## PERBANDINGAN TEKNIK PENGAMBILAN KEPUTUSAN MULTI-KRITERIA ANTARA METODE ECKENRODE DENGAN METODE
Fuzzy ECKENRODE PADA KINERJA AGROINDUSTRI
Rahmat Fadhil *)1 , M. Syamsul Maarif **) , Tajuddin Bantacut ***) , dan Aji Hermawan **)
*) Program Studi Teknik Pertanian, Fakultas Pertanian, Universitas Syiah Kuala
Jl. Tgk. Hasan Krueng Kalee No. 3, Kopelma Darussalam, 23111
**) Sekolah Bisnis, Institut Pertanian Bogor
Jl. Raya Pajajaran, Bogor 16151
***) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Gedung Fateta Lantai 2, Kampus IPB Dramaga, Bogor

## ABSTRACT
Multi-criteria decision-making system has evolved with various methods. One method that is still being used today is the Eckenrode method. This study aims to compare the methods used in multi-criteria decision-making i.e. between the Eckenrode method and Fuzzy Eckenrode method on agroindustry performances in a decision-making model. To evaluate the two methods, the assessment data from the ten experts on the performance measurement system of agroindustry were  used  using  Human  Resource  Scorecard  (HRSC)  method.  The  results  show  that  both Eckenrode  method  and  Fuzzy  Eckenrode  method  are  able  to  provide  a  rank-system  of  an alternative of the same criteria in a decision-making. However, Fuzzy Eckenrode method shows clearer assessment weighting compared to the regular Eckenrode method; therefore, the system of weighting using the Fuzzy Eckenrode method is more recommended in high-level decision making with a high level of accuracy.
Keywords: decision-making, Eckenrode, Fuzzy Eckenrode, multi-criteria, weighting

## ABSTRAK
Sistem pengambilan keputusan multi kriteria telah berkembang dengan berbagai metode yang beragam.  Salah  satu  metode  yang  masih  terus  dipakai  saat  ini  adalah  metode  Eckenrode. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode pengambilan keputusan multi kriteria dengan  pendekatan  metode  Eckenrode  biasa  dengan  metode  Fuzzy  Eckenrode  pada  kinerja agroindustri dalam suatu model pengambilan keputusan. Untuk mengevaluasi kedua metode ini digunakan data penilaian terhadap suatu sistem pengukuran kinerja agroindustri dari para pakar sebanyak sepuluh orang dengan metode Human Resource Scorecard (HRSC). Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  metode  Eckenrode  dan  metode  Fuzzy  Eckenrode  mampu  memberikan perangkingan suatu alternatif kriteria yang sama dalam suatu pengambilan keputusan. Namun metode  Fuzzy  Eckenrode  menunjukkan  penilaian  pembobotan  yang  lebih  jelas  dibandingan dengan menggunakan metode Eckenrode biasa, sehingga sistem penilaian pembobotan melalui metode Fuzzy Eckenrode lebih direkomendasikan dalam pengambilan keputusan tingkat tinggi dengan akurasi yang juga tinggi.
Kata kunci: Eckenrode, Fuzzy Eckenrode, multi kriteria, pembobotan, pengambilan keputusan
1 Alamat Korespondensi:
Email: rahmat.fadhil@unsyiah.ac.id

## PENDAHULUAN
Teknik  pengambilan  keputusan  terutama  dalam menentukan  suatu  kebijakan  yang  akan  dipilih  atau prioritas  dari  sejumlah  alternatif  kebijakan  yang dapat  dilakukan,  senantiasa    memerlukan  suatu metode tertentu. Dalam menghadapi hal tersebut para pakar  mencoba  menemukan  cara-cara  efektif  dalam penentuannya, apalagi terkait dengan waktu dan pilihan-
pilihan  yang  terkadang  terlalu  sulit  untuk  diputuskan dengan  cepat.  Pendapat  para  pakar  selalu  menjadi bagian dari alternatif yang dapat dipertimbangkan dari solusi-solusi  yang  ditawarkan.  Namun,  keberagaman latar  belakang  para  pakar  dengan  kompetensi  dan keilmuwan yang berbeda-beda juga dapat melahirkan keputusan  yang  beragam  pula.  Oleh  karena  itu, berbagai metode telah berkembang untuk merumuskan akumulasi pendapat para pakar ini dalam menyajikan
suatu alternatif pilihan terbaik dari pilihan-pilihan yang diajukan.
Perkembangan  teknik  pengambilan  keputusan  telah mengalami  berbagai  terobosan  yang  panjang  dengan metode  yang  beragam.  Diantaranya  adalah  metode Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  (Hwang  dan  Yoon,  1981;  Wang 2011;  Behzadiana et  al. 2012), Analytic  Hierarchy Process (AHP)  (Ishizakaa  2012; Aminbakhsh,  2013; Saaty, 2013), Simple Additive Weighting (SAW) (Afshari et al. 2010; Jain dan Raj, 2013; Salehi dan Izadikhah, 2014), Weighted Product Model (WPM) (Wang, 2011; Jain dan Raj, 2013), Analytic Network Process (ANP) (Yang et al. 2008; Saaty, 2013; Aragones-Beltran et al.
2014), Multi Atribut Utility Theory (MAUT) (Velasquez dan Hester, 2013; Claudio et al. 2014), Elimination and Choice  Expressing  Reality (ELECTRE)  (Putra et  al. 2015), Preference  Ranking  Organization  Method  for Enrichment  of  Evaluations (PROMETHEE)  (Hopfe, 2009; Velasquez dan Hester, 2013), Data Envelopment Analysis (DEA) (Lotfi et al. 2011; Velasquez dan Hester, 2013), Value  Analysis (VA) and Value  Engineering (VE)  (SAVE,  2007;  Miles,  2015), Visekriterijumslca Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje (VIKOR)  (Liu dan Wang, 2011; Mardani et al. 2016; ), I nterpretive Structural Modeling (ISM) (Jayalakshmi dan Pramod, 2015;  Poduval et  al. 2015), Bayesian  Analysis (BA) (Andraszewicz et  al. 2015;  Cho,  1998)  dan  lainnya. Setiap metode memiliki filosofinya tersendiri dan tidak ada satu lebih benar dari lainnya (Tamiz et al. 1998). Termasuk lama ataupun barunya sebuah metode yang dikemukakan tidak berarti bahwa metode lama kurang baik atau kalah dengan metode yang baru.
Diantara metode pengambilan keputusan multi kriteria yang  cukup  berkembang  adalah  metode  Eckenrode. Metode  Eckenrode  awalnya  dikenal  dengan  metode Weighting Multiple Criteria (WMC) yang diperkenalkan pertama sekali oleh seorang ilmuwan bernama Robert T. Eckenrode dari Dunlop and Association, Inc sekitar tahun  1965  di Amerika  Serikat  (Maarif  dan  Tanjung 2003;  Thompson et  al. 2006;  Kao,  2010).  Metode Eckenrode telah dipakai secara luas sampai saat ini dan termasuk  metode yang sederhana serta efisien untuk menyelesaikan  permasalahan  dalam  penentuan  bobot kepentingan  tertentu  dalam  suatu  keputusan  (Rijai 2011; Dadelo et al. 2012; Salam, 2014). Metode analisis pembobotan Eckenrode merupakan salah satu metode pembobotan yang digunakan untuk menentukan derajat kepentingan atau bobot (B) dari setiap Kriteria (K) dan
Subkriteria (SK) yang ditetapkan dalam pengambilan keputusan  (Eckenrode,  1965;  Maarif  dan  Tanjung, 2003; Salam 2014). Penentuan bobot ini dinilai sangat penting karena akan memengaruhi nilai total akhir dari setiap pilihan keputusan. Konsep yang digunakan dalam metode  pembobotan  ini  adalah  dengan  melakukan perubahan urutan menjadi nilai dimana misalnya urutan 1 dengan tingkat (nilai) tertinggi dan urutan 5 dengan tingkat (nilai) terendah.
Perbandingan berbagai metode pengambilan keputusan multi  kriteria  telah  banyak  dilakukan  oleh  peneliti, terutama  antara  satu  metode  dengan  metode  lainnya seperti  Cho  (1998)  yang  membandingkan  antara metode  AHP,  BA,  MAUT,  dan  ELECTRE  dalam pemilihan  mobil.  Georgiadis  (2013)  membandingkan antara metode TOPSIS, SAW dan WPM dalam risetnya tentang penggunaan multi kriteria untuk pengambilan keputusan  pemilihan  teknologi  yang  memungkinkan bagi Departemen Pertahanan Amerika Serikat. Secara ringkas  dapat  dipahami  bahwa  berbagai  kombinasi perbandingan metode telah banyak dilakukan. Namun, perbandingan suatu metode dengan memasukkan sistem penilaian yang berbeda masih sangat jarang, contohnya adalah penilaian dengan sistem logika fuzzy.
Aplikasi  logika fuzzy dalam  pengambilan  keputusan adalah  untuk  lebih  memberikan  ruang  penilaian keputusan  dengan  rentang  tertentu  yang  tidak  pasti pada  suatu  angka  saja.  Pada  suatu  himpunan fuzzy setiap elemen dapat memiliki dua nilai sekaligus, yaitu nilai benar dan nilai salah secara bersamaan. Besaran nilai kebenaran dan kesalahan setiap elemen tersebut sangat tergantung pada bobot atau derajat keanggotaan yang dimilikinya. Kata fuzzy merupakan kata sifat yang berarti kabur atau samar. Dalam banyak kondisi, data yang ada terkadang tidak memadai untuk permasalahan dalam kehidupan nyata karena penilaian manusia yang termasuk preferensi sering kabur atau kurang jelas dan tidak dapat memperkirakan preferensinya dengan nilai numerik yang tepat.
Fuzzy Logic (Logika Fuzzy ) pertama kali diperkenalkan oleh  Profesor  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun  1965  di University  of  California.  Logika fuzzy merupakan pengembangan  dari  teori  himpunan  dimana  setiap anggotanya memiliki derajat keanggotaan yang bernilai kontinyu  antara  0  sampai  1.  Ini  bermakna  bahwa suatu  himpunan fuzzy dapat  mewakili  interpretasi tiap  nilai  berdasarkan  pendapat  atau  keputusan  dan probabilitasnya.  Penilaian  0  menunjukkan  salah  dan
penilaian 1 menunjukkan benar serta masih ada nilai- nilai  yang  terletak  antara  benar  dan  salah  tersebut (Wang, 1997; Kusumadewi dan Purnomo, 2010).
Dalam himpunan fuzzy memiliki dua atribut, yaitu (1) linguistik, penamaan suatu grup yang mewakili suatu keadaan  atau  kondisi  tertentu  dengan  menggunakan bahasa alami, seperti: dingin, sejuk, normal, hangat; (2) numeris, suatu nilai (angka) yang menunjukkan ukuran dari suatu variabel seperti 10, 30, 50 dan sebagainya.
Fungsi  keanggotaan  ( membership  function )  adalah kurva  yang  mendefinisikan  bagaimana  masing- masing  titik  dalam  ruang  input  dipetakan  ke  dalam nilai  keanggotaan  (derajat  keanggotaan  antara  0  dan 1). Apabila U menyatakan himpunan universal dan A adalah himpunan fungsi fuzzy dalam U maka A dapat dinyatakan  sebagai  pasangan  terurut  sebagai  berikut (Wang, 1997):   A = {x, μ A (x))| x є U}  dengan μ A (x) adalah  fungsi  keanggotaan  yang  memberikan  nilai derajat  keanggotaan  x  terhadap  himpunan fuzzy A, yaitu μ A : U→[0,4].
Dalam  himpunan fuzzy terdapat  beberapa  fungsi keanggotaan  himpunan fuzzy baru  yang  dihasilkan dari  operasi  dasar  himpunan fuzzy ,  yaitu Intersection (A∩B= min (μ A [x], μ B [y])); Union (A∩B = max (μ A [x], μ B [y])); Complement ( ~ A = 1 - μ A [x]).
Fungsi keanggotaan dinyatakan dengan:
0; x ≤ a atau x ≥ c µ (x) =    (b – a) / (x – a); a ≤ x ≤ b (b – x) / (c – b); b ≤ x ≤ c
Dalam sistem fuzzy terdapat variabel linguistik, yaitu sebuah  variabel  yang  memiliki  nilai  berupa  kata- kata dalam bahasa alamiah. Setiap variabel linguistik berkaitan dengan sebuah fungsi keanggotaan tertentu. Sebagai contoh fungsi keanggotaan dalam sistem fuzzy di ilustrasikan dalam Gambar 1.
Penelitian  terhadap  aktifitas  dan  kinerja  agroindustri memang  telah  banyak  dilakukan,  namun  kajian  yang dilakukan umumnya terbatas pada metode pengambilan keputusan berdasarkan satu pendekatan saja, misalnya metode  Eckenrode  (Salam  2014),  metode  AHP (Fahrizal et al. 2014), metode ISM (Jaya et al. 2013), metode Balanced Scorecard (BSC) (Ratnamurni 2011), metode  SAW  (Maulany  2013),  metode Generalized Structured  Component  Analysis (GSCA)  (Santoso et al. 2015) dan lain sebagainya. Sangat jarang penelitian yang melakukan perbandingan antara berbagai metode ataupun berbagai model penilaian dalam satu metode, seperti metode Eckenrode dan metode Fuzzy Eckenrode yang dilakukan dalam penelitian ini. Oleh karena itu, penelitian ini sangat bermanfaat untuk mengetahui dan menerapkan beberapa alat analisis teknik pengambilan keputusan multi-kriteria pada kinerja agroindustri.
Penelitian  ini  bertujuan  membandingkan  metode pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan pendekatan  metode  Eckenrode  sebagaimana  yang telah dikembangkan dari awal oleh penemunya dengan metode Fuzzy Eckenrode  yang  merupakan  sistem penilaian  samar  dalam  suatu  model  pengambilan keputusan. Metode Eckenrode dengan sistem penilaian secara pasti dengan suatu angka nominal tertentu yang diberikan  oleh  para  pakar,  sedangkan  metode Fuzzy Eckenrode  adalah    penilaian  dengan  rentang  angka tertentu.  Penelitian  ini  terbatas  hanya  pada  ruang lingkup  perbandingan  antara  kedua  metode  tersebut dengan  mengambil  suatu  kasus  pengukuran  kinerja agroindustri.

## METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  Metode Eckenrode  adalah  dengan  meminta  pendapat  pakar untuk melakukan perankingan (misalnya ranking dari R1 sampai dengan Rn, dimana n ranking, j = 1, 2, 3, ...., n; ranking ke j = Rj) untuk setiap kriteria (kriteria ke  i,  dinotasikan  dengan  Ki,  yang  terdapat  sebanyak n  kriteria,  i  =  1,  2,  3,  ....,  n)  (Salam  2014)  sehingga diperoleh  data  seperti  pada  Tabel  1.  Kemudian berdasarkan Pij dan Rn-j, dilakukan penghitungan Ni:
Ni = Γ j =1 P rij x R n-j , j = 1, 2, 3, ......, n
Total Nilai = Γ i =1N i , i = 1, 2, 3, …..., n
µ (x) Dingin Sejuk Normal Hangat x
Gambar 1.  Fungsi keanggotaan
Selanjutnya,  dilakukan  penghitungan  bobot  kriteria Bi, yaitu B1, B2, B3,......, Bn dengan i = 1, 2, 3,...., n, dengan menggunakan rumus: Bi = (Ni/Total Nilai).
Untuk  mengetahui  tingkat  kepentingan  pada  masing- masing  subkriteria  dalam  suatu  kriteria,  responden juga diminta untuk meranking setiap subkriteria dalam suatu kriteria. Kemudian dengan prosedur yang sama dihitung juga bobot masing-masing subkriteria dalam suatu  kriteria  (Bli,  bobot  Subkriteria  l  dalam  kriteria i). Dengan demikian, diperoleh Bobot Tertimbang (BT) dari  subkriteria  l  dalam  Kriteria  i,  yaitu  BTl  =  Bli  x Bi. Selanjutnya, untuk mengetahui nilai pada masing- masing  kriteria,  responden  diminta  untuk  menilai dari  masing-masing  subkriteria  pada  masing-masing kriteria.
Penilaian  masing-masing  subkriteria  dihitung  dengan menggunakan  rumus  rata-rata  geometrik  dari  hasil penilaian  dari  seluruh  narasumber  dikalikan  dengan BT dari masing-masing subkriteria tersebut. Sehingga pada masing-masing kriteria (K1 sampai K5) dihitung dengan  menjumlahkan  hasil  dari  seluruh  nilai  dari subkriteria-subkriteria  yang  terdapat  pada  setiap kriteria.  Untuk  memberikan  penilaian  pembobotan oleh  para  pakar  dengan  penilaian  metode  Eckenrode dan Fuzzy Eckenrode dengan preferensi nilai seperti Tabel 2 dan Tabel 3.

## Aplikasi  Pada  Sistem  Pengukuran  Kinerja Agroindustri
Untuk  mengaplikasikan  perbandingan  pembobotan menggunakan metode Eckenrode dan Fuzzy Eckenrode, peneliti  menggunakan  data  penilaian  terhadap  suatu sistem  pengkuran  kinerja  agroindustri  mengikuti metode Human Resource Scorecard (HRSC). Metode HRSC  ini  dikembangkan  oleh  Brian  E.  Becker  dan Dave  Ulrich  (2001)  dari  Harvard  Business  School yang  meliputi:  a)  pendefinisian human  resource competency (HRC). Kompetensi yang dimaksud adalah merupakan  pengetahuan,  keterampilan,  kemampuan dan  karakteristik  kepribadian  yang  memengaruhi secara langsung terhadap kinerja; b) pengukuran high performance  work  system (HPWS).  Berfokus  pada bagaimana  organisasi  bekerja  melalui  setiap  fungsi sumber daya manusia (SDM) mulai tingkat makro dan menekankan pada orientasi kerja pada setiap aktivitas; c)  pengukuran human  resource  system  alignment (HRSA). Menilai sejauh mana sistem SDM memenuhi kebutuhan implementasi strategi perusahaan ( external alignment )  dan  bagaimana  setiap  elemen  dapat bekerja  secara  bersama-sama  dan  tidak  mengalami konflik  di  antara  mereka  ( internal  alignment ).  d) pengukuran human  resource  efficiency (HRE). Merupakan  refleksi  bagaimana  fungsi  SDM  dapat membantu  perusahaan  untuk  mencapai  kompetensi yang dibutuhkan dengan biaya yang efektif dan efisien. Namun,  tidak  mengorbankan  hasil  yang  diinginkan.
Tabel 1. Perhitungan Bobot Kriteria Metode Eckenrode
Kriteria Ranking Nilai Bobot R1 R2 ...... Rj ...... Rn K1 P11 P12 ...... P1n N1 B1 K2 P21 P22 ...... P2n N2 B2 ...... ...... ...... ...... ...... ...... ...... Ki Pij ...... Kn Pn1 Pn2 ...... Pmn Nn Bn Faktor Pengali Rn-1 Rn-2 ...... Rn-j Rn-n Total Nilai 1,00 Keterangan: Rj : Urutan ranking ke j, j = 1, 2, 3,.….., n Ki : Jenis kriteria ke i, i = 1, 2, 3,……, n Pij : Jumlah responden yang memilih ranking ke j, untuk kriteria ke i Rn-j : Faktor pengali ke j, yang diperoleh dari pengurangan banyaknya kriteria atau banyaknya rangking (yaitu n) dengan urutan rangking pada kolom tersebut. Misal ada 5 kriteria maka faktor pengali pada kolom rangking ke 3 (misal j=3) adalah n-j = 5-3 =2
Bi : Bobot kriteria ke i
Pengukuran  efisiensi  inti  ( core  efficiency  measures ). Merepresentasikan pengeluaran SDM yang signifikan dan  tidak  memiliki  kontribusi  langsung  dengan implementasi strategi perusahaan. Pengukuran efisiensi strategis  ( strategic  efficiency  measure ).  Penilaian efisiensi dari aktivitas SDM dan proses yang dirancang untuk  menghasilkan  kontribusi  SDM;  e)  pengukuran human  resource  deliverable  (HRD).  Mengidentifikasi hubungan sebab akibat ( causalitas ) yang unik, dimana sistem SDM menciptakan nilai dalam perusahaan.
Para  pakar  yang  diminta  pendapat  dalam  penelitian ini adalah yang dianggap memiliki latar belakang atau kompetensi berkaitan dengan kinerja SDM. Sebanyak 10  orang  pakar  dipilih  untuk  memberikan  peniliaian dalam  dua  model  sistem  pengambilan  keputusan multi kriteria, yaitu Eckenrode dan Fuzzy Eckenrode. Referensi  penilaian  menggunakan  skala  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 2 dan Tabel 3.

## HASIL
Untuk  melakukan  evaluasi  perbandingan  sistem pengambilan  keputusan  multi  kriteria  dengan pendekatan  Eckonrode  dan Fuzzy Eckenrode,  para pakar  diminta  untuk  memberikan  penilaian  bobot kepentingan  dari  sistem  pengukuran  kinerja  suatu agroindustri. Penilaian bobot dalam sistem pengukuran kinerja  agroindustri  mengikuti  metode  HRSC,  yaitu human resource competency (HRC), high performance work  system  (HPWS),  human  resource  system alignment  (HRSA),  human  resource  efficiency-core efficiency  measures  (HRE-CEM),  human  resource efficiency-strategic  efficiency  measure  (HRE-SEM), human  resource  deliverable  (HRD).  Gabungan penilaian masing-masing pakar dirangkumkan menjadi satu  berdasarkan  nilai  modus  (angka  yang  paling sering  muncul  dari  populasi  atau  sampel),  sehingga menghasilkan penilaian seperti pada Tabel 4.
Berdasarkan  data  penilaian  pakar  terhadap  kriteria penentuan bobot kepentingan, maka dapat dijabarkan kedalam nilai batas bawah (low), tengah (medium) dan batas  atas  (upper)  sesuai  dengan  fungsi  keanggotaan Triangular Fuzzy Number  (TFN)  seperti  terangkum pada Tabel 5.
Pada  Tabel  4  terlihat  bahwa  metode  Eckenrode dengan  kriteria  HRSA  dan  HRD  memiliki  nilai  dan
Tabel 2.  Skala perbandingan pembobotan antar kriteria metode eckenrode
Skala Keterangan Nilai 1 Sangat Tidak Penting 1 2 Kurang Penting 2 3 Netral 3 4 Penting 4 5 Sangat Penting 5
Tabel 3.  Skala perbandingan pembobotan antar kriteria metode  fuzzy  eckenrode  dengan  Triangular Fuzzy Number (TFN) Skala Keterangan Fungsi Keanggotaan TFN ~1 Sangat Tidak Penting 1,1,2 ~2 Kurang Penting 1,2,3 ~3 Netral 2,3,4 ~4 Penting 3,4,5, ~5 Sangat Penting 4,5,5
Tabel 4. Penilaian pembobotan pakar dengan metode eckenrode Kriteria Urutan Nilai Bobot 1 2 3 4 5 HRC 3 2 2 1 2 23 0,153 HPWS 5 2 1 1 1 29 0,193 HRSA 4 1 3 1 1 26 0,173 HRE-CEM 3 2 2 2 1 24 0,160 HRE-SEM 2 2 3 2 1 22 0,147 HRD 4 2 1 2 1 26 0,173 Nilai Γkriteria- urutan) 4 3 2 1 0 150
1
bobot  yang  sama,  sehingga  bila  dirangkingkan  akan menyulitkan  karena  tidak  adanya  perbedaan.  Hal  ini sungguh  berbeda  dengan    metode Fuzzy Eckenrode pada Tabel 5 yang menunjukkan perbedaan secara jelas antara satu nilai dan bobot dengan yang lainnya. Nilai dan  bobot  yang  berbeda  akan  semakin  memudahkan dalam mengurutkan berdasarkan perioritasnya masing- masing.  Untuk  melihat  perbedaan  antara  masing- masing alternatif kriteria dapat dilihat pada Gambar 2.
Dalam  membuat  diagram  dengan  metode Fuzzy Eckenrode  terlebih  dahulu  data  bobot  penilaian dilakukan normalisasi sehingga membentuk nilai TFN, sehingga menghasilkan diagram seperti pada Gambar 3.
Tabel 5. Penilaian pembobotan pakar dengan metode fuzzy eckenrode
Kriteria Urutan Nilai Bobot 1 2 3 4 5 l m u l m u l m u l m u l m u HRC 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 1 2 1 2 3 70 0,154 HPWS 4 5 5 1 2 3 1 1 2 1 1 2 1 1 2 86 0,189 HRSA 3 4 5 1 1 2 2 3 4 1 1 2 1 1 2 82 0,180 HRE-CEM 2 3 4 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 1 2 72 0,158 HRE-SEM 1 2 3 1 2 3 2 3 4 1 2 3 1 1 2 66 0,145 HRD 3 4 5 1 2 3 1 1 2 1 2 3 1 1 2 80 0,175 Nilai (Γkriteria- urutan) 4 3 2 1 0 456 1 Keterangan:  l = low , m = medium , u = upper
Gambar  2.  Diagram  bobot  kriteria  dengan  metode eckenrode
Gambar 3. Diagram bobot kriteria dengan metode fuzzy eckenrode
Metode  Eckenrode  pada  tahap  perangkingan  terlihat bahwa urutan pertama adalah HPWS sedangkan urutan kedua  terdapat  dua  kriteria  terpilih,  yaitu  HRSA  dan HRD,  urutan  berikutnya  secara  berturut-turut  adalah HRE-CEM, HRC dan HRE-SEM (Gambar 4). Dengan metode  Eckenrode  biasa  menunjukkan  perangkingan yang  sama  pada  urutan  kedua,  sehingga  dalam pengambilan  keputusan  sedikit  menyulitkan  untuk memutuskan mana yang lebih diutamakan antara satu dengan yang lainnya. Hal ini terlihat berbeda dengan jelas  pada  metode Fuzzy Eckenrode,  dimana  secara umum perangkingannya memang sama dengan metode Eckenrode  biasa,  namun  pada  urutan  kedua  karena menggunakan  nilai fuzzy terlihat  bahwa  bobot  antara HRSA  dan  HRD  yang  sama  pada  metode  Ecenrode biasa dapat dibedakan dengan metode Fuzzy Eckenrode. Oleh karenanya penilaian pembobotan dengan metode fuzzy Eckenrode  memberikan  penilaian  yang  lebih
mudah dalam penentuan suatu kriteria alternatif yang akan diputuskan.

## Implikasi Manajerial
Metode Eckenrode merupakan salah satu metode yang cukup sederhana dan mudah untuk diaplikasikan dalam sistem  pengambilan  keputusan.  Mengembangkan metode  Eckenrode  menjadi  metode fuzzy eckenrode memberikan  implikasi  keputusan  untuk  pembobotan suatu kriteria lebih pasti dalam pengambilan keputusan. Perbandingan antara metode Eckenrode dengan metode fuzzy Eckenrode memberikan sebuah ruang dinamika dalam  sistem  pengambilan  keputusan  yang  terlihat perbedaan  secara  signifikan.  Oleh  karenanya  dalam sistem  pengambilan  keputusan  tingkat  tinggi  sangat disarankan penggunaan metode fuzzy Eckenrode lebih diutamakan dibandingkan metode Eckenrode biasa.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Metode  Eckenrode  dan  metode Fuzzy Eckenrode, keduanya  mampu  memberikan  perangkingan  suatu alternatif kriteria yang sama dalam suatu pengambilan keputusan.  Namun,  metode Fuzzy Eckenrode menunjukkan  penilaian  pembobotan  yang  lebih  jelas dibandingan dengan menggunakan metode Eckenrode biasa.  Oleh  karena  itu,  dalam  sistem  pengambilan keputusan  sangat  diperlukan  kejelasan  pembeda antara satu alternatif kriteria dengan alternatif kriteria yang  lainnya,  sehingga  dengan  sistem  penilaian pembobotan  melalui  metode Fuzzy Eckenrode  lebih direkomendasikan  dalam  pengambilan  keputusan tingkat  tinggi  yang  memerlukan  akurasi  yang  tinggi pula.  Hasil  penelitian  ini  juga  memberikan  implikasi tersendiri  bagi  para  pengambil  kebijakan  terkait penerapan dalam pengambilan keputusan pada kinerja suatu agroindustri.

## Saran
Penelitian  ini  telah  berhasil  menunjukkan  perbedaan yang signifikan antara metode pengambilan keputusan Eckenrode dengan fuzzy Eckenrode yang diujicoba pada konteks pengukuran kinerja suatu agroindustri. Masih banyak berbagai metode pengambilan keputusan yang telah  berkembang  selama  ini  seperti  TOPSIS,  AHP, SAW, WPM, ANP, MAUT, ELECTRE, PROMETHEE, DEA,  VIKOR,  ISM  dan  lainnya,  sehingga  perlu juga  dilakukan  pengujian  bagaimana  penerapannya bila  digunakan  dengan  pendekatan fuzzy .  Sebut  saja misalnya  perbandingan  antara  TOPSIS  dengan fuzzy
TOPSIS, SAW dengan fuzzy SAW, ELECTRE dengan fuzzy ELECTRE dan lain sebagainya. Termasuk juga aplikasinya  dalam  penilaian  atau  pengukuran  pada aspek selain kinerja agroindustri.

## DAFTAR PUSTAKA
Afshari  A,  Mojahed  M,  Yusuff  RM.  2010.  Simple additive  weighting  approach  to  personnel selection  problem. International  Journal  of Innovation, Management and Technology 1 (5):
511–514.
Aminbakhsh  S,  Gunduz  M,  Sonmez  R.  2013.  Safety risk  assessment  using  analytic  hierarchy process  (AHP)  during  planning  and  budgeting of  construction  projects. Journal  of  Safety Research 46:  99–105.  https://doi.org/10.1016/j. jsr.2013.05.003.
Andraszewicz  S,  Scheibehenne  B,  Rieskamp  J, Grasman  R,  Verhagen  J,  Wagenmakers  E-J. 2015.  An  Introduction  to  bayesian  hypothesis testing  for  management  research. Journal of  Management 41(2):  521–543.  https://doi. org/10.1177/0149206314560412.
Aragones-Beltran  P,    Chaparro-Gonzálezb  F,  Pastor- Ferrandoc  J-P,  Pla-Rubioc  A.  2014.  An  AHP (Analytic  Hierarchy  Process)/ANP  (Analytic Network  Process)-based  multi-criteria  decision approach  for  the  selection  of  solar-thermal power  plant  investment  projects. Energy 66  (1):  222–238.  https://doi.org/10.1016/j. energy.2013.12.016.
Becker  BE,    Ulrich  D.  2011. The  Human  Resource Scorecard:  Linking  People,  Strategy  and
Gambar 4. Perankingan kriteria terpilih
Performance. Boston:  Harvard  Busininess School Press.
Behzadiana M, Otaghsarab SK, Yazdanib M, Ignatiusc J.  2012.  A  state-of  the-art  survey  of  TOPSIS applications. Expert  Systems  with  Applications 39(17):13051–13069.  https://doi.org/10.1016/j. eswa.2012.05.056.
Cho  KT.  1998.  Multicriteria  Decision  Methods: An  Attempt  To  Evaluate  and  Unify.  School of Systems Management Engineering, Sungkyunkwan University.
Claudio D, Kremer GEO, Bravo-Llerena W, Freivalds A.  2014.  A  dynamic  multi-attribute  utility theory–based decision support system for patient prioritization in the emergency department. IIE Transactions on Healthcare Systems Engineering 4 (1): 1–15. https://doi.org/10.1080/19488300.2 013.879356.
Dadelo  S,  Turskis  Z,  Zavadskas  EK,  Dadeline  R. 2012,  Multiple  Criteria  assessment  of  elite security personal on the basis of aras and expert methods. Journal of Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research 46 (4): 65–88.
Eckenrode  RT.  1965.  Weighting  multiple  criteria. Management  Science 12(3):180–192.  https:// doi.org/10.1287/mnsc.12.3.180.
Fadhil R, Maarif MS, Bantacut T, Hermawan A. 2017. Sistem  penunjang  keputusan  multi  kriteria untuk  pengembangan  agroindustri  kopi  gayo menggunakan  pendekatan  fuzzy-eckenrode dan  fuzzy-topsis. Jurnal  Teknologi  Industri Pertanian 27  (1)  [dalam  proses  editing  oleh editor/redaksi].
Fahrizal,  Marimin,  Yani  M,  Purwanto  MYJ, Sumaryanto. 2014. Model penunjang keputusan pengembangan  agroindustri  gula  tebu  (studi kasus di Provinsi Nusa Tenggara Timur). Jurnal Teknologi Industri Pertanian 24 (3): 189–200. Georgiadis  D.  2013.  Using  Multi  Criteria  Decision Making in Analysis of Alternatives for Selection of Enabling Technology. [Dissertation]. Faculty of the School of Engineering and Applied Science of the George Washington University.
Hopfe CJ. 2009. Uncertainty and Sensitivity Analysis in Building Performance Simulation for Decision Support  and  Design  Optimization,  Issue  133, Retrieved  Desember  1,  2015,  from  http:// alexandria.tue.nl/extra2/200911580.pdf.
Hwang CL, Yoon K. 1981. Multiple Attributes Decision Making  Methods  and  Applications.  Springer,
Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978- 3-642-48318-9.
Ishizakaa A, Pearmana C, Nemeryb P. 2012. AHP Sort: an  AHP-based  method  for  sorting  problems. International  Journal  of  Production  Research 50  (17):  4767–4784.  https://doi.org/10.1080/00 207543.2012.657966.
Jain V, Raj T. 2013. Evaluation of flexibility in FMS using  SAW  and  WPM. Decision  Science Letters 2(4):223–230.  https://doi.org/10.5267/j. dsl.2013.06.003.
Jaya  R,  Machfud,  Ismail  M.  2013.  Aplikasi  teknik ISM  dan  ME-MCDM  untuk  identifikasi  posisi pemangku  kepentingan  dan  alternatif  kegiatan untuk  perbaikan  mutu  Kopi  Gayo. Jurnal Teknologi Industri Pertanian 21(1): 1–8. Jayalakshmi  B,  Pramod  VR.  2015.  Total  interpretive structural  modeling  (TISM)  of  the  enablers  of a  flexible  control  system  for  industry. Global Journal of Flexible Systems Management 16(1):
63–85.https://doi.org/10.1007/s40171-014- 0080-y.
Kao  C.  2010.  Weight  determination  for  consistently ranking alternatives in multiple criteria decision analysis. Applied  Mathematical  Modelling 34(7):  1779–1787.  https://doi.org/10.1016/j. apm.2009.09.022.
Kusumadewi  S,  Purnomo  H.  2010. Aplikasi  Logika Fuzzy,  Untuk  Pendukung  Keputusan.  Edisi Kedua. Yogyakarta: Graha Ilmu. Liu  P,  Wang  M.  2011. An  extended  VIKOR  method for  multiple  attribute  group  decision  making based on generalized interval-valued trapezoidal fuzzy numbers. Scientific Research and Essays 6(4):766–776.
Lofti  FH,  Fallahnejad  R,  Navidi  N.  2011.  Ranking efficient units in DEA by using topsis method. Applied  Mathematical  Sciences 5  (17):  805–
815.
Maarif MS, Tanjung H. 2003. T eknik-Teknik Kuantitatif untuk  Manajemen. Jakarta:  PT  Gamedia Widiasarana Indonesia.
Mardani A.  Zavadskas  EK,  Govindan  K,  Senin AA, Jusoh A. 2016. VIKOR technique: a systematic review  of  the  state  of  the  art  literature  on methodologies  and  applications. Sustainability 8(1):1–38. https://doi.org/10.3390/su8010037. Maulany GJ. 2013. Sistem pendukung keputusan untuk menentukan  Komoditas  unggulan  pada  daerah pengembangan  agroindustri  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).
Jurnal Ilmiah Mustek Anim Ha 2(2): 147–155. Miles  LD.  2015. Techniques  of  Value  Analysis  and Engineering.  3rd  Edition .  Portland:  Lawrence D. Miles Value Foundation.
Poduval  PS,  Pramod  VR,  Jagathy-Raj  VP.  2015. Interpretive  Structural  Modeling  (ISM)  and its  application  in  analyzing  factors  inhibiting implementation of Total Productive Maintenance (TPM). International  Journal  of  Quality  & Reliability Management 32(3): 308–331. https:// doi.org/10.1108/IJQRM-06-2013-0090.
Putra  AA,  Andreswari  D,  Susilo  B.  2015.  Sistem pendukung  keputusan  untuk  penerima  bantuan pinjaman samisake dengan metode electre (studi kasus:  LKM  Kelurahan  Lingkar  Timur  Kota Bengkulu). Jurnal Rekursif 3(1):1–11.
Ratnamurni ED. 2011. Kinerja usaha kecil agroindustri makanan dan minuman di Jawa Barat. Portofolio 8 (2): 21–39.
Rijai  L.  2011.  Penentuan  kriteria  ilmiah  potensi tumbuhan  obat  unggulan. Journal  of  Tropical Pharmacy and Chemistry 1 (2): 128–136. https:// doi.org/10.25026/jtpc.v1i2.20.
Saaty TL. 2013. The modern science of multicriteria decision  making  and  its  practical  applications:
The AHP/ANP approach. Operations Research 61(5):  1101–1118.  https://doi.org/10.1287/ opre.2013.1197.
Salam  AR.  2014.  Analisis  Penentuan  Pelabuhan
Impor  Produk  Hortikultura:  Aplikasi  Metode Eckenrode. Buletin Ilmiah Litbang Perdagangan 8(1): 1–24.
Salehi A, Izadikhah M. 2014. A novel method to extend SAW for decision-making problems with interval data. Decision  Science  Letters 3(2):  225–236. https://doi.org/10.5267/j.dsl.2013.11.001.
Santoso  I,  Yuwandini  D,  Mustaniroh  SA.  2015.
Pengaruh  kredit  dan  sumber  daya  manusia terhadap  kinerja  UMKM  agroindustri  dengan pemasaran  sebagai  variabel  antara. Jurnal Manajemen  &  Agribisnis ,  12(3):  174–182. https://doi.org/10.17358/JMA.12.3.174.
Society of American Value Engineers [SAVE]. 2007.
Value Standard and Body of Knowledge. http:// www.valueeng.org/pdf_docs/monographs/ vmstd.pdf. [ 9 june 2016].
Tamiz M, Jones D, Romero C. 1998. Goal programming for decision making: an overview of the current state-of-the-art. European Journal of Operational Research 111: 569–581. https://doi.org/10.1016/
S0377-2217(97)00317-2.
Thompson  RL,  Iacovou  CL,  Shirland  LE.  2006.  A comparison of evaluation techniques for decision analysis involving large attribute sets. Journal of Applied Business Research 22(2): 25–38. Wang  L.  1997.  A  course  in  Fuzzy  System  Control.
Prentice-Hall International, Inc., New Jersey. Wang  RT.  2011.  performance  evaluation  method  - technique  for  order  preference  by  similarity  to ideal  solution  (TOPSIS).  http://researcher.nsc. gov.tw/public/  caroljoe/Data/02182133671.ppt [7 November 2015].
Yang YP, Shieh HM, Leu JD, Tzeng GH. 2008. A novel hybrid MCDM model combined with DEMATEL and ANP with applications. International Journal of Operations Research 5(3):160–168.