## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN BIDANG USAHA MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS PADA PENERIMA BANTUAN LAZ SIDOGIRI
( Decision support system in determining business fields using analytic hierarchy process method to LAZ Sidogiri Assistance Recipients)
Achmad Fitro 1) , Heru Prasetyo 2)
1,2 Teknologi Komputer, Politeknik NSC Surabaya, Indonesia Email: afi.subarjo@gmail.com Indonesia

## ABSTRAK
Pada hakikatnya, zakat harus dibagikan pada delapan golongan yang sudah ditetapkan, yaitu : fakir, miskin, amil, ghorim, hamba sahaya, ibnu sabil, fisabilillah dan mualaf. LAZ sidogiri merupakan Lembaga Amil Zakat yang  berada  pada  Desa  Sidogiri  yang  memiliki  harapan  yaitu  merubah  penerima  zakat  (mustahik)  menjadi pemberi  zakat  (Muzakki)  dengan  memberikan  bantuan  masyarakat  dalam  bentuk  modal  untuk  berwirausaha. Pemberian bantuan oleh LAZ sidogiri sudah beberapa periode telah terlaksana. Akan tetapi, bantuan yang sudah dilakukan masih jauh dari harapan dikarenakan banyaknya penerima bantuan yang masih buta akan pengetahuan jenis-jenis usaha. Kekayaan pengetahuan tentang jenis-jenis usaha dinilai menjadi factor utama, dengan memiliki ilmu tersebut penerima dapat mengantisipasi kesalahan dalam menentukan jenis usaha seperti kurang tepatnya usaha terhadap lokasi, ketatnya persaingan dengan pelaku usaha yang sama dan persaingan harga yang kurang sehat. Metode Analytical hierrarchy process merupakan metode yang sangat populer dalam membuat keputusan dengan memberikan nilai prioritas disetiap variable. Dengan begitu, sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP dapat membantu para penerima bantuan agar dapat memenuhi harapan yang telah diberikan oleh LAZ Sidogiri.
Kata kunci: Pendukung Keputusan, Analytical Hierarchy Process, Zakat, Berwirausaha, UMKM

## ABSTRACT
In essence, zakat must be distributed among eight predetermined groups, namely: indigent, poor, amil, ghorim, slave, ibn sabil, fisabilillah, and converts. LAZ sidogiri is an Amil Zakat Institution located in Sidogiri Village,  which  has  the  hope  of  change  zakat  recipients  (mustahik)  into  zakat  givers  (Muzakki)  by  providing community assistance in the form of capital for entrepreneurship. The provision of the aid by LAZ Sidogiri has been carried out for several periods. However, the aid that has been carried out is still far from expectations because many recipients are still incidental to the knowledge of the types of businesses. The wealth of knowledge about types of business is considered to be the main factor; by having this knowledge, the recipient can anticipate mistakes in determining the type of business, such as the inaccuracy of the company towards the location, intense competition with the same business actors and unfair price competition. The Analytical hierarchy process method is a prevalence method of making decisions by giving priority values  to each variable. That way, the decision support system using the AHP method can help recipients of assistance to meet the expectations given by LAZ Sidogiri.
Keywords: Decision support, Analytical_Hierarchy_Process, Zakat, Enterpreneur, UMKM

## PENDAHULUAN
Pada  hakikatnya  zakat  distribusikan  atau dibagikan  kepada  8  (delapan)  golongan  yang  telah ditetapkan yaitu: fakir, miskin, amil, ghorim, hamba sahaya, ibnu sabil, fisabilillah dan mualaf [1]. Zakat merupakan  salah  satu  rukun  Islam  dan  wajib dijalankan  oleh  sebagian    individu  yang  memiliki harta  banyak  (sesuai  nisab)  sebagai  proses membersihkan  dan  mensucikan  bagi  mereka  [2], seringkali  zakat  diberikan  kepada  mustahik  untuk memenuhi  segala  kebutuhan  hidup  yang  bersifat konsumtif  seperti  :  belanja  sehari-sehari,  pinjaman
dan  pendidikan  [3].  Akan  tetapi,  pemberian  zakat yang  bersifat  konsumtif  tidak  dapat  menjamin kesejahteraan  mustahik  sepenuhnya  sehingga  zakat lebih  diutamakan  bersifat  produktif  seperti pemberian  modal  dan  pekerjaan  [4].  dengan  begitu pengelolaan zakat harus benar-benar dikelola dengan baik dengan kesesuaian syariat Islam agar tidak salah sasaran seperti LAZ Sidogiri.
LAZ  Sidogiri  merupakan  Lembaga  Amil Zakat yang sudah melakukan  pendistribusian zakat yang  bersifat  produktiv  dalam  bentuk  pelatihan, modal  usaha  [5]  dan  memiliki  harapan  merubah
Mustahik  (penerima)  menjadi    Muzakki  (pemberi) [6]. Harapan distribusi zakat  yang sudah dijalankan oleh  LAZ  Sidogiri  masih  jauh  dari  kata  ideal. Penerima  zakat  yang  sudah  terpilih  banyak  yang masih bingung dalam menentukan bidang usaha apa yang  akan  dijalankan,  sehingga  banyak  Mustahik yang  menjalankan  bidang  usaha  kurang  tepat  yang bisa mengakibatkan usaha tersebut berhenti seperti : pemilihan usaha dengan lokasi, ketatnya persaingan di  bidang  yang  sama,  jangkauan  promosi  dan pembuatan  produk.  LAZ  Sidogiri  berharap  dapat membantu dalam  memberikan keputusan pemilihan bidang  usaha  dengan  memperhatikan  beberapa kriteria.
Metode pengambilan keputusan multi-kriteria sangatlah  pesat  akan  perkembangannya  dikalangan peneliti  dalam  mendukung  kebijakan  pada  sebuah perusahaan  seperti  metode  AHP  untuk  membuat suatu gagasan terkait corporate social responsibility (CSR)  yang  berkaitan  dengan  kualitas,  strategi, keberlanjutan dan citra perusahaan penerbangan [7], TOPSIS  untuk  pemilhan  material  bangunan  [8], FAHP  untuk  menentukan  titik  pembanguna  air mineral  [9]  dan  AHP  Fuzzy  dan  VIKOR  pada pengembangan  pada  bidang  investasi  [10].  Dengan begitu,  penggunaan  metode  multi-kriteria  dapat memecahkan masalah yang telah dihadapi oleh LAZ Sidogiri salah satunya adalah metode AHP.

