ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perusahaan Ekspedisi Menggunakan Metode Analytic Network Process
Jackri Hendrik * , Feriani Astuti Tarigan
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Time, Medan, Indonesia Email: 1,* jackri.hendrik@gmail.com, 2 ferianiastutitime@gmail.com Email Penulis Korespondensi:  jackri.hendrik@email.com
Abstrak− CV. Wahana Gemilang Trans merupakan perusahaan yang sering menggunakan jasa pengangkutan dari perusahaan ekspedisi lainnya. Pemilihan perusahaan ekspedisi yang melibatkan banyak faktor dapat membingungkan. Ada kalanya biaya pengiriman yang ditawarkan cukup terjangkau sehingga dapat menekan biaya pengiriman, namun barang sering terlambat, atau klaim barang rusak yang memakan waktu yang lama. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Penelitian menggunakan metode Analytic Network Process (ANP). Data variabel atau kriteria penilaian perusahaan ekspedisi yang diambil  dari  CV.  Wahana  Gemilang  Trans,  yaitu  klaim  barang  rusak,  biaya  pengiriman,  waktu  keterlambatan  pengiriman,  adanya layanan  untuk  melacak  (tracking)  pesanan  dan  kecepatan  respons.  Langkah  awal  adalah  melakukan  perbandingan  antar  kriteria. Kemudian metode ini mencari bobot untuk masing-masing kriteria dan memastikan bahwa perbandingan kriteria yang dilakukan adalah konsisten.  Setelah  itu  dihitung  nilai  dari  masing-masing  perusahaan  ekspedisi.  Hasil  akhir  dari  metode  ANP  adalah  peringkat perusahaan ekspedisi, dimulai dari nilai tertinggi hingga nilai terendah. Aplikasi dapat digunakan untuk memilih perusahaan ekspedisi yang tepat dalam meminimalisir keterlambatan pengiriman, yaitu dengan menganalisis ketergantungan antar kriteria, sehingga dipilih kriteria terbaik dengan menggunakan metode ANP.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan; Ekspedisi; ANP
Abstract− CV.  Wahana  Gemilang  Trans  is  a  company  that  often  uses  transportation  services  from  other  shipping  companies.  The selection of a shipping company that involves many factors can be confusing. There are times when the shipping costs offered are quite affordable so that they can reduce shipping costs, but goods are often late, or claims for damaged goods take a long time. This problem can  be  solved  by  building  a  Decision  Support  System  (DSS)  application.  The  research  used  the  Analytic  Network  Process  (ANP) method.  Variable  data  or  assessment  criteria  for  shipping  companies  taken  from  CV.  Wahana  Gemilang  Trans,  namely  claims  for damaged  goods,  shipping  costs,  delivery  delay  times,  service  for  tracking  orders  and  response  speed.  The  first  step  is  to  make comparisons between criteria. Then this method looks for the weights for each criterion and ensures that the comparison of the criteria is consistent. After that, the value of each shipping company is calculated. The end result of the ANP method is the ranking of shipping companies,  starting  from  the  highest  value  to  the  lowest  value.  Applications  can  be  used to  choose  the  right  shipping  company  in minimizing delivery delays, namely by analyzing the dependence between criteria, so that the best criteria are selected using the ANP method.
Keywords: Decision Support System; Election; Expedition; ANP

## 1. PENDAHULUAN
CV.  Wahana  Gemilang  Trans  merupakan  perusahaan  yang  sering  menggunakan  jasa  pengangkutan  dari  perusahaan ekspedisi lainnya. Perusahaan ekspedisi adalah perusahaan yang menyediakan jasa pengiriman barang melalui jalur darat, laut maupun udara. Jasa ekspedisi dapat mencakup kegiatan penerimaan, penyimpanan, sortasi (pemilihan), pengepakan, penandaan, pengukuran, penimbangan, pengurusan dokumen, penerbitan dokumen angkutan, perhitungan biaya angkutan dan klaim asuransi. Di dalam dunia bisnis, perusahaan ekspedisi sangat dibutuhkan untuk mendistribusikan barang dari suatu daerah ke daerah lain [1].
