Analisis Algoritma Analytic Network Process (ANP) Dalam Pemilihan Material Furniture Pada Interior Rumah Tinggal
Fadilla Anissa 1 , Agus Perdana Windarto 2 , M Fauzan 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Medan, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 anissafadilla9@gmail.com, 2 agus.perdana@amiktunasbangsa.ac.id,
3 mfauzan57@yahoo.com

## Abstract
The  purpose  of  this  research  is to  recommend  furniture  materials  in the interior  of a residential  house.  In  this  study  the  authors  used  a  decision  support  system  technique using the Analytic Network Process (ANP) algorithm. The source of research data used is by conducting interviews and giving questionnaires to furniture users in Pematangsiantar City.  In  the  selection  of  furniture  materials,  the  author  uses  five  assessment  criteria, among others: Quality (C1), Design (C2), Price (C3), Material Maintenance (C4), Room Arrangement  (C5).  In  this  study  the  alternatives  used  as  samples  are  Solid  Wood  (A1), Particle  Wood  (A2),  Plywood  Wood  (A3),  MDF  Wood  (A4)  and  Teakblock  Wood  (A5). From the results of the study using the Analytic Network Process (ANP) technique, it was found  that  from  the  five  alternatives  selected,  obtained  A1  became  the  best recommendation with a value of 0.12. It is hoped that this research can provide input to the  public,  especially  in  Pematangsiantar  City  in  choosing  furniture  materials  so  as  to create a comfortable and ideal residence.
Keywords: Decision  Support  System,  Algorthm  Analytic  Network  Process  (ANP), Furniture  Material,  Application  SuperDecision,  Multi  Criteria  Decision Making (MCDM)

## Abstrak
Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  merekomendasikan  material  furniture  pada interior rumah tinggal. Pada penelitian ini penulis menggunakan teknik sistem pendukung keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  Analytic  Network  Process  (ANP).  Sumber data  penelitian  yang  digunakan  adalah  dengan  melakukan  wawancara  dan  pemberian kuesioner  kepada  pemakai  furniture  di  Kota  Pematangsiantar.  Pada  pemilihan  material furniture,  penulis  menggunakan  lima  kriteria  penilaian  antara  lain:  Kualitas  (C1), Design  (C2),  Harga  (C3),  Perawatan  Bahan  (C4),  Penataan  Ruangan  (C5).  Pada penelitian  ini  alternatif  yang  digunakan  sebagai  sampel  adalah  Kayu  Solid  (A1),  Kayu Partikel (A2), Kayu Plywood (A3), Kayu MDF (A4) dan Kayu Teakblock (A5). Dari hasil penelitian dengan menggunakan teknik Analytic Network Process (ANP) diperoleh bahwa dari lima alternatif yang diseleksi diperoleh A1 menjadi rekomendasi terbaik dengan nilai 0,12.  Diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan  masukan  kepada  masyarakat khususnya  di  Kota  Pematangsiantar  dalam  memilih  material  furniture  sehingga  dapat menciptakan hunian yang nyaman dan ideal.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Algortima Analytic Network Process(ANP), Material  Furniture,  Aplikasi  SuperDecision,  Multi  Criteria  Decision Making(MCDM)

## 1. Pendahuluan
Furniture merupakan  suatu  produk  yang  diciptakan  oleh  manusia  untuk memenuhi  ataupun  mendukung  segudang  aktivitas  manusia  tersebut  dengan memperhatikan  kesesuaian  pada  kegunaan  dan  kebutuhan furniture pada  setiap

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
