## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943

## Pengambilan Keputusan Penentuan Sentra Industri Kecil dan Menengah Unggulan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Aldi Bastiatul Fawait 1,* , Anton Yudhana 2 , Rusydi Umar 1
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* aldi2107048001@webmail.uad.ac.id, 2 eyudhana@ee.uad.ac.id, 3 rusydi@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: aldi2107048001@webmail.uad.ac.id
Abstrak− Proses  analisis  penentuan  sentra  Industri  Kecil  dan  Menengah  (IKM)  untuk  menghasilkan  IKM  yang  mampu berkembang dan unggulan pada era pandemi covid-19 di Kota Yogyakarta. Penentuan IKM unggulan memainkan peran penting dalam industri yang kreatif dan inovatif. Namun, masih banyak keputusan IKM yang belum terselesaikan yang dibuat secara manual, sehingga membuat prosesnya lama dan tidak efisien. Masuknya teknologi ke berbagai disiplin ilmu, dapat membuat proses  penentuan  IKM  unggulan  lebih  efisien  dan  sistematis.  Untuk  memudahkan  penentuan  IKM  unggulan  dapat memanfaatkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK), dimana penulis dalam melakukan analisa menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang dapat mempermudah penentuan IKM dengan menentukan bobot dari kriteria yang telah dipilih. Hasil penelitian menunjukkan nilai rasio konsistensi 0,0961 atau < 0,1 yang mana dari hasil perhitungannya dapat diartikan benar berdasar teori hitung CR pada metode AHP dan layak digunakan. Penelitian ini menghasilkan perangkingan sentra IKM unggulan yaitu alternatif A9 menempati urutan 1, A3 urutan 2, A2 urutan 3, A8 urutan 4, A5 urutan 5, A1 urutan 6, A10 urutan 7, A7 urutan 8, A4 urutan 9 dan A6 urutan 10. Hasil penelitian didapati metode AHP dapat dipergunakan untuk pengambilan keputusan penentuan sentra IKM unggulan.
Kata Kunci: IKM; Kriteria; SPK; Bobot; Metode AHP
Abstract− The analysis process for determining Small and Medium Industry (IKM) centers to produce IKM that are able to develop and excel in the era of the COVID-19 pandemic in the City of Yogyakarta. Determination of leading IKM plays an important role in creative and innovative industries. However, there are still many unresolved IKM decisions that are made manually, which makes the process long and inefficient. The entry of technology into various disciplines makes the process of determining the leading IKM more efficient and systematic. To facilitate the determination of leading IKM, you can use the Decision Support System (DSS), where the author in conducting the analysis applies the Analytical Hierarchy Process (AHP) method which can facilitate the determination of IKM by determining the weight of the selected criteria. The results showed that the consistency ratio value was 0,0961 or < 0,1 which from the calculation results can be interpreted as correct based on the CR arithmetic theory in the AHP method and is feasible to use. This study resulted in a ranking of the leading IKM centers, namely alternative A9 in 1st, A3 in 2nd, A2 in 3rd, A8 in 4th, A5 in 5th, A1 in 6th, A10 in 7th, A7 in 8th, A4 in 9th and A6 in 10th. The results of the study found that the AHP method could be used for decision making in determining the leading IKM centers.
Keywords : IKM; Criteria; DSS; Weight ; AHP Method

## 1. PENDAHULUAN
Pemerintah Kota Yogyakarta melalui Dinas Perindustrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah Kota Yogyakarta memiliki target untuk penetapan sentra industri kecil menengah (IKM) unggulan akan dilakukan pada akhir 2021. Adanya  wabah  covid-19  yang  merupakan  pandemi  menjadikan  adanya  penurunan  beragam  aktivitas perekonomian  secara  global,  dimana  salah  satu  kota  yang  terdampak  yakni  Yogyakarta.  Dari  beragam permasalahan terkait dampak pandemi, Dinas memiliki beragam upaya yang dilakukan dengan maksimal  untuk menanggulangi dan memberikan solusi agar sektor perindustrian di Yogyakarta segera pulih [1]. Penetapan sentra IKM unggulan harus direncanakan secara tepat dan cermat, dimana dapat dipastikan bahwa dengan adanya usaha tersebut dapat mengembangkan sektor perindustrian di wilayah tersebut. Salah satu langkah yang kini dilakukan oleh Pemkot Yogyakarta yakni melakukan peninjauan serta memberikan sosialisasi dan edukasi mengenai akan diadakannya  program  sentra  industri  kecil  menengah  (IKM)  unggulan  di  berbagai  wilayah.  Dimana  dalam sosialisasi  tersebut  menekankan  agar  wilayah  yang  dijadikan  tempat  IKM  unggulan  harus  memiliki  tanggung jawab untuk mengembangkan wilayahnya dengan baik [2].
Melalui pemanfaatan teknologi yang berkembang saat ini, penulis mengusulkan sebuah sistem pendukung keputusan  (SPK)  sebagai  penyelesaian  atas  permasalahan  yang  ada.  Hal  ini  dilatarbelakangi  karena  sistem memiliki sifat pendukung yang mampu memudahkan pemerintah untuk menentukan sentra IKM Unggulan, yakni sistem bersifat akurat, cepat, objektif dan dapat diakses menggunakan komputer. Metode pendekatan SPK yang diterapkan dalam penelitian yakni Analytical Hierarchy Process (AHP) [3].
Penggunaan metode AHP dimaksudkan untuk melakukan perhitungan terkait bobot kriteria karena untuk membentuk  urutan  prioritas  alternatif  harus  mendefinisikan  bobot  kriteria  terlebih  dahulu.  Dalam  penggunaan metode  ini  untuk  melakukan  suatu  pencarian  mengenai  nilai  antar  kriteria  yang  ada  menggunakan  melalui pencarian matriks perbandingan secara berpasangan, yakni dengan melakukan suatu perbandingan antar kriteria

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
dimana dalam perhitungan ini nantinya didapati proses pengecekan nilai bobot yang didapatkan sudah memenuhi konsistensi atau belum [4].
Dalam  melakukan  penentuan  sentra-sentra  IKM  Unggulan,  Pemerintah  Kota  Yogyakarta  melalui  Dinas Perindustrian,  Koperasi  dan  Usaha  Kecil  Menengah  Kota  Yogyakarta  memperhatikan  5  kriteria  yakni  terkait jumlah pekerjanya, kapasitas dalam produksi, nilai investasi dan produksi serta bahan baku yang digunakan [5][6]. Banyak faktor yang harus menjadi dasar penentuan sentra IKM unggulan, dimana dari hal tersebut memerlukan suatu metode yang pas dalam penentuan industri mana yang berhak menjadi sentra IKM unggulan. Pendekatan ini akan memudahkan pemerintah daerah untuk penentuan IKM yang berhak menjadi sentra IKM unggulan [7][8].
Industri  Kecil  dan  Menengah  (IKM)  termasuk  sektor  yang  memiliki  urgensi  besar  dan  penting  untuk keberlangsungan  perekonomian  yang  ada  di  Indonesia.  IKM  termasuk  suatu  unit  usaha  yang  diciptakan  oleh masyarakat [9][10][11]. Sebagai suatu organisasi bisnis yang sifatnya mandiri, IKM mempunyai peran yang cukup penting  dan  berpengaruh  pada  pertumbuhan  perekonomian  dan  perindustrian  di  suatu  negara.  IKM  memiliki kontribusi  atas  pengurangan  jumah  pengangguran  baik  di  negara  berkembang  maupun  maju,  termasuk  di Indonesia, dimana permasalahan mengenai  pengangguran dapat  berkurang signifikan karena adanya IKM  [12]. Walaupun demikian, potensi yang ada pada IKM harus mampu diimbangi dengan kemampuan yang dapat bersaing dengan industri yang besar [13][14].
Penelitian sejenis ini pernah dilakukan adapun metode yang digunakan yakni metode AHP untuk “Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan” dengan hasil yaitu nilai rasio konsistensi adalah 0,053. Artinya kurang dari nilai rasio konsistensi 0,1 yang digunakan pada metode AHP, dan menghasilkan penilaian prioritas soft skill sebagai berikut: Komunikasi 48%, kerjasama 27%, kejujuran 16%, hubungan interpersonal 10% [15]. Selain itu penelitian lainnya ialah melakukan  kombinasi  metode AHP dan SAW yang dilakukan  untuk “Penyelesaian Permasalahan Green  Supplier  Selection pada Plastic  Manufacturing  Industry ”  dengan  hasil  yaitu  harga  produk  (C1)  dengan bobot tertinggi, diikuti oleh sub-kriteria kepatuhan spesifikasi (Q1), akurasi kuantitas pesanan (D1) dan tenggat waktu pengiriman (D2), environment-related certificates (ERC) mengambil tempat terakhir dalam green supplier selection [16].  Penelitian  selanjutnya  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  Promethee  untuk melakukan “Analisis Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan” dengan hasil yaitu  bobot  standar  komunikasi  41%,  kejujuran  38%,  kerjasama  14%,  dan  interpersonal  7%.  Rasio  indeks konsistensi adalah 6%. Menurut tanggapan responden 58% karyawan memiliki soft skill yang baik dan 42% tidak memiliki soft skill yang baik [17]. Penelitian selanjutnya yang melakukan integrasi dua metode adalah penelitian untuk  melakukan  uji  “Penentuan  Prioritas  Wilayah  Pengawasan  Perikanan  (Wpp-711)  dengan  Menerapkan Metode AHP-TOPSIS” dengan hasil yaitu wilayah kerja utama yang diidentifikasi dari beberapa kriteria (wilayah perbatasan,  potensi  stok  ikan,  alur  laut  internasional,  sarana  dan  prasarana,  jumlah  armada,  lembaga  penegak hukum)  adalah  Satkar  Pontianak  (0,780),  Satkar  Natuna  (0,778),  Satkar  Batam  (0,769).  Hasil  pemeringkatan tersebut akan digunakan sebagai acuan untuk menentukan strategi penguatan pengawasan wilayah penangkapan ikan WPP 711 untuk meminimalkan kerugian pemerintah akibat pencurian sumber daya alam di wilayah WPP 711 Indonesia [18]. Penelitian selanjutnya metode yang digunakan adalah metode AHP dan SMART untuk “penentuan wilayah promosi pada Universitas Muhammadiyah Pontianak” dengan hasil yaitu nilai 92,96 untuk kota Pontianak sebagai prioritas utama, disusul dengan dengan kabupaten lainnya [19].
Kegiatan  dalam  mengembangkan  industri  kecil  dan  menengah  ialah  suatu  upaya  dalam  memperbaiki perekonomian yang ada, dikarenakan potensi yang ada di dalamnya tergolong cukup besar dalam mempengaruhi pergerakan  perekonomian  tingkat  nasional.  Industri  kecil  dan  menengah  juga  memiliki  peran  yang  besar dikarenakan banyak masyarakat  yang hidupnya tergantung  pada IKM  [20].  Berdasar uraian dan jabaran diatas, maka perlunya suatu penelitian mengenai pengambilan keputusan penentuan sentra IKM unggulan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pengambilan keputusan diistilahkan sebagai proses dalam memilih beberapa opsi tindakan dimana dimaksudkan untuk  tercapainya  tujuan  maupun  sasaran  tertentu  [21].  Dalam  mengambil  suatu  keputusan  dilakukan  dengan melakukan upaya pendekatan secara terstruktur mengenai persoalan dengan proses penghimpunan data menjadi suatu  informasi  dan  dimasukkan  beberapa  faktor  yang  dapat  menjadi  pertimbangan  dalam  mengambil  suatu keputusan [22]. Berikut tahapan yang harus dilakukan dalam proses pengambilan keputusan tertera dalam Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan penjabaran tahap-tahap pengambilan keputusan berdasarkan Gambar 1:
a. Tahap Input
Dalam tahap ini yang dilakukan yaitu memasukkan data IKM dan kriteria (Tenaga kerja, Kapasitas produksi, Nilai investasi, Nilai produksi dan Bahan baku) yang diperoleh dari pengambilan data di Bidang Industri Dinas Perindustrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah Kota Yogyakarta melalui wawancara.
b. Tahap Proses
Dalam tahap ini dilakukan proses perhitungan dengan metode AHP, dimana langkahnya ialah sebagai berikut [23]:
1. Melakukan  pendefinisian  mengenai  permasalahan  dan  melakukan  penentuan  solusi  yang  diinginkan kemudian mengimplementasikan suatu susunan hierarkis dari permasalahan yang terjadi.
2. Melakukan  pembuatan  matriks  terkait  perbandingan  berpasangan  yang  isinya  berupa  angka-angka  yang mewakili  tingkat  kepentingan  setiap  unsur  terhadap  unsur  lainnya,  sesuai  dengan  skala  penilaian kepentingan kriteria.
3. Menjumlahkan nilai setiap kolom matriks.
4. Menjumlahkan nilai di setiap baris. Kemudian bagi dengan faktor persekutuan untuk menemukan prioritas rata-rata atau relatif.
5. Menentukan λ max.
𝜆 =   ∑𝜆 𝑚𝑎𝑥
(1)
6. Melakukan perhitungan Consistency Index (CI).
𝐶𝐼 = (𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛)/(𝑛 − 1) (2)
7. Menghitung terkait rasio konsistensi / Consistency Ratio (CR).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝐼𝑅 (3)
8. Melakukan pemeriksaan konsistensi hierarki.
c. Tahap Output
Dalam Tahap ini didapatkan hasil akhir perangkingan alternatif pengambilan keputusan penentuan sentra IKM unggulan.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada suatu penelitian memerlukan suatu data dan informasi yang lengkap untuk mendukung tahap pengujian yang akan dijalankan nantinya.  Adapun objek dalam penelitian ini yakni  Data Sampel Industri  Kecil dan Menengah yang berasal dari Dinas Perindustrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah Kota Yogyakarta. Dalam menghimpun data penelitian, digunakan beberapa metode yakni: a. Studi Literatur
Studi  literatur  ialah  tahapan  dilakukannya  pencarian  data  yang  bersumber  dari  karya-karya  ilmiah,  buku, artikel, majalah, instansi-instansi, dan dari literatur lain guna melengkapi landasan teori dan juga dilakukannya pencarian literatur dari internet yang berhubungan dengan penulisan penelitian ini informasi yang diperoleh berupa teori-teori yang dapat menunjang penulisan sehingga nantinya penulisan sesuai dengan teori yang ada.
b. Observasi
Observasi ialah suatu metode dalam menghimpun data dengan melakukan suatu pengamatan dengan langsung saat  di  lapangan.  Dimana  observasi  yang  dilakukan  untuk  menghimpun  data  ialah  dengan  melakukan peninjauan langsung pada Dinas Perindustrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah Kota Yogyakarta untuk mengumpulkan kebutuhan pengujian.
c. Wawancara
Wawancara  dilakukan  peneliti  dengan  melakukan  tanya  jawab  dengan  pihak  Bidang  Industri  Dinas Perindustrian  Koperasi  dan  Usaha  Kecil  Menengah  Kota  Yogyakarta.  Wawancara  yang  dilakukan  terkait kebutuhan yang akan digunakan untuk pengujian.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Tahap Input
Terdapat  dua  variabel  dalam  penelitian  ini  yakni  “kriteria  dan  alternatif”.  Kriteria  sebagai  bahan  untuk penyeleksian dari setiap IKM sesuai dengan data yang didapatkan tersaji pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria IKM No. Kriteria Simbol Keterangan 1 Tenaga Kerja C1 Jumlah tenaga kerja yang terdapat pada IKM 2 Kapasitas Produksi C2 Jumlah kapasitas produksi yang terdapat pada IKM 3 Nilai Investasi C3 Jumlah nilai investasi yang terdapat pada IKM 4 Nilai Produksi C4 Jumlah nilai produksi yang terdapat pada IKM 5 Bahan Baku C5
Jumlah bahan baku yang terdapat pada IKM
Pada Tabel 1 terlihat terdapat 5 kriteria IKM yang dipakai.
Tabel 2. Data sampel IKM No. IKM Simbol C1 C2 C3 C4 C5 1 Gorden Jogja A1 6 60 55000 54000 36000 2 Kerajinan Perak kota Gede A2 7 22680 15000 596000 56000 3 Bakpia Kukus Tugu Jogja A3 3 12000 40000 201600 138000 4 Pakaian Batik A4 5 2880 2000 64800 50400 5 Kerajinan Kulit Manding A5 11 4500 5000 289102 156702 6 Seragam Sekolah A6 2 2400 1500 24000 18000 7 Penjahit Furing Tas A7 1 1560 5000 93985 91560 8 Bakso Pak Yadi A8 4 22680 15000 596000 56000 9 Bakpia 25 A9 9 6000 50000 174000 600000 10 Blangkon, Sorjan, Jarik A10 10 1920 9815 216000 72000
Pada Tabel 2 merupakan data sampel IKM dengan 10 alternatif yang akan diproses untuk penentuan sentra IKM unggulan.

## 3.2 Tahap Proses
Adapun hasil dan pembahasan penelitian ini dilakukan secara manual. Selain itu, perhitungannya dengan memakai metode AHP untuk mendapatkan bobot kriteria IKM dengan alat bantu ms.excel sebagai berikut: a. Kriteria yang dipertimbangkan:
1. Tenaga Kerja (C1)
2. Kapasitas Produksi (C2)
3. Nilai Investasi (C3)
4. Nilai Produksi (C4)
5. Bahan Baku (C5)
b. Membuat matriks berpasangan
Membuat  matriks  berpasangan  dengan  menggunakan  inputan  dari  admin  berupa  skala  penilaian  tingkat kepentingan kriteria maka terbentuk matriks berpasangan yang disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 0,5000 0,1111 2 0,2500 C2 2 1 0,3333 3 0,3333 C3 9 3 1 8 5 C4 0,5000 0,3333 0,125 1 0,3333 C5 4 3 0,2000 3 1
Pada Tabel 3 merupakan hasil perhitungan skala penilaian kepentingan kriteria yang membentuk matriks berpasangan dari 5 kriteria.