Beberapa  perusahaan  ekspedisi  memiliki  catatan  ketepatan  waktu  pengiriman  yang  kurang  baik,  sehingga menyebabkan barang terlambat sampai di tujuan, sedangkan beberapa perusahaan mematok biaya pengiriman yang cukup mahal.  Pemilihan  perusahaan  ekspedisi  yang  melibatkan  banyak  faktor  dapat  membingungkan.  Ada  kalanya  biaya pengiriman  yang  ditawarkan  cukup  terjangkau  sehingga  dapat  menekan  biaya  pengiriman,  namun  barang  sering terlambat, atau klaim barang rusak yang memakan waktu yang lama [1].
Data variabel atau kriteria penilaian perusahaan ekspedisi yang diambil dari CV. Wahana Gemilang Trans, yaitu klaim  barang  rusak,  biaya  pengiriman,  waktu  keterlambatan  pengiriman,  adanya  layanan  untuk  melacak  (tracking) pesanan dan kecepatan respons. Oleh karena itu, dapat dibangun sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk  membantu  pemilihan  perusahaan  ekspedisi  terbaik.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  adalah  metode Analytic Network Process (ANP).
ANP yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, dapat memecahkan masalah yang kompleks dimana aspek atau kriteria  yang  diambil  cukup  banyak.  Kompleksitas  ini  disebabkan  oleh  struktur  masalah  yang  belum  jelas  dan ketidakpastian  persepsi  pengambil  [2].  Salah  satu  penelitian  yang  menggunakan  metode  ANP  adalah  jurnal  ”Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP)” yang ditulis oleh Sari, N.A. pada tahun 2016 di Surakarta [2]. Metode Analytic Network Process (ANP) dipilih karena metode ini merupakan metode pemecahan suatu masalah yang tidak terstruktur dan mendukung adanya ketergantungan hubungan antar elemennya [3]. Prinsip dasar ANP adalah berpikir analitis dan pengambilan keputusan berdasarkan pada penentuan prioritas dan konsitensi logis [4].
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan  atau  manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi atau perusahaan atau dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifik.  Menurut  Moore  dan  Chang,  SPK  dapat digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan  mendukung  analisis  penelitian  dan  pemodelan  keputusan,  orientasi perencanaan  masa  depan  dan  digunakan  pada  saat-saat  yang  tidak  biasa.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan penggabungan  sumber-sumber  kecerdasan  individu  dengan  kemampuan  komponen  untuk  memperbaiki  kualitas keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis  komputer  untuk  manajemen pengambilan  keputusan  yang  menangani  masalah–masalah  semi  struktur.  SPK  bukan  merupakan  alat  pengambilan keputusan, melainkan merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi sebuah informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat [6].
Sistem Pendukung Keputusan atau sering disebut Decision Support System (DSS) adalah Sistem berbasis model yang  terdiri  dari  prosedur-prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan  pertimbangannya  untuk  membantu  manajer  dalam mengambil keputusan. Agar berhasil mencapai tujuannya maka sistem tersebut harus sederhana, mudah untuk dikontrol, mudah beradaptasi lengkap pada hal-hal penting dan mudah berkomunikasi dengannya. Secara implisit juga berarti bahwa sistem  ini  harus  berbasis  komputer  dan  digunakan  sebagai  tambahan  dari  kemampuan  penyelesaian  masalah  dari seseorang.  Menurut  Turban,  SPK  mendayagunakan  resources  individu-  individu  secara  intelek  dengan  kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan [7].