ruangan.  Banyaknya  produk  yang  diluncurkan  oleh  produsen  dengan  kelebihan - kelebihannya  mengharuskan  masyarakat  untuk  lebih  selektif  dalam  memilih furniture ,  mengingat  kebutuhan  masyarakat  akan furniture tidak  hanya  sebagai faktor  nilai  tambah  pada  estetika  keindahan  ruangan  dan  faktor  kenyamanan  tetapi juga  pemakaian  dalam  jangka  waktu  panjang.  Sehingga  hal  pertama  yang  harus menjadi  bahan  pertimbangan  saat  memilih furniture ialah  material  apa  yang  akan digunakan pada interior rumah tinggal. Material berbahan dasar kayu banyak dipilih oleh  masyarakat  dengan  keadaan  perekonomian  menengah  kebawah  dibandingkan material  lainnya  karena  ketahanan  pada  material  kayu  lebih  baik  sehingga pemakaian  dapat  digunakan  dalam  jangka  waktu  yang  panjang.  Namun Permasalahan  yang  sering  dihadapi  masyarakat  ialah  beragamnya  jenis-jenis  pada material  kayu  saat  ini  disertai  dengan  kelebihan  dan  keunikannya  tersendiri menyulitkan  masyarakat  dalam  menetapkan  pilihan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan dan  hal  ini  mempengaruhi  pada  saat  pemilihan furniture yang  hanya  berdasarkan pada  penilaian  dari  visualisasi furniture tersebut  dan  hal  ini  dapat  menimbulkan ketidakpuasan  terhadap  pemakaian  dari furniture sehingga  diperlukan  adanya  suatu sistem  pendukung  keputusan  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu  masyaraka t dalam memberikan rekomendasi pada pemilihan material furniture terbaik. Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  menyediakan kemampuan  dan  pengkomunikasian  dalam  pemecahan  suatu  masalah  yang  bersifat semi-terstruktur  [1].  Beragam  metode  penyelesaian  yang  ditawarkan  dari  sistem pendukung  keputusan  salah  satunya  yaitu Analytical  Network  Process (ANP). Metode Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan  suatu  teknik  matematik  yang memungkinkan seorang pengambil keputusan dalam menghadapi suatu faktor -faktor yang  saling  keterhubungan  ( dependence )  serta  umpan  balik  ( feedback )  secara sistematis  [2].  Salah  satu  kelebihan  dari  Metode Analytic  Network  Process (ANP) adalah  Keakurasian  ketergantungan  (dependensi)  dan  umpan  balik  ( feedback ) terhadap  alternatif  dan  kriteria,  sehingga  metode  ini  diterapkan  guna  membantu dalam  penyelesaian  penelitian  yang  akan  dilakukan.  Dengan  diterapkannya  metode Analytic  Network  Process (ANP)  diharapkan  penelitian  ini  dapat  memberikan rekomendasi  pada  pemilihan  material furniture terbaik  bagi  calon  masyarakat  yang ingin  mendesain interior pada  rumah  tinggal  dan  memberikan  masukan  berupa informasi  kepada  usahawan    dari  industri  skala  kecil  menengah  hingga  perusahaan besar yang bergerak dibidang industri mebel/ furniture untuk mengetahui minat pasar menengah kebawah.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Material Furniture
Material  merupakan  bahan  dasar  utama  atau  pelengkap  dari  pembuatan  suatu produk  siap  pakai  yang  bernama furniture atau  mebel.  Didalam  material  suatu furniture terdapat  banyak  jenisnya  serta  dengan  kelebihannya  tersendiri .  Jenis material  pada furniture beranekan  ragam  dan  jenis  material  terbagi  dalam  2  jenis yaitu Material alami, dan  Material buatan [3].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  ialah  suatu  sistem  berbasis  komputer  yang  bersifat adaptif,  fleksibel  dan  interaktif  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  yang tidak-terstruktur sehingga dapat meningkatkan nilai keputusan yang diambil  [4] [5]. [6]  mendefinisikan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  suatu  sistem  yang memiliki  tujuan  untuk    membantu  seorang  manager  dalam  pengambilan  keputusan pada permasalahan yang semi terstruktur.

## 2.3. Analytic Network Process (ANP)
Metode Analytic  Network  Process (ANP)  merupakan  suatu  teknik  matematik yang memungkinkan seorang pengambil keputusan dalam menghadapi suatu faktor - faktor yang saling keterhubungan ( dependence ) serta umpan balik ( feedback ) secara sistematis [2]. Metode Analytical Network Process (ANP) dapat mengakomodasikan keterkaitan  antar  kriteria  seperti  keterkaitan  satu  elemen  ( inner  dependence )  dan elemen  yang  berbeda  ( outer  dependence )  serta    keakurasian  hasil  yang  stabil  pada metode Analytical  Network  Process (ANP)  menjadikan  metode Analytical  Network Process (ANP)  lebih  kompleks  dibandingkan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) [7].
Terdapat  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  pembuatan  metode Analytic Network Process (ANP) [8] yakni :
a) Memahami masalah dan menentukan kriteria yang sesuai.
b) Menentukan pembobotan.
c) Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  menggunakan  skala perbandingan  numerik  1-9  yang  ditampilkan  kedalam  bentuk  tabel  sebagai berikut:
Tabel 1. Skala Numerik 1-9 pada ANP (sumber : Ekawati et al., 2018) Nilai Numerik Definisi Keterangan 1 Sama penting Kedua elemen memiliki pengaruh yang sama sisi 3 Sedikit lebih penting Salah  satu  elemen  memiliki  pengaruh  yang  sedikit lebih penting dibandingkan elemen lainnya 5 Lebih penting Salah  satu  elemen  memiliki  pengaruh  yang  lebih penting dibandingkan elemen lainnya 7 Sangat lebih penting Salah  satu  elemen  memiliki  pengaruh  yang  sangat lebih penting dibandingkan elemen lainnya 9 Mutlak lebih penting Salah  satu  elemen  mutlak  memiliki  pengaruh  yang lebih penting dibandingkan elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai tengah Suatu  penilaian  yang  diberikan  jika  terdapat  keraguan terhadap kedua elemen Kebalikannya Jika  elemen  x  mempunyai  salah  satu  nilai  diatas  pada saat  dibandingkan  dengan  elemen  y,  maka  elemen  y mempunyai  nilai  kebalikan  bila  dibandingkan  dengan elemen x.
d) Menghitung Eigenvector (w). Eigenvector (w)  merupakan  perhitungan  bobot pada prioritas matriks dengan rumus:
[ ∑ ∑ ∑ ] (1)
Keterangan: e i = menyatakan elemen matriks e baris ke-i.
e) Menghitung  nilai  konsisten.  Apabila  nilai  kurang  dari  10%  maka  nilai  dapat dikatakan konsisten sehingga dapat dirumuskan sebagai berikut:
dan (2) Keterangan : max = Eigen value terbesar dari matriks berordo-n n = orde dari matriks
CI  = Indeks konsistensi RI  = index acak untuk setiap matriks ber-ordo n
f) Mengulang kembali langkah 3,4 dan 5 untuk setiap kriteria.
g) Membuat unweighted supermatrix dengan  cara  memasukkan  nilai eigenvector pada langkah 5 kedalam suatu supermatriks.
h) Membuat weighted  supermatix dengan  cara  mengkalikan  setiap  isi unweighted supermatrix dengan matriks perbandingkan kriteria (kluster matriks).
W w = T z . W (3)
Keterangan : W w = weighted supematrix T z = matriks perbandingan W  = unweighted supermatrix
i) Membuat limiting supermatrix dengan memangkatkan supermatrix secara berkala hingga  pada  disetiap  kolom  menghasilkan  nilai  yang  sama  besar  dan menormalisasikan limiting supermatrix dengan rumus:
(4)
j) Menentukan alternatif  terbaik.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari hasil kuisioner.  Penulis memberikan kuesioner kepada pemakai furniture di Kota Pematangsiantar sebanyak 150  responden.  Data  yang  dikumpulkan  dari  kuesioner  menggunakan  parameter yang terdiri dari:
a) Kualitas  (C1)  dengan  Sub  Kriteria  Ketahanan  (C11),  Ketebalan  Bahan  (C12), Keamanan  (C13),  Tekstur  Bahan  (C14),  Massa  Bahan  (C15),  dan  Kerapian (C16).
b) Design (C2)  dengan  Sub  Kriteria  Model  Bervariasi  (C21),  Pilihan  Warna  (C22), dan Ukuran (C23).
c) Harga  (C3)  dengan  Sub  Kriteria  Potongan  Harga  (C31)  dan  Tingkatan  Harga (C32).
d) Perawatan  Bahan  (C4)  dengan  Sub  Kriteria  Cara  Perbaikan  Mudah  (C41),  dan Biaya Perawatan Ekonomis (C42).
e) Penataan  Ruangan  (C5)  dengan  Sub  Kriteria  Kepraktisan  (C51)  dan  Efektif  dan Efisien (C52).
