## Sistem Rangking Pemanfaatan Susu Bayi Menggunakan Analytical Network Process (ANP)
Rangking System of The Use baby Milk by Using Analytical Network Process (ANP)
Ratih Adinda Destari
Universitas Potensi Utama Jl. KL.Yos Sudarso Km. 6,5 No.3A Telp (061) 6640525 ratih_adindadestari@yahoo.com

## Abstrak
Dalam mencari produk susu yang paling banyak diminati oleh konsumen tentunya konsumen harus mampu  menentukan  dan  memilih  produk  susu  bayi  yang  paling  banyak  dikonsumsi.  Banyak  produk  susu bayi yang beredar  di pasaran tetapi tidak semua produk susu bayi  tersebut banyak dibeli  oleh konsumen terutama ibu rumah tangga yang membutuhkan susu bayi yang bermanfaat bagi bayi mereka, ada susu bayi hanya  dikonsumsi  oleh  beberapa  orang  saja,  hal  tersebut  terjadi  dikarenakan  ada  beberapa  masalah diantaranya  mengenai,  harga,  daya  tahan,  jumlah  protein,  jumlah  mineral  dan  sebagainya.  Tujuan  dari penelitian  ini  memberikan  referensi  dan  kemudahaan  bagi  para  konsumen    yang  memiliki  bayi  untuk memilih  susu  formula  mana  yang  paling  baik  berdasarkan  nilai  rangking  yang  diperoleh  masing-masing produk  susu.  Susu  formula  bayi  berbentuk  cairan  atau  bubuk  yang  dibuat  secara  instan  dengan  formula tertentu  dan  memiliki  kandungan  nilai  gizi,  AA, DHA,  Protein,  Vitamin  dan Mineral  untuk  perkembangan otak,  jaringan  otot  dan  tulang  rangka,  diberikan  pada  bayi  dan  anak-anak  yang  berfungsi  sebagai pengganti  ASI.  Analytic  Network  Process  (ANP)  metode  yang  terdiri  dari  kriteria  dan  alternative  yang memiliki keterhubungan antara elemen yang ada dalam kriteria (Ineer Dependence)  dengan  elemen  yang ada  di  luar  kriteria  (Outer  Dependence)  memiliki  kemampuan  mendapatkan  peringkat  prioritas  alternatif sebagai acuan pengambilan keputusan dalam penelitian ini.Berdasarkan analisis dan pembahasan dari dari hasil  pengolahan  data,  dapat  diketahui  bahwa  Susu  Bayi  Lactogen    mendapat  rangking  1  dengan  bobot prioritas  paling  besar  sebesar  0.2001atau  20%,  peringkat  2  adalah  Bebelac  dengan    bobot  prioritasnya 0.1925  atau  19%,  peringkat  3  adalah  Nutrilon  dengan  bobot  prioritasnya  0.1668  atau  17%,  peringkat  4 adalah  Lactona  dengan  bobot  prioritasnya  0.1594  atau  16%,  peringkat  5  adalah  SGM  dengan  bobot prioritasnya 0.1447 atau 15% dan peringkat 6 adalah Frisian Flag dengan bobot prioritasnya 0.1365 atau 14%.  Dari  hasil  tersebut  maka  Susu  Bayi  Bebelac  memiliki  bobot  paling  besar  dan  paling  banyak dipergunakan  oleh  masyarakat.  Hasil  penelitian  ini  kedepannya  bisa  menjadi  referensi  oleh  peneliti  dan masyarakat dalam memilih produk Susu Bayi yang bermanfaat.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Analytic Network Process (ANP), Prioritas .

## Abstract
In searching for dairy products most in demand by consumers of course, consumers should be able to determine and select the baby milk products are the most widely consumed. Many baby milk products on the  market  but  not  all  baby  milk  products  are  purchased  by  many  consumers,  especially  housewives  who need  baby  formula  is  beneficial  for  their  baby,  no  baby  milk  only  consumed  by  a  few  people,  it  happens because there are some problems including the price, durability, amount of protein, the amount of minerals and so on. The purpose of this study provide ease of reference and for consumers who have infant formula to choose  which one is best  based on the  rank obtained by each dairy. Infant  formula as a liquid  or  powder made in an instant with a certain formula and contains nutritional value, AA, DHA, Protein, Vitamins and Minerals  for  the  development  of  the  brain,  muscle  tissue  and  skeleton,  given  to  infants  and  children  that serves  as  a  substitute  ASI.  Analytic  Network  Process  (ANP)  method  which  consists  of  criteria  and alternatives that have linkages between elements within the criteria (Ineer Dependence) with elements that are outside the criteria (Outer Dependence) has the ability to get priority ranking alternative as a reference for decision making in this study .Berdasarkan analysis and discussion of the results of data processing, it is known that the Baby Milk Lactogen gets rank 1 with the highest priority weight of 0.2001atau 20%, rank 2 is
Bebelac  with  weights  priorities  0.1925  or  19%,  ranking  3  is  Nutrilon  weighing  priorities  0.1668  or  17%, ranking 4 is Lactona with weights priorities 0.1594 or 16%, ranking 5 is SGM with weights priorities 0.1447 or 15% and rank 6 is Frisian Flag  with weights priorities 0.1365 or 14%. Based on these results the Baby Milk weighs Bebelac largest and most  widely used by the community. The future results of this study could be a reference by researchers and the public in choosing baby milk products that are useful.
Keywords : Decision Support System (DSS), Analytic Network Process (ANP), Priority.

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  anak  tidak  terlepas  dari  faktor  yang  mempengaruhinya,  jika  faktor  baik  yang mempengaruhinya,  maka  kualitas  dan  perkembangan  anak  akan  baik,  demikian  sebaliknya  jika faktor  yang  mempengaruhinya  tidak  baik  maka  kualitas  dan  perkembangan  anak  juga  akan  tidak baik.  Ada  2  faktor  yang  mempengaruhi  pertumbuhan  anak  yaitu  faktor  dari  dalam  (bawaan)  dan faktor  dari  luar  (lingkungan)  dimana  faktor  luar  sangat  perlu  diperhatikan  sebagai  dasar  –  dasar pembentukan kepribadian anak agar semakin berkualitas dan perkembangannya juga semakin baik ( Eva  et  al.  2010 )[1].  Banyak  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) yang  telah  digunakan dalam  memecahkan  persoalan,  metode  tersebut  mempunyai  kelemahan  dan  kehandalan  serta kesesuaian dengan permasalahan yang dihadapi. Maka dalam memilih metode Sistem Pendukung Keputusan  yang  tepat  perlu  melakukan  analisis  permasalahan  dan  solusi  yang  diinginkan,  dalam penelitian  ini  akan  digunakan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan    metode Analytic Network  Process  (ANP) yang  merupakan  kelanjutan  dari  metode AHP ,  berdasarkan  hasil penelitian Dr. Saati yang menemukan metode AHP, bahwa metode ANP mempunyai keunggulan dibandingkan  dengan  AHP  dalam  menyelesaiakan  masalah  yang  lebih  kompleks.Sistem pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, permodelan  dan  pemanipulasi  data.  Sistem  ini  itu  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dalam  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak seorang  pun  mengetahui    secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  di  buat.  ( Alter,  2012; Kusrini, 2007; Asep Hender Rustiawan, et al. 2012 )[2].
Pengambilan keputusan dalam pemecahan masalah multi kriteria membutuhkan sismatika dan metode yang handal  ( Nejad Attari, et al.  2008 )[3].  Sistem pendukung keputusan ini membantu melakukan penilaian setiap  perubahan kriteria, dan perubahan nilai bobot. Hal ini berguna untuk memudahkan pengambilan  keputusan yang terkait dengan masalah system rangking pemanfaatan susu bayi menggunakan metode Analytic Network  Process, sehingga  akan di dapatkan dipastikan susu mana yang paling layak (baik) untuk di konsumsi oleh kalangan masyarakat luas.
Hasil  yang  diharapkan  dalam  penelitian  ini  dapat  diperoleh  suatu  metode  rangking pemanfaatan  susu  bayi  yang  berkualitas  dan  optimal  dengan  menggunakan  metode  ANP. Pemanfaatan  susu  bayi  yang  terpilih  tersebut  dapat  direkomendasikan  untuk  digunakan  sebagai media  penyampaian  informasi  pada  masyarakat  tentang  produk  susu  bayi  yang  berkualitas  dan mempunyai nilai gizi yang baik untuk dikonsumsi bayi.

## 2. METODE PENELITIAN
Menurut Turban  (Iskandar,  2009) ,  Sistem  pendukung  keputusan (Decision  Support System/  DSS) merupakan  suatu  pendekatan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan.  Sistem pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan dapat menggabungkan yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan. Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendukung  para  pengambil keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapabilitas mereka, namun bukan untuk menggantikan penilaian.

## Gambar 1. Komponen SPK
Gambar  1  memperlihatkan  Menurut Asep  Hendar  Rustiawan,  et,al, (2012)[2] , Sistem Pendukung  Keputusan    terdiri  atas  tiga  komponen  penting  utama  untuk  menentukan  kapabilitas teknis, yaitu:
1. Subsistem manajemen data, subsistem manajemen data memasukkan satu database yang berisi data  yang  relevan  untuk  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak  yang  disebut  sistem manajemen database (DBMS)
2. Subsistem  manajemen  model,  merupakan  paket  perangkat  lunak  yang  memasukkan  model keuangan,  statistik,  ilmu  manajemen  atau  model  kuantitatif  lainnya  yang  memberikan kapabilitas analitik dan manajemen perangkat lunak yang tepat.
3. Antarmuka pengguna, pengguna berkomunikasi dengan memerintahkan DSS melalui subsistem ini.
4. Subsistem berbasis pengetahuan, sub sistem ini adalah operasional yang memberikan manfaat bagi tiga komponen tersebut.
Menurut Meilia  Nur  Indah  Susanti  (2011) [5], Metode  Analytic  Process  (ANP) merupakan pengembangan  metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP). Metode  ANP  mampu  memperbaiki kelemahan  metode  AHP  berupa  kemampuan  merekomendasikan  keterkaitan  pada  metode  ANP, ada  2  jenis  yaitu  keterkaitan  dalam  satu  set  elemen (inner  dependence) dan  keterkaitan  antar elemen yang berbeda (outer dependence). Adanya keterkaitan tersebut menyebabkan metode ANP lebih kompleks dibandingkan dengan metode AHP.
Menurut Pudji  Astuti,et.al,  (2011) [6],  untuk  mendapatkan  bobot  dari  setiap  elemen  ANP digunakan  kuisioner  perbandingan  berpasangan  yang  di  ambil  dari  preperensi  para  pakar  dan kemudian  diolah  dengan Software  Superdecision, dalam  pengambilan  keputusan  sering dihadapkan  pada  beberapa  faktor  yang  menjadi  pertimbangan  yang  terstruktur  kompleks  terkait satu sama  lain. Metode ANP mampu mengakomodir persoalan.
Menurut Luhur  ,et  al ( 2010 )[7],  Secara  umum    langkah-langkah  yang  harus  dilakukan dalam menggunakan ANP adalah sebagai berikut :
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan kriteria solusi yang diinginkan.
2. Menentukan prioritas elemen.
3. Membuat perbandingan pasangan Matrix  perbandingan  berpasangan  diisi  menggunakan  bilangan  untuk  merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lain.
4. Sintesis
Melakukan  pertimbangan  pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal hal yang dilakukan adalah :
a. Menjumlahkan nilai nilai dari setiap kolom pada matrix
b. Menentukan pembobotan komponen dari sudut pandang manajerial
c. Membuat matrix perbandingan  berpasangan  yang  menggambarkan  kontribusi  atau pengaruh  setiap  elemen  atas  setiap  kriteria.  Perbandingan  dilakukan  berdasarkan
penilaian  dari  pengambilan  keputusan  dengan  menilai  tingkat  kepentingan  suatu elemen.
d. Mengumpulkan  semua  data  perbandingan  berpasangan  dan  memasukkan  nilai-nilai kebalikannya  serta  nilai  satu  di  sepanjang  diagonal  utama,  prioritas  masing-masing kriteria dicari dan konsistensi diuji.
e. Menentukan eigenvector dari matrix yang telah dibuat pada langkah ketiga.
f. Ulangi langkah c, d dan e untuk semua kriteria.
g. Membuat unweighted super matrix dengan cara memasukkan semua eigen vector yang telah dihitung pada langkah 5 kedalam sebuah super matrix.
