IMPLEMENTASI MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) PADA AGROINDUSTRI : SUATU TELAAH LITERATUR

## MULTI-CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) IMPLEMENTATION ON AGROINDUSTRIAL: A LITERATURE REVIEW
Rachman Jaya 1*) , Eka Fitria 1) , Yusriana 2) , Rizki Ardiansyah 1)
1) Balai Pengkajian Teknologi Pertanian Aceh, Jl. Panglima Nyak Makam, 27 Lampineung Banda Aceh, Indonesia 23125. Email: Rahmanjaya@pertanian.go.id, jaya.rachman@yahoo.co.id
2 Prodi Teknologi Hasil Pertanian Universitas Syiah Kuala Darussalam, Banda Aceh Indonesia 23111.
Makalah: Diterima 14 Maret 2020; Diperbaiki 1 Juli 2020; Disetujui 20 Juli 2020

## ABSTRACT
Decision making process by decision maker in hard situation, limited time as well as uncertainty condition, is needed especially on agroindustry. The papers assessed an implementation of multi-criteria decision making (MCDM) method on agroindustrial decision making process. Several techniques in MCDM method has used by decision makers such as AHP, ANP, Vikor, TOPSIS, VIKOR, SAW, ELECTRE, PROMOTEE, MAUT, and MPE. The objectives of this research were to conduct literature review on an implementation of the techniques in MCDM on agroindustrial sectors and to determine a critically research topic to future works. The literature reviews were undertaken by 87 papers, technical report and handbooks which were related to the topic. Majority articles were downloaded  through  several  scientific  webs  such  as:  DOAJ,  Crossreef,  Researchgate,  Academia.edu,  EBSCO, Google Scholar, Garuda-Ristek and Science Direct. The clusteritation based on logical framework, generic model and implementation to agroindustrial. At the end  was discussed critical judgment on MCDM, particulary AHP and ANP.

## Keywords: agroindustrial, decision MCDM

## ABSTRAK
Proses pengambilan keputusan oleh para penentu kebijakan adakalanya pada saat yang sulit dan waktu yang terbatas  serta  pada  kondisi  ketidakpastian,  terutama  pada  agroindustri.  Artikel  ini  mengkaji  implementasi  dari metode Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  pada  proses  pengambilan  keputusan  sektor  agroindustri. Beberapa  teknik  dalam  metode  MCDM  telah  banyak  digunakan  pada  berbagai  bidang  keilmuan  termasuk agroindustri, seperti AHP, ANP, TOPSIS, VIKOR, SAW, ELECTRE, PROMOTEE, MAUT dan MPE. Tujuan dari  kajian  adalah  melakukan  telaah  literatur  terhadap  implementasi  teknik-teknik  dalam  MCDM  pada  sektor agroindustri  dan  menyusun  topik  penting  penelitian  kebijakan  berbasis  MCDM  pada  masa  mendatang.  Telaah literatur  dilakukan  terhadap  87  artikel  terdiri  dari  jurnal,  laporan  teknis  dan  buku  pegangan  ( handbook )  yang berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Sumber  literatur  dari  portal-portal  penyedia  artikel  ilmiah  seperti:  DOAJ, Crossreff , Researchgate , Academia.edu , EBSCO, Google Scholar , Garuda-Ristek dan Science direct . Klasterisasi berdasarkan konseptual, model generik dan implementasi pada agroindustri. Pada bagian akhir dibahas mengenai masukan kritis terhadap metode MCDM terutama AHP dan ANP.
Kata kunci: agroindustri, MCDM, keputusan