Parameter  yang  digunakan  menggunakan  skala  linker  5  yang  terdiri  dari  Sangat Baik  (SB),  Baik,  (B),  Cukup  (C),  Kurang  (K)  dan  Sangat  Kurang  (SK).  Data  yang telah  dikumpulkan  kemudian  dikonversi  menjadi  nilai  numerik.  Nilai  tersebut  yang digunakan  untuk  penilaian  perbandingan  Alternatif  terhadap  Kriteria,  Alternatif terhadap  Sub  Kriteria,  dan  Kriteria  terhadap  Sub  Kriteria.  Alternatif  pilihan responden pemakai furniture di Kota Pematangsiantar terdiri  dari Kayu Solid, Kayu Partikel,  Kayu Plywood ,  Kayu  MDF  ( Medium  Density  Fiberboard ),  dan  Kayu Teakblock .
Berikut langkah-langkah dalam pengolahan data menggunakan Algoritma ANP:
a) Mengidentifikasi Struktur Jaringan Permasalahan
b) Menentukan pembobotan komponen dari sudut pandang manajerial
c) Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Perbandingan  dilakukan berdasarkan penilaian  dari pengambil  keputusan  dengan menilai tingkat kepentingan komponen.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria Terhadap Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,00  3,00  3,00  3,00  3,00 C2 0,33  1,00  3,00  0,33  3,00 C3 0,33  0,33  1,00  0,33  2,00 C4 0,33  3,00  3,00  1,00  3,00 C5 0,33  0,33  0,50  0,33  1,00
d) Menjumlahkan Nilai Kolom Pada Matriks Perbandingan Melakukan penjumlahahan pada kolom i seperti Tabel 3. berikut:
Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria Terhadap Alternatif yang Dijumlahkan
ALT C1 C3 C4 C5 ALT 1,00 3,00 3,00 3,00 3,00 C1 0,33 1,00 3,00 0,33 3,00 C3 0,33 0,33 1,00 0,33 2,00 C4 0,33 3,00 3,00 1,00 3,00 C5 0,33 0,33 0,50 0,33 1,00 Jumlah 2,33 7,67 10,50 5,00 12,00 e) Menghitung Rata-Rata Baris ( Eigen Vector )
Di  peroleh  dengan  membagikan  nilai  pada  kolom  i  dengan  jumlah  nilai  pada kolom  i  kemudian  ditambah  dengan  nilai  kolom  i  dengan  jumlah  nilai  lainnya kemudian dibagikan dengan jumlah data
Baris A1 : ((1/2,33)+(3/7,67)+(3/10,50)+(3/5)+(3/12)/5 = 0,4050 Baris A2 : ((0,33/2,33)+(1/7,67)+(3/10,50)+(0,33/5)+(3/12)/5 = 0,1658 Baris A3 : ((0,33/2,33)+(0,33/7,67)+(1/10,50)+(0,33/5)+(2/12)/5 = 0,0962 Baris A4 : ((0,33/2,33)+(3/7,67)+(3/10,50)+(1/5)+(3/12)/5 = 0,2592 Baris A5 : ((0,33/2,33)+(0,33/7,67)+(0,5/10,50)+(0,33/5)+(1/12)/5 = 0,07369 f) Menghitung nilai Lamda Max
Diperoleh  dengan  cara  penjumalah  dari  perkalian Eigen  Vector dengan  Jumlah nilai pada kolom i :
Maka λmax =  (0,4050 x 2,33) + (0,1658 x 7,67) + (0,0962 x 10,5) + (0,2592 x 5) + (0,0736 x 12)  = 5,41