Berdasarkan pengertian tersebut, maka dapat ditentukan karakteristik SPK antara lain [8]:
1. Mendukung proses pengambilan keputusan, menitikberatkan pada manegement by perception.
2. Adanya interface manusia/mesin dimana manusia (user) untuk memegang kontrol proses pengambil keputusan.
3. Mendukung pengambil keputusan untuk mengambil masalah terstruktur, semi struktur dan tak struktur.
4. Memiliki kapasitas dialog untuk memperoleh informasi sesuai kebutuhan.
5. Memiliki subsistem-subsistem yang terintegrasi sedemikian rupa sehingga dapat berfungsi sebagai kesatuan item.
6. Membutuhkan struktur data yang dapat melayani kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen.
2.2 Metode Analytic Network Process (ANP)
Analytic Network Process (ANP) merupakan teknik untuk membantu menyelesaikan masalah. Dalam perkembangannya, ANP tidak hanya digunakan untuk menentukan prioritas pilihan-pilihan dengan banyak kriteria, tetapi penerapannya telah meluas  sebagai  model  alternatif  untuk  menyelesaikan  bermacam-macam  masalah.  Hal  ini  dimungkinkan karena  ANP cukup mengandalkan pada intuisi sebagai input utamanya, tetapi intuisi harus datang dari pengambilan keputusan yang cukup informasinya dan memahami masalah keputusan yang dihadapi. Pada dasarnya, ANP adalah suatu teori umum tentang pengukuran. ANP digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan pasangan yang diskrit maupun kontinyu.  Perbandingan-  perbandingan  ini  dapat  diambil  dari  ukuran  aktual  atau  dari  suatu  skala  dasar  yang mencerminkan  kekuatan  perasaan  dan  prefensi  relatif.  ANP  memiliki  perhatian  khusus  tentang  penyimpangan  dari konsistensi, pengukuran dan ketergantungan dan di antara kelompok elemen strukturnya. Pada dasarnya prosedur atau langkah-langkah dalam metode ANP meliputi [9]:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  yang  diinginkan,  setelah  itu  menyusun  hirarki  dari  permasalahan yang  dihadapi.  Penyusunan  hirarki  adalah  dengan  menetapkan  tujuan  yang  merupakan  sasaran  sistem  secara keseluruhan pada level teratas.
2. Menentukan prioritas elemen
a. Langkah  pertama  untuk  menentukan  prioritas  elemen  adalah  membuat  perbandingan  pasangan  kriteria,  yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk mempresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. Skala penilaian perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Skala Perbandingan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3
Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya.
5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya.
6
Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya.
9
Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya. 2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan. Kebalikan Jika aktivitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr
3. Sintesis
a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom matriks.
b. Membagi setiap nilai dari kolom pada matriks.
c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata atau nilai bobot.
4. Mengukur Konsistensi
a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relatif elemen (bobot) pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas bersangkutan.
d. Jumlahkan hasil bagi di atas dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks.
5. Memeriksa  Konsistensi  Hirarki
Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgment  harus  diperbaiki.  Namun  jika  rasio  konsistensi (CI/IR)  kurang  atau  sama  dengan  0,1  maka  hasil  perhitungan  bisa  dinyatakan  benar.  Daftar  indeks  random konsistensi (IR) bisa dilihat pada tabel 2
Tabel 2 . Random Index N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0.00  0.00  0.58  0.90  1.12  1.24  1.32  1.41  1.45  1.49  1.51  1.48  1.56  1.57 1.59
Pengukuran konsistensi dari suatu matriks itu sendiri didasarkan dengan rumus berikut [10]:
CI  =  (λ max – n) / (n-1) (1) dimana: CI  = Consistency Index
λ max = nilai dari matriks
n = ukuran matriks (jumlah kriteria)
Hitung rasio konsistensi atau consistency ratio (CR) dengan rumus berikut:
