## Penerapan Metode Ahp Dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan Di Pratama Motor 2 Lodoyo
1 Putri Nabila
1 Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar, Blitar
1 nabilasyuu717@gmail.com
Abstract  –  AHP  is  a  method  for  ranking  the  best  decision alternatives,  when  the  decision  maker  has  many  objectives  or criteria that must be met or consired. This method combines the strengths  of  the  decision  maker’s  feelings  and  logic,  then synthesizes  various  considerations  into  result  that  match  the decision  maker’s  intuitive  estimates  as  presented  in  the considerations  that  have  been  made.  The  end  result  of  the  AHP process is the priorities of the best criteria in decision making. This study  aims  to  determine  the  results  of  decision  making  in determining the level of customer satisfactions using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. And the testing the calculations in this study using Expert Choice Software. Based on the results of the AHP analysis, it was concluded that sub-criterion D1, namely special attention to each customer, is the top priority for the sub- criteria with a value of 0,452 or 45,2%. And the lowest value is the Responsiveness criterion with a value of 0,156 or 15,6%.
Keywords  —  AHP,  Analytical  Hierarchy  Process  ,  Customes Satisfaction,
Abstrak —AHP  merupakan  suatu  metode  pemeringkatan alternative  keputusan  terbaik  ketika  pengambilan  keputusan mempunyai  beberapa  tujuan  atau  kriteria  yang  harus  dicapai atau  dipertimbangkan.  Metode  ini  menggabungkan  kekuatan emosi  dan  logika  pengambil  keputusan,  kemudian  mensintesis berbagai  pertimbangan  menjadi  suatu  hasil  yang  konsisten dengan  perkiraan  intuitif  pengambil  keputusan  seperti  yang disajikan  dalam  pertimbangan  yang  diberikan.  Hasil  akhir  dari proses  AHP  adalah  memprioritaskan  kriteria  pengambilan keputusan  yang  terbaik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui  kepuasan  pelanggan  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Dan pengecekan perhitungan penelitian ini menggunakan software Expert Choice. Berdasarkan  hasil  analisis  AHP  disimpulkan  bahwa  subkriteria D1  yaitu  perhatian  khusus  kepada  setiap  pelanggan  menjadi prioritas  utama  subkriteria  dengan  nilai  0,452  atau  45,2%.  Dan nilai  yang  paling  rendah  adalah  pada  kriteria  Responsiveness dengan nilai sebesar 0,156 atau 15,6%.
Kata  Kunci—AHP,  Analytical  Hierarchy  Process  ,  Kepuasan Pelanggan

## I. Pendahuluan
Pratama Motor 2 Lodoyo merupakan perusahaan dagang yang menyediakan  jasa  jual  beli  sepeda  motor  bekas,  dan  harus mengutamakan kepuasan pelanggan dalam proses transaksinya. Prata Motor 2 Lodoyo ingin membantu pelanggan menyediakan sepeda  motor  bekas  dengan  harga  terjangkau  dan  berkualitas. Oleh karena itu, pelanggan bisa leluasa memilih sepeda motor
yang  diinginkan  sesuai  kemampuannya.  Untuk  menjaga loyalitas  pelanggan,  Pratama  Motor  2  Lodoyo  harus mengetahui apa yang diinginkan pelanggan dengan menggunakan suara pelanggan dan memaksimalkan pelayanan kepada  pelanggan  agar  suatu  saat  kembali  jual  maupun  beli motor bekas [1].
Dengan  memperhatikan  latar  belakang  permasalahan  diatas, maka pada penelitian ini Penentuan Kepuasan Pelanggan dapat mengidentifikasi  atribut-atribut  yang  perlu  diperbaiki  dan ditingkatkan  agar  dapat  meningkatkan  kepuasan  pelanggan secara  efektif,  cepat  dan  akurat.  Serta  dapat  meningkatkan kualitas keputusan yang diambil dengan menggunakan metode AHP  untuk  menentukan  tingkat  kepuasan  pelanggan.  Dengan merealisasikan jurnal ini dapat digunakan untuk pembelajaran mahasiswa lainnya.