g) Menghitung nilai Consistency Index
Menghitung nilai konsistensi index untuk setiap matriks ber -orde n dengan λmax dikurang dengan jumlah data  yang  dibagi dengan jumlah data dikurang 1 seperti berikut :
Maka CI = (5,41 -  5) / (5 – 1 ) = 0,10
h) Menghitung nilai Consistency Rasio
Terakhir  menghitung  konsistensi  rasio  (CR),  perhitungan  ini  digunakan  untuk memastikan bahwa nilai konsistensi rasio (CR) < 0,1. Maka, CR = 0,10 / 1,12  = 0,0909 (Konsisten)
i) Menghitung nilai terhadap semua komponen
Selanjutnya menghitung keseluruhan nilai dari setiap komponen yang terdiri dari 5  kriteria  dan  5  alternatif.  Untuk    perhitungan  yang  digunakan  ke  supermatriks, nilai  yang  digunakan  adalah  nilai  keseluruhan Eigen  Vector. Berikut  nilai Eigen Vector pada setiap elemen :
Tabel 4. Eigen Vector Berpasangan Terhadap Kualitas ALT C2 C3 C4 C5 Eigen Vector ALT 1,0000  1,0000 1,0000 1,0000  1,0000 0,18490 C2 1,0000  1,0000 3,0000 3,0000  3,0000 0,35500 C3 1,0000  0,3333 1,0000 0,3333  0,3333 0,09630 C4 1,0000  0,3333 3,0000 1,0000  2,0000 0,20590 C5 1,0000  0,3333 3,0000 0,5000  1,0000 0,15774 Jumlah 5,0000  3,0000  11,0000  5,8333  7,3333 1,0000 Nilai  λmax  =    (0,1849  x  5)  +  (0,3550  x  3,00)  +  (0,0963  x  11,00)  +  (0,2059  x 5,83) + (0,1577 x 7,33)  = 5,41
Nilai CI = (5,41 -  5) / (5 – 1 ) = 0,10 Nilai, CR = 0,10 / 1,12 = 0,09 (Konsisten) Begitupun  seterusnya  untuk  menentukan Eigen  Vector Berpasangan  dari  seluruh kriteria.  Selanjutnya  menentukan  nilai Eigen  Vecto dari  perbandingan  setiap kriteria.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Tabel 5. Eigen Vector Kualitas Terhadap Model bervariasi C11 C12 C13 C14 C15 C16 Eigen Vector C11 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 C12 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 C13 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 C14 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 C15 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 C16 1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000  1,0000 0,16667 Jumlah 6,0000  6,0000  6,0000  6,0000  6,0000  6,0000 1,0000 Nilai λmax =    (0,1667  x  6)  +  (0,1667  x  6)  +  (0,1667  x  6)  +  (0,1667  x  6)    + (0,1667 x 6) + (0,1667 x 6) = 6,00 Nilai CI = (6 -  6) / (6 – 1 ) = 0,0 Nilai, CR = 0,00/ 1,24 = 0,00 (Konsisten) Setelah  diperoleh  nilai Eigen  Vector untuk  perbandingan  setiap  kriteria, selanjutnya menentukan nilai Eigen Vector alternatif terhadap kriteria.