c. Menjumlah nilai-nilai setiap kolom matriks
Pada  langkah  ini  dilakukan  penjumlahan  nilai-nilai  pada  setiap  kolom  matriks  berpasangan  pada  Tabel  1 adapun hasilnya disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Penjumlahan Kolom Matriks Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 0,5000 0,1111 2 0,2500 C2 2 1 0,3333 3 0,3333

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C3 9 3 1 8 5 C4 0,5000 0,3333 0,125 1 0,3333 C5 4 3 0,2000 3 1 Jumlah 16,5 7,8333 1,7694 17 6,9167
Pada tabel 4 merupakan hasil penjumlahan nilai-nilai setiap kolom matriks berpasangan dari 5 kriteria. d. Menghitung prioritas relatif
Pada  langkah  ini  dilakukan  perhitungan  prioritas  relatif  dengan  cara  membagi  masing-masing  kolom  pada Tabel  2 dengan jumlah kolom untuk memperoleh matriks normalisasi  yang kemudian menjumlahkan setiap baris matriks dan membaginya dengan jumlah kriteria.
𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶1 = (( 1 16,5 ) + ( 0,5 7,8333 ) + ( 0,1111
1,7694 ) + ( 2 17 ) + ( 0,25 6,9167 ))
4 = 0,0606 + 0,0638 + 0,0628 + 0,1176 + 0,0361
5 = 0,0682
𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶2 = (( 2 16,5 ) + ( 1 7,8333 ) + ( 0,3333 1,7694 ) + ( 3 17 ) + ( 0,3333 6,9167 ))
4
= 0,1212 + 0,1277 + 0,1884 + 0,1764 + 0,0482
5 = 0,1324
𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶3 = (( 9 16,5 ) + ( 3 7,8333 ) + ( 1 1,7694 ) + ( 8 17 ) + ( 5 6,9167 )) 4 = 0,5455 + 0,3830 + 0,5651 + 0,4705 + 0,7229
5 = 0,5374
𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶4 = (( 0,5 16,5 ) + ( 0,3333 7,8333 ) + ( 0,125 1,7694 ) + ( 1 17 ) + ( 0,3333 6,9167 ))
4
= 0,0303 + 0,0426 + 0,0706 + 0,0588 + 0,0482
5 = 0,0501 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶5 = (( 4 16,5 ) + ( 3 7,8333 ) + ( 0,2 1,7694 ) + ( 3 17 ) + ( 1 6,9167 ))
4 = 0,2424 + 0,3830 + 0,1130 + 0,1764 + 0,1446 5 = 0,2119
Dari perhitungan di atas maka diperoleh matriks normalisasi beserta hasil prioritas relatif C1 sampai C5 yang disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Prioritas Relatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Nilai eigen Prioritas Relatif C1 0,0606 0,0638 0,0628 0,1176 0,0361 0,3410 0,0682 C2 0,1212 0,1277 0,1884 0,1764 0,0482 0,6619 0,1324 C3 0,5455 0,3830 0,5651 0,4705 0,7229 2,6871 0,5374 C4 0,0303 0,0426 0,0706 0,0588 0,0482 0,2505 0,0501 C5 0,2424 0,3830 0,1130 0,1764 0,1446 1,0595 0,2119 Jumlah 16,5 7,8333 1,7694 17 6,9167
Pada Tabel 5 merupakan hasil matriks normalisasi beserta hasil prioritas relatif C1 sampai C5. e. Menentukan λ max
Pada langkah ini dilakukan perhitungan untuk menentukan λ max pada Tabel 5 menggunakan persamaan 1. 𝜆 =   ∑𝜆 𝑚𝑎𝑥 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐶 𝑖 ∗ 𝑝𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐶 𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 𝜆 1 = 16,5 ∗ 0,0682 = 1,1254 𝜆 2 = 7,8333 ∗ 0,1324 = 1,0370 𝜆 3 = 1,7694 ∗ 0,5374 = 0,9509 𝜆 4 = 17 ∗ 0,0501 = 0,8518 𝜆 5 = 6,9167 ∗ 0,2119 = 1,4656 𝜆 𝑚𝑎𝑥 = 1,1254 + 1,0370 + 0,9509 + 0,8518 + 1,4656 = 5,4307
f. Hitung konsistensi indeks
Pada langkah ini ditentukan nilai perhitungan konsistensi indeks dengan persamaan 2.
