Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Sensitivitas Prioritas Kriteria Pada Metode Analytical Hierarchy Process (Kasus Penentuan Pemberian Kredit)
I Komang Arya Ganda Wiguna 1 , Ketut Ngurah Semadi 2 , I Gede Iwan Sudipa 3,* , I Kadek Jerry Septiawan 4
1,2,3,4 Teknik Informatika, STMIK STIKOM Indonesia Jl. Tukad Pakerisan No 97, Panjer, Denpasar Selatan, Bali, 0361256995
1 kmaryagw@stiki-indonesia.ac.id, 2 semadi@stiki-indonesia.ac.id, 3 iwansudipa@stiki- indonesia.ac.id, 4 xjerryseptiawanx@gmail.com

## Abstract
The criteria affect a priority decision to find out the most important criteria in the Analytical Hierarchy Process (AHP) seen from the priority weights generated by the calculation. However, the analysis of the importance of priorities is to find out how important changes in the weight of  the  criteria  can  change  the  order  results  of  alternative  rankings  and  how  critical  the alternative  values  on  the  criteria  are  in  influencing  the  ranking  results.  This  study  uses  an example of providing credit with six criteria, namely Collateral (C1), Business Status (C2), Total Dependents (C3), Loan Amount (C4), Ability to Pay (C5) and Loan Term (C6). The test results from the three processes of sensitivity analysis with changes in the weight of the criteria show criteria C2 with a sensitivity value of 1.13284, Criterion C1 with a sensitivity value of 0.34874 and  Criterion  C5  with  a  sensitivity  value  of  1.078735.  The  highest  percentage  of  alternative changes shows criteria C2, C4 and C5 with a percentage of 16.67%.
Keywords : Sentivitity Analysis, Analytical Hierarchy Process, AHP, Priority Criteria
Abstrak
Kriteria  mempengaruhi  hasil  suatu  penentuan  keputusan,  untuk  mengetahui  kriteria  yang paling prioritas pada  metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  dilihat  dari  bobot  prioritas yang  dihasilkan  perhitungan.  Namun  analisis  sentivitas  prioritas  kriteria  diperlukan  untuk mengetahui seberapa pengaruh perubahan terkecil pada bobot kriteria yang dapat mengubah urutan  ranking  alternatif,  serta  seberapa  kritis  nilai  alternatif  pada  kriteria  dalam mempengaruhi hasil perankingan. Pada penelitian ini menggunakan contoh kasus pemberian kredit dengan enam kriteria yaitu Jaminan (C1), Status Usaha (C2), Jumlah Tanggungan (C3), Jumlah  Pinjaman  (C4),  Kemampuan  Bayar  (C5)  dan  Jangka  Waktu  Pinjaman  (C6) .  Hasil pengujian  dari  tiga  proses  analisis sentivitas dengan  perubahan  bobot  kriteria  menunjukkan kriteria  C2  dengan  nilai  sentivitas 1,13284,  kriteria  C1  dengan  nilai  sentivitas  0,34874  serta kriteria C5 dengan nilai sentivitas 1,078735. Hasil prosentase perubahan alternatif yang paling besar menunjukkan kriteria C2, C4 dan C5 dengan prosentase sebesar 16,67%.
Kata kunci : Analisis Sensitivitas, Analytical Hierarchy Process, Prioritas Kriteria

## 1. PENDAHULUAN
Analisis  sensitivitas  merupakan  langkah  penting  dalam  menghasilkan solusi  optimal  dari  suatu  penentuan  keputusan,  secara  umum  analisis sensitivitas  ditujukan  untuk  menghitung  kestabilan  hasil  solusi  optimal apabila  terjadi  perubahan  bobot  terhadap  beberapa  parameter  penilaian dalam pengambilan keputusan. Solusi optimal merupakan hasil perhitungan aternatif  terbaik,  yang  dipengaruhi  oleh  nilai  setiap  alternatif  serta parameter atau kriteria penilaian yang digunakan[1].