Tabel 6. Eigen Vector Alternatif Terhadap Ketahanan A1 A2 A3 A4 A5 Eigen Vector A1 1,0000 3,0000 5,0000 5,0000 5,0000 0,4678 A2 0,3333 1,0000 5,0000 5,0000 5,0000 0,2994 A3 0,2000 0,2000 1,0000 0,3333 0,3333 0,0487 A4 0,2000 0,2000 3,0000 1,0000 2,0000 0,1042 A5 0,2000 0,2000 3,0000 0,5000 1,0000 0,0798 Jumlah 1,9333 4,6000 17,0000 11,8333 13,3333 1,0000 Nilai λmax =    (0,4678  x  1,9333)  +  (0,2994  x  4,6000)  +  (0,0487  x  17,0000)  + (0,1042 x 11,8333) + (0,0798 x 13,3333) = 5,4073 Nilai CI = (5,4073 -  5) / (5 – 1 ) = 0,1018 Nilai, CR = 0,1018/ 1,12 = 0,0909 (Konsisten)
j) Menentukan Unweighted Supermatrix
Unweighted  Supermatrix atau  Supermatriks  tidak  terbobot  didapat  dengan  cara memasukkan  semua  nilai Eigen  Vector yang  telah  dihitung  pada  langkah perhitungan  antar  kriteria  dan  alternatif.  Hasil Unweighted  Supermatrix dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Unweighted Supermatrix ALT C1 … C5 A1 A2  A3  A4  A5  C11  C12  C13  C14  C15  C16  …  C51  C52 ALT A1 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 0,47  0,47  0,47  0,47  0,47  0,47 … 0,47  0,47 A2 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 0,07  0,07  0,30  0,30  0,30  0,30 … 0,30  0,30 A3 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 0,07  0,07  0,05  0,05  0,05  0,05 … 0,05  0,05 A4 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 0,19  0,19  0,10  0,10  0,10  0,10 … 0,10  0,10 A5 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 0,19  0,19  0,08  0,08  0,08  0,08 … 0,08  0,08 C1 C11 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C12 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C13 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C14 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C15 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C16 0,17  0,17  0,17  0,17  0,17 0,00  0,00  0,00  0,00  0,00  0,00 … 0,17  0,17 C2 C21 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 … 0,33  0,33 C22 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 … 0,33  0,33 C23 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 0,33  0,33  0,33  0,33  0,33  0,33 … 0,33  0,33 … … … …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  …  … C5 C51 0,50  0,50  0,50  0,50  0,50 0,50  0,50  0,50  0,50  0,50  0,50 … 0,00  0,00 C52 0,50  0,50  0,50  0,50  0,50 0,50  0,50  0,50  0,50  0,50  0,50 … 0,00  0,00
Tabel  7  menjelaskan  nilai Unweighted  Supermatrix yang  diperoleh  dari pengolahan  perhitungan  matriks  antar  elemen  yaitu  Alternatif,  Kriteria  dan  Sub Kriteria.
k) Menentukan Weighted Supermatrix
Weighted  Supermatrix atau  Supermatriks  terbobot  didapat  dengan  cara melakukan  perkalian  antar  isi Unweighted  Supermatrix dengan cluster  matrix atau Eigen Vector dari Perbandingan terhadap Kriteria.
l) Menentuka n Limit Supermatrix Limit  Supermatrix didapat  dengan  cara  melakukan  pemangkatkan Weighted Supermatrix pada  rumus  Persamaan  (4)  secara  terus  menerus  hingga  angka disetiap  kolom  dalam  satu  baris  sama  besar,  setelah  itu  lakukan  normalisasi terhadap Limit Supermatrix.
m) Hasil dan perankingan
Untuk  mendapatkan  hasil  dan  perankingan  diambil  baris  pada  Alternatif,  untuk kolom  setiap  kolom  sudah  memiliki nilai  yang sama.  Hasil  Sintesa  yang  didapat dan perankingan dapat dilihat pada tabel 8 :
Tabel 8. Hasil Sintesa Alternatif Alternatif Nilai Rank Kayu Solid 0,12 1 Kayu Partikel 0,08 2 Kayu Plywood 0,01 5 Kayu MDF 0,03 3 Kayu Teakblock 0,02 4
Dari  tabel  8.  dapat  dilihat  bahwa  Kayu  Solid  menjadi  pilihan  rekomendasi tertinggi  dengan  nilai  0,12,  Kayu  Partikel  menjadi  pilihan  rekomendasi  tertinggi kedua  dengan  nilai  0,08,  Kayu  MDF  menjadi  pilihan  rekomendasi  tertinggi  ketiga dengan  nilai  0,03,  Kayu Teakblok menjadi  pilihan  rekomendasi  tertinggi  keempat dengan  nilai  0,02  dan  Kayu Plywood menjadi  pilihan  rekomendasi  tertinggi  kelima dengan nilai 0,01.