𝐶𝐼 = (𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 )/(𝑛 − 1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
𝐶𝐼 = (5,4307 − 5)
(5 − 1) = 0,1077
g. Hitung rasio konsistensi
Pada langkah ini ditentukan nilai rasio konsistensi yaitu menggunakan persamaan 3. 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼/𝐼𝑅
𝐶𝑅 = 0,1077 1,12 = 0,0961
Berdasarkan langkah-langkah yang telah dilakukan didapati hasil hitung tertera dalam Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perhitungan Metode AHP
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Nilai eigen Prioritas Relatif C1 0,0606 0,0638 0,0628 0,1176 0,0361 0,341 0,0682 C2 0,1212 0,1277 0,1884 0,1764 0,0482 0,6619 0,1324 C3 0,5455 0,383 0,5651 0,4705 0,7229 2,6871 0,5374 C4 0,0303 0,0426 0,0706 0,0588 0,0482 0,2505 0,0501 C5 0,2424 0,383 0,113 0,1764 0,1446 1,0595 0,2119 Jumlah 16,5 7,8333 1,7694 17 6,9167 Lamda Max 5,4307 CI 0,1077 CR 0,0961
Pada  Tabel  6  merupakan  hasil  perhitungan  untuk  mendapatkan λ  max , Consistency  Index (CI)  serta Consistency Ratio (CR).
h. Rasio konsistensi
Nilai CR yang didapatkan sebesar 0,0961 atau < 0,1. Hal ini bermakna bahwa hirarki skala kepentingan kriteria dinyatakan konsisten sehingga matriks berpasangan AHP layak digunakan. Sehingga diperoleh bobot  setiap kriteria berdasarkan nilai prioritas relatif yang tersaji pada Tabel 7.
Tabel 7. Prioritas Bobot Kriteria metode AHP
No. Kriteria Bobot Kriteria (%) 1 Tenaga kerja (C1) 0,0682 7% 2 Kapasitas Produksi (C2) 0,1324 13% 3 Nilai Produksi (C3) 0,5374 54% 4 Nilai Investasi (C4) 0,0501 5% 5 Bahan Baku (C5) 0,2119 21% Jumlah 1 100%
Pada Tabel 7 merupakan Prioritas Bobot kriteria IKM yang diperoleh perhitungan menggunakan metode AHP yang akan digunakan untuk menentukan perangkingan alternatif.

## 3.3 Tahap Output
Diperoleh data sampel alternatif Industri kecil dan Menengah dari Dinas Perindustrian Koperasi dan Usaha Kecil Menengah  Kota  Yogyakarta  yang  telah  disajikan  pada  tabel  2  untuk  dilakukan  proses  perangkingan  alternatif penentuan sentra IKM unggulan. Sehingga hasil hitungnya disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Perhitungan Data Sampel IKM No. IKM C1 C2 C3 C4 C5 Nilai 1 A1 0,4092 7,944 29557 2705,4 7628,4 39899,15 2 A2 0,4774 3002,8 8061 29859,6 11866,4 52790,30 3 A3 0,2046 1588,8 21496 10100,1 29242,2 62427,36 4 A4 0,341 381,31 1074,8 3246,4 10679,7 15382,69 5 A5 0,7502 595,8 2687 14484,01 33205,1 50972,71 6 A6 0,1364 317,7 806,1 1202,4 3814,2 6140,59 7 A7 0,0682 206,5 2687 4708,6 19401,5 27003,82 8 A8 0,2728 3002,8 8061 29859,6 11866,4 52790,10 9 A9 0,6138 794,4 26870 8717,4 127140 163522,41 10 A10 0,682 254,2 5274,5 10821,6 15256,8 31607,871
Pada Tabel 8 merupakan hasil perhitungan data sampel dengan prioritas bobot kriteria yang telah disajikan pada Tabel 7. Selanjutnya melakukan perangkingan alternatif yang disajikan pada tabel 9.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
Tabel 9. Perangkingan Alternatif
No. IKM Nilai Rank 1 A9 163522,413 1 2 A3 62427,364 2 3 A2 52790,309 3 4 A8 52790,104 4 5 A5 50972,714 5 6 A1 39899,153 6 7 A10 31607,871 7 8 A7 27003,824 8 9 A4 15382,693 9 10 A6 6140,5964 10
Tabel 9 ialah hasil perangkingan alternatif yaitu Bakpia 25 (A9) menempati urutan 1, Bakpia Kukus Tugu Jogja (A3) urutan 2, Kerajinan Perak kota Gede (A2) urutan 3, Bakso Pak Yadi (A8) urutan 4, Kerajinan Kulit Manding (A5) urutan 5, Gorden Jogja (A1) urutan 6, Blangkon, Sorjan, Jarik (A10) urutan 7, Penjahit Furing Tas (A7) urutan 8, Pakaian Batik (A4) urutan 9 dan Seragam Sekolah (A6) urutan 10.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode  AHP  dengan  kriteria  yaitu  tenaga  kerja  (C1),  kapasitas  produksi  (C2),  nilai produksi  (C3),  nilai  investasi  (C4)  dan  bahan  baku  (C5).  Diharapkan  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan penentuan sentra IKM unggulan. Diperoleh hasil penelitian yakni dari hasil hitung data IKM berbantuan ms excel didapati nilai CR yang diperoleh sebesar 0,0961 atau < 0,1 yang mana dari hasil hitung tersebut dapat diartikan  secara  benar  berdasar  teori  perhitungan  CR  pada  metode  AHP  dan  layak  digunakan.  Penelitian  ini memberikan hasil penilaian prioritas bobot kriteria IKM yang dibutuhkan yaitu tertinggi C3 = 54%, C5 = 21%, C2 = 13%, C1 = 7%, C4 = 5%. Penelitian ini menghasilkan perangkingan sentra IKM unggulan yaitu Bakpia 25 (A9) menempati  urutan 1, Bakpia Kukus Tugu Jogja (A3) urutan 2, Kerajinan Perak kota Gede (A2) urutan 3, Bakso Pak Yadi (A8) urutan 4, Kerajinan Kulit Manding (A5) urutan 5, Gorden Jogja (A1) urutan 6, Blangkon, Sorjan, Jarik (A10) urutan 7, Penjahit Furing Tas (A7) urutan 8, Pakaian Batik (A4) urutan 9 dan Seragam Sekolah (A6)  urutan  10.  Hasil  Penelitian  mengindikasikan  bahwa  metode  AHP  dapat  diterapkan  untuk  pengambilan keputusan penentuan sentra IKM unggulan.

## REFERENCES
[1] A.  B.  Prass,  “Bangkitkan  dan  Pulihkan  IKM,  Disperindag  DIY  Upayakan  Berbagai  Solusi,” krjogja.com ,  2021. https://www.krjogja.com/berita-lokal/diy/bangkitkan-dan-pulihkan-ikm-disperindag-diy-upayakan-berbagai-solusi/ (accessed Jan. 18, 2022).
[2] T.  Karyadi,  “Sentra  IKM  Unggulan  di  Setiap  Wilayah  Kota  Yogyakarta,” jogjadaily.com/ ,  2021. https://jogjadaily.com/2021/04/sentra-ikm-unggulan-di-setiap-wilayah-kota-yogyakarta/ (accessed Oct. 17, 2021).
[3] K. H. Hanif, A. Yudhana, and A. Fadlil, “Analisis Penilaian Guru Memakai Metode Analityc Heararchy Process ( AHP ),” Seri Pros. Semin. Nas. Din. Inform. , vol. 4, no. 1, pp. 186–189, 2020.
[4] F.  Rahman,  M.  T.  Furqon,  and  N.  Santoso,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Perbaikan  Jalan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS (Studi Kasus: Dinas Pekerjaan Umum dan Penataan Ruang Kabupaten Ponorogo),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 2, no. 11, pp. 4365–4370, 2018.
[5] K. H. Hanif, A. Yudhana, and A. Fadlil, “Analisis Penilaian Guru Memakai Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR),” J. Ilm. Mandala Educ. , vol. 6, no. 1, pp. 6–11, 2020, doi: 10.36312/jime.v6i1.1099.
[6] A. Yudhana, J. Rahmayanti, S. A. Akbar, S. Mukhopadhyay, and I. R. Karas, “Modification of manual raindrops type observatory ombrometer with ultrasonic sensor HC-SR04,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 12, pp. 277–281, 2019, doi: 10.14569/ijacsa.2019.0101238.
[7] I. K. Wahyu, D. Putra, K. Q. Fredlina, I. G. Juliana, and E. Putra, “Penentuan Prioritas Perbaikan Jalan Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS ( Studi Kasus : Dinas Perumahan dan Kawasan Permukiman Kabupaten Karangasem ),” J. Ilm. Tek. Inform. dan Sist. Inf. , vol. 9, 2020.