## PENDAHULUAN
Mutli-Criteria  Decision  Making (MCDM) telah banyak digunakan pada ruang lingkup yang luas (Ehrgott et  al .,  2010),  dalam  hal  ini  pada  proses pengambilan  keputusan  yang  berkaitan  dengan penyelesaian  masalah  dengan  kompleksitas  yang rumit  dan  sulit  diukur  secara  pasti  (Velasquez  dan Hester,  2013;  Kubler et  al .,  2016).  Secara  teknis MCDM  berbeda  dengan  pendekatan Decision Making (DM)  yang  awalnya  digunakan  pada penyelesaian  masalah  secara  optimum  (Beck  dan Hofmann,  2012),  dengan  mengaplikasikan  teknik statistika  atau  survey  kuantitatif  (Nayak  dan  Souza, 2018).  MCDM  fokus  pada  pengambilan  keputusan
yang paling mungkin dilaksanakan oleh banyak pihak (Dooley et al ., 2005) berbasis pada struktur masalah, dengan  mempertimbangkan  segala  aspek  (skala prioritas)  yang  berpengaruh  (Bhole  dan  Desmukh, 2018)  dan  adakalanya  berbanding  terbalik  pada masing-masing  kriteria  dalam  proses  pengambilan keputusan (Lyneis, 1988; Simpson, 1998).
Berdasarkan basis teorinya, MCDM dikembangkan atas dasar pendekatan sistem ( system approach ).  Pendekatan  sistem  didefinisikan  sebagai cara  pandang  secara  menyeluruh  ( wholeness ) terhadap suatu masalah yang kompleks terutama pada sektor  pertanian  (Bawden,  1991;  Arnold  dan  Wade, 2015)  dan  bersifat  interdisiplin  untuk  mencapai tujuan  sistem  (Eriyatno,  1998;  Marimin,  2004;
Jurnal Teknologi Industri Pertanian 30 (2): 234-243 (2020) DOI: https://doi.org/10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.234 ISSN: 0216-3160    EISSN: 2252-3901
Terakreditasi Peringkat 2 Dirjen Penguatan Riset dan Pengembangan No 30/E/KPT/2018 Tersedia online http://journal.ipb.ac.id/index.php/jurnaltin
Parnell et al ., 2011). Dalam implementasinya MCDM dilaksanakan pada pemahaman terhadap sistem yang dikaji, kemudian sub-sub sistem dan interrelasi antar sub-sub  sistem  tersebut  dalam  rangka  pencapaian tujuan.  Menurut  Amstrong  (2019),  secara  nyata abstraksi  sub-sub  sistem  serta  interrelasi  dinyatakan pada  model  berbasis multi  criteria ,  sehingga  lazim disebut multi criteria decision model . Operasionalisasi teknik MCDM secara umum diklasifikasi menjadi 2 kategori yaitu Multi Attribute Decision Making (MADM) yang berbasis pola deskrit dan Multi Objective Decision Making yang berbasis pola  kontinyu  (MODM)  serta  kombinasi  dari keduanya  (Daghouri et  al .,  2018).  Simpson  (1998) menyatakan  bahwa  penelitian  dengan  menggunakan pengetahuan  manusia  ( expert’s  knowledge )  sebagai objek  untuk  mengatasi  keterbatasan  informasi  pada suatu waktu sangat relevan untuk di implementasikan pada public dan private sektor,  kajian  keberlanjutan (Cinelli et  al .,  2014)  termasuk  juga  pada  sektor pertanian (Kumar et al ., 2017; Panjwani et al ., 2019). Pembangunan sektor agroindustri berkelanjutan,  dalam  hal  ini  difokuskan  pada agroekosistem  tropis  merupakan  suatu  hal  yang sangat  kompleks.  Menurut  Poursaeed et  al., (2010) serta  Kata  dan  Kusz  (2015)  kompleksitas  tersebut disebabkan  oleh  adanya  keseimbangan  antara  aspek ekonomi, sosial dan lingkungan, walaupun adakalanya bertentangan dengan modernisasi pertanian  Kusz  (2014),  terutama  pada  aspek  sosial, yaitu populasi dunia yang mencapai 9,7 milyar pada tahun  2050  dan  perubahan  iklim  global  (Benke  dan Tomkins,  2018).  Artikel  ini  menelaah  beberapa publikasi  yang  berkaitan  dengan  implementasi MCDM  dalam  proses  pengambilan  keputusan  pada agroindustri.  Target  dari  artikel  ini  adalah  para penentu  kebijakan  pada  level  direktif,  stratejik  dan operasional, dalam menjalankan perannya adakalanya  proses  pengambilan  keputusan  pada kondisi saat yang sulit dan waktu yang terbatas, pada sisi yang lain keputusan yang diambil harus cepat dan akurat. Dalam hal ini, pendekatan MCDM merupakan solusi  pada  saat  yang  kritis  tersebut.  Limitasi  dari
artikel  ini  adalah  pokok  bahasan  teknik  yang digunakan lebih difokuskan pada Analitical Hierarcy Process (AHP)  dan Analitical  Network  Process (ANP).  Tujuan  dari  kajian  adalah  melakukan  telaah literatur  terhadap  implementasi  teknik-teknik  dalam MCDM  pada  agroindustri  dan  menyusun  topik penting  penelitian  kebijakan  berbasis  MCDM  pada masa mendatang.

## METODE PENELITIAN
Artikel  ini  disintesa  dari  beberapa  literatur secara desk-study yang  berkaitan  dengan  topik penelitian.  Literatur  yang  digunakan  sebagian  besar diunduh  secara  online  melalui  beberapa  situs penyedia  naskah  karya  tulis  ilmiah  ( journal  paper ) seperti Directory  Open  Access  Journal (DOAJ), EBSCO,  Crossreff,  Researchgate,  Academia.Edu, Science  Direct,  Google  Schloar ,  Sinta  dan  Ristek. Jumlah artikel yang ditelaah sebanyak 87 terdiri dari jurnal, laporan teknis dan buku pegangan ( handbook ), dengan rentang waktu antara 1965-2020 (Gambar 1), 47%  paper  yang  ditelaah  terbitan  tahun  2015-2020 dan lebih dari 95% naskah merupakan artikel primer, yaitu  publikasi  dari  sumber  utama.  Klasterisasi dilakukan  untuk  mempermudah  penelaahan,  sintesis dan  implementasi  pada  agroindustri  berbasis komoditas, serta yang berhubungan dengan pembangunan  sektor  pertanian,  dan  yang  tak  kalah penting  adalah  inisiasi  topik  penelitian  dimasa mendatang.