## Metode Penelitian

## 2.1. Analytical Hierarrchy Process (AHP)
AHP  memiliki  potensi  yang  kuat  dalam penataan  masalah  keputusan  dalam  bentuk  struktur hirarki.  Pada  umumnya,  bentuk  struktur  hirarki mengambil  bentuk  pohon  di  mana  akar  mewakili tujuan  keseluruhan  dan  simpul  yang  turun  dari sasaran  yang  mewakili  kriteria.  Kompleksitas masalah keputusan mengontrol jumlah level kriteria utama  dan  kriteria  alternatif,  level  terakhir  dari struktur  disimpan  untuk  set  pilihan  [11].  AHP menggunakan  perbandingan  berpasangan  di  setiap node struktur dan memungkinkan konsistensi untuk pemeriksaan silang antara perbandingan berpasangan yang berbeda dengan menggunakan skala rasio [12]. Perbandingan  berpasangan  menjadi  andalan  dalam mengurangi  dampak  titik  pandang  subyektif  terkait dengan  pemberian  bobot  secara  langsung  [13]. Metode  AHP  memungkinkan  untuk  melakukan evaluasi  kriteria  kuantitatif  dan  kualiatif  alternatif pada skala prefensi yang sama setiap tingkat di mana perbandingan  verbal  harus  dikonversi  menjadi  nilai numerik [14]. Penurunan prioritas pada metode ahp membutuhkan  perhitungan  nilai  Eigen  maksimum, Indeks konsistensi (CI), rasio Konsistensi, dan nilai normal  untuk  setiap  kriteria  /  alternatif  dan mendapatkan  hasil  yang  memuaskan,  jika  tidak prosedur akan diulang sampai nilai-nilai ini menjadi baik  dalam  kisaran  yang  diinginkan.  Maka  dari  itu
peneliti dapat menyimpulkan metode AHP memiliki langkah-langkah sebagai berikut :
2.1.1. Penetapan Elemen Kriteria dan Alternatif Dalam  penerapan  metode  AHP  kita  harus terlebih dahulu  mendefiniskan struktur hirarki  yang didapatkan dari elemen kriteria dan alternatif seperti gambar 1:
Gambar 1 . Struktur hirarki
2.1.2. Membuat  matrik  berpasangan  terhadap kriteria Setelah  setiap  elemen  membentuk  struktur hirarki,  maka  langkah  selanjutnya  membangun matrik berpasangan terhadap masing-masing kriteria sebanyak  jumlah  kriteria  yang  sudah  ditetapkan. Matrik berpasangan dapat dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Matrik berpasangan Kriteria 1 Kriteria 2 ……. Kriteria n Kriteria 1 Kriteria 2 …..
Kriteria
n

## 2.1.3. Pembobotan terhadap elemen
Setiap  tingkatan  hirarki  harus  diberikan nilai/bobot  sesuai  dengan  ketentuan  yang  ada  pada Tabel 2:

## Tabel 2. Skala pembobotan [15]
1 Sama pentingnya
2 Sama hingga sedikit lebih penting
3 Sedikit lebih penting
4 Sedikit lebih hingga jelas lebih penting
5 Jelas lebih penting
6 Jelas hingga sangat jelas lebih penting
7 Sangat jelas lebih penting
8 Sangat jelas hingga mutlak lebih penting
9 Mutlak lebih penting
2.1.4. Menghitung Nilai Prioritas Konsistensi Nilai  prioritas  konsistensi  yang  akan  diganti dengan  simbol  X  pada  matrik  berpasangan  Tabel 1 dengan  ketentuan  kontribusi  berdasarkan  nilai
pembobotan  elemen  pada  Tabel  2  yang  akan dijelaskan pada Tabel 3.
Setelah  didapatkan  jumlah  per  kolom,  maka isi  matrik  dirobah  kedalam  matrik  Nilai  Kriteria
dengan  membagi  dari  hasil  jumlah  masing-masing kriteria pada Tabel 3.
Tabel 3 . Perhitungan nilai prioritas konsistensi
Kriteria 1 Kriteria 2 .  . Kriteria n Kriteria 1 1 X 2 X n Kriteria 2 1/X 1 1 : 1 Kriteria n 1/X n 1 Jumlah ∑Kriteri a 1 ∑Kriteri a 2 ∑Kriteri a 3 ∑Kriteri a n

## 2.1.5. Menghitung Eigen Vector
Setelah  didapatkan  nilai  total  perbaris, maka  kita  dapat  menghitung  Eigen  Vector seperti Tabel 4

## 2.1.6. Random Indek
Random Index (RI) merupakan nilai constanta yang  digunakan  untuk  perhitungan  Random Konsistensi,  berikut  nilai  yang  ditentukan  akan dijabarkan pada Tabel 5.
Tabel 4 . Perhitungan eigen vektor Total Prioritas Solusi (Total + Prioritas) Kriteria 1 ∑Kriteri a 1 ∑Kriteri a 1 /n ∑Kriteri a 1 +∑Kriteri a 1 /n Kriteria 2 ∑Kriteri a 2 ∑Kriteri a 2 /n ∑Kriteri a 2 +∑Kriteri a 2 /n : : : : Kriteria n ∑Kriteri a n ∑Kriteri a n /n
∑Kriteri a n +∑Kriteri a n /n
Jumlah ∑ Solusi Keterangan :
Eigen Maksimum (λmak) = ∑Solusi / n (1) Indek Konsistensi / Consistency Indexs (CI) = (λmak – n) / (n-1) (2) Dimana n adalah jumlah matrik Kriteria
Tabel 5. Random Index (RI)
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 RI 0,0 0,0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