## II. Metode Penelitian

## A. Diagram Alur Penelitian
Lokasi  pada  penelitian  ini  dilakukan  di  Pratama  Motor  2 Lodoyo.  Yang  beralamatkan  di  Jalan  Basuki  Rahmat,  Desa Wonorejo,  Kecamatan  Sutojayan,  Kabupaten  Blitar,  Provinsi Jawa Timur. Penelitian kuantitatif digunakan dalam penelitian ini,  dan  menggunakan  data  primer  atau  informasi  yang didapatkan langsung dari para pembeli sepeda motor bekas di Pratama  Motor  2  Lodoyo.  Tahapan  penelitian  tentang Penerapan Metode AHP dalam Menentukan Tingkat Kepuasan Pelanggan  di  Pratama  Motor  2  Lodoyo  dijelaskan  sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Dalam proses penelitian ini akan dilakukan perencanaan, antara lain pembuatan laporan penelitian, mempersiapkan seluruh data yang diperlukan, serta pemilihan  waktu dan lokasi penelitian. Kemudian  studi  literature  dilakukan  dengan  meneliti  dan
mengumpulkan  berbagai  penelitian  dan  dokumen  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini  baik  berupa  artikel,  buku referensi,  jurnal  penelitian  terkait  maupun  sumber  lain  yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan saat ini. Pada tahap pengumpulan  data  merupakan  pengumpulan  informasi  yang relevan  dan  optimal  menggunakan  studi  yang  akan  dilakukan untuk  setiap  jenis  data  serta  sumber  data  yang  wajib dipergunakan.  Kemudian  tahap  Pre-Processing  Data,  langkah ini meliputi pembersihan, pengolahan dan pengelompokan data yang  diperoleh.  Peneliti  telah  memastikan  bahwa  data  yang digunakan dalam penelitian ini telah diproses ulang dan dapat digunakan untuk analisis data. Dan tahap akhir dalam penelitian ini adalah penulisan laporan yang disusun dengan cermat  dan akurat serta merangkum beberapa dari penelitian.

## B. Tahap Proses Perhitungan Metode AHP
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menentukan  bobot  prioritas  antar  dimensi  dan  bobot  dari masing-masing  atribut  yang  terdapat  dalam  setiap  dimensi. Yang  kemudian  akan  dijadikan  dasar  dalam  pengambilan keputusan [2]. Adapun langkah-langkahnya sebagai berikut:
1. Menyusun hierarki permasalahannya.
Gambar 2. Hierarki Permasalahan Dengan keterangan simbolnya:
A = Realibility, meliputi A1 = Harga motor bekas sesuai dengan harga pasar. A2 = Produk (motor bekas) selalu dapat diandalkan A3 = Kecepatan pelayanan terhadap pelanggan.
B = Assurance, meliputu:
B1  =  Pengetahuan  dan  kemampuan  karyawan  dalam melayani pelanggan.
B2 = Tersedia info tentang produk yang ditawarkan. B3 = Jaminan 1 minggu terhadap produk yang dibeli.
C = Responsiveness, meliputi:
C1  =  Kemudahan  pelanggan  menghubungi  pihak Pratama Motor 2.
C2 = Menangani secara tepat keinginan pelanggan. C3 = Memberikan informasi yang mudah dimengerti.
D = Emphaty, meliputi: D1 = Perhatian khusus terhadap setiap pelanggan. D2 = Pelayanan yang tulus.
D3 = Memberikan hadiah kaos terhadap pelanggan.
E = Tangible, meliputi:
E1 = Tersedia fasilitas ruang tunggu.
E2 = Kebersihan, kerapian, dan kenyamanan ruangan. E3 = Ketersediaan ruang parkir yang cukup.
2. Menghitung Geometric Mean
Penelitian  ini  mengambil  50  data  responden,  untuk perhitungan  pada  bab  ini.  Apabila  penilaian  dilakukan lebih  dari  satu  orang  atau  kelompok  maka  nilai  yang diambil  adalah  nilai  dari  consensus  kelompok,  tetapi apabila tidak tercapai kata sepakat (konsensus) maka nilai diambil dari Geometric Mean (GM) [3].
3. Menghitung bobot prioritas

## C. Tahap Pengujian Metode AHP
Dalam  melakukan  pengujian  terhadap  hasil  perhitungan  yang telah  dilakukan  dengan  proses  perhitungan  nilai  CI (Consistency Index) dan nilai CR (Consistency Ratio).