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Beberapa pendekatan analisis sensitivitas diatas dapat dilakukan untuk mendukung solusi optimal dari pengambilan keputusan[2], khususnya pada metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)[3][4].  Pendekatan perhitungan analisis  sensivitas  dapat  dibagi  menjadi  analisis  sensitivitas  penilaian  atau judgement [5][2], pendekatan  ini  membantu  untuk  memperkirakan probabilitas  adanya  perubahan  peringkat  antar  alternatif  dengan menghitung  konflik  nilai  antar  alternatif  dan  menentukan  alternatif  yang paling kritis atau berpengaruh dalam perubahan peringkat akhir. Pendekatan lainnya  adalah  analisis  sensitivitas  prioritas[6],  pendekatan  ini  menghitung seberapa  penting  setiap  kriteria  untuk  peringkat  alternatif  yang  ada,  yaitu menentukan  pengaruh  perubahan  nilai  bobot  kriteria  saat  ini  yang  dapat mengubah  hasil  urutan  ranking  alternatif  [7]  dan  seberapa  kritis  berbagai ukuran  kinerja  dari  alternatif-alternatif  berpengaruh  pada  peringkat alternatif[8].
Pada  penelitian  ini  menggunakan  analisis  sensitivitas  penilaian  atau judgement pengambil  keputusan  dalam  mentukan  nilai  bobot  kriteria. Metode penentuan bobot yang diusulkan adalah Analytical Hierarchy Process (AHP) karena mampu menghasilkan keputusan dengan multi kriteria, multi subkriteria  dan  multi  atribut  serta  penilaian  subyektifitas  yang  dapat diwujudkan  dalam  nilai  skala  perbandingan  1-9[9].  Metode  AHP  memiliki perhitungan  yang  bisa  memudahkan  dalam  penentuan  bobot  dalam  proses perangkingan.  Dalam  metode  AHP  struktur  hierarki  sangat  membantu didalam mendefinisikan dan menjelaskan relasi antara permasalahan, mulai dari  kriteria  yang  digunakan,  subkriteria  serta  alternatif  dari permasalahan[10][11]. Dalam metode AHP terdapat perhitungan konsistensi atas  nilai  bobot  yang  dihasilkan  sehingga  ketika  terjadi  inkonsistensi  maka matriks  perbandingan  berpasangan  harus  dilakukan  perbandingan berpasangan  diulang  hingga  perhitungan  nilai  bobot  yang  dihasilkan konsistensi[12].
Masing-masing  pendekatan  penentuan  bobot  yang  digunakan  dalam AHP  jarang  dilakukan  pengujian  terhadap  besaran  sensitivitasnya[13]. Perlunya  pengukuran  tingkat  sensitivitas  prioritas  kriteria  yang  paling mempengaruhi perankingan akhir yang dimana dapat saja terjadi pada setiap penyelesaian  pengambilan  keputusan  sehingga  perlu  adanya  pengujian melalui uji sensitivitas[14]. Beberapa penelitian tentang analisis sensitivitas dilakukan pada[13] yang menggunakan pendekatan metode Weight Product Model (WPM)  dengan  menggunakan  nilai  eigenvector  dari  perhitungan metode  AHP  untuk  menentukan  perubahan  peringkat  akhir  alternatif, penelitian  lainnya[15]  menerapkan  pendekatan Weight  Sum  Model (WSM) untuk mengetahui kriteria paling kritis yang berpengaruh dalam perubahan perankingan  akhir  alternatif.  Penelitian  lain  yang  menentukan  analisis sensitivitas  kriteria[16]  dengan  metode  AHP  dan  SAW  pada    dengan menghitung selisih perubahan bobot serta perubahan ranking alternatif pada 135 gejala penyakit. Penelitian lainnya[8] menentukan analisis sentivitas dari metode  AHP-SAW  dan  ROC-SAW  dengan  18  skenario  perubahan  bobot
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sehingga  diperoleh  hasil  kombinasi  metode  yang  paling  mempengaruhi perubahan ranking alternatif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  bagian  sistem informasi  yang  ditujukan  untuk  menghasilkan  alternatif  keputusan  bagi pengambil  keputusan  dalam  mencapai  tujuan  tertentu[17].  SPK  dapat membantu  pengambil  keputusan  dalam  rangka  memecahkan  permasalahan atau persoalan baik yang dilakukan secara rutin maupun tidak rutin[18].