CR = CI / RI (2) dimana : CR  = Consistency Ratio RI   = Random Index (dicantumkan pada tabel 2)
6. Langkah terakhir adalah menentukan prioritas kandidat dengan cara mengalikan hasil bobot dengan nilai kriteria [10]

## 2.3 Perusahaan Ekspedisi
Pengertian ekspedisi menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (https://kbbi.web.id/ekspedisi) adalah: “Ekspedisi adalah pengiriman surat, barang, dan sebagainya; perusahaan pengangkutan barang” Mendirikan perusahaan jasa ekspedisi tidak hanya mengandalkan modal namun juga membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas. Jasa ekspedisi juga bukan bisnis  individual,  artinya  harus  terbentuk  team  yang  berisi  orang-  orang  yang  memiliki  semangat  dan  dedikasi  tinggi untuk  memajukan  perusahaan,  sehingga  tidak  serta-merta  seseorang  mempunyai  modal  cukup,  lantas  berharap mendirikan perusahaan ekspedisi dan bisa berkembang pesat. Intinya ada keterkaitan antara modal, lokasi, dan SDM yang berkualitas untuk kemajuan sebuah perusahaan ekspedisi [1]. Sebuah perusahaan ekspedisi melayani pengiriman barang domestik ke seluruh wilayah Indonesia. Perusahaan tersebut memiliki banyak agen dan kantor cabang yang tersebar di pelosok nusantara. Untuk dapat mengirim barang, pelanggan datang menuju agen atau kantor cabang dengan membawa paket yang akan dikirim. Paket tersebut diserahkan kepada petugas loket untuk diperiksa data pengirim, data penerima, isi paket, berat paket, volume paket dan sebagainya. Biaya pengiriman barang ditentukan oleh jarak pengiriman, berat paket,  dan  volume  paket.  Selain  itu,  biaya  pengiriman  juga  ditentukan  oleh  jenis  layanan  yang  dipilih  pelanggan. Perusahaan ekspedisi ini menawarkan 3 jenis layanan, yaitu (SS) Sehari Sampai, (R) Reguler, dan (E) Ekonomis [1].

## 2.4 Basis Data
Basis  data  (database)  adalah  implementasi  fisik  dari  sekumpulan  data  dan  manajemen  basis  data  (DBMS  atau Database  Management  System)  mengendalikan  akses  terhadap  data  tersebut.  DBMS  sangat  berguna  bagi  suatu sistem berbasis komputer, bahkan dapat dikatakan menjadi tulang punggung. DBMS memungkinkan penyimpanan, pencarian, pengolahan dan modifikasi basis data dengan cepat, aman dan efisien [11].
Database  atau  basis  data  adalah  sekumpulan  data  yang  memiliki  hubungan  secara  logika  dan  diatur  dengan susunan  tertentu  serta  disimpan  dalam  media  penyimpanan  komputer.  Data  itu  sendiri  adalah  representasi  dari semua  fakta  yang  ada  pada  dunia  nyata.  Database  sering  digunakan  untuk  melakukan  proses  terhadap  data-data tersebut  untuk  menghasilkan  informasi  tertentu.  Misalnya,  dari  data  nama  siswa  dan  tanggal  lahir  siswa,  bisa diperoleh informasi nama siswa yang berulang tahun pada hari ini. Tentu saja informasi tersebut akan didapatkan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr
dari  software  pemroses  database  dengan  cara  memberikan  perintah  dalam  bahasa  tertentu  seperti  synt aks  atau perintah  dalam  bahasa  SQL  (Structured  Query  Language).  Nilai  informasi  sangatlah  penting  pada  era  kemajuan teknologi  seperti  sekarang  ini  Penggunaan  dan  penguasaan  database  sangat  penting  untuk  kemajuan  perusahaan. Sebutan-sebutan untuk satuan data di dalam database yaitu [12]:
1. Karakter, ini adalah satuan data terkecil. Data terdiri dari susunan karakter yang pada akhirnya mewakili data yang memiliki arti dari sebuah fakta.
2. Field, adalah kumpulan dari karakter yang mewakili fakta tertentu, misalnya seperti nama siswa, tanggal lahir dan lain-lain. Field juga disebut atribut. Sebuah field akan memiliki dua properti utama yaitu properti name dan properti  type.  Properti  name  atau  nama  adalah  properti  dari  field  yang  berisi  nama  field  yang  mewakili  data sejenis yang disimpannya, sedangkan properti type adalah properti yang mengatur tipe data dari data yang akan ditampungnya, misalnya bila nama field adalah nama siswa maka tipe datanya adalah char, bila nama fieldnya adalah tanggal lahir maka tipe datanya adalah date. Field dapat dilihat sebagai kolom.