## III. Hasil dan Pembahasan

## A. Perhitungan Metode AHP
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat kepuasan pelanggan di Pratama Motor 2. Langkah pertama menghitung bobot prioritas dengan membuat perbandingan matriks berpasangan.
Tabel 1. Matriks perbandingan antar kriteria Kriteria A B C D E A 1 0,83 1,57 0,74 0,44 B 1,20 1 0,89 1,21 0,58 C 0,63 1,11 1 0,80 0,56 D 1,33 0,82 1,24 1 0,61 E 2,22 1,70 1,78 1,62 1 TOTAL 6,39 5,47 6,50 5,40 3,21 Tabel 2. Matriks perbandingan sub kriteria Realibility Sub Kriteria A1 A2 A3 A1 1 0,97 1,17 A2 1,02 1 0,91 A3 0,85 1,09 1 TOTAL 2,87 3,06 3,09 Tabel 3. Matriks perbandingan sub kriteria Assurance Sub Kriteria B1 B2 B3 B1 1 1,26 1,03 B2 0,79 1 0,766 B3 0,97 1,30 1 TOTAL 2,76 3,56 2,79 Tabel 4. Matriks perbandingan sub kriteria Responsiveness Sub Kriteria C1 C2 C3 C1 1 0,73 0,64 C2 1,36 1 0,77 C3 1,55 1,28 1 TOTAL 3,92 3,01 2,41 Tabel 5. Matriks perbandingan sub kriteria Emphaty Sub Kriteria D1 D2 D3 D1 1 1,90 1,45 D2 0,52 1 1,15 D3 0,68 0,86 1 TOTAL 2,21 3,76 3,60 Tabel 6. Matriks perbandingan sub kriteria Tangible
Sub Kriteria E1 E2 E3 E1 1 2,25 1,08 E2 0,44 1 0,96 E3 0,92 1,03 1 TOTAL 2,36 4,28 3,04
Kemudian  setelah  perhitungan  selesai  tercipta  matriks normalisasi  beserta  harga  rata-ratanya  yang  disebut  Eigen Vector atau bobot prioritas.
Tabel 7. Matriks normalisasi kriteria
Krite- ria A B C D E Total Bobot Prio- ritas A 0,15 0,15 0,24 0,13 0,14 0,82 0,165 B 0,18 0,18 0,13 0,22 0,18 0,91 0,183 C 0,09 0,20 0,15 0,14 0,17 0,78 0,156 D 0,20 0,15 0,19 0,18 0,19 0,92 0,185 E 0,34 0,31 0,27 0,30 0,31 1,54 0,309 Total 1 1 1 1 1 5 1 Tabel 8. Matriks normalisasi sub kriteria Realibility Sub Kriteria A1 A2 A3 Total Bobot Prioritas A1 0,34 0,31 0,38 1,04 0,34 A2 0,35 0,32 0,29 0,97 0,33 A3 0,29 0,35 0,32 0,97 0,33 Total 1 1 1 3 1 Tabel 9. Matriks normalisasi sub kriteria Assurance Sub Kriteria B1 B2 B3 Total Bobot Prioritas B1 0,36 0,35 0,37 1,08 0,361 B2 0,29 0,28 0,27 0,84 0,280 B3 0,35 0,37 0,36 1,07 0,358 Total 1 1 1 3 1 Tabel 10. Matriks normalisasi sub kriteria Responsiveness Sub Kriteria C1 C2 C3 Total Bobot Prioritas C1 0,25 0,24 0,27 0,76 0,254 C2 0,35 0,33 0,32 1,00 0,334 C3 0,40 0,43 0,41 1,24 0,412 Total 1 1 1 3 1 Tabel 11. Matriks normalisasi sub kriteria Emphaty Sub Kriteria D1 D2 D3 Total Bobot Prioritas D1 0,45 0,50 0,40 1,36 0,453 D2 0,24 0,27 0,32 0,82 0,274 D3 0,31 0,23 0,28 0,82 0,273 Total 1 1 1 3 1 Tabel 12. Matriks normalisasi sub kriteria Tangible Sub Kriteria E1 E2 E3 Total Bobot Prioritas E1 0,42 0,53 0,35 1,30 0,434 E2 0,19 0,23 0,32 0,73 0,246 E3 0,39 0,24 0,32 0,96 0,320 Total 1 1 1 3 1
Kemudian yang terakhir yaitu tahap pengujian perhitungan metode AHP dengan menghitung CI dan CR. Apabila hasil rasio  konsistensi  <0,10  maka  bisa  dinyatakan  konsisten, sebaliknya  hasil  rasio  konsistensi  >0,10  maka  tidak konsisten.
Tabel 13. Matriks perhitungan konsistensi antar kriteria
Kriteria A B C D E Eigen Vector Eigen Value A 1 0,9 1,6 0,8 0,4 0,2 1,1 B 1,2 1 0,9 1,2 0,6 0,2 1,0 C 0,7 1,1 1 0,8 0,6 0,1 1,0 D 1,3 0,8 1,2 1 0,6 0,2 1,0 E 2,2 1,7 1,8 1,6 1 0,3 1,0 Total 6,4 5,5 6,5 5,4 3,2 1 5,1 CI 0,02 RI 1,12 CR 0,02 Tabel 14. Matriks perhitungan konsistensi sub kriteria Realibility Kriteria A1 A2 A3 Eigen Vector Eigen Value A1 1 0,98 1,17 0,35 1,003 A2 1,02 1 0,92 0,33 1,001 A3 0,85 1,09 1 0,32 1,005 Total 2,87 3,07 3,09 1 3,009 CI 0,004 RI 0,58 CR 0,007 Tabel 15. Matriks perhitungan konsistensi sub kriteria Assurance Kriteria B1 B2 B3 Eigen Vector Eigen Value B1 1 1,26 1,03 0,36 0,999 B2 0,79 1 0,77 0,28 1,000 B3 0,97 1,30 1 0,36 1,002 Total 2,76 3,56 2,79 1 3,001 CI 0,0002 RI 0,58 CR 0,00038 Tabel 16. Matriks perhitungan konsistensi sub kriteria Responsiveness Kriteria C1 C2 C3 Eigen Vector Eigen Value C1 1 0,73 0,64 0,25 0,998 C2 1,37 1 0,78 0,34 1,007 C3 1,56 1,29 1 0,41 0,997 Total 3,93 3,02 2,42 1 3,002 CI 0,001 RI 0,58 CR 0,002
Tabel 17. Matriks perhitungan konsistensi sub kriteria Emphaty Kriteria D1 D2 D3 Eigen Vector Eigen Value D1 1 1,90 1,45 0,45 1,003 D2 0,53 1 1,15 0,28 1,033 D3 0,69 0,87 1 0,27 0,984 Total 2,22 3,77 3,60 1 3,020 CI 0,010 RI 0,58 CR 0,017 Tabel 18. Matriks perhitungan konsistensi sub kriteria Tangible Kriteria A1 A2 A3 Eigen Vector Eigen Value A1 1 2,25 1,08 0,434 1,028 A2 0,44 1 0,96 0,246 1,054 A3 0,92 1,04 1 0,320 0,975 Total 2,36 4,29 3,04 1 3,057 CI 0,029 RI 0,58 CR 0,049