## Konstruksi MCDM
MCDM atau Multi-Criteria Decision Analysis (MCDA) merupakan pendekatan atau metode dalam pengambilan  keputusan  berdasarkan  alternatif/opsi solusi  dari  multi  kriteria.  Pada  dasarnya  MCDM merupakan bagian dari bidang keilmuan riset operasi. Fokus  bahasanya  mencakup  aspek  kualitatif  dan kuantitatif  (Mardani et  al., 2015),  multi  kriteria  dan adakalanya saling bertentangan terhadap pencapaian kinerja,  sehingga  diperlukan  normalisasi  terhadap nilai dari kriteria tersebut (Marimin, 2004).
Gambar 1. Artikel yang ditelaah berdasarkan tahun terbit
0 10 20 30 40 50 >2000 2000≥2005 2005≥2010 2010≥2015 2015≥2020 Ju m lah Tahun Terbit
Histori  MCDM  diinsiasi  oleh  Benyamin Franklin  (1706-1790)  yang  melakukan  pengambilan keputusan  berdasarkan  2  faktor  yang  saling bertentangan  (pro  dan  kontra)  mencakup  aspek subjektif  dan  multi  atribut.  Dengan  melakukan pembobotan/scoring  Benyamin  berhasil  membuat keputusan penting (International Society on MCDM, 2020).
Secara  teknis,  umumnya  aplikasi  MCDM melibatkan  multi  kriteria,  aktor  dan  tujuan ( objective ). Pokok bahasanya mencakup setidaknya 5 aspek  yaitu:  tujuan  ( goal ),  preferensi  pengambil keputusan, alternatif, kriteria dan manfaat (Kumar et al., 2017). Berdasarkan strukturnya, MCDM terbagi menjadi  2  topik  bahasan  yaitu: Multiple  Analysis Decision  Making (MADM)  dan Multiple  Objective
Decision  Making (MODM).  Pada  artikel  ini  yang dibahas  adalah  pendekatan  MCDM,  selanjutnya implementasinya  adalah  pembahasan  model-model yang  dikembangkan  berbasis  MADM.  Secara lengkap  konstruksi  MCDM  pada  artikel  ini  dapat dilihat pada Gambar 2.
Berdasarkan prosesnya (Gambar 3)
implementasi MCDM pada agroindustri secara umum mencakup  8-10  tahapan  (Sabaei et  al., 2015),  yaitu pendefinisian  problem  penelitian  dan  aturan, penentuan tujuan, mengidentifikasi solusi, mengevaluasi kriteria, menentukan teknik yang akan digunakan,  implementasi  teknik,  survei  pakar/ pengumpulan data, analisis data sesuai dengan teknik yang  digunakan,  menentukan  solusi  yang  paling mungkin, dan pada bagian akhir implementasi hasil.
keterangan:
GA: Algoritma Genetika (Bodenhofer, 1999) Electre:  Election  et  Choix  Traduisant  La  Realite  (Birgun dan Cihan, 2010)
AHP: Analytical Hierarcy Process (Saaty, 2008) MAUT: The Multi-attribute Utility Method (Jensen, 2011) SMAA:  Stochastic  Multi-Criteria  Acceptability  Analysis (Lahdelma dan Salminen, 2010)
MPE: Metode Perbandingan Eksponensial (Suranti, 2018)
VIKOR:  Vise  Kriterijuska  Optimizacija  I  Komoromisno Resenje (Opricovic dan Tzeng, 2007; Mardani et al., 2016)
GP: Goal Programming (Kumar, 2019) Promothee:  Preference  Ranking  Organization  Method  for Enrichment Evaluations (Genc dan Dincer, 2013) ANP: Analytical Network Process (Satty, 2008) SAW: Simple Additive Weight (Afshari, 2010) NAIADE:  Novel  Approach  to  Imprecise  Assessment  and Decision Environment (Munda, 2006) JIT: Jaringan Syaraf Tiruan (Zavadskas et al ., 2018)
F-AHP:  Fuzzy-  Analytical  Hierarcy  Process  (Zavadskas et al., 2018)
Gambar 2. Struktur MCDM dan MCD-model (modifikasi: Kubler et al., 2016; Kumar et al., 2017; Zavadskas et al., 2018)
MCDM MADM diskret D MODM kontinyu MCD-model AG, GP... Outrangking Model: Electre,
Promothee, Vikor
Utility Based Model: AHP,
ANP, MAUT, SAW, MPE Miscellaneous Model: NAIADE, SMAA Logika Fuzzy, F-AHP,  F-ANP
Defenisikan problem Tentukan batasan penelitian Tentukan tujuan (goal) penelitian Identifikasi alternatif solus i Tentukan kriteria Tentukan teknik yang digunakan
Tentukan solusi yang paling mungkin Implementasi keputusan
Hal  ini  berkaitan  dengan  pola  penelitian berