choice. Terkadang  banyak peneliti  yang  menggunakan  metode  selain  yang ditemukan  oleh  Saaty,  tetapi  tidak  dapat diterapkan  dengan  aplikasi expert  choice ,  hal  ini dikarenakan  aplikasi  ini  hanya  mengenal  input yang  nilainya  lebih  dari  satu,  sedangkan  metode yang digunakan melalui NSB dapat menghasilkan nilai dengan kisaran null hingga di atas satu, Oleh karena  itu  tidak  dapat  diterapkan  dengan menggunakan  aplikasi expert  choice .  Sehingga
perbedaan  metode  memberikan  cara  yang berbeda  pula  dalam  meng-analisis  data.  Dengan masalah  yang  ditimbul  ini,  maka Multi  Criterian Analysis (MCA) menggambarkan lingkup bahasan dalam  menganalisa  kedalam  bentuk  perhitungan yang  bersifat  matematis  dalam  menentukan prioritas  terhadap  pengambilan  keputusan. Tentunya  tidak  menutup  persyaratan  yang  telah ditetapkan  dan  ditemukan  oleh  Saaty  yang menjadi  perintis  penemuan  metode  ini  terhadap jumlah  skala  yang  digunakan,  dan fundamental scale of absolute  number yang memiliki sembilan tingkat dan digunakan untuk mengukur penilaian dasar  terhadap  masing-masing  kriteria  maupun alternative  dalam  menentukan  besaran pairwise matrix sebagai  dasar  skala  perbandingan  (Saaty, 2008:86).    Adapun  besaran  nilai  skala  tersebut dapat dilihat pada (Tabel 1).
Tabel 1. Fundamental scale of absolute number .
Sumber: (Saaty,2008 :86).
Sedangkan  dilihat  dari  sudut  pandang lainnya  seperti  besaran  nilai priority ,  setelah menentukan pairwise  matrix dengan  besaran nilai  input  yang  bernilai  lebih  dari  satu,  dapat dibuktikan secara matematis memberikan prioritas  yang  sama,  tetapi  besaran  terhadap hasil  tidak  memberikan  nilai  yang  sama  hanya saja terhadap pengambilan keputusan, memberikan  nilai  keputusan  yang  sama.  Hal seperti  ini  memberian  suatu  simpulan  bahwa metode  yang  berbeda  dapat  memberikan keputusan  yang  sama  dalam  pendekatan Multi Criteria  Analysis (MCA).  Hasil  keputusan  yang telah  dianalisis  tentunya  perlu  diuji  terlebih dahulu  terhadap consistency yang  dihasilkan, sebelum  keputusan  tersebut  ditetapkan.  Jika memberikan  nilai consistency yang  tidak  sesuai ketetapan  Saaty  yaitu  bernilai  kurang  dari  0,1  ; maka  hal  ini  dapat  memberikan  referensi terhadap  keputusan,  atau  jika  sebaliknya  nilai tersebut  lebih  dari  0,1;  maka  keputusan  dari
analisis  tidak  dapat  memberikan  referensi  yang baik terhadap pengambilan keputusan.

## BAHAN DAN METODE.
Pendekatan Multi  Criteria  Analysis (MCA) dalam Metode Analytic Hierarchical Process (AHP) yang  dikembangkan  oleh  Saaty,  seorang  pakar matematika  dari Pitsburg  University .  Menurut Zimmer  (2011:3)  Metode  ini  adalah  sebuah kerangka untuk mendukung pengambilan keputusan  dengan  efektif  atas  persoalan  yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat  proses  pengambilan  keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata criteria dan alternative dalam  suatu  susunan  hirarki  yang    memberikan nilai  numerik  pada  pertimbangan  subjektif tentang  pentingnya  variable  dan  mensinstesis berbagai  pertimbangan  ini  untuk  menetapkan variable  yang  mana  yang  memiliki  prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil  pada  situasi  tersebut,  adapun  urutan penggunaan AHP dapat dilihat pada flow diagram pada  (Gambar  1).  Keputusan  sebagai  sebuah konsep yang  banyak digunakan, karena itu hadir dalam kehidupan sehari-hari. keputusan diartikan  sebagai  pilihan  alternatif  yang  paling cocok  dengan  respek  kriteria  yang  telah ditetapkan  sebagai  kumpulan  kegiatan  dari definisi  masalah  untuk  pemilihan  alternatif, sehingga  dengan  proses  pengambilan  keputusan ada  beberapa  tingkat  yang  berbeda.  Tingkatan yang paling sederhana disusun menjadi tiga level yaitu level satu  disebut  sebagai goal, level  dua disebut  sebagai level  criteria ,  dan level tiga disebut  sebagai level  alternative ,  penggambaran level  hierarcy dapat  dilihat  pada  (Gambar  2). Pertama  identifikasi  dan  definisi  masalah, menentukan koleksi solusi alternatif, menentukan  koleksi  kriteria  untuk  evaluasi alternatif dan akhirnya alternatif pilihan. (Tomic, 2011:194).
Sumber: (Zimmer, 2011:3)
Gambar 1. Flow diagram Analytic Hierarchical
Process
Sumber: (Coulter,2012:53)
Gambar 2. Level hierarchy .
Metoda  AHP  dipastikan  memang  sangat membantu memecahkan persoalan yang kompleks  dengan  menstruktur  suatu hirarki multi  criteria  decision  technique (Ishizaka  and Nemeray,  2013:3)  ,  pihak  yang  berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan weight priority .
Penelurusan dalam tulisan ini ditunjukkan bahwa pokok eigenvector adalah  representasi  penting dari  prioritas  berasal  dari  perbandingan  timbal balik  penilaian  berpasangan  matriks  positif (Saaty,2003:85). Penggunaan AHP dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  yang kompleks,  ukuran  permasalahan  yang  berskala besar  dan  nyatam,  serta  untuk  menangani  yang menggunakan  banyak  kriteria  terhadap  masalah yang  sangat  kompleks  (Yang  etc,  2002:33).  Hasil pengukuran tentunya harus melakukan pengujian  terhadap  nilai consistency ,  dimana penilaian consistency memilki  bebarapa  tahapan mulai  dari  pengukuran lambda  max,  consistency index (CI)  dan consistency  ratio (CR).  Dimana lambda  max  didapat  dari  perkalian  antara pairwise  matix dengan eigenvector dengan  nilai hasil  perkaliannya  disebut  dengan eigenvalue (Coulter,  2012:56-57)  .Untuk  nilai  perbandingan eigenvalue dengan eigenvector yang  dirata- ratakan berdasarkan jumlah ordo yang digunakan  dalam pairwise  matrix inilah  yang disebut  dengan lambda  max (Coulter,2004:21- 22)  .  Untuk  menentukan  nilai  bersaran terhadap consistency  index (CI)  dan consistency  ratio (CR) dapat  dilihat  pada  (rumus  1)  dan  (rumus  2). Sedangkan untuk menentukan nilai CR dibutuhkan random index (RI) dari besarnya ordo yang  digunakan  dalam  perhitungan,  lihat  (Tabel 2).
………………….(1)
……………….…(2)
Tabel 2. Random Index (RI)
Sumber: Saaty(Young,K.D,2012:33).
Didefinisikan  Umumnya  AHP  adalah prosedur  untuk  penataan  dan  melarutkan multi- criteria masalah  keputusan  (Meixner  dan  Haas, 2002). Seperti namanya, tujuan dan kriteria yang terstruktur  analitis  dalam  urutan  hirarkis. Analytic berarti  bahwa  masalah  keputusan dianalisis secara matematis dengan cara kesimpulan logis . Selanjutnya nama menekankan karakter prosedural AHP (Gotze,2008). Alternatif yang  berbeda  dibandingkan  berkenaan  dengan kriteria  dalam  modus  berpasangan  dengan  skala dasar  angka  absolut  yang  telah  terbukti  dalam praktek dan divalidasi secara teoritis.
Salah satu tujuan AHP adalah derivasi dari bobot dan prioritas dari perbandingan
berpasangan. Ada berbagai metode yang tersedia untuk menentukan vektor prioritas salah satunya adalah  metode eigenvector yang  dikemukakan oleh  (Saaty  dan  Vargas,  2001).  Metode  ini  juga memberikan gambaran yang berbeda cara dalam menentukan priority .

## Metode Penelitian
Untuk  menjelaskan  pembahasan  dan pengembangan  terhadap  isi  tulisan,  maka dibutuhkan  beberapa  metode  penelitian  yang dilakukan yaitu:
a.  Studi pustaka.
Metode  studi  pustaka  dilakukan  untuk mengembangkan konsep teoritis dalam pengumpulan  data  dan  informasi  yang bersumber  dari  sejumlah  jurnal  sebagai referensi  acuan  yang  berhubungan  dengan masalah  yang  akan  dibahas  dalam  penulisan ini,  dengan  harapan  dapat  menambah wawasan dan pengetahuan tentang penggunaan
metode dalam
analytic hierarchical process dengan berbagai pendekatan.
b.   Kuisioner. Metode  penyebaran  kuisioner  dilakukan untuk memberikan masukan terhadap besaran criteria dan alternative yang digunakan  untuk  penerapan  dan  pembuktian hasil  analisis  dengan  metode sum  vector , metode  repetisi eigenvector ,  adapun  jumlah responden  yang  dijadikan  sebagai  sampling berjumlah  lima  puluh  responden.  Teknik sampling  yang  digunakan  adalah  random sampling  dan  analisisnya  menggunakan  nilai skala  banding,  skala  konversi  saaty,  dan pendekatan geometric .

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode analytic hierarchical process (AHP) mengenal  banyak  sekali  pendekatan-pendekatan yang digunakan untuk membantu para pengambil  keputusan.  Salah  satunya  adalah metode sumvector dengan  menentukan  nilai pairwise  matriks menggunakan geometric  mean baik data tunggal atau dengan data berkelompok. Pendekatan ini jelas berbeda dengan pendekatan yang sering digunakan dalam penunjang pengambilan keputusan seperti pendekatan multi criteria  analysis , multi  criteria  decision  analysis , maupun  pendekatan multi  criteria  decision making .  Semua  pendekatan  ini  menggunakan teknik  repetisi  untuk  menentukan  eigenvalue terhadap  nilai local  priority .  Metode sumvector dilihat  dari namanya merupakan  konsep penjumlahan  kolom  dan  juga  penjumlahan  baris hingga menemukan priority yang kemudian akan diuji  melaui  pengujian  konsistensi  dengan standar  aturan  yang  berlaku  seperti  metode- metode  lainnya.  Untuk  membahas  permasalahan ini  penulis  menggambarkan  dalam  kasus pemilihan fasilitas dilingkungan perumahan yang terdiri  dari  sejumlah  criteria  utama  diantaranya M menggambarkan manfaat, PAM menggambarkan  peran  sarta  masyarakat,  PPS menggambarkan  peran  pemda  setempat,  dan  AP menggambarkan aspek perawatan. Untuk bahasan ini penulis mencoba untuk membuktikan  berbagai  varian  metodologi  yang dipakai dalam mementukan perbandingan dalam menentukan  prioritas  terhadap  keputusan, adapun  lingkup  yang  akan  dibahas  hanya  dalam lingkup  criteria  utamnya  saja  tidak  mendetail hingga alternatifnya. Mari kita lihat pembahasannya secara lengkap.
Basis dasar menggunakan rata-rata geometric  untuk  menentukan  pairwise  matrix, tentunya  perlu  diingat  kembali,  bahwa  rata-rata geometrik dapat memberikan nilai yang mungkin kisaran  null  sampai  seterusnya  sesuai  jumlah skala maksimum Saaty.
Tabel 3. Kriteria utama.
Sumber: Data olahan.
Perhatikan  baik-baik  (Tabel  3)  dari  kriteria utama sebagai kasus pembahasan.
Pada (Tabel 3) terlihat bahwa, pengolahan data  kuisioner  menggunakan  data  berkelompok dan  pendekatan  matematisnya  menggunakan rata-rata  geometric  dan  skala  yang  dipakai tentunya  menggunakan  nilai  skala  banding (NSB).  Oleh  karena  itu  harus  menentukan  nilai terbesar dan  nilai terkecil terhadap criteria yang dibandingkan untuk memperoleh NSB. Penggunaan  NSB  tetap  menggunakan  besaran skala  mulai  dari  satu  hingga  sembilan  sesuai ketetapan  Saaty  dalam  penggunaan  skala  AHP. Setelah  mendapatkan  masing-masing  criteria dengan geometric  mean ,  selanjutnya  membuat pairwise  matrix ,  dengan    menggunakan  (Rumus 1)  untuk  menentukan  NSB-nya.Sehingga  akan didapat  masing-masing  nilai  perbandingannya yang tertera pada (Tabel 4).
Rumus 1 dengan keterangan:
Tabel 4. Perbandingan dengan Geometricmean
Sumber: Data olahan
Dari (Tabel 4)
nilai perolehan perbandingan  antara  M  dengan  PAM  bernilai 6,560,  perbandingan  M  dengan  PAM  bernilai 7,953, perbandingan M dengan AP bernilai 9,000, perbandingan  PAM  dengan  PPS  bernilai  1,393, perbandingan PAM dengan AP bernilai 2,440, dan perbandingan  PPS  dengan  AP  bernilai  1,047. Dengan  demikian  mulailah  untuk  menyusun pairwise matrix untuk memperlihatkan perolehan  terhadap local  priority keputusan terhadap  criteria  utama.  Pada  (Tabel  4)  yang terlihat  adalah  semua  nilai  perbandingan  untuk pairwise  matrix  bernilai  lebih  dari  satu,  hal  ini jika  diterapkan  kedalam  aplikasi expert  choice dapat  memberikan  kesamaan  proses  matematis jika dibuktikan dengan metode repetisi
eigenvector .  Tetapi  jika  sebaliknya,  maka  input yang  dimasukan  kedalam  expert  choice  akan ditolak. Adapun hasil pairwise matrix dari criteria utama adalah tampak pada (Tabel 5).
Tabel 5. Pairwise matrix criteria utama.

## Sumber: Data olahan
Seperti  yang  telah  disampaikan  dalam pendahuluan, bahwa sum vector memiliki banyak varian  seperti  yang  dikemukakan  oleh  (Meixner dan  Haas  2002),  dengan  menjumlahkan  column dan  baris  untuk  menentukan priority, dengan melihat  (Tabel  6)    dan  (Tabel  7).  Metode  seperti ini  juga  diikuti  oleh  Asamoah,  etc  (2012:56), untuk menentukan prioritas melalui penjumlahan  rata-rata  dari  baris  matrix,  yang sebelumnya menetapkan pairwise matrix melalui penjumlahan colomn.
Tabel 6. Sum column
Sumber: Data olahan
Tabel 7. Sum row
Sumber: Data olahan
Dengan memperhatikan (Tabel 7)
sehingga  dapat  dicari  besaran  nilai priority dengan  cara  membandingkan  besaran weight yang  didapat  dari sum  row terhadap  total sum row dengan  perolehan  hasil    sebagai  berikut prioritas  pertama  disandang  oleh  M  dengan bobot  0,711,  priotas  kedua  disandang  oleh  PAM, priotas  ketida  disandang  oleh  PPS  dengan  bobot 0,085,  dan  prioritas  keempat  disandang  oleh  AP dengan  bobot  0,071.  Untuk  pembuktian  kedua dapat  dilakukan  dengan    memperhatikan  data dari  (Tabel  6)  dan  (Tabel  7).  Hasil  yang  didapat pada  (Tabel  6)  di  analisis  dengan  rata-rata geometric tunggal artinya masing-masing element dikalikan kemudian dipangkatkan dengan akar kuadrat sebanyak jumlah
elemennya.  Hasil  perhitungan  dapat  dilihat  pada (Tabel 8).
Tabel 8. Pemangkatan dengan geometrc mean data tunggal.
Sumber: Data olahan.
Dengan  memperhatikan  (Tabel  8)  terlihat bahwa,  perolehan  hasil  untuk priority dengan geometric  mean dengan  masing-masing  adalah prioritas  pertama  disandang  oleh  M  dengan bobot 0,711, prioritas kedua disandang oleh PAM dengan  bobot  0,130,  prioritas  ketida  disandang oleh  PPS  dengan  bobot  0,085,  dan  prioritas keempat disandang oleh AP dengan  bobot 0,070. Dengan demikian kita dapat melihat pembuktian nyata  bahwa  metode  yang  berbeda  dapat memberikan bobot prioritas yang berbeda tetapi memberikan  prioritas  keputusan  yang  sama, perhatikan  (Tabel-9)  yang  menggambarkan selisih hasil terhadap priority .
Tabel 9. Perbedaan perolehan nilai priority .
Sumber: Data olahan.
Ada  metodologi  lainnya  menggunakan repetisi eigenvector ,  seperti  yang  dikemukakan oleh  Saaty  yang  dapat  diterapkan  oleh  peneliti dengan pendekatan Multi Critera Decision Making
(MCDM),  hal  ini  dapat  penulis  jelaskan  secara rinci dan dapat dilihat dimana letak perbedaanya secara  jelas.  Matriks  berpasangan  yang  akan dibuktikan dengan pendekatan iterasi eigenvector dapat  dilihat  pada  (Tabel  10).  Dalam hal ini pembuktian diambil dari hasil pemangkatan matrik perbasangan yang ada pada (Tabel 5). Pada tahap normalisasi dan
perhitungan selisish
nilai eigenvector,
menggambarkan  proses  iterasi  berakhir  atau mungkin  harus  terjadi  iterasi.  Untuk  nilai  yang masih menghasilkan selisih, maka harus dilakukan  perulangan  untuk  dilakukan  seperti proses  sebelumnya  yaitu  dengan  memangkatkan kembali  hasil  pengkuadratan matrix .  Proses iterasi  akan  berakhir  apabila  nilai eigenvector yang sebelumnya apabila terjadi proses pengurangan  dengan eigenvector berikutnya tidak memiliki nilai selisih bahkan sampai dengan tingkat  ketelitian  yang  tidak  terhingga,  maka dapat dikatakan inilah yang dinamakan eigenvector yang  optimal.  Dalam  hal  ini  nilai optimal  terkadang  perlu  dibuktikan  hingga tuntas, walaupun proses perhitungannya membutuhkan waktu yang lama dan panjang. Hal ini menjadi salah satu perbedaan yang dilakukan dengan  menggunakan  pendekatan Multi  Criteria Decision  Making (MCDM).  Oleh  karena  itu  ciri utama  dari  metode  MCDM  terletak  pada  tingkat ketelitian yang tinggi dan harus didukung dengan kesabaran  dan  ketelitian  dalam  melakukan proses  untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal. Aplikasi expert choice dibuat dengan konsep yang sama  persis  seperti  yang  dilakukan  dengan pendekatan MCDM, sehingga hasil yang diterapkan  memberikan  kesamaan  hasil  dalam mendukung  pengambilan  keputusan  dan  dapat dijadikan  sebagai  referensi  yang  kuat  dalam menunjang pengambilan keputusan.
Tabel 10. Iterasi eigenvector dengan empat perulangan
Sumber: Data olahan
Pada (Tabel 10) merupakan hasil penentuan  nilai eigenvector akhir  tanpa  adanya nilai  selisih eigenvector terjadi  secara  berulang dengan  jumlah  repetisi  sebanyak  empat  kali. Hasil  normalisasi  dan eigenvector tanpa  adanya sedikitpun selisih dapat dilihat pada (Tabel 11).
Tabel 11. Normalisasi dan Eigenvector tanpa selisih.
Sumber: Data olahan
Dari  (Tabel  11)  dapat  dilihat  bobot prioritas  terhadap eigenvector tertingga  sebagai ukuran priority . Prioritas pertama disandang oleh M  dengan  bobot  0,7136,  prioritas  kedua disandang  oleh  PAM  dengan  bobot  0,1312, prioritas ketiga disandang oleh PPS dengan bobot 0,0848, dan prioritas keempat disandang oleh AP dengan  bobot  0,0704.  Ternyata  benar  bahwa bobot  prioritas  memiliki  nilai  yang  berbeda  tipis dari  tiga  pendekatan  yang  digunakan.  Secara lengkap  perbedaan  tersebut  tergambar  pada (Tabel 12).
Tabel 12. Perolehan hasil prioritas keputusan dengan tiga pendekatan.

## Sumber: Data olahan.
Lalu  bagaimana  dengan consistency yang dimiliki  terhadap pairwise  matrix criteria  utama, yang  telah  begitu  panjang  dianalisis.  Apakah memberikan  nilai consistency yang  dapat dijadikan  sebagai  referensi  yang  dapat  diterima atau  tidak,  perhatikan  (Gambar  3).  Pengujian consistency terdiri  dari  beberapa  tahapan  mulai dari  menentukan consistency  vector,  λ  max, consistency index, dan consistency ratio . Perhatian utama  dalam  perolehan concistency adalah  nilai yang dihasilkan pada consistency ratio berdasarkan  ketetapan  Saaty  harus  kurang  dari 0,1; ternyata hasil akhir consistency ratio bernilai (0,0482).  Ini  membuktikan  bahwa  analisis  yang begitu  panjang  dan  telah  dilalui  ternyata  benar memberikan  keputusan  yang  dapat  diterima sebagai referensi dalam pengambilan keputusan.
Sumber: Data olahan.
Gambar 3. Consistency ratio main criteria
Dari banyak metode yang sudah diterapkan,  mari  mencoba  untuk  diuji  dengan aplikasi expert choice bagaimana nilai consistency yang  dihasilkannya.  Dengan  mengambil pairwise matrix pada  (Tabel  5)  merupakan  data  yang dapat  diinput  kedalam  aplikasi expert  choice . Hasil  inputan  yang  telah  dilakukan  dapat  dilihat pada  (Tabel  13).  Proses  yang  dilakukan  dalam expert  choice dapat  dilihat  secara  langsung bagaimana priority yang  dihasilkan  dengan meggunakan  aplikasi  tersebut  dapat  dilihat  pada
(Gambar  4),  sedangkan graphics  priority -nya dapat dilihat pada (Gambar 5).
Tabel 13. Data input kedalam expert choice.
Sumber: Data olahan by Expert Choice.
Sumber: Data olahan by Expert Choice.
Gambar 4. Priority pairwise matrix criteria utama expert choice .
Untuk  pembuktian  priority  dengan expert choice ,  jika  melihat  (Tabel  12)  hasil  yang diperoleh  sama  persis  dengan  hasil  yang ditampilkan  dengan  aplikasi expert  choice , sehingga  dapat  dikatakan  bahwa,  pendekatan dengan Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM) adalah  tepat  jika  menggunakan  aplikasi expert choice ,  tetapi  untuk  metodologi  yang  lain  belum tentu  dapat  diterapkan  dengan  aplikasi expert choice .
Sumber: Data olahan by Expert Choice . Gambar 5. Graphics priority expert choice.

## KESIMPULAN
Pendekatan  analisis  terhadap Analitic Hierarchical  Process (AHP)  banyak  sekali, tergantung dari pihak peneliti dengan pendekatan  yang  mana  yang  diselerakan,  ada yang  senang  dengan  penggunaan  metode  yang simple,  dengan  penggunaan  metode  yang memperhatikan  tingkat  ketelitian,  atau  dengan metode yang ber- index . Jika dilihat dari hasil yang didapat  dari  priority  metode sum  row ,  memiliki nilai total pembulatan yang sama dengan metode repetisi eigenvalue ,  berbeda  dengan  metode geometric  mean yang  memiliki  nilai  selisih sebesar  0,005,  tetapi  keputusan  memberikan priority  yang  sama  dan  semuanya  mendapatkan referensi dalam pengambilan keputusan.
Ada  beberapa  yang  perlu  diperhatikan dalam  penggunaan  pendekatan  metode  seperti geometric  mean ,  dalam  menentukan  prioritas harus  dilakukan  proses indexing terlebih  dahulu dalam  menentukan pairwise  matrix ,  jika  tidak maka  akan  menghasilkan  nilai  yang  tidak diharapkan.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena penggunaan  penentuan  skala  yang  berbeda karena  harus  mengetahui  lebih  dahulu  mana
yang  terbesar  dan  mana  yang  terkecil  untuk menetapkan  Nilai  Skala  Banding  (NSB).  Beda dengan  yang  digunakan  Saaty  semua  nilai dikonversi  dengan  teliti  dan  terstruktur  dalam konversi  skala  Saaty.  Maka  dari  itu  nilai  untuk pairwise  matrix nya selalu bernilai lebih dari satu dan hal inilah yang membedakan dengan metode- metode  lainnya,  sehingga  metode  Saaty  lebih tepat  diterapkan  dengan  menggunakan  aplikasi expert choice .

## REFERENSI
Asamoah,  D.,  Annan  J.,  Nyarko,  S.  2012. International journal of business management:  AHP  Approach  for  supplier selection in a pharmaceutical manufacturing  in  Ghana.  E-ISSN  1833- 8119.Vol. 7 No. 10, May 2012. pages 49-62.
Coulter, Elizabeth D., Coakley, J, Sessions, J. 2012. The  analytic  hierarchical  process:  The tutorial  for  use  in  prioritizing  forest  Road investments  to  minimize  environmental effects:  International  journal  of  forest engineering. Montana, USA. p 51-69
Coulter,  Elizabeth  D.  2004.  Setting  forest  road maintenance  and  upgrade  priorities  based on  environtment  effects  and  expert judgment: A Disertation doctor of philosophy in forest enginering:. Commencement in June 2005.Oregon State University-USA. p 21-22
Gotze  U.,  2008:  Investitionsrechnung:  Modelle und Analysen zur Beurteilung von Investitionsvorhaben. Berlin: Springer
Verlag.
Ishizaka, Allesio, Namery Philippe. 2013. A multy criteria  groups  decision  frame  work  for partner  grouping  when  sharing  facilities. Groups
Decision and Negotiation. Portmouth  Business  School-UK.  Pages  1- 28.
Meixner  O.,  R.  Haas,  2002.  Computergestütze Entscheidungsfindung.  Ahli  Choise  und AHP  :  inovatif  werkzeuge  zur  Losung komplexer  Probleme.  Frankfur,  Wien: Redline Wirtschaft.
Saaty, Thomas L. 2003. Decision-Making  with the AHP;  Why  is  the  Principal  eigenvector necessary: European Journal of Operational Research 145 (2003) p 85–91.
Saaty, Thomas L. 2008. Decision making with the analytic hierarchical process: International Journal survices sciences Vol. 1  No.1 2008. p 83-98
Saaty  Thomas  L,  Vargas  LG  (2001):  Model, Metode,  Konsep  &  Aplikasi  Analytic
Hierarchy  Process.  Boston  et  al:  Kluwer
Academic Publishers. Tomić,V.,Marinković, Z.Janošević. D., 2011.
Promethee  method  implementation  with multi criteria decisions.. Mechanical
Engineering  Faculty,  University  of  Niš,  A. Medvedeva  14,  Niš,  Serbia,  Mechanical Engineering  Vol.  9,  No  2,  2011,  pp.  193- 202.
Yang,  Jiaqin  and  Shi,  Ping  .  2002.  Applying Analytic  Hierarchical  Process  in  firm overall  performance  evaluation;  a  case study  in  China.  International  of  business (7) 1-2002 ISSN: 1083-4346, p. 29-45.
Young,  K.D.  2006.  Thesis:  Application  of  the Analytic  Hierarchy  Process  Optimization Algorithm  in  Best  Management  Practice Selection: the faculty of Virginia Polytechnic  Institute  and  State  University. p 23-35.
Zimmer,  S.,  Klumpp,  M.,  Abidi,  H.,2011.  Industry project  evaluation  with  the  analytic hierarchical  process.  Institute  for  logistic and  services  management  fom  university of  apllied  science  assen.  Leimkugelstrabe 6-45141.  Essen-Germany.  www.fom-ild.de. Pages. 01-09.

## BIODATA PENULIS
Akmaludin,  S.Kom,  MMSI.
Lahir di Jakarta pada tanggal 11 Juni 1970. seorang  lulusan  pendidikan akhir dari S2-Pasca Universitas Gunadarma, saat  ini  telah  memiliki jabatan
fungsionil di kopertis  wilayah  III  dengan  jenjang  kepangkatan Lektor  dan    Sampai  saat  ini  sudah  memiliki sertifikasi  dosen  sejak  tahun  2009  dan  masih memilliki  keinginan  terus  menulis  untuk menuangkan pemikirannya yang menjadi keharusan  dalam  melakukan  Tri  Dharma Perguruan  Tinggi,  Beberapa  tulisan  atau  paper, telah dimuat dibeberapa jurnal seperti Paradigma,  Perspektif,  Cakrawala,  Widiya  Cipta, Tekno  dan  Pilar.  Penulis  juga  telah  menerbitkan dan membuat sebuah karya berupa buku dengan judul  After  Effect.  Dilain  sisi  untuk  mendukung civitas  akademika  berperan  juga  sebagai pembicara  seminar  dan  workshop  dilingkungan Akademi  Bina  Sarana  Informatika  dan  STMIK Nusa  Mandiri  dengan  topic  materi  andalannya tentang Analytic  Hierarchical  Process  Method dengan  beberapa  pendekatan-pendekatan  yang berbeda.  Demikian  dari  saya  dan  terucap  kata terima kasih.