## 2.1.7. Random Konsistensi
Random  Konsistensi  atau  Consistency  Ratio (CR)  adalah  kekonsistenan  pendapat  terhadap keputusan  yang  diambil.  Rumu  mendapatkan  CR adalah pada persamaan 3.
CR = CI/RI (3)
Jika  hasil  CR  kurang  dari  10%,  maka keputusan dapat ditoleransi atau dapat diterima.

## 2.2. Desain Penelitian
Desain  penelitian  diperlukan  untuk  membuat proses penelitian menjadi teratur dan terarah. Dalam penelitian ini, penyusun menggunakan jenis penelitian  deskriptif.  Penyusun  melakukan pengamatan  dan  menganalisa  fenomena  sehari-hari yang terjadi pada objek penelitian. Dari bahan analisa
tersebut,  penulis  melakukan  perancangan  dan pembuatan  sistem  sebagai  tindakan  dari  masalah yang  terjadi.  Alur  penelitian  ini  dapat  digambarkan dengan metode waterfall pada  gambar 2.[16]
Gambar 2 . Metode waterfall
2.2.1. Pengamatan ( Observation)
Pengamatan  dilakukan  untuk  mendapatkan data  tentang  suatu  masalah,  sehingga  diperoleh pemahaman atau pembuatan terhaap informasi yang diperoleh sebelumnya. Pengamatan menjadi metode pengukur utama dalam pembuatan sistem pendukung keputusan agar dapat membuat fitur yang sesuai dengan permasalahan yang ada pada mustahik dalam mengolah dana zakat produktif.
2.2.2. Wawancara ( Interview) Wawancara  atau  interview  bertujuan  untuk mendapatkan  informasi  yang  up  to  date  melalui beberapa pertanyaan yang akan diajukan. Wawancara  atau  interview  yang  akan  dilakukan terfokus pada dua object , object pertama wawancara terhadap  MUSTAHIK  untuk  mengumpulkan  atau mengetahui  informasi  tentang  kesulitan  atau kebingungan dalam pengolaan dana zakat produktif LAZ Sidogiri, dan yang kedua wawancara terhadap PEWIRAUSAHA atau UKM untuk mengumpulkan dan  mengetahui  informasi  berbagai  proses  bisnis yang  dijalani  untuk  menjadi  acuan  dalam  proses perencanaan usaha bagi para mustahik, dan data akan menjadi  sebagai  materi  pokok  dalam  implementasi program.
2.2.3. Konsultasi ( Conseling) Konsultasi kepada wirausaha dilakukan untuk membantu  kita  dalam  memecahkan  masalah, mengoreksi  kesalahan,  menyatuakan  berbagai macam teori agar menjadi satau kesatuan yang utuh sehingga  dapat  disahkan  serta  memantau  data membimbing perkembangan kinerja kita. 2.2.4. Pemecahan Solusi ( Overcoming)
Pemecahan  masalah  dilakukan  agar  dapat memandang  sebuah  permasalahan  dengan  berbagai sudut pandang dan  mencari cara  untuk  memcahkan masalah ada  beberapa teknik yang dapat  digunakan dan  kami  menggunakan  teknik  AHP  ( Analytical Hierarcy  Process )  untuk  menganalisa  suatu  sistem dalam proses penetuan dana/modal dengan beberapa usaha yang efektif
2.2.5. Implementasi ( Implementation)
Implementasi dilakukan untuk proses perancangan dan pemetaan materi pada program dan melakukan testing debugging secara bertahap selama proses  pembuatan  aplikasi  agar  aplikasi  dapat
digunakan  dengan  mudah  dan userfriendly pada setiap proses aplikasi berjalan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  akan  membahas mengenai penerapan metode pada sistem pendukung keputusan yang telah dibuat:

## 3.1. Analisis Sistem
Perancangan  sistem  merupakan  gambaran umum  yang  digunakan  untuk  menjelaskan  skema atau  alur  sistem  yang  akan  dibangun.  Penjelasan terkait skema akan dijelaskan menggunakan diagram konteks pada Gambar 3.
Gambar 3 . Diagram konteks

## 3.2. Analisis Data
Analisis  data  merupakan  sebuah  rancangan pengololaan  data  untuk  dijadikan  atribut-atribut ( database ) yang akan digunakan untuk menampilkan suatu pemecahan masalah (solusi) yang dialami pada sistem  informasi  yang  dibuat.  Berikut  rancangan atribut-atribut yang akan digambarkan pada Gambar 4.
Gambar 4 . Tabel relasi 3.3. Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Sistem yang dibuat akan terbagi menjadi dua bagian (source code), yaitu role admin berbasis web dan user berbasis  aplikasi mobile android  (apk). Implementasi  metode  AHP  pada  sistem  ini  sudah ditentukan pada struktur hirarki yang akan dijelaskan pada  Gambar  5  sesuai  dengan  permasalahan  yang
dihadapi  dengan  aspek-aspek  dasar  dalam perancanaan usaha [17].
Gambar 5 . Struktur hirarki sistem
3.3.1. Role admin berbasis Web Admin pada  sistem  ini  akan  mendapatkan halaman login sebelum masuk kedalam sistem seperti Gambar 6 berikut.
Gambar 6 . Halaman login admin
Setelah  berhasil  masuk  ke    dalam  sistem, maka admin akan  mendapatkan  menu-menu  dalam mengelola  sistem  seperti  ahp  module,  module
wirausaha, settings ,  dan tools yang  akan  dijelaskan pada Gambar 7.
Gambar 7 . Menu-menu admin istrator
Pada menu AHP module, admin istrator harus mengisi  skala  pembobotan,  random  index  (RI), kriteria  dan  melakukan  perhitungan  perbandingan berpasangan  sehingga  akan  menghasilkan  matrik nilai masing-masing kriteria seperti penjelasan pada Gambar 8 yang nantinya akan memepengaruhi hasil analisa user .
Gambar 8. Hasil perbandingan dan hasil matrik nilai kriteria
1
3.3.2. Role User berbasis Mobile Andorid Role user pada  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu  para  mustahik  yang  akan  menjalankan wirausaha.  Sebelum  menggunakan  aplikasi, user
harus mengunduh dulu pada playstore yang tersedia pada  handphone  android,  nama  aplikasi  pada playstore akan dilihatkan pada Gambar 9.
Gambar 9 . Aplikasi smart business pada playstore
Setelah mengunduh aplikasi, maka user akan mendapatkan  pengetahuan  mengetahui  jenis-jenis
