PEMILIHAN SITUS MEDIA ONLINE TERHADAP KEBUTUHAN END USER DENGAN PENDEKATAN MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM)
Akmaludin Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI JAKARTA Jl. RS. Fatmawati No. 24 Jakarta 12450 akmaludin.akm@bsi.ac.id

## ABSTRACT
Wireless  Internet  usage  is  now  a  major  requirement  virtual  world  ,  even  the  role  of information  and  communication  technology  to  support  the  advancement  of  the  use  of  internet facilities . All forms of life in the media business online communication is needed at all , because the  information  needs  to  be  a  necessity  for  business  users  and  players.  Lines  of  communication can  be  done  in  various  ways  ,  one  of  which  can  use  the  online  media  ,  such  as  e  -books  ,  e  - magazines ,  newspapers online through the websites of online media . There are so many online media sites which are known among the better-known as seconds , tempo , republika . To analyze online media sites to the needs of the user , takes an objective measurement methodology that can be  known  empirically  .  The methodology  used  using  Multi  Criteria  Decision  Making  approach ( MCDM  )  .  In  Analytic  Hierarchical  Process  (  AHP  )  to  know  a  lot  of  approaches  to  decision making. MCDM approach of choice in this paper on the grounds will be applied using the Expert Choice . Advantages of this application is more precise analysis results used directly to prove the MCDM approach . The main criteria used include interfacing , simplicity , quality , satisfaction , and benefits , each criterion has sub- criteria as detailed analysis . The Acquisition of the analysis conducted on the three sites  mentioned above with MCDM approach and a kind to using Expert Choice application by the end of the following synthezise Media such as, republika online with a priority value of 0.476 , followed by the second and subsequent online media due to the sequential priority value is 0.293 and 0.231 . The results obtained have the same priority value analysis done with matrix algebra approach by mathematical concepts.
Keywords : online media sites , multi creitera decision making , analytic hierarchical process

## PENDAHULUAN
Sistem  informasi  memiliki  peranan yang  penting  ditengah  kemajuan  teknologi komunikasi  yang  semakin  pesat,  hingga  saat ini  penggunaan  media  menjadi  hal  yang sangat  penting  dalam  pertukaran  informasi. Banyak pengguna dalam pemanfaatan teknologi  informasi  menggunakan  fasilitas jalur Internet  Protocol ,  yang  diwujudkan dalam bentuk media online seperti pemanfaatan  pembelajaran  dengan  men- download e-book , proses pembelajaran dengan konsep e-learning , situs media online yang  sudah  sering  dan  banyak  dimanfaatkan banyak  user  sebagai  sarana  informasi  yang dinilai  selalu update seperti  situs  media online berupa detik.com, tempo.co, republika.co.id.  dan  masih  banyak  lagi  situs- situs  media online lainnya.  Dengan  sekian banyaknya  media online tentunya  ada pemikiran  bagaimana  memberikan  penilaian terhadap  situs-situs  media online tersebut, tentunya  dibutuhkan  suatu  metodologi  yang
tepat  untuk  memberikan  penilaian  terhadap situs-sistus media online yang saat ini sedang menjamur di dunia maya. Untuk menganalisanya  dibutuhkan  suatu  metode khusus  yang  digunakan  untuk  mengukur seberapa  baiknya  penilaian  user  yang berperan  sebagai  responden  terhadap  situs media  online  ini.  Ada  beberapa  situs  media online  yang  akan  diangkat  sebagai  sampling peniliaian,  diantaranya  detik.com,  tempo.co, dan  republika.co.id.  Situs-situs  ini  banyak digemari  oleh  sejumlah  pengguna  dalam mendapatkan  informasi-informasi  di  media online .  Adapun criteria yang  digunakan meliputi interface, simplicity, quality, satisfaction ,  dan benefit .  Dengan  detail  sub criteria  analisis  meliputi  akses, user  friendly , interaktif, download ,  navigasi, searching , relevan,  tepat  waktu,  akurat, rubric ,  format, contents , hemat, informatif, dan cepat. Untuk alternatif terhadap objek yang akan dianalisis diantaranya  situs  media online seperti detik.com,  tempo.co,  dan  republika.co.id. Menurut  Bourgeois  dalam  Wayan,  (2007:
984)  Analytic  Hierarchical  Process  (AHP) umumnya digunakan untuk menyusus prioritas dari berbagai alternatif yang ada dan bersifat multi  criteria dengan  hasil  yang bersifat konsisten dengan teori logis, transparan, dan partisipatif. Menurut Ishizaka (2013:3)  Metoda  AHP  dipastikan  memang sangat  membantu  memecahkan  persoalan yang  kompleks  dengan  menstruktur  suatu hirarki multi  criteria  decision  technique , Sehingga metode  analityc yang  akan digunakan  adalah  AHP  dengan  pendekatan multi criteria decision making (MCDM) yang diselaraskan  pengujiannya  dengan  aplikasi expert  choice sebagai  pembuktian  hasil synthezise akhir keputusan. Menurut Gilliams (2005: 147) MCDM mengacu pada
pembuatan  keputusan  terhadap criteria yang saling berbanding terbalik (saling bertentangan) dalam mendukung
pengambilan  keputusan.  Pendekatan  MCDM ini  dikembangkan  oleh  Saaty  dalam  Alonso (2006:  445)  sebagai  perintis  metode  AHP yang  digunakan  dalam  bebagai  bidang aplikasi  termasuk  data    kuantitatif  dan kualitatif.
Konsep
analisisnya dapat diterapkan  dengan  menggunakan  sebuah aplikasi  yang telah dikenal banyak pengguna dalam  pengambilan  keputusan  yaitu expert choice application .

## BAHAN DAN METODE
Setiap  insan  manusia  tidak  akan pernah  luput  dari  segala  bentuk  keputusan dalam kehidupan sehari-harinya, baik berperan sebagai insan tunggal maupun insan yang memangku jabatan tertentu dalam suatu instansi  maupun  institusi  seperti  seorang manajer.  Pengambilan  keputusan  merupakan hal  yang  sangat  penting  dan  selalu  akan dilakukan  oleh  setiap  para  manajer  dalam menentukan  kepastian  haluan  yang  telah ditetapkan  dalam  visi  dan  misi  yang  telah dijadikan  sebagai  main  goal,  bahkan  setiap orang-pun yang berkaitan dengan pertimbangan  akan  keputusan  tentunya  akan berperan  juga  sebagai  pengambil  keputusan ( decision makers ).  menurut Kamal (2001:19) Analytic Hierarchical Process (AHP) sebagai metode pengambilan keputusan yang potensial  untuk  digunakan  dalam  proses manajemen,  Sistem  penunjang  keputusan bukan  semata  digunakan  sebagai  pengganti peran  user  dalam  pengambilan  keputusan, melainkan sebagai penunjang user pengambil keputusan  dalam  menghadapi  persoalan tertentu  agar  dapat  memberikan  nilai  yang lebih bermanfaat. Dilihat dari bentuk
permasalahan  sistem  penunjang  keputusan mengklasifikasikan  kedalam  tiga  bagian  (1) Permasalahan  yang  bersifat  tersetruktur, solusi pemecahana masalah ini dapat ditangani  oleh  computer  semata  sebagai pengambil keputusan. (2) Permasalahan yang bersifat  semi  terstruktur,  solusi  pemecahan masalah  didukung  oleh computer ,  tetapi pengambilan keputusan ada ditangan manajer artinya  peran computer hanya  sebagai penguat  data  atas  informasi  yang  diolah,  dan (3) permasalahan yang bersifat tidak
tersetruktur ( unstructured ), solusi pemecahan masalah tanpa bantuan computer dan sepenuhnya  pengambilan  keputusan  ada ditangan manajer sebagai pengambil keputusan, computer tidak  digunakan  karena computer hanya  mampu  menangani  masalah yang bersifat terstruktur. Pengambilan keputusan  memiliki  kualitas  yang  berbeda- beda,  ada  yang  dilakukan  secara  simpel artinya  keputusan  tersebut  dilakukan  secara sederhana  tanpa  menggunakan  pendekatan tertentu,  tetapi  ada  juga  yang  menggunakan pendekatan  tertentu  dalam  bentuk  metode khusus  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan,  tentunya  pendekatan  yang  baik menggunakan  standar-standar  tertentu  yang menjadi  lebih  signifikan  terhadap  hasil keputusan  yang  diambil.  Adapun  salah  satu metode  yang  digunakan  adalah Analytic Hierarchical Process (AHP). AHP
merupakan  suatu  metode  yang  banyak digunakan  dalam  pengambilan  keputusan. Ada  bebarapa  tahapan  dalam  pengembangan pengambilan  keputusan,  Penggunakan  skala pada AHP menggunakan skala perbandingan, dimana ada banyak skala yang dikenal seperti skala  nominal,  skala  ordinal,  skala  interval, skala  perbandingan.  Skala  perbandingan merupakan  skala  yang  tertinggi  dari  skala yang  tersebut  sebelumnya.  AHP  juga  dapat digunakan  untuk  mengolah  data  kualitatif maupun data kuantitatif khususnya dalam hal pengambilan keputusan. Tahapan proses yang dilakukan dalam AHP dimulai dari merancang hierarki, pengolahan data kedalam bentuk  skala  AHP.  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 criteria maupun alternative dalam menentukan  besaran pairwise  matrix sebagai dasar  skala  perbandingan  (Saaty,  2008:86). Penyusunan terhadap pairwise matrix , proses
pencarian  nilai eigenvector dan  menurut Saaty (2003:85) mengatakan bahwa eigenvector utama adalah representasi penting  dari  prioritas  yang  berasal  dari matriks  perbandingan  berpasangan  penilaian positif timbal balik A = (aij) ketika A adalah sebuah  gangguan  kecil  dari  matriks  yang konsisten, selanjutnya menentukan nilai baris hasil  iterasi  perkalian  matriks  terakhir, normalisasi  nilai eigen  vector ,  menghitung consistency  vector ,  menentukan lamda  max ,
Dimana  lambda  max  didapat  dari  perkalian antara pairwise  matix dengan eigenvector dengan  nilai  hasil  perkaliannya  disebut dengan eigenvalue (Coulter,  2012:56-57), berikutnya  menghitung consistency  index (CI) dan menurut Saaty dalam Alonso (2006: 447)  perbandingan  antara  ( λ max dikurangi jumlah ordo ) dengan (jumlah ordo dikurangi satu),  selanjutnya  menghitung consistency ratio  (CR) dan  menurut  Saaty  dalam  Alonso (2006:  447)  formulasi  CR  diperoleh  dari perbandingan  CI  dengan  RI,  dimana  besaran dari  RI  dilihat  dari  jumlah  ordo  yang diproses, hingga menampilkan proses synthesize terhadap alternative ,  dimana pembuatan
hierarki telah dirancang sebelumnya  mulai  dari goal, criteria ,  dan alternative rancangan. Perlu menjadi catatan, bahwa dalam proses pencarian nilai consistency  ratio (CR)  ada  ketentuan  yang harus  dipenuhi  terhadap  tabel ratio  index (RI).  Dikatakan  hasil consistency  ratio (CR) dapat  terpenuhi  jika  nilainya  tidak  melebihi 10%  atau  0,1.  Menurut  Saaty  (1980:285) sebuah consistency  ratio (CR)  dari  0,1  atau kurang  dari,  ini  dapat  diterima  dengan ketentuan  bahwa  semua  matriks  penilaian yang  diberikan  oleh  para  ahli  untuk  masalah konsistensi  pembuatan  keputusan  yang  sama adalah  harus  dapat  diterima  dengan  besaran yang  ditetapkan.  Dengan  demikian,  secara teoritis  telah  dikembangkan  untuk  aplikasi pembuatan  keputusan  kelompok  baik  untuk skala besar maupun skala sederhana.
Keputusan  akhir  dalam  penggunaan  metode AHP diterima atau tidak diterima terlihat dari nilai  yang  diperoleh  dari consistency  ratio (CR).  Dengan  melihat  sejumlah  tahapan detail  diatas  terlihat  memang  tampak  sulit sekali,  tetapi  ada  tahapan  yang  lebih  umum dan  memang  menjadi acuan dasar khususnya dalam  format  yang  lebih  sederhana  yang dikemukakan  oleh  Kadarsah,  Suryadi,  dan Ramdani  (2002:131-132)  terdapat  delapan langkah  penggunaan  AHP  yaitu    1). Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang diinginkan. 2). Membuat struktur hirarki  yang  diawali  dengan  tujuan  umum,
dilanjutkan dengan subtujuan-subtujuan, kriteria  dan  kemungkinan  alternatif  pada tingkatan  kriteria  yang  paling  bawah, menurut  Tomic  (2011:  194)  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 alternative, 3). Membuat matriks  perbandingan  berpasangan  yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masingmasingtujuan  kriteria  yang  setingkat diatasnya. Perbandingan bersadarkan
” judgment ” dari pengambil keputusan dengan menilai  tingkat  kepentingan  suatu  elemen dibandingkan  elemen  linnya,  4).  Melakukan perbandingan berpasangan sehingga diperoleh judgment seluruhnya  sebanyak  n  x [(n-1)/2]  buah,  dengan  n  adalah  banyaknya elemen  yang  dibandingkan,    5).  Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya,  jika  tidak  konsisten,  maka pengambilan  data  diulangi,  6).  Mengulangi langkah  3,  4  dan  5  untuk  seluruh  tingkat hirarki,  7).  Menghitung vektor eigen  dari setiap  matriks  perbandingan  berpasangan. Nilai eigen  vektor merupakan  bobot  setiap elemen.  Langkah  ini  untuk  mensintesis judgment dalam  penentuan  prioritas  elemen- elemen  pada  tingkat  hirarki  terendah  sampai pencapaian  tujuan,  dan  8).  Memeriksa konsistensi  hirarki.  Jika  nilainya  lebih  dari 10%  maka  penilaian data  judgment harus diperbaiki.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan sebagai penunjang dan pengembangan kandungan isi tulisan terdiri dari beberapa metode pengumpulan data, yaitu: 1. Metode  kuisioner,  metode  pengumpulan data yang dilakukan dengan menyebarkan kuisioner  untuk  sejumlah  responden sebanyak  empat  puluh  responden  dengan memberikan  masukan  perbandingan  dari sejumlah criteria dan sub criteria terhadap pilihan  alternative  untuk  menentukan besaran nilai menggunakan skala perbandingan.
2. Metode  pustaka,  metode  pengumpulan data  dengam  mengambil  konsep  teoritis dari  sejumlah  jurnal,  skripsi  dan    buku guna  menambah  isi  kandungan  tulisan yang  saling  memiliki  keterkaitan  satu dengan lainnya.
3. Metode  Observasi,  metode  ini  dilakukan untuk  mengamati  perkembangan  dari objek  yang  diteliti  yaitu  dari  beberapa
Vol.X, No.2 September 2014
situs-situs  media online yang  akan dibahas,  dan  melakukan  capture  terhadap perubahan  dynamic  yang  ada  pada  situs media online tersebut.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  yang  dilakukan  dalam Analytic Hierarchical Process (AHP) dengan pendekatan  MCDM  adalah  mengkonversi data  dari  nilai  hasil  perhitungan  matematis menjadi  skala  AHP  untuk  disusun  menjadi matriks  berpasangan  ( pairwise  matrix ).  Hal ini  sangat  penting,  karena  jika  terjadi  error dalam  konvervsi  skala  akan  mengakibatkan perolehan  hasil  terhadap  nilai eigenvector akan  terjadi  penyimpangan  yang  tidak  akan menemukan  nilai eigenvector terakhir.  Nilai
eigenvector dapat  diperoleh  melalui  hasil repetisi  perkalian  matriks  hingga  tidak  ada selisih  antara  perolehan eigenvector yang terakhir dengan nilai eigenvector sebelumnya,  sedangkan  ketajaman  selisih dilihat dari tingkat ketelitian angka dibelakang koma, bahkan dikatakan
sempurna  apabila  tingkat  ketelitian  tersebut dipaparkan  sampai  tak  terhingga  jumlahnya. Untuk menentukan konversi skala dibutuhkan sebuah  acuan  konversi  yang  dapat  dilihat pada  (Gambar  1).  A  dan  B  merupakan perbandingan  dari  sejumlah  criteria  yang digunakan  dalam  menetapkan  besaran  nilai skala  perbandinga.  Dan  melihat  tingkat kepentingan  dari  masing-masing criteria yang  dibandingkan.  Penentuan  nilai  skala yang akan digunakan selalu
Sumber: Data olahan (2014)
Gambar 1. Struktur hirarki pemilihan situs media online
memberikan  nilai  positif,  artinya  tidak mengenal  angka  negatif  atau  angka-angka yang  bernilai  dibawah  satu.  Dengan  tujuan agar  penerapan  dengan  metode  MCDM memberikan keseragaman proses perhitungan yang nantinya diterapkan dalam aplikasi expert choice .
Sumber: (Saaty, T.L,2008) Gambar 2. Skala konversi perbandingan
AHP
AHP  merupakan  solusi  yang  dinilai  baik untuk  pengambilan  keputusan,  dengan
konsep  penyelesaian  yang  terstruktur  dan mempunyai  acuan-acuan  tertentu  sebagai barometer  atas  layak  atau  tidaknya  suatu keputusan  tersebut  diambil.  Semakin  tinggi tingkat ketelitian terhadap proses perhitungan  yang  dilakukan  semakin  baik keputusan  yang  diambil  hal  ini  dilihat  dari aspek  konsistensi,  yang  dapat  diukur berdasarkan  tahapan consistency  vector, consistency  index ,  maupun consistency ratio . AHP mampu menyelesaikan permasalahan yang bersifat kualitatif maupun  yang  bersidat  kuantitatif,  dengan keunggulannya  adalah  menyederhanakan permasalahan  yang  rumit  ke  dalam  bentuk yang  sederhana dalam bentuk hirarki  solusi.
Adapun disain struktur hirarki yang ditampilkan terhadap kebutuhan dan keinginan  readership  terhadap  e-magazine dapat dilihat pada (Gambar 2).