## B. Hasil Perangkingan Perhitungan Metode AHP
Berdasarkan  dari  perhitungan  sebelumnya,  berikut  ini  adalah hasil dari perangkingan tingkat kepuasan pelanggan di Pratama Motor 2 Lodoyo.
Tabel 19. Perangkingan Kriteria dan Sub Kriteria
No Kriteria Sub Kriteria Bobot Prioritas Peringkat 1 A 0,16596 19 2 A1 0,38455 6 3 A2 0,32627 8 4 A3 0,32518 9 5 B 0,183343 18 6 B1 0,36138 4 7 B2 0,28039 12 8 B3 0,35823 5 9 C 0,15602 20 10 C1 0,25402 15 11 C2 0,33368 7 12 C3 0,4123 3 13 D 0,18522 17 14 D1 0,45284 1 15 D2 0,27295 13 16 D3 0,27294 14 17 E 0,30937 11 18 E1 0,43412 2 19 E2 0,24576 16 20 E3 0,32012 10

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan tujuan yang ingin dicapai, maka kesimpulan yang dapat diambil dalam penelitian ini adalah:
1. Kriteria yang memiliki tingkat kepentingan paling tinggi adalah  Tangible  dengan  nilai  sebesar  0,310  atau  31%. Sedangkan  kriteria  yang  memiliki  tingkat  kepentingan paling rendah adalah Responsiveness dengan nilai sebesar 0,155 atau 15,5%.
2. Sub  kriteria  yang  memiliki  tingkat  kepentingan  paling tinggi adalah D1 dengan nilai sebesar 0,454 atau 45,4%. Sedangkan sub kriteria yang memiliki tingkat kepentingan paling rendah adalah sub kriteria E2 dengan nilai sebesar 0,244 atau 24,4%.