bidang  usaha,  berita  tentang  usaha,  video  tutorial, marketplace yang  menjual  kebutuhan  usaha  dan analisa  usaha  jika  masih  bingung  memilih  untuk sebuah keputusan. Analisa menggunakan AHP untuk pengisian bobot akan dijelaskan pada Tabel 6. Akan tetapi,  sebelum  melakukan  pembobotan user akan diminta  untuk  memasukkan  nominal  modal  sebagai sortir bidang usaha.
Tabel 6 . Pembobotan antar kriteria Pilih yang lebih penting Nilai Produk √ Lokasi Usaha 3 Produk Kondisi Persaingan √ 3 Produk Peluang Bisnis √ 2 Lokasi Usaha Kondisi Persaingan √ 5 Lokasi Usaha Peluang Bisnis √ 4 Kondisi Persaingan √ Peluang Bisnis 2
Setelah  pengisian  skala  perbandingan, user akan  mendapatkan  hasil  matrik  perbandingan berpasangan seperti Tabel 7 dan Matrik Nilai Kriteria yang akan dijelaskan pada Tabel 8.
Tabel 7 . S . Matrik perbandingan berpasangan
Kriteria Produk Lokasi Usaha Kondisi Persaingan Peluang Bisnis Produk 1 3 0.33333 0.5 Lokasi Usaha 0.33333 1 0.2 0.25 Kondisi Persaingan 3 5 1 2 Peluang Bisnis 2 4 0.5 1 Jumlah 6.33333 13 2.03333 3.75
Tabel 8 . Hasil nilai matrik perbandingan Kriteria Produk Lokasi Usaha Kondisi Persaingan Peluang Bisnis Jumlah Priority Vector Produk 0.15789 0.23077 0.16393 0.13333 0.68593 0.17148 Lokasi Usaha 0.05263 0.07692 0.09836 0.06667 0.29458 0.07365 Kondisi Persaingan 0.47368 0.38462 0.4918 0.53333 1.88344 0.47086 Peluang Bisnis 0.31579 0.30769 0.2459 0.26667 1.13605 0.28401 Principe Eigen Vector (λ maks) 4.06591 Consistency Index 0.02197 Consistency Ratio 2.44% Setelah mendapatkan Consistency Ratio di bawah 10% yaitu 2,44%, maka hasil user dapat melanjutkan untuk mendapatkan hasil perhitungan seperti Tabel 9.
Setelah melakukan perhitungan eighen vector ,  maka user akan dapat melihat jenis usaha apa yang paling direkomendasikan oleh sistem seperti Tabel 10 dengan usaha jamu kunyit asam yang memiliki peringkat pertama dan ekspedisi wahana yang paling tidak direkomendasikan.
Tabel 9 . Hasil perhitungan Eighen Vektor Overall Composite Height Priority Vector (rata-rata) Usaha Risoles / Sosis Solo Jamu Kunyit Asam Ekspedisi lionparcel Ekspedisi Wahana Pakaian Anak Produk 0.17148 0.14374 0.05935 0.2484 0.40476 0.14374 Lokasi Usaha 0.07365 0.27273 0.27273 0.09091 0.09091 0.27273 Kondisi Persaingan 0.47086 0.32865 0.4308 0.13516 0.0527 0.0527 Peluang Bisnis 0.28401 0.20808 0.33745 0.04705 0.06998 0.33745 Total 0.25858 0.32895 0.12629 0.1208 0.16539
Tabel 10 . Hasil perangkingan Peringkat Alternatif Nilai 1 Jamu Kunyit Asam 0.328945 2 Usaha Risoles / Sosis Solo 0.258578 3 Pakaian Anak 0.165388 4 Ekspedisi lionparcel 0.126294 5 Ekspedisi Wahana 0.120795