Penyusunan  hirarki  yang    digunakan  dalam AHP  tersusun  secara  terstruktur  dengan
tingkatan  ( level )  mulai  dari  tujuan  yang menjadi  sasaran  pemecahan  permasalahan ( Goal )  dengan  posisi level 1,  kemudian criteria ,  yang  menggambarkan  barometer penyelesaian masalah, criteria boleh tersusun  secara  bertingkat  atau  dikenal dengan  istilah multi  crieteria .  Tingkatan level criteria dalam  hirarki  diletakan  pada level 3,  dan  terakhir  adalah alternative , dimana  alternative  sebagai  pilihan  ( Choice ) yang  menjadi  objek  permasalahan.  Ada sejumlah criteria yang  digunakan  dalam penyusunan  hirarki  diantaranya  interface yang  meliputi  kecepatan  akses  dan  proses kerja  yang  bersifat  interaktif,  kemudian criteria simplicity yang dilihat dari beberapa aspek seperti download , navigasi, dan proses searching,  berikutnya criteria qualtiy  yang meliputi  relevansi,  ketepatan  waktu,  dan tingkat  keakuratan  informasi,  kemudian criteria satisfaction  yang  memperhatikan terhadap  aspek rubric yang  ditawarkan, format  yang  ditampilkan,  dan content yang dapat  dibaca.  Untuk  level  aternatif  dalam pembahasan  menggunakan  tiga  objek  situs media online , diantaranya detik.com, tempo.co, dan republika.co.id. Untuk menetapkan consistency terhadap  hasil perhitungan  analisis  yang  menjadi  acuan adalah nilai perolehan dari consistency ratio (CR)  yang  besarannya  ditetapkan  adalah tidak lebih dari 0,1. Hal ini menggambarkan suatu  keputusan  dapat  diterima  atau  tidak, sedangkan untuk menentukan nilai CR harus memperhatikan  seberapa  banyak  elemen matrix yang digunakan atau
menggambarkan banyaknya ordo yang akan dianalisis.  Ada  tabel  ukur  yang  menjadi ketetapan  dalam  AHP  atas  penggunaan jumlah ordo yang  digunakan  dengan ketetapan  nilai  yang  berbeda-beda  terdapat pada  tabel randon  index (RI)  yang  dapat dilihat  pada  (Tabel  1).  Tabel  RI  harus menjadi acuan dalam menentukan perolehan nilai CR. Saaty dalam Alonso (2006: 447) mendefinisikan  ketetapan  nilai  CI  dan  CR sebagai berikut: ………………….. (1)
……………….. (2)

## Sumber: (Coulter,2012)
Pairwise  matrix untuk  proses  analisis  yang dilakukan untuk  mencari main criteria yang meliputi interface, simplicity, quality, satisfaction , dan benefit, dengan pendekatan MCDM dapat dilihat pada  (Tabel 2).
Tabel 2. Pairwise matrix main criteria
Sumber: Data olahan, 2013.
Sedangkan  besaran consistency  vector dari main  criteria  diperoleh  dari  hasil  perkalian nilai  akhir eigenvertor tanpa  adanya  selisih dengan pairwise  matrix yang  pertama  kali terbentuk,  lihat  (Gambar  3)  dengan  masing- masing nilai 0,235; 0,270; 0,179; 0,175; dan 0,142.  Hasil  perolehan consistency  vertor dari main  criteria adalah  terakumulatif dalam lamda max ( λ) dengan  besaran  nilai 5,049,  sedangkan  untuk consistency  index (CI) terhadap main  criteria -nya  dengan perolehan  nilai  0,012  dan  nilai  perolehan consistency  ratio (CR)  untuk main  criteria adalah 0,011. Hal ini artinya keputusan yang bersifat local dapat  diterima,  dengan  alasan bahwa nilia CR yang didapat masih dibawah 0,1 berdasarkan ketetapan consistency.
Tabel  3.  Analisis  pairwise  matrix  main criteria.
Sumber: Data olahan, 2013.
Untuk  memberikan  gambaran  yang  jelas terhadap  masing-masing sub  criteria ,  maka perolehan nilai eigenvector,  λ  max, consistency  index ,  dan consistency  ratio . Dengan selisih dari masing-masing eigervector bernilai null dan  dengan  jumlah digit yang  bersifat  tak  terhingga.  Dapat dijabarkan  dengan  nilai  kongkrit  daari  hasil analisis-nya sebagai berikut:
Derivasi  dari sub  criteria  interface terdiri dari access,  user  friendly dan  interaktif dengan pairwise matrix tampak pada (Tabel 4).
Tabel  4.  Analisis pairwise  matrix  sub criteria interface.
Sumber: Data olahan, 2013.
Derivasi  dari  sub  criteria simplicity terdiri dari download,  navigasi ,  dan  searching dengan pairwise matrix tampak pada (Tabel 5).
Tabel  5.  Analisis pairwise  matrix  sub criteria simplicity.
Sumber: Data olahan, 2013.
Derivasi dari sub criteria quality terdiri dari relevan,  tepat  waktu  dan  akurat  dengan pairwise matrix tampak pada (Tabel 6).
Tabel 6. Analisis pairwise matrix sub criteria quality.
Sumber: Data olahan, 2013.
Derivasi  dari  sub  criteria satisfaction terdiri dari  rubric,  format,  dan content dengan pairwise matrix tampak pada (Tabel 7).
Tabel  7.  Analisis pairwise  matrix  sub criteria satisfaction.
Sumber Data olahan, 2013.
Derivasi dari sub criteria benefit terdiri dari hemat,  informative,  dan  cepat  dengan pairwise matrix tampak pada (Tabel 8).
Tabel  8. Pairwise  matrix  sub  criteria benefit.
Sumber: Data olahan, 2013.
Untuk  analisis  alternative  terhadap  lima belas sub-sub criteria ( access, user friendly , interaktif, download , navigasi, searching ,
relevan,  tepat  waktu,  akurat,  rubric,  format, content ,  hemat, informative, dan  cepat), tidak dijabarkan secara rinci dengan menggunakan aplikasi expert choice. Intinya adalah memperlihatkan hasil analisis secara global ,  karena  sangat  panjang  sekali untuk  dijelaskan,  sehingga  hasil  yang ditampilkan hanya perhitungan akhirnya saja yang  terdiri  dari λ  max,  consistency  index (CI), consistency  ratio (CR).  Secara  singkat kata  dapat  dilihat  pada  hasil  prioritas synthesize akhir. Jika hasil yang ditampilkan sama,  maka  dapat  disimpulkan  secara metodologi adalah benar dan jika sebaliknya maka  dapat  dikatakan  tidak  sesuai  dengan metodologi-nya. Untuk masing-masing perolehan  besaran λ  max, CI,  dan  CR  dapat dilihat hasilnya pada (Table 9).
Sumber: Data olahan, 2013. Gambar 3. Synthesize hasil perhitungan matematis
Sumber: Data olahan, 2013.
Hasil akhir terhadap synthesize keputusan  memberikan  nilai  keputusan dengan prioritas pertama terpilih untuk situs media  online  adalah  republika  dengan  nilai score  prioritas  keptusan  0,478  dan  disusul berikutnya  oleh  situs  media online secara berurut  yaitu  detik  dan  tempo  dengan masing-masing  score  prioritas  keputusan 0,292  dan  0,230.  Hasil  analisis  terhadap analisis synthesize prioritas  akhir  dapat dilihat  pada  (Gambar  3).  Analisis  akhir terhadap synthesize  situs berita online jika dibandingkan dengan  menggunakan aplikasi expert  choice memberikan  kesimpulan keputusan  yang  sama  terhadap  prioritas keputusan. Dari hasil penelitian ini, pendekatan Multi  Criteria  Decision  Making (MCDM)  dapat  dikatakan mendukung terhadap  pembuktian  dengan  menggunakan algebra  matrix dengan  konsep  matematis.
Hasil  perolehan synthesize prioritas  akhir keputusan dengan expert choice dapat dilihat pada (Gambar  4).
Sumber: Data olahan, 2013.
Gambar 4. Synthesize prioritas keputusan akhir.

## KESIMPULAN
Pengambilan keputusan dengan menggunakan  pendekatan Multi  Criteria Decision Making (MCDM) menggambarkan metode  analisis  secara  hierarki  dengan menggunakan  skala  perbandingan  yang memiliki derajat sembilan, mampu memberikan  penjelasan  secara  empiris  dan terstruktur. Penggunaan pendekatan MCDM dapat  dibuktikan  dengan  menggunakan aplikasi expert  choice sebagai  pembuktian terhadap metodologi yang dijabarkan dengan  pendekatan  MCDM  memberikan hasil yang sama, hal ini terbukti secara jelas bahwa  penggunaan  pendekatan  MCDM mempunyai  metode  yang  sama  dengan aplikasi expert choice . Perolehan prioritas terhadap synthesize akhir dalam pengambilan
keputusan  terhadap  situs  media  online dengan  metode MCDM diungguli oleh situs republika  dengan score 0,478  dan  disusul oleh  situs  media  online  secara  urut  oleh detik  dengan score 0,292,  dan  situs  tempo dengan score 0,230. Pendekatan MCDM
sangat dipengaruhi  oleh  teknik  pengumpulan  data dengan  menggunakan  metode  kuisioner dalam  bentuk  jawaban  per-indikator  dari perbandingan  reciprocal  bernilai  positif sebagai  nilai  input  tiap  responden,  sehingga dapat  diterapkan  dengan  aplikasi expert choice dalam  membuktikan  analisis  secara matematis.

## DAFTAR PUSTAKA
Alonso  JA,  Lamata,  MT. Consistency  in Analytic Hierarchical Process: A new Aproach.  World  Scientific  Publishing Company:  International  journal  of uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Base System. Vol. 14, No. 4, (2006), pages 445-459. 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. Pp 51-69.
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.  Pp  51-
69.
Giliams,  S,  Raymakers,  D,  Muys,  B, Vans Orshoven, J. 2005. Comparing multicriteria  decision  methods  to extend  a  geographical  information system  on  afforestation:  Computer and  electronics  agriculture .  Pages 142-158.
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.

## Kamal  M.Al-Subhi  Al-Harbi  .  2001.
International  Journal  of  Project Management,  Volume  19,  Issue  1, January 2001, Pages 19-27. Saaty,  Thomas  L.  2008. Decision  making with the analytic hierarchical process: International Journal survices  sciences Vol.  1  No.1  2008. Pages 83-98.
Saaty,  Thomas  L.  2003. European  Journal of    Operational  Research,  Volume 145, Issue 1 , 16 February 2003, Pages 85-91.
Saaty,  L.  Thomas.  1980. The  Analytic Hierarchical  Process.  McGrow-Hill. Newyork .
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.
Kadarsah,  Suryadi,  dan  Ramdani.  2002. Sistem  Pendukung  Keputusan: Suatu Wacana  Struktural  Idealisasi  dan Implementasi  Konsep  Pengambilan Keputusan ,  Bandung  .PT  Remaja Rosdakarya, Bandung.
Wayan,  R.  Susila,  Ernawati,  Munadi.  2007. Aplication  of  analytic  hierarchical process  on  prioritizing  research proposal .  Informatika  pertanian  Vol.
16. No. 2-2007. Pages 983-984.

## BIODATA PENULIS
Akmaludin, S.Kom., MMSI adalah seorang  lulusan  Program  Pasca  Universitas Gunadarma,  saat  ini  telah  memilki  Jabatan Fungsional  Dosen  dari  Kopertis  III  Jakarta dengan  pangkat  Lektor,  golongan  III/c,  dan telah  lulus  sertifikasi  dosen  sejak  tahun 2008.  Masih  terus  berkeinginan  untuk menulis  dan  menuangkan  pemikirannya kedalam bentuk tulisan atau  membuat paper yang  menjadi  keharusan  dalam  melakukan Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi.  Beberapa tulisan  atau  paper  yang  telah  dimuat dibeberapa jurnal seperti Paragidma, Perspektif, Cakrawala, Widiya Cipta,
maupun  di  Jurnal  Pilar.  Penulisa  juga  telah menerbitkan  dan  membuat  sebuah  karya berupa  buku  mengenai After  Effect .  Dilain sisi  untuk  mendukung  Civitas  Akademika berperan  juga  sebagai  pembicara  seminar dan  workshop  dilingkungan  AMIK  BSI Jakarta  dan  STMIK  Nusa  Mandiri  Jakarta dengan  topic  materi  andalannya Analytic Hierarchical  Process dengan  sejumlah pendekatan  yang  bervariatif.  Demikian  dari saya dan terucap penutup kata terima kasih.