## V. Daftar Pustaka
[1]  Gultom,  D.  K.,  Arif,  M.,  And  Fahmi,  M,  “Determinasi Kepuasan  Pelanggan  Terhadap  Loyalitas  Pelanggan Melalui  Kepercayaan,”  Maneggio,  Vol.  3,  No.  02,  Pp. 171-180, 2020, Doi: 10.30596/maneggio.v3i2.5290
[2]  Agusli,  R.,  Dzulhaq,  I.  M.,  And  Irawan,  C.  F,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode AHP-Topsis,” AJCSR, Vol. 2, No. 02, Pp. 2721-3161, 2020.
[3]  Diana,  A.,  And  Fu’adi,  M.  I,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP) untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Pada Toko Sepatu Saman Shoes,” Peradaban Sains, Rekayasa, dan Teknologi., Vol. 9, No. 02, Pp 265-280, 2021.
[4]  Ihut,  H.,  And  Simamora,  T,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  Pada  SMA  Pencawan Medan,”  Teknologi  Sistem  Informasi  dan  Sistem Komputer TGD, Vol. 2, No. 01, Pp 19-25, 2019.
[5]  Irawan,  Y,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Penerimaan    Beasiswa  Berbasis  Web  SMA  Islam  Darul Huda  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process (AHP),” JIK, Vol. 7, No. 01, Pp 1-6, 2018, Doi : 10.33060/jik/2018/vol7.iss1.74
[6]  Lestari,  G.,  And  Savitri  ,  P.  N,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Tunjangan Karyawan Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) Studi Kasus : PT Mutiara,” JTSI, Vol. 2, No. 03, Pp 38-48, 2021.
[7]  Mahendra, G. S., And Ernanda, A. K. Y, “SPK Penentuan Lokasi  ATM  Menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW,” Teknosi,  Vol.  5,  No,  01,  Pp  49-56,  2019,  Doi  : 10.25077/teknosi.v5il.2019.49-56
[8]  Mawar,  R.,  And  Parida,  M,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Beasiswa  Berbasis Web  Pada  SMK  Negeri  1  Talangpadang  Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” JIK, Vol. 7, No. 02, Pp 149-156, 2019, Doi : 10.35959/jik.v7i2.164
[9]  Noviyanti,  T,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam Penerimaan  Beasiswa  Ppa  Menggunakan  Metode
Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Studi  Kasus  : Universitas  Gunadarma,”  Jurnal  Ilmiah  Teknologi  dan Rekayasa,  Vol.  24,  No.  01,  Pp  35-45,  2019,  Doi  : 10.35760/tr.2019.v24il.1932
[10]  Putri, E., Harianto, W., And Azis, A, “Penilaian Kepuasan Pelanggan Terhadap Kualitas Layanan X Dengan Metode Servqual  Dan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” JTST, Vol. 2, No. 03, 2020, Doi : 10.21067/jtst.v2i3.4762
[11]  Saputra,  M.,  And  Nugraha,  N,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Studi Kasus : Penentuan Internet Service Provider di Lingkungan Jaringan Rumah,” JITR, Vol. 25, No. 03, Pp 199-212, 2020.
[12]  Septilia,  H.  A.,  And  Styawati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Dana  Bantuan  Menggunakan
Metode AHP,” JSTI, Vol. 1, No. 02, Pp 34-41, 2020. [13]  Simanjuntak,  L.  S.,  Sagala,  J.  R.,  And  Gea,  A, “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan Metode  AHP  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan Pelanggan,” Jurnal Armada Informartika, Vol. 2, No. 01, Pp. 2598-0416, 2018.
[14]  Tokoro,  Y,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kerentanan Gizi  Buruk  Balita  Di  Distrik  Sentani  Kabupaten Jayapura,” SAINS, Vol. 16, No. 01, Pp. 21-28, 2016.
[15]  Utha,  R.,  Salianto.,  And  Manan,  L.  O.  A,  “Strategi Pemasaran  Dalam  Meningkatkan  Penjualan  Pada Waroeng X-Bro Di Kota Kendari,” SJEB, Vol. 01, No. 03, Pp. 31-41, 2021.