3. Record,  adalah  kumpulan  dari  field.  Banyak  informasi  penting  dapat  ditemukan  di  dalam  record  dengan mengombinasikan field-field yang ada.
4. Tabel, adalah sekumpulan dari record-record yang memiliki kesamaan entity dalam dunia nyata. Kumpulan dari tabel adalah database, wujud fisik sebuah database dalam komputer adalah sebuah file yang di dalamnya terdapat berbagai tingkatan data yang telah disebutkan sebelumnya.
5. File,  adalah  bentuk  fisik  dari  penyimpanan  data.  File  database  berisi  semua  data  yang  telah  disusun  dan diorganisasikan sedemikian rupa sehingga memudahkan pemberian informasi.

## 2.5 Unified Modeling Language
UML  merupakan  salah  satu  bentuk  language  atau  bahasa  yang  didefinisikan  sebagai  bahasa  visual  untuk menjelaskan,  memberikan  spesifikasi,  merancang,  membuat  model,  dan  mendokumentasikan  aspek  aspek  dari sebuah  sistem  [13].  UML  adalah  bahasa  pemodelan  untuk  memodelkan  sistem  atau  perangkat  lunak  yang berparadigma  "berorientasi  objek".  Pemodelan  (modeling)  sesungguhnya  digunakan  untuk  penyederhanaan permasalahan-permasalahan  yang  kompleks  sedemikian  rupa,  sehingga  lebih  mudah  dipelajari  dan  dipahami. Adapun tujuan pemodelan adalah sebagai sarana analisis, pemahaman, visualisasi, dan komunikasi antar anggota tim  pengembang,  serta  sebagai  sarana  dokumentasi,  yang  bermanfaat  untuk  menelaah  perilaku  perangkat  lunak secara  seksama  serta  bermanfaat  untuk  melakukan  pengujian  terhadap  perangkat  lunak  yang  telah  selesai dikembangkan.  UML  adalah  sebuah  "bahasa"  yang  telah  menjadi  standar  dalam  industri  untuk  visualisasi, merancang  dan  mendokumentasikan  sistem  piranti  lunak.  UML  menawarkan  sebuah  standar  untuk  merancang model atau proses dari sebuah sistem. UML juga menggunakan class dan operation dalam konsep dasarnya, maka UML lebih cocok untuk penulisan piranti lunak dalam bahasa-bahasa berorientasi objek seperti C++, Java, C# atau VB.NET, walaupun demikian UML tetap dapat digunakan dalam VB atau C [14].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
CV. Wahana Gemilang Trans merupakan perusahaan yang sering menggunakan jasa pengangkutan dari perusahaan ekspedisi  lainnya.  Perusahaan  ekspedisi  sangat  dibutuhkan  untuk  mendistribusikan  barang  dari  suatu daerah  ke daerah lain. Ada kalanya biaya pengiriman yang ditawarkan cukup terjangkau, namun ketepatan waktu pengiriman kurang baik atau klaim barang rusak yang memakan waktu yang lama. Penelitian ini menggunakan metode Analytic Network Process (ANP) untuk melakukan pemilihan perusahaan ekspedisi terbaik. Kriteria yang digunakan dalam pemilihan perusahaan ekspedisi terbaik pada penelitian ini adalah:
1. Klaim barang rusak (C1)
2. Biaya pengiriman (C2)
3. Waktu keterlambatan pengiriman (C3)
4. Adanya layanan untuk melacak (tracking) pesanan (C4)
5. Kecepatan respons (C5).
Langkah  awal  dari  metode  ANP  adalah  melakukan  perbandingan  antar  kriteria  dengan  skala  1  sampai  9. Matriks perbandingan berpasangan antara kelima kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 0.6 0.5 2 2 C2 1.6667 1 0.75 3 3 C3 2 1.3333 1 4 4 C4 0.5 0.3333 0.25 1 1 C5 0.5 0.3333 0.25 1 1 Total 5.6667 3.5999 2.75 11 11
Setiap kolom matriks dilakukan penjumlahan. Setelah setiap kolom dijumlahkan, maka langkah selanjutnya
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr
adalah  membagi  angka-angka  perbandingan  dengan  jumlah  pada  kolom  tersebut,  sehingga  terbentuk  matriks normalisasi. Sebagai contoh, evaluasi baris 1 dan kolom 1, maka:
Isi dari baris 1 dan kolom 1 = 1 Jumlah kolom C1 = 5.6667 Bagi = 1 / 5.6667 = 0.1765 Dengan  demikian,  baris  1  dan  kolom  1  diisi  dengan  nilai  0.1765  pada  matriks  normalisasi.  Tabel  4 memperlihatkan matriks normalisasi.
Tabel 4. Matriks Normalisasi Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0.1765 0.1667 0.1818 0.1818 0.1818 C2 0.2941 0.2778 0.2727 0.2727 0.2727 C3 0.3529 0.3704 0.3636 0.3636 0.3636 C4 0.0882 0.0926 0.0909 0.0909 0.0909 C5 0.0882 0.0926 0.0909 0.0909 0.0909
Langkah berikutnya adalah mencari nilai bobot dari setiap kriteria, yaitu dengan menghitung rata-rata baris pada tabel 3.8, contoh pada kriteria C1 adalah:
Rata – rata baris C1 = (0.1765 + 0.1667 + 0.1818 + 0.1818 + 0.1818) / 5 Rata – rata baris C1 = 0.1777
Lakukan perhitungan hingga kriteria C5, dan hasil bobot dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Matriks Bobot Kriteria Bobot C1 0.1777 C2 0.2780 C3 0.3628 C4 0.0907 C5 0.0907
Berikutnya adalah menghitung konsistensi matriks, yaitu dengan melakukan proses perkalian antara matriks perbandingan (tabel 3) dan matriks bobot (tabel 5). Sebagai contoh, baris 1 dan kolom 1, maka: Isi dari baris 1 dan kolom 1 (tabel 3) = 1 Bobot-1 = 0.1777 Konsistensi = 1 x 0.1777 = 0.1777 Isi dari baris C1 dan kolom C2 (tabel 3) = 0.6 Bobot-2 = 0.278 Konsistensi = 0.6 x 0.278 = 0.1668 Hasil perkalian akan membentuk matiks konsisten, seperti dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Matriks Konsistensi Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 0.1777 0.1668 0.1814 0.1814 0.1814 C2 0.2962 0.278 0.2721 0.2721 0.2721 C3 0.3554 0.3707 0.3628 0.3628 0.3628 C4 0.0889 0.0927 0.0907 0.0907 0.0907 C5 0.0889 0.0927 0.0907 0.0907 0.0907
Langkah berikutnya adalah menentukan Consistency Vector, yaitu dilakukan dengan cara membagi jumlah matriks konsistensi pada setiap baris dengan nilai bobot yang telah diperoleh. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Consistency Vector Kriteria Jumlah Bobot  Jumlah / Bobot C1 0.8887 0.1777 5.0011 C2 1.3905 0.278 5.0018 C3 1.8145 0.3628 5.0014 C4 0.4537 0.0907 5.0022 C5 0.4537 0.0907 5.0022 Jumlah 25.0087
Setelah  nilai  Consistency  Vector  ditentukan,  maka  perlu  dihitung  dua  nilai  lainnya,  yaitu  lamda  (λ)  dan Consistency Index (CI), sebelum pada akhirnya rasio konsistensi terakhir dapat dihitung. Nilai lamda (λ) merupakan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr
nilai rata-rata Consistency Vector. λ max =  jumlah Consistency Vector / jumlah kriteria = 25.0087 / 5 λ max =  5.0017 CI     =  (λ max – n) / (n-1) = (5.0017 – 5) / (5 – 1) = 0.0017 / 4 CI     =  0.000425 Tahapan terakhir dari metode ANP yaitu menentukan konsistensi rasio atau Consistency Ratio  (CR). Nilai CR dapat diperoleh dengan membagi CI dengan Random Index (RI). Nilai RI adalah sebuah fungsi langsung dari jumlah kriteria yang sedang dipertimbangkan, seperti terlihat pada tabel 8.