[8] A. Yudhana, A. Fadlil, and E. Prianto, “Performance analysis of hashing mathods on the employment of app,” Int. J. Electr. Comput. Eng. , vol. 8, no. 5, pp. 3512–3522, 2018, doi: 10.11591/ijece.v8i5.pp3512-3522.
[9] B. O. Ariska, “Analisis permintaan tenaga kerja pada industri kecil dan menengah di kabupaten gresik,” vol. 2, pp. 83– 94, 2018.
[10]  E. Susena, A. Y. Ratnawati, and E. Susanto, “Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Manajemen Pendataan Industri Kecil  Dan  Menengah  (Sim-Ikm),” J.  AKSI  (Akuntansi  dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  11–18,  2019,  doi: 10.32486/aksi.v4i1.313.
[11]  A.  Intan  and  W.  Nina,  “Pengembangan  Industri  Kecil  dan  Menengah  di  Kota  Semarang  (Studi  Kasus  pada  Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kota Semarang di Bidang Perindustrian,” Indones. J. Public Policy Manag. Rev. , vol. 6, 2017.
[12]  O. J. F. Wassalam, R. Umar, and A. Yudhana, “Implementasi dan Pengembangan Sistem E-learning Berbasis Web pada Stimik  Muhammadiyah  Paguyangan,” Semin.  Nas.  Multi  Disiplin  Ilmu  Unisbank ,  pp.  104–107,  2017,  [Online].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3943
Submitted: 23/03/2022 ; Accepted: 13/04/2022 ; Published: 25/04/2022
Available: https://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/sendi_u/article/view/5002/0.
[13]  A.  Wulaningtyas  and  Widiartanto,  “Pengaruh  Orientasi  Kewirausahaan,  Orientasi  Pasar  Dan  Keunggulan  Bersaing Terhadap Kinerja Industri Kecil Dan Menengah (Studi Pada Ikm Furniture Di Kota Semarang),” J. Ilmu Adm. Bisnis , vol. 7, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[14]  S.  Vera,  “Strategi  Bisnis  Model  dengan  Pendekatan  Business  Model  Canvas  (Studi  Kasus  Di  Industri  Kecil  Dan Menengah (IKM) Bir Pletok Bu Lina di Kelurahan Ciracas, Jakarta Timur),” J. Econ. Bus. Aseanomics ( JEBA ) , vol. 2, no. 1, 2017.
[15]  R.  Umar,  A.  Fadlil,  and  Yuminah,  “khazanah  informatika  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan  Metode  AHP  untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , pp. 27–34, 2018.
[16]  T. Baroto and D. M. Utama, “Integrasi ahp dan saw untuk penyelesaian green supplier selection,” SENTRA  Semin. Nas. Teknol. dan Rekayasa , pp. 38–44, 2020.
[17]  Yuminah, R. Umar, and A. Fadlil, “Analisis Metode Ahp Dan Promethee Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kompetensi Soft Skills Karyawan,” vol. 7, no. 1, 2020, doi: 10.25126/jtiik202071118.
[18]  Hozairi,  Y.  Krinafi,  and  H.  Lukmaksono,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas  Wilayah  Pengawasan Perikanan (Wpp-711) Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Sist. Inf. , 2017.
[19]  Y.  Brianorman,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Wilayah  Promosi  Menggunakan  Metode  Ahp-Smart  Pada Universitas Muhammadiyah Pontianak,” vol. 8, no. 3, 2021, doi: 10.25126/jtiik.202182997.
[20]  M. A. Prasnowo et al. , “Strategi pengembangan sentra industri kecil menengah produksi krupuk,” Tek. Eng. Sains J. , vol. 1, pp. 17–24, 2017.
[21]  S. Brata, A. Yudhana, and Herman, “Perbandingan metode technique for order by similarity to ideal solution (TOPSIS) dan  a  new  additive  ratio  assessmen  (ARAS)  dalam  penerapan  customer  relationship  management  (CRM)  pada  KL LAZISMU,” vol. 22, no. 2, pp. 185–192, 2021.
[22]  A. Yudhana, Sunardi, and Priyatno, “Development of Door Safety Fingerprint Verification using Neural Network,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1373, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1373/1/012053.
[23]  J. A. Widians, Sistem Pendukung Keputusan . Fakultas Teknologi Informasi dan Komputer Universitas Mulawarman, 2015.