Gambar 1. Limit Supermatrix
Hasil  yang  diperoleh  oleh tools  SuperDecision menghasilkan  rekomendasi tertinggi pilihan material furniture adalah Kayu Solid dengan nilai 0,1181 atau 0,12, Kayu  Partikel  sebagai  rekomendasi  tertinggi  kedua  dengan  nilai  0,0756  atau  0,08, Kayu  MDF  sebagai  rekomendasi  tertinggi  ketiga  dengan  nilai  0,02 63  atau  0,03, Kayu Teakblock sebagai  rekomendasi  tertinggi  keempat  dengan  nilai  0,0201  atau 0,02,  dan  Kayu Plywood sebagai  rekomendasi  terakhir  dengan  nilai  0,0123  atau
0,01. Dari hasil keduanya diperoleh bahwa merupakan hasil yang sama.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian Analytic Network Process (ANP) untuk kasus pemilihan material furniture menggunakan tools SuperDecision versi 2.10 diperoleh hasil yang sama dengan analisis perhitungan metode dimana diperoleh kayu solid dengan nilai 0,1181 atau 0,12.  Alternatif  kayu plywood merupakan  salah  satu  nilai  terendah  dengan  nilai  0,0123 atau  0,01.  Sehingga  alternatif  kayu plywood dapat  dijadikan  sebagai  rekomendasi  untuk peningkatan  baik  dari  segi  kualitas, design ,  harga,  perawatan  dan  penataan  untuk  dapat bersaing  dengan  material  lainnya.  Untuk  peneliti  selanjutnya  dapat  menggunakan perbandingan  dengan  beberapa  algoritma  lainnya  untuk  pemilihan  material furniture sehingga  dapat  mencapai  tingkat  akurasi  yang  tinggi.  Dan  menambah  beberapa  variabel nilai yang dapat memperkuat dalam pengambilan keputusan

## Daftar Pustaka
[1] H. Agung and R. Ricky, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Siswa  Teladan  Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Ilm.  FIFO ,  vol.  8,  no.  2,  pp. 112–126, 2016, doi: 10.22441/fifo.v8i2.1306.
[2] A.  D.  Waskito,  “Alternatif  Pemilihan  Supplierpita  Sarung  Tangan  Golf  Dengan Menggunakan  Metode  ANP  (Studi  Kasus  Di  CV.Sarung  Tangan  Pamungkas),” 2017.
[3] B.  A.  Tf  and  D.  Susilawati,  “Penggunaan  Material  Furnitur  Sebagai  Pendukung Tema Pada Desain Interior Nanny ’ S Pavillon Di Bandung,” J. Rekajiva J. Online Inst. Teknol. Nas. , vol. 01, no. 02, pp. 1–14, 2013.
[4] Ariansyah,  “Perencanaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Beasiswa  Mahasiswa  Di Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer Prabumulih Dengan Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making  (  Fmadm  ),” Jusim ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–7,
2016.
[5] T.  Imandasari  and  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Merekomendasikan  Unit  Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode Promethee,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Komput. ,  vol.  5,  no.  4,  p.  159,  2017,  doi: 10.14710/jtsiskom.5.4.2017.159-165.
[6] Ma’ruf,  “Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Perusahaan  Furniture,”  in Prosiding  Seminar Nasional Ekonomi dan Bisnis , 2016, pp. 287–304.
[7] W.  Yusnaeni,  “Strategi  Pemberian  Bonus  Karyawan  Pabrik  Kaca  Untuk Meningkatkan  Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode  Analytical  Network  Process (ANP),” J. KHATULISTIWA Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 87–99, 2014.
[8] A.  H.  Azhar  and  R.  A.  Destari,  “Optimasi  Decision  Support  System  (DSS) Pemilihan  Paket  Layanan  Internet  Prabayar  Dengan  Metode  ANP,” J-SAKTI (Jurnal  Sains  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  183–192,  2019,  doi:
10.30645/j-sakti.v3i2.139.