Tabel 8 . Nilai Random Index Jumlah Kriteria 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0.00  0.58 0.90 1.12 1.24  1.32 1.41 1.45  1.49
Oleh  karena  kriteria  yang  digunakan  berjumlah  lima,  maka  nilai  RI  yang  digunakan  adalah  1.12.  Dengan demikian, maka perhitungan nilai CR adalah sebagai berikut:
CR = CI / RI CR = 0.000425 / 1.12 CR = 0.000379464 Oleh  karena  nilai  CR  untuk  kriteria  yang  digunakan  bernilai  di  bawah  0.1,  maka  perbandingan  kriteria  yang dilakukan  adalah  konsisten,  sehingga  nilai  bobot  kriteria  ANP  dapat  digunakan  untuk  pemilihan  perusahaan ekspedisi terbaik. Sebagai contoh, terdapat 5 (lima) perusahaan ekspedisi dengan kriteria seperti terlihat pada tabel 9.
Tabel 9 . Kriteria Perusahaan Ekspedisi Kode Ekspedisi Klaim Barang Rusak (C1) Biaya (C2) Keterlambat an (C3) Tracking (C4) Kecepatan Response (C5) AP-001 4-7 hari Sama dengan biaya Standard Pos Indonesia 6-8 Hari Ada Cepat GT-001 12-14 Hari Sama dengan biaya Standard Pos Indonesia 1-2 Hari Ada Sedang MP-001 12-14 Hari Lebih mahal 0 - 25% dari biaya Pos Indonesia 6-8 Hari Tidak Ada Sedang RM-001 4-7 Hari Sama dengan biaya Standard Pos Indonesia 1-2 Hari Ada Cepat SP-001 8-11 Hari Lebih murah 0 - 25% dari biaya Pos Indonesia 1-2 Hari Ada Cepat
Ubah kriteria perusahaan ekspedisi menjadi nilai numerik. Nilai kriteria perusahaan ekspedisi dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10 . Nilai Kriteria Perusahaan Ekspedisi Kode C1  C2  C3  C4  C5 AP-001 7 5 4 9 9 GT-001 3 5 8 9 5 MP-001 3 3 4 1 5 RM-001 7 5 8 9 9 SP-001 5 7 8 9 9
Selanjutnya, dilakukan proses perkalian antara nilai kriteria dari masing-masing perusahaan ekspedisi dengan nilai bobot kriteria. Perhitungannya adalah sebagai berikut:
AP-001 = (7 * 0.1777) + (5 * 0.278) + (4 * 0.3628) + (9 * 0.0907) + (9 * 0.0907) = 5.7177 GT-001= (3 * 0.1777) + (5 * 0.278) + (8 * 0.3628) + (9 * 0.0907) + (5 * 0.0907) = 6.0953 MP-001 = (3 * 0.1777) + (3 * 0.278) + (4 * 0.3628) + (1 * 0.0907) + (5 * 0.0907) = 3.3625 RM-001 = (7 * 0.1777) + (5 * 0.278) + (8 * 0.3628) + (9 * 0.0907) + (9 * 0.0907) = 7.1689 SP-001 = (5 * 0.1777) + (7 * 0.278) + (8 * 0.3628) + (9 * 0.0907) + (9 * 0.0907) = 7.3695 Tabel 11. Hasil Perhitungan Metode ANP Kode Nilai Akhir AP-001 57.177
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 3, No 3, April 2023 DOI 10.47065/bulletincsr.v3i3.196 | Hal 218 − 224 https://hostjournals.com/bulletincsr
Kode Nilai Akhir GT-001 60.953 MP-001 33.625 RM-001 71.689 SP-001 73.695
Berdasarkan pada nilai akhir pada tabel 11, peringkat  perusahaan ekspedisi terbaik dari yang paling tinggi ke paling rendah adalah: SP-001, RM-001, GT-001, AP-001 dan MP-001, seperti terlihat pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Penilaian Kode Nilai Akhir Ranking SP-001 7.3695 1 RM-001 7.1689 2 GT-001 6.0953 3 AP-001 5.7177 4 MP-001 3.3625 5