h. Membuat weighted  super  matrix dengan  cara  melakukan  perkalian  setiap  isi unweighted supermatrix terhadap matrix perbandingan kriteria
i. Membuat limiting  supermatrix dengan  cara  memangkatkan  super  matrix  secara  terus menerus  hingga  angka  disetiap  kolom  dalam  satu  baris  sama  besar,  setelah  itu dilakukan normalisasi terhadap limiting supermatrix
j. Hitung  consistency index (CI) dengan rumus : CI = ( λ max - n) / n
Dimana :   n =   banyaknya elemen k. Hitung Rasio Konsistensi dengan rumus : CR= CI/IR Dimana :  CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index IR = Indeks Random 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Data
Analisa  kebutuhan  atau Requirement  analysis merupakan  suatu  kegiatan  untuk  menentukan spesifikasi    atau  kondisi  yang  harus  dipenuhi  dalam  suatu  penelitian,  yang  mempertimbangkan berbagai  kebutuhan  yang  berhubungan  antar  berbagai  pemangku  kepentingan.  Kebutuhan  dari hasil analisis ini harus dapat dilaksanakan untuk pembuatan kuesioner dan cara melakukan analisa kuesioner.    Untuk  menetapkan  pemanfaatan  nilai  susu  bayi  berdasarkan  nilai  tertinggi  ,  langkah yang harus dilakukan adalah menentukan kriteria-kriteria yang digunakan, kriteria yang digunakan adalah pembobotan penilaian terhadap kriteria-kriteria yang ada.
3.1.1  Analisis Metode Keterhubungan Network ANP pada Rangking Pemanfaatan Susu bayi
Untuk  memenuhi  keberlangsungan  penelitian    ini  peneliti  akan  memperlihatkan    tahapan penilaian  dalam  studi  kasus  sistem  rangking  pemanfaatan  susu  bayi  dengan  metode  ANP. Langkah-langkah yang dilakukan untuk tahap selanjutnya adalah sebagai berikut :
a. Tujuan
Rangking pemamfaatan susu bayi mempunyai tujuan untuk membantu kalangan masyarakat memilih  produk  susu  mana  terbaik  melalui  merk  yang  beredar  di  kalangan  masyarakat, melalui  penilaian  dan  evaluasi  kuesioner  dari  nilai  index  konsistensi  dari  matrik berpasangan.
b. Alternatif
Alternatif  yaitu    nama-nama  yang  menjadi  objek  utama  dalam  penelitian  yang  tahap selanjutnya akan diproses untuk penentuan kasus. Beberapa alternatif  yang peneliti gunakan adalah Merk Susu Frisian Flag, Lactogen, Nutrilon, Lactona, Bebelac dan SGM.
c.  Kriteria
Yaitu    atribut-atribut/  elemen  utama    yang  mendukung  proses  perolehan    eleman  yang berkaitan  dengan  kasus  yang  peneliti  butuhkan.  Kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 1 Jenis Kriteria No. Keterangan Singkatan 1. Komposisi kandungan nilai gizi KNG 2. Pemakaian produk PMP 3. Penawaran produk PWP
d. Sub Kriteria
Merupakan  objek  turunan  dari  kriteria/  elemen  dari  penelitian  yang  akan  diproses  untuk menentukan  hasil  dari  studi  kasus.  Adapun  sub  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu :
Tabel 2 Jenis Sub Kriteria No. Nama Sub Kriteria 1. Kandungan nilai AA/ DHA 2. Prebiotik/ Simbiotik 3. Jumlah Protein 4. Jumlah Mineral 5. Efek samping 6. Daya Tahan 7. Cara Membuat 8. Harga 9. Promosi 10. Ukuran Volume 11. Kemasan Produk
Dibawah ini terdapat struktur hirarki dari metode ANP, yang memiliki saling keterhubungan.
Gambar 2. Struktur Hirarki ANP Sistem Rangking Pemanfaatan Susu Bayi
Penjelasan gambar 2:
a. Alternatif  merupakan  nama-nama  merk  susu  yang  ada  didalam  node  digunakan  dalam penelitian  ini  sebagai  objek  utama  diantaranya  adalah  : Frisian  Flag,  Lactogen,  Nutrilon, Lactona, Bebelac dan SGM.
b. Kriteria  (Elemen)  yang  merupakan    atribut–atribut  objek    penilaian  yang  memiliki keterhubungan  setelah  alternatif  yang  memiliki  keterkaitan.  Kriteria  tersebut  adalah Komposisi bahan kandungan nilai gizi, Pemakaian produk, dan Penawara produk.
c. Sub  Kriteria  berfungsi  sebagai  penilaian  pada  node  yang  memiliki  keterhubungan  dengan kriteria/  elemen.  Beberapa  sub  kriteria  tersebut  adalah    efek  samping,  daya  tahan,  cara membuat,  harga,  promosi,  ukuran  volume  ,kemasan  produk,  kandungan  nilai  AA/DHA, prebiotik/simbiotik, jumlah protein, jumlah mineral.
d. Inner  Defendensi berbentuk  oval  yang  tidak  penuh,  memiliki  artinya  antara  sesama  node dalam  1  klaster  yang  satu  dengan  node  yang  lainnya  memiliki  keterhubungan  didalam  1 kriteria.
e. Outer Defendensi memiliki artinya  keterhubungan antara klaster dan node yang diberi tanda garis  arah  panah  penghubung,  yang  memiliki  arti  satu  dengan  node  yang  lainnya  memiliki keterhubungan baik antara alternatif, kriteria dan sub kriteria
3.2  Perancangan Kuesioner
Dari data kuesioner yang dibagikan pada 5 responden yang telah direkap, akan menghasilkan data  tabel  yang  cukup  banyak  sehingga  hanya  akan  ditunjukan  satu  buah Inner  Dependence sebagai Kriteria pemakaian produk dan dua buah bentuk Outer Dependence yaitu sub kriteria daya tahan  terhadap kluster alternatif  pemanfaatan produk.

## 3.2.1 Rekapitulasi Hasil Kuesioner
Pada  Tabel  3  menunjukkan  hasil  rekapitulasi  data  kuesioner  dari  salah  satu  bentuk keterhubungan  outer  dependence  dari  kluster  atau  kriteria  pemanfaatan  produk  pada  sub  kriteria daya  tahan  dengan  membandingkan  antar  node  pada  alternatif    yang  terdiri  dari  : Frisian  Flag, Lactogen,  Nutrilon,  Lactona,  Bebelac  dan  SGM .  Sedangkan  bentuk  matrix  berpasangan  yang dihasilkan  dari  tabel  3.3  untuk  sub    kriteria  daya  tahan  yang  berbentuk  matrix  6x6  terlihat  pada tabel 4 kedua tabel tersebut terlihat berturut seperti dibawah ini :
Tabel 3.  Hasil rekapitulasi kuesioner berdasarkan Kriteria Pemanfaatan Produk
No Alt1 Alt2 R1 R2 R3 R4 R5 Rata-Rata 1 Frisian Flag Lactogen -4 -3 -2 -3 -3 -3.0 2 Frisian Flag Nutrilon -2 -4 -3 -3 -3 -3.0 3 Frisian Flag Lactona 2 -4 -2 -2 -4 -2.0 4 Frisian Flag Bebelac 3 2 3 4 3 3.0 5 Frisian Flag SGM -4 6 2 4 2 -2.0 6 Lactogen Nutrilon -4 4 5 3 2 2.0 7 Lactogen Lactona 2 3 3 4 3 3.0 8 Lactogen Bebelac 5 4 5 4 2 4.0 9 Lactogen SGM 3 3 4 2 3 3.0 10 Nutrilon Lactona 2 -4 -2 -2 -4 -2.0 11 Nutrilon Bebelac 3 3 2 4 3 3.0 12 Nutrilon SGM 4 5 3 -4 2 2.0 13 Lactona Bebelac 2 3 3 3 4 3.0 14 Lactona SGM 4 3 2 3 3 3.0 15 Bebelac SGM 4 2 6 -4 2 -2.0 Tabel 4.  Matriks Berpasangan untuk Sub Kriteria Daya Tahan Daya Tahan Frisian Flag Lactogen Nutrilon Lactona Bebelac SGM Frisian Flag 1 1/3 1/3 1/2 3 1/2 Lactogen 3 1 2 3 4 3 Nutrilon 3 1/2 1 1/2 3 2 Lactona 2 1/3 2 1 3 3 Bebelac 1/3 1/4 1/3 1/3 1 1/2 SGM 2 1/3 1/2 1/3 2 1
Langkah  berikutnya    adalah    dengan    melakukan  penjumlahan  ditiap-tiap  kolom.  Dari  hasil Penjumlahan  menggunakan  4  (empat)  digit  dibelakang  koma,  dimana  nanti    ini  berguna  untuk pembulatan dalam penghitungan.
Adapun hasilnya dapat dilihat pada tabel 5
Tabel 5.  Hasil bobot Sub Kriteria Daya Tahan Kriteria Frisian Flag Lactogen Nutrilon Lactona Bebelac SGM Frisian Flag 1.0000 0.3333 0.3333 0.5000 3.0000 0.5000 Lactogen 3.0000 1.0000 2.0000 3.0000 4.0000 3.0000 Nutrilon 3.0000 0.5000 1.0000 0.5000 3.0000 2.0000 Lactona 2.0000 0.3333 2.0000 1.0000 3.0000 3.0000 Bebelac 0.3333 0.2500 0.3333 0.3333 1.0000 0.5000
=
=
Selanjutnya  akan  dilanjutkan  ke  tahap  perhitungan  kriteria  berpasangan  untuk  membuat matriks berpasangan yang di ubah kedalam bilangan desimal
Normalisasi matrik s tahap ke kedua :
Dari  hasil  normalisasi  yang  kedua,  terlihat  hasil  penjumlahan  baris  dibagi  dengan  jumlah keseluruhan dari hasil tersebut:
74.4166/ 337.4435 =  0.2205      22%
18.8331/ 337.4435 =  0.0558      05% 37.1109/ 337.4435 =  0.1099      10% 31.3331/ 337.4435   =  0.0928      09% 114.4999/ 337.4435   =  0.3393      34%
61.2499/ 337.4435   =  0.1815      18%
SGM 2.0000 0.3333 0.3333 0.3333 2.0000 1.0000 Jumlah 11.3333 2.6999 6.1666 5.6666 16.0000 10.0000 A  = 1.0000 0.3333        0.3333        0.5000      3.0000       0.5000 3.0000 1.0000 2.0000        3.0000      4.0000       3.0000 3.0000       0.5000 1.0000 0.5000      3.0000       2.0000 2.0000       0.3333        2.0000 1.0000 3.0000       3.0000 0.3333       0.2500        0.3333        0.3333 1.0000 0.5000 2.0000       0.3333        0.5000        0.3333      2.0000 1.0000 1.0000 0.3333        0.3333        0.5000      3.0000       0.5000 3.0000 1.0000 2.0000        3.0000      4.0000       3.0000 3.0000       0.5000 1.0000 0.5000      3.0000       2.0000 2.0000       0.3333        2.0000 1.0000 3.0000       3.0000 0.3333       0.2500        0.3333        0.3333 1.0000 0.5000 2.0000       0.3333        0.5000        0.3333      2.0000 1.0000 Kali (x) 1.0000 0.3333        0.3333        0.5000      3.0000       0.5000 3.0000 1.0000 2.0000        3.0000      4.0000       3.0000 3.0000       0.5000 1.0000 0.5000      3.0000       2.0000 2.0000       0.3333        2.0000 1.0000 3.0000       3.0000 0.3333       0.2500        0.3333        0.3333 1.0000 0.5000 2.0000       0.3333        0.5000        0.3333      2.0000 1.0000 6.0000 25.3333        13.5000     18.0000       4.0833      7.8333 1.9166 6.0000 3.5833      4.0833        1.0555      2.1944 3.5833      13.8333 6.0000 7.8333        2.1944      3.6666 3.3333      10.8333          5.6666 6.0000 1.9166      3.5833 10.8333     38.0000        22.5000    25.3333 6.0000 13.8333 5.6666       22.5000        10.0000    13.5000        3.5833 6.0000 74.4166 18.8331 37.1109 31.3331 114.4999 61.2499 337.4435
Didapatkan  hasil  perhitungan  skala  prioritas  untuk  masing-masing  kriteria.  Pada  baris  pertama untuk  penilaian  kriteria  pemanfaatan  produk  dengan  nilai    susu  bayi Frisian    Flag  0.2205  atau 22%, baris  kedua susu bayi Lactogen 0.0558 atau 5%, baris ketiga susu bayi Nutrilon 0.1099 atau 10%, baris ke empat susu bayi Lactona 0,0928 atau 9% , baris ke lima susu bayi Bebelac 0,3393 atau 34% , baris ke enam susu bayi SGM dengan nilai 0.1815  atau 18%.
3.3  Pengujian dengan Superdecision
Jika  pembuatan  masing-masing cluster sesuai  dengan alternatif dan  kriteria  telah  selesai,  tahap selanjutnya adalah klik kanan pada cluster alternatif terlebih dahulu kemudian klik create node in cluster lalu klik create another untuk membuat node-node lainnya. Setelah semua node terbentuk klik save seperti terlihat pada gambar 3
Gambar 3.  Membuat Node didalam Cluster
Dari semua cluster dan node yang telah terbentuk, maka tahap selanjutnya adalah menghubungkan node-node yang ada dalam cluster kriteria dengan node-node yang ada dalam cluster sub kriteria. Selanjutnya  dari node-node yang  ada  dalam cluster sub  kriteria  daya    tahan  dengan node-node yang ada dalam cluster alternatif . Misalnya klik kanan pada node Frisian Flag, Lactogen, Nutrilon, Lactona,  Bebelac,  SGM  selanjutnya  pilih node  connexions form, pilih node yang  akan dihubungkan dengan  klik oke seperti gambar 4.
Gambar 4. Menghubungkan masing-masing Cluster
Pada  tahap  ini,  peneliti  inputkan  nilai  dari  hasil  kuesioner  yang  telah  diisi  oleh  responden, kemudian  masukkan  masing-masing  nilai  dari  seluruh cluster yang  telah  dikoneksikan  pada  tab menu matrix seperti yang terlihat pada gambar 5.
Gambar 5.  Kuesioner Responden dalam perbandingan berpasangan
Untuk  melihat  hasil matriks dari  kuesioner,  pilih  menu matriks setelah  tampilan  kuesioner  yang terlihat pada gambar 5.  seperti yang terlihat di atas, jika telah dipilih maka akan terlihat tampilan dari matriks seperti terlihat pada gambar 6.
Gambar 6. Matriks hasil kuesioner Input
Untuk  menganalisa  hasil  komputasi  ANP  dengan  menampilkan  rasio  konsistensi    untuk perbandingan matriks setiap cluster seperti terlihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan hasil  akhir  dengan software superdesicion
Tampilan  laporan  lengkap  dari  seluruh  hasil  analisa  yang  telah  dilakukan.  Pertama  klik  menu computations, kemudian pilih full report seperti yang terlihat pada gambar 8.
Gambar 8.  Laporan Lengkap Hasil Analisa Pemanfaatan Susu Bayi
3.4  Hasil Akhir Pemanfaatan Susu Bayi di Superdecision
Hasil  akhir  dari  studi  kasus  dari  penilaian  yang  telah  di  urutkan  berdasarkan    rangking  yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Tabel 6.  Hasil Akhir Pemanfaatan Susu Bayi Nama Node Nilai Eigen Vektor Rangking Lactogen 0.2001 1 Bebelac 0.1925 2 Nutrilon 0.1668 3 Lactona 0.1594 4 SGM 0.1447 5 Frisian Flag 0.1365 6
Dari  hasil  rangking  yang  diperoleh,  dari  masing-masing  produk  susu  maka  dapat  di  ambil kesimpulan,  bahwa  peringkat  rangking  pertama  di  peroleh  oleh  produk  susu  Lactogen  dengan perolehan  nilai  eigen  vektornya  0.2001,  peringkat  rangking  ke  dua  diperoleh  oleh  produk  susu Bebelac,  dengan  perolehan  nilai  eigen  vektornya  0.1925,  peringkat  rangking  ketiga  Nutrilon dengan  perolehan  nilai  eigen  vektornya  0.1668,  peringkat  rangking  ke  empat  di  peroleh  oleh produk susu Lactona dengan perolehan nilai eigen vektornya 0.1594, peringkat rangking ke lima di peroleh oleh produk susu SGM dengan perolehan nilai eigen vektornya 0.1447, peringkat rangking ke enam di peroleh oleh produk susu Frisian Flag.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah diuraikan maka dapat disimpulkan berdasarkan pemahaman dari penelitian  sistem  rangking  pemanfaatan  susu bayi  adalah sebagai berikut :
1. Dari  sistem  pendukung    keputusan    dengan    menggunakan    ANP    mampu  menyelesaikan permasalahan  dalam  menentukan   pemanfaatan   rangking  susu bayi   bagi   konsumen dan dinas kesehatan.
2. Penggunaan    metode    ANP    dalam    menyelesaikan    permasalahan  membutuhkan keterhubungan      antara    node    dengan    kluster    berdasarkan inner dependence dan outer dependence yang   menyebabkan  perolehan hasil  ANP  lebih  akurat  dibandingkan  AHP.
3. Dengan  adanya  pengabungan  antara sistem  dengan  metode  yang  peneliti   digunakan, mampu  memberikan  solusi  kepada  konsumen  yang baru  mempunyai  bayi,  secara  cepat dan  lebih  efisien berdasarkan  hasil  yang telah diperoleh dari  peneliti.
4. Hasil  akhir   yang   diperoleh,  menunjukkan   bahwa   sebagian  besar  responden  memilih Susu Bayi  Lactogen   dengan  prosentasi  sebesar   20 % dengan tingkat kesalahan sebesar 5,3 % atau 0.052596.

## 5.  SARAN
Setelah mengemukakan beberapa kesimpulan, peneliti  dapat memberikan  beberapa saran yang  dapat  digunakan  untuk  pengembangan    metode  ANP    agar  dapat  lebih  baik  lagi  dari sebelumnya. Saran  tersebut  adalah :
1. Dalam   metode  yang  telah dibuat,  peneliti  menyadari  bahwa  masih  banyak kekurangan dalam  sistem  dan  metode  yang digunakan .  Diharapkan  kepada pembaca  penelitian   ini dapat  memberikan saran,  kritik  serta  ide-ide  cemerlang agar hasil  yang  diperoleh  lebih baik  lagi  dari sebelumnya.
2. Dari    sistem    dan    metode    yang  di  gunakan  perlu    membandingkan    hasilnya  dengan menggunakan software lainnya  selain superdecision, agar  dapat  dengan  mudah  ditemukan kelemahannya.
3. Data   kuesioner   untuk   responden    perlu   diperbanyak   lagi,  agar   hasil yang  diperoleh bisa    lebih      baik    dan    lebih    akurat.    Karena    dalam    penelitian  ini,    peneliti    hanya menggunakan  5  kuesioner  untuk   responden.
4. Berdasarkan      hasil      yang    diperoleh      dari    penelitian      ini,      hasilnya  dapat  dijadikan referensi   oleh   peneliti  lain  dan   Dinas   Kesehatan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Universitas Potensi Utama yang telah memberi dukungan financial terhadap penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Eva  Latifa,  et.al,  2010. Pengaruh  Pemberian  Asi  Dan  Stimulasi  Psikososial  Terhadap Perkembangan  Sosial  Emosi  Anak  balita  Pada  Keluarga  Ibu  Berkerja  Dan  Tidak  Berkerja, Vol 3, No.1, Januari.
[2] Asep Hender Rustiawan, et.al, 2012. Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru di SMA Negeri 3 Garut, Vol 9, No. 21.  2012.
[3] M.  Yousefi  Nejad  Attari,  et.al.  2012. A  Decision  Making  Model  For  Qutsourcing  Of manufacturing  Activities  By  ANP  And  DEMATEL  Under  Fuzzy  Environmenx, Vol  23. Number. 3 2012..
[4] Iskandar  Z.  Nasibu,  2009. Penerapan  Metode  AHP  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerapan Karyawan Menggunakan Aplikasi Expert Choice , Vol. 2, No. 5. Mei  20094.
[5] Meilia  Nur  Indah  Susanti,  2011. Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Analytic  Network Process ANP Untuk Penempatan Kerja Pada Sebuah Instansi ,  2011.
[6] Pudji Astuti,et.al, 2011. Pemilihan Alternatif Pengelolaan Sampah Dengan Metode ANP dan Bocr . Universitas Trisakti Jakarta, Vol.VI. No 2. 2011.
[7] Luhur  Priyantoko  Aji,  et.al  2010 Implementasi  Performance  Prism  Untuk  Sistem Pengukuran Kinerja Perusahaan (Studi Kasus: PT. Preshion Engineering Plastec Surabaya)