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  pembahasan,  maka  penulis  dapat menyimpulkan  beberapa  poin,  antara  lain  :  Para mustahik  akan  memiliki  kekayaan  ilmu  terhadap jenis-jenis bidang dalam berwirausaha, Mendapatkan tips  dan  trik  dalam  berwirausaha,  perkembangan inovasi bidang usaha dan dapat  mendukung sebuah keputusan  dalam  menentukan  bidang  usaha menggunakan metode AHP pada aplikasi..

## DAFTAR PUSTAKA
Firdaningsih., Wahyudi, M.S., & Hakim, R. (2019). Delapan  Golongan  Penerima  Zakat Analisis  Teks  dan  Konteks.  Jurnal Ekonomi  Syariah,    7(2),  316-342. https://doi.org/10.21043/equilibrium.v 7i2.5843
Hasanah, U. (2020). Optimalisasi Pengelolaan Zakat
Produktif  Sebagai  Realisasi  Revolusi Mental. Ijtimaiyya: Jurnal Pengembangan  Masyarakat  Islam, 13(1), 75-88.
Abubakar,  A.Y.  (2014).  Senif  Penerima  Zakat: Sebuah  Upaya  Untuk  Reinterpretasi. Media Syariah, 16(1) Riyaldi,  M.H.  (2017).  Kedudukan  dan  Prinsip Pembagian  Zakat  dalam  Mengatasi Permasalah  Kemiskinan  (Analisis Pandangan  Yusuf  Qardhawi).  Jurnal Perspektif Ekonomi Darussalam, 3(1).
Hakim,  A.  (2015).  Pengelolaan  Zakat  Pertanian  Di Lazis Nu Kabupaten Kendal. Wahana
Akademika, 2 (2)
Ridwan, M., Andalsari, M., Setiani, R.I., & Merliana,
R. (2020). Pengelolaan Zakat Produktif  Melalui  Program  Senyum Mandiri Dalam Pemberdayaan Ekonomi  Mustahiq  Di  Rumah  Zakat Cabang  Cirebon.  Jurnal  Perbankan Syariah, Jurnal EcoBankers, 1(2),44 – 52. Karaman,  A.S.,  &  Akman,  E.  (2017).  Taking-off corporate social responsibility
programs:  An  AHP  application  in airline  industry.  ,  Journal  of  Air Transport  Management,  68,  187-197. http://dx.doi.org/10.1016/j.jairtraman. 2017.06.012
Singh, A.K., Avikal, S., Kumar, N.K.C., Kumar, M., &  Thakura,  P.  (2020).  A  fuzzy-AHP and  M-  TOPSIS  based  approach  for selection  of  composite  materials  used in  structural  applications.  Materials Today:  Proceedings,  26(2),  3119- 3123. https://doi.org/10.1016/j.matpr.2020.0 2.644
Khasesi-Siuki,  A.,  Keshavarz,  A.,  &  Sharifan,  H.
(2020).  Comparison  of  AHP  and FAHP methods in determining suitable areas for drinking water harvesting in
Birjand aquifer. Iran. Groundwater for Sustainable Development, 10 (100328). https://doi.org/10.1016/j.gsd.2019.100 328
Ozdemir,  S.,  &  Sahin,  G.  (2018).  Multi-criteria decision-making  in  the  Location Selection  for a  Solar PV  Power Plant using  AHP.  Measurement,  129,  218- 226. https://doi.org/10.1016/j.measurement .2018.07.020
Del Vasto-Terrientes, L., Valls, A., Slowinski, R., & Zielniewicz, P. (2015). ELECTRE-III- H:  An  outranking-based  decision aiding  method  for  hierarchically structured  criteria.  Expert  Systems with Applications, 42(11), 4910-4926. Kainulainen, T., Leskinen, P., Korhonen, P., Haara, A.,  &  Hujala,  T.  (2009).  A  statistical approach  to  assessing  interval  scale preferences in discrete choice problems.  Journal  of  the  Operational Research Society, 60(2), 252-258 Dede, G., Kamalakis, T., & Sphicopoulos, T. (2016). Theoretical estimation of the probability  of  weight  rank  reversal  in pairwise comparisons. European
Journal  of  Operational  Research, 252(2), 587-600.
Ishizaka, A., & Labib, A. (2011). Review of the main developments in the analytic hierarchy process. Expert Systems with Applications, 38(11), 14336-14345.
Saaty,  T.L.,  &  Kirti,  P.  (2008).  Group  Decision Making: Drawing out and Reconciling Differences.    RWS  Publications: Pittsburgh  Pennsylvania Kurniawan,  B.D.,  Andryana,  S.,  &  Benrahman.
(2020). Perancangan Sistem Informasi Laporan  Asset  Berbasis  Smartphone. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, 4(3),735-743. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.222 0
Supriyanto.  (2009).  BUSINESS  PLAN  SEBAGAI
LANGKAH AWAL MEMULAI USAHA. Jurnal Ekonomi & Pendidikan, 6(1)