## 4. KESIMPULAN
Setelah menyelesaikan perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan perusahaan ekspedisi menggunakan metode Analytic Network Process, beberapa hal yang dapat disimpulkan adalah sebagai berikut: Aplikasi dapat digunakan untuk memilih  perusahaan  ekspedisi  yang  tepat  dalam  meminimalisir  keterlambatan  pengiriman,  yaitu  dengan  menganalisis ketergantungan  antar  kriteria,  sehingga  dipilih  kriteria  terbaik  dengan  menggunakan  metode  ANP.  Aplikasi  dapat digunakan untuk membantu pemilihan perusahaan ekspedisi terbaik dengan menyediakan laporan perusahaan ekspedisi dan laporan hasil pemilihan perusahaan ekspedisi terbaik yang dapat dicetak melalui printer dengan cepat.

## REFERENCES
[1] (A.P. Kharisma, Perusahaan Ekspedisi, Malang: Universitas Brawijaya, 2017.
[2] N.A.,  Sari,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Menggunakan  Metode  Analytic  Network Process (ANP), Surakarta: STMIK Sinar Nusantara, 2017.
[3] E.A., Prakoso, Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Polisi dalam Memegang Senjata Api, Jakarta: STT Tanjung Pinang, 2017.
[4] Priyandika  dan  Singgih,  Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria  dalam  Pemilihan  Vendor  Alat  Pelindung   Diri  dengan Pendekatan  Risk  Management  dan  Analytic  Network  Process  (ANP),  Surabaya:  Institut Teknologi  Sepuluh  Nopember, 2017.
[5] Saefudin  dan  E.  Hendriana,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Perusahaan  Pengangkutan  Barang  Menggunakan Metode SAW di PT. Indah Kiat Pulp and Paper TBK Serang Mill, Banten: Universitas Serang Raya, 2017.
[6] A.N. Puriwigati, Sistem Informasi Manajemen Sistem Pengambilan Keputusan, Jakarta: Universitas Mercubuana, 2020.
[7] Oktaputra dan Noersasongko, Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Motor Pada Perusahaan Leasing HD Finance, Semarang: Dian Nuswantoro, 2017.
[8] D. Rachmat, Perancangan Aplikasi Penghitungan dan Penyaluran Zakat Mal.Informasi dan Teknologi Ilmiah, ISSN:2339- 210X, Volume: IV, Nomor 3, 2018.
[9] A. Yohanes, Analytic Network Process (ANP), Semarang: Jurnal Dinamtika Teknik Universitas Stikubank, 2017.
[10] Priyandika  dan  Singgih,  Pengambilan  Keputusan  Multi  Kriteria  dalam  Pemilihan  Vendor  Alat  Pelindung  Diri  (APD) dengan  Pendekatan  Risk  Management  dan  Analytic  Network  Process  (ANP),  Surabaya:  Institut Teknologi  Sepuluh Nopember, 2018.
[11] Sarosa, Sistem Informasi Akuntansi,  Jakarta: Gransindo, 2017.
[12] Wahana, Panduan SQL Server 2008, Yogyakarta: Andi, 2017.
[13] Adi, Rekayasa Perangkat Lunak Berorientasi Objek dengan Metode USDP, Yogyakarta: Andi, 2017.
[14] Dharwiyanti dan Wahono, Unified Modeling Language (UML), Kuliah IlmuKomputer.com, 2018.
[15] Herpendi, Aplikasi Pengelolaan Nilai Akademik Mahasiswa dan Daftar Peserta dan Nilai Akhir (DPNA), Pelaihari: Politeknik Negeri Tanah Laut, 2017.