## 2.2. Analytical Hierarchy Process (AHP)
Tahapan  prosedur    metode  AHP  dimulai  dengan  menyusun  hierarki keputusan  yang  terdiri  dari  kriteria  serta  alternatif.  Tahapan  selanjutnya yaitu  membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  skala perbandingan  1-9,  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  setiap  kriteria diberikan  nilai  yang  menggambarkan  nilai  pendapat  pengambil  keputusan. Prosedur  penentuan  bobot  kriteria  dengan  metode  AHP,  terdiri  dari beberapa langkah sebagai berikut[19][8]:
a) Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan K K1 K2 ... Kn K1 b11 b12 ... b1n K2 b21 b22 ... b2n
... ... ... bij ...
Kn bn1 bn2 ... bnn
Untuk  menghitung  matriks  perbandingan  berpasangan  (M i )  dilakukan perkalian  masing-masing  elemen  pada  masing-masing  baris  matriks perbandingan, dapat dilihat pada Persamaan (1) :
M i = ∏ i = 1,2,...,n (1)
b) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  n  akar  pangkat  dari  Mi, dapat dilihat pada Persamaan (2), sebagai berikut :
̅̅̅̅ = √ , i = 1,2,...,n (2)
c) Perhitungan selanjutnya yaitu menentukan nilai  normalisasi terhadap ̅ , dapat dilihat pada Persamaan (3), sebagai berikut:
W i = ̅ / ∑ ̅ , i = 1,2,...,n
(3)
d) Perhitungan selanjutnya yaitu menentukan nilai lamda maks ( λ maks ). dapat dilihat pada Persamaan (4), sebagai berikut:
λ maks = ∑
(4)
e) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  CI  ( Consistency  Index ), dapat dilihat pada Persamaan (5):
CI = (5)
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
f) Untuk menentukan nilai RI disesuaiakan dengan nilai Random Index .
g) Perhitungan  selanjutnya  yaitu  menentukan  nilai  CR  ( Consistency  Ratio )  , dapat dilihat pada Persamaan (6) berikut:
CR = (6)
Apabila    nilai  CR  <  0.1  maka  nilai  matriks  perbandingan  berpasangan dinilai  sudah  konsisten  dan  nilai  bobot  prioritas  yang  dihasilkan  dari perhitungan  metode  AHP  dapat  digunakan  pada  perhitungan  nilai  akhir alternatif.

## 2.5. Analisis Sentivitas
Uji  sensitivitas  dilakukan  untuk  mengetahui,  mendapatkan  dan membandingkan hasil dari kriteria penilaian untuk mengetahui kriteria yang paling  kritis  atau  paling  sensitif  terhadap  perubahan  ranking  alternatif[20]. Uji sensitivitas dapat ditentukan dengan  nilai rentang terbesar atau terkecil dari  beberapa  nilai  variabel  yang  terdapat  pada  proses  regresi,  uji sensitivitas dapat dilakukan dengan tiga tahapan, sebagai berikut [21] : Tahap  pertama, uji  sensivitas  dihitung  dengan  mengurangi  nilai  alternatif pertama  (Xa)  dengan  nilai  alternatif  kedua  (Xb).  Rumus  perhitungan  dapat dilihat pada Persamaan (7), sebagai berikut:
Jumlah Sensitivitas = (7) Keterangan:
Xa = Nilai Alternatif Pertama Xb = Nilai Alternatif Kedua
Tahap  Kedua, uji  sensivitas  dihitung  dengan  membagi  nilai  alternatif  ke-i dengan  jumlah  total  nilai  keseluruhan  alternatif.  Rumus  perhitungan  dapat dilihat pada Persamaan(8):
Jumlah Sensitivitas = ∑ (8)
Keterangan: Xi = nilai alternatif ke-i
∑ X =nilai total keseluruhan alternatif
Tahap  Ketiga ,  uji  sentivitas  dihitung  dengan  menjumlahkan  nilai  alternatif pertama(Xa) dengan nilai alternatif kedua(Xb) kemudian dibagi dua. Rumus perhitungan dapat dilihat pada Persamaan (9):
Jumlah sensitivitas = (9) Keterangan:
Xa = nilai alternatif pertama
Xb = nilai alternatif kedua
Uji  sensitivitas  lainnya  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  derajat sensitifitas (Sj) pada setiap atribut penilaian [22][16], langkah uji sensitifitas sebagai berikut :
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
1) Menentukan  total  nilai  bobot  awal  atribut  yaitu  Wj  =1,    dengan j=1,2....n  (banyaknya  atribut).  Pada  penelitian  ini  menggunakan metode AHP untuk menentukan nilai bobot Wj =1.
2) Melakukan  perubahan  nilai  total  bobot  atribut  atau  kriteria  dengan range nilai  1 – 2, kemudian melakukan perubahan nilai bobot dengan menaikkan  nilai  bobot  mulai  dari  0,1  dan  seterusnya  dengan  bobot atribut yang lainnya tetap sesuai bobot awal.
3) Perubahan nilai bobot selanjutnya digunakan dalam perhitungan nilai akhir perankingan alternatif.
4) Menghitung  prosentase  perubahan  urutan  ranking  alternatif  dengan cara  membagi  seberapa  perubahan  ranking  yang  terjadi,  ketika  nilai bobot dinaikkan  kemudian dibandingkan dengan kondisi  awal bobot sama dengan Wj = 1 (nilai bobot awal).

## 2.6. Persentase Perubahan Ranking
Persentase perubahan ranking alternatif digunakan untuk melihat hasil akhir  dari  proses  analisis  sentivitas,  seberapa  perubahan  urutan  ranking alternatif  yang  disebabkan  dari  perubahan  nilai  bobot.  Rumus  perhitungan dapat dilihat pada Persamaan (10), berikut [23]:
(10) Keterangan :
T = total akhir perubahan ranking alternatif I = total perubahan bobot A = jumlah atribut atau kriteria yang digunakan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Analisa Data
Pada  tahap  analisa  data  dilakukan  penentuan  kriteria  dan  alternatif berdasarkan  sumber  data  primer  yaitu  data  penerima  kredit  pada  PT.  BPR Aruna  Nirmaladuta  yang  beralamat  di  Jalan  Darma  Giri  No.  99,  Blahbatuh, Gianyar – Bali. Data yang digunakan yaitu periode bulan Maret 2020 sampai bulan Juni 2020. Kriteria penilaian yang digunakan yaitu Jaminan (C1), Status Usaha  (C2),  Jumlah  Tanggungan  (C3),  Jumlah  Pinjaman  (C4),  Kemampuan Bayar  (C5)  dan  Jangka  Waktu  Pinjaman  (C6).  Tahap  selanjutnya  yaitu menentukan  bobot  setiap  kriteria  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  sesuai  dengan  Persamaan  1  –  Persamaan  6.  Adapun  kriteria dan nilai bobot yang dihasilkan, yaitu:

## Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Bobot Prioritas C1 1 7 7 3 1 3 0.353148166 C2 0.14285 1 1 0.33333 0.14285 0.33333 0.046395667 C3 0.14285 1 1 0.33333 0.33333 3 0.077063248 C4 0.33333 3 3 1 0.33333 1 0.128002128
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Bobot Prioritas C5 1 7 3 3 1 3 0.306639072 C6 0.33333 3 0.33333 1 0.33333 1 0.088751719 Total 1 λ maks 6.32389 CI 0.06477 RI 1.24 CR 0.05224
Pada  Tabel  2  ddapat  dilihat  nilai  bobot  prioritas  kriteria  (Wj)  berjumlah  1 dan  nilai  CR  yaitu  0,05224  sehingga  matriks  perbandingan  berpasangan dapat  digunakan  untuk  menentukan  nilai  akhir  perankingan  kriteria.    Pada tabel  3  terddapat  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan oleh  pengambil  keputusan,  nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria  ditunjukkan pada Tabel 3, sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Alternatif pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0.11 0.47 0.28 0.28 0.67 0.3 A2 0.19 0.16 0.28 0.28 0.33 0.54 A3 0.29 0.1 0.28 0.1 0.67 0.3 A4 0.41 0.28 0.16 0.16 0.67 0.54
Proses  perhitungan  nilai  akhir  alternatif  dihitung  dengan  melakukan perkalian nilai alternatif pada setiap kriteria pada Tabel 3 dengan nilai bobot prioritas kriteria pada Tabel 2.
Nilai A1 = (0.11*0.353148166)+( 0.47*0.046395667)+(0.28*0.077063248)+( 0.28*0.128002128)+( 0.67*0.306639072)+( 0.3*0.088751719) =0.350144261
Nilai A2 = (0.19*0.353148166)+( 0.16*0.046395667)+(0.28*0.077063248)+( 0.28*0.128002128)+(0.33*0.306639072)+(0.54*0.088751719)=
0.281056585 Nilai A3 = (0.29*0.353148166)+( 0.1*0.046395667)+( 0.28*0.077063248)+( 0.1*0.128002128)+( 0.67*0.306639072)+( 0.3*0.088751719) =0.373504151
Nilai A4 = (0.41*0.353148166)+( 0.28*0.046395667)+(0.16*0.077063248)+( 0.16*0.128002128)+(0.67*0.306639072)+(0.54*0.088751719) =0.443966101
Dari  perhitungan  nilai  akhir  alternatif  maka  diperoleh  hasil  ranking alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 4, sebagai berikut:
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 4. Hasil Perankingan Alternatif
Alternatif Nilai Akhir Ranking A4 0.443966101 1 A3 0.373504151 2 A1 0.350144261 3 A2 0.281056585 4

## 3.2 Analisis Sensitivitas
Proses  perhitungan  analisis  sensitivitas  dilakukan  dengan  merubah nilai bobot kriteria dari 0,1 dan seterusnya dengan tetap meperhatikan range nilai  total  bobot  kriteria  yaitu  nilai  1-2.  Setiap  nilai  bobot  prioritas  kriteria pada  Tabel  2  ditambah  bobotnya  0,5  dan  1  sehingga  terjadi  perubahan urutan  ranking  dari  alternatif.  Dari  perubahan  urutan  ranking  alternatif dapat  diketahui  kriteria  yang  menyebabkan  jumlah  perubahan  urutan ranking paling banyak. Perubahan ranking alternatif dapat dilihat pada Tabel 5, sebagai berikut:
Tabel 5. Perubahan Nilai Bobot Kriteria Simulasi Ke- Kriteria (C)  Nilai Bobot Kriteria ( W ) + (n) Perubahan Ranking Alternatif Jumlah Perubahan Ranking 1 C1 W C1 + (0,5) A4>A3>A1>A2 0 (Tidak berubah) 2 W C1 + (1) A4>A3> A2>A1 2 3 C2 W C2 + (0,5) A1>A4>A3>A2 4 4 W C2 + (1) A1>A4>A3>A2 4 5 C3 W C3 + (0,5) A4>A3>A1>A2 0 (Tidak berubah) 6 W C3 + (1) A3>A1>A4 >A2 3 7 C4 W C4 + (0,5)
A4> A1>A3 >A2 2 8 W C4 + (1) A1>A4>A2>A3 4 9 C5 W C5 + (0.5) A4>A3>A1>A2 0 (Tidak berubah) 10 W C5 + (1) A4>A3>A1>A2 0 (Tidak berubah) 11 C6 W C6 + (0,5) A4> A2>A3>A1 3 12 W C6 + (1) A4> A2>A3>A1 3
Pada  tabel  5  diatas  dapat  dilihat  bahwa  perubahan  urutan  alternatif terbanyak  terjadi  pada  penambahan  bobot  kriteria  C2  ( W c2 +  0,5)  dan  C2 ( W c2 +  1)  dengan  4  perubahan  urutan  perankingan  yaitu  A1>A4>A3>A2. Kemudian  perubahan  urutan  alternatif  terbanyak  selanjutnya  dapat  dilihat pada penambahan bobot C4 ( W c4 + 1) dengan 4 perubahan urutan alternatif yaitu A1>A4>A2>A3.
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Perhitungan analisis sensitivitas selanjutnya menggunakan Persamaan 7 – Persamaan 9, untuk mengetahui nilai hasil uji sensitivitas setiap kriteria. Dapat dilihat pada Tabel 6, berikut:
Tabel 6. Hasil Uji Sensivitas Simulasi Ke- Nilai Bobot Kriteria + (n) Nilai Sensitivitas I Nilai Sensitivitas II Nilai Sensitivitas III 1 W C1 + (0,5) 0.130461951 0.333030085 0.583735126 2 W C1 + (1) 0.190461951 0.348746756 0.758735 3 W C2 + (0,5) 0.00117816 0.299510118 0.584555 4 W C2 + (1) 1.132848982 0.333572173 0.772055 5 W C3 + (0,5) 0.010461951 0.268883806 0.518735 6 W C3 + (1) 0.02335989 0.266881147 0.641824 7 W C4 + (0,5) 0.03382184 0.281903615 0.507055 8 W C4 + (1) 0.02617816 0.277759196 0.617055 9 W C5 + (0.5) 0.070461951 0.297466185 0.743735 10 W C5 + (1) 0.070461951 0.294025549 1.078735 11 W C6 + (0,5) 0.162909516 0.311956621 0.632511 12 W C6 + (1) 0.102909516
0.29321095 1.012511

## Gambar 1. Hasil Nilai Sensivitas
Dari  Gambar  1  dapat  diketahui  bahwa  dari  tiga  proses  sensitivitas bahwa  pada  uji  sensitivitas  ke-1,  nilai  sentivitas  terbesar  terdapat  pada perubahan kriteria W c2 +(1)  dengan nilai 1,13284. Pada uji sensitivitas ke-2, nilai sentivitas terbesar terdapat pada perubahan kriteria W C1 + (1) dengan nilai  0,34874.  Pada  uji  sensitivitas  ke-3,  nilai  sentivitas  terbesar  terdapat pada  kriteria W C5 +(1)  dengan  nilai  1,078735.  Perhitungan  total  perubahan ranking  yaitu  dengan  menjumlahkan  perubahan  ranking  alternatif  pada setiap perubahan bobot kriteria ( W ) sesuai dengan Persamaan (10), sehingga ditunjukkan prosentase perubahan bobot pada Tabel 7 ,sebagai berikut:
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 WC1 + (1) WC2 + (1) WC5 + (1) 0.19046 1.13284 0.07046 0.34874 [VALUE] 0.29402 0.758735 0.772055 1.078735 Sentivitas 1 Sensitivitas 2 Sensitivitas 3
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 7. Prosentase Perubahan Bobot
Simulasi Ke-  Nilai Bobot Kriteria + (n)  Prosentase Perubahan Ranking 1 W C1 + (0,5) 0 % 2 W C1 + (1) 8.3 % 3 W C2 + (0,5) 16.67 % 4 W C2 + (1)
16.67 %
5 W C3 + (0,5) 0 % 6 W C3 + (1) 12.5% 7 W C4 + (0,5) 8.3 % 8 W C4 + (1) 16.67 % 9 W C5 + (0.5) 12.5 % 10 W C5 + (1) 16.67 % 11 W C6 + (0,5) 0 % 12 W C6 + (1) 0 %
Dari  Tabel  7  dapat  diketahui  bahwa  prosentase  perubahan  ranking terdapat  pada  beberapa  perubahan  bobot  nilai  kritera  yaitu  pada  bobot kriteria W C2 + (0,5), W C2 + (1), W C4 + (1) dan W C5 + (1) sebesar 16,67%.

## 4.  SIMPULAN
Pengujian  analisis  sensivitas  menunjukkan  bahwa  pada  pengujian dengan  penambahan  bobot  kriteria  terdapat  kriteria  C1  dan  C4  yang memiliki  sensivititas  terbesar  terhadap  perubahan  ranking  alternatif. Pengujian  dengan  menggunakan  tiga  proses  menunjukkan  hasil  bahwa  uji sentivitas  ke-1  bahwa  kriteria  C2  memiliki  sensitivitas  terbesar,  kemudian pada uji sensitivitas ke-2 bahwa kriteria C1 memiliki sentivitas terbesar dan pada  uji  sentivitas  ke-3  bahwa  kriteria  C5  memiliki  sentivitas  terbesar. Perubahan prosentase perubahan ranking terdapat pada penambahan bobot kriteria C2, C4 dan C5. Hasil yang variatif pada setiap pengujian disebabkan karena nilai bobot awal dari proses metode AHP dimana nilai bobot kriteria C1  dan  C5  merupakan  bobot  terbesar  sehingga  terdapat  penambahan  nilai bobot  sangat  mempengaruhi  perubahan  ranking  alternatif,  kemudian  nilai alternatif pada kriteria C5 mempengaruhi mempengaruhi perubahan ranking alternatif.  Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  melakukan  komparasi hasil  pengujian  sensitivitas  penilaian  dengan  menggunakan  metode  WPM dan WSM.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Borgonovo and E. Pl schke, “Sens t v ty analys s: a rev ew of recent advances,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 248, no. 3, pp. 869–887, 2016.
[2] T.  L.  Saaty  and  L.  G.  Vargas,  “Sens t v ty  analys s   n  the  analyt c h erarchy  process,”   n Decision  making  with  the  analytic  network process , Springer, 2013, pp. 345–360.
[3] J.  Aguarón  and  J.  M.  Moreno-J ménez,  “Local  stab l ty   ntervals   n  the analyt c h erarchy process,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 125, no. 1, pp. 113– 132, 2000.
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4] K.  D.  Goepel,  “Implementat on  of  an  onl ne  software  tool  for  the analytic  hierarchy  process  (AHP-OS),” Int.  J.  Anal.  Hierarchy  Process , vol. 10, no. 3, 2018.
[5] S.  French,  A.  M.  Hanea,  T.  Bedford,  and  G.  F.  Nane,  “Introduct on  and Overv ew of Structured Expert Judgement,”  n Expert Judgement in Risk and Decision Analysis , Springer, 2021, pp. 1–16.
[6] W.  Banda,  “An   ntegrated  framework  compr s ng  of  AHP,  expert questionnaire  survey  and  sensitivity  analysis  for  risk  assessment  in m n ng pro ects,” Int. J. Manag. Sci. Eng. Manag. , vol. 14, no. 3, pp. 180– 192, 2019.
[7] M.  Yazdan ,  E.  K.  Zavadskas,  J.  Ignat us,  and  M.  D.  Abad,  “Sens t v ty analysis  in  MADM  methods:  Application  of  mater al  select on,” Eng. Econ. , 2016, doi: 10.5755/j01.ee.27.4.14005.
[8] I. G. I. Sud pa and I.  A. D. Pusp tayan ,  “Anal s s Sens t v tas AHP-SAW dan ROC-SAW dalam Pengamb lan Keputusan Mult kr ter a,” Int. J. Nat. Sci. Eng. , vol. 3, no. 2, pp. 85–95, 2019.
[9] I.  N.  T.  A.  Putra,  K.  S.  Kartini,  N.  K.  A.  Sinariyani,  and  N.  Maharani, “Dec s on Support System For Determ n ng The Type Of Workout Us ng The  Fuzzy  Analythical  Hierarchy  Process  (F-AHP)  In  GYM  STIKI,” Telemat. J. Inform. dan Teknol. Inf. , vol. 18, no. 1, pp. 73–87, 2021.
[10]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sud pa, and I. M. A. W  aya, “Dec s on Support System  For  Employee  Assessment  At  PT.  Kupu-Kupu  Taman  Lestari Using AHP And BARS Methods: Decision Support System For Employee Assessment  At  PT.  Kupu-Kupu  Taman  Lestari  Using  AHP  And  BARS Methods,” J. Mantik , vol. 4, no. 1, pp. 97–106, 2020.
[11]  G. S. Mahendra, I. W. W. Karsana, and A. A. I. I. Param tha, “DSS for best e-commerce selection using AHP-WASPAS and AHP-MOORA methods,” Matrix J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 81–94, 2021.
[12]  M.  Re s ,  A.  Afzal ,  and  L.  Aye,  “Appl cat ons  of  analyt cal  h erarchy process (AHP) and analytical network process (ANP) for industrial site select ons   n  Isfahan,  Iran,” Environ.  Earth  Sci. ,  2018,  doi: 10.1007/s12665-018-7702-1.
[13]  A.  Akmalud n,  “Sens t v tas  Keputusan  terhadap  N la   E genvector DenganPendekatan We ght Product Model,” Bina Insa. ICT J. , vol. 4, no. 2, pp. 111–120, 2017.
[14]  H.  Sulistio,  M.  Waty,  M.  I.  Setiawan,  N.  Kurniasih,  and  A.  S.  Ahmar, “Sens t v ty Analysis with AHP Method: Selection of Foundation Design on  Br dge  Se   Muara  Bulan  Anak  2,”   n Journal  of  Physics:  Conference Series , 2018, vol. 1028, no. 1, p. 12069.
[15]  S.  W dan ngs h,  “ANALISIS  SENSITIVITAS  METODE  AHP  DENGAN MENGGUNAKAN  WEIGHTED  SUM  MODEL  (WSM)  PADA  SIMULASI PEMILIHAN  INVESTASI  SEKTOR  FINANSIAL,” Media  J.  Inform. ,  vol.  9, no. 1, 2018.
[16]  S.  Kusumadew   and  S.  Hartat ,  “Sens t v ty  analys s  of  mult -attribute dec s on  mak ng  methods   n  cl n cal  group  dec s on  support  system,”
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 1-11 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2007  Int.  Conf.  Intell.  Adv.  Syst.  ICIAS  2007 ,  pp.  301–304,  2007,  doi: 10.1109/ICIAS.2007.4658395.
[17]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[18]  I. M. D. P. Asana, I. G. I. Sud pa, and K. A. P. Putra, “A Decision Support System  on  Employee  Assessment  Using  Analytical  Network  Process (ANP) and BARS Methods,” J. Tek. Inform. CIT Medicom , vol. 13, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[19]  R. Yusuf et al. , “Appl cat on of Analyt cal H erarchy Process Method for SQM on Customer Sat sfact on,”  n Journal of Physics: Conference Series , 2021, vol. 1783, no. 1, p. 12019.
[20]  S.  W dan ngs h,  “Anal s s  Sens t v tas  Metode  AHP  Dengan Menggunakan Weighted Sum Model ( WSM ) Pada Simulasi Pemilihan Investas  Sektor F nanc al,” J. Inform. , 2017.
[21]  M.  Kusm yant ,  R cha  Dw ,  Sul atun,  “Anal s s  Sens t f tas  Model SMART-AHP  dengan  SMARTER-ROC  sebagai  Pengambilan  Keputusan Mult  Kr ter a,” pp. 18–19, 2017.
[22]  C.  H.  Yeh,  “A  Problem-based  Selection  of  Multi-attribute  Decision- making Methods,” Int. Trans. Oper. Res. , vol. 9, no. 2, pp. 169–181, 2002, doi: 10.1111/1475-3995.00348.
[23]  A. K. Syaka and A. Mulyanto, “Anal s s Perband ngan Sens t v tas  AHP dan WP dalam Pem l han B ro Per alanan Umrah d  Yogyakarta,” vol. 3, no. 3, pp. 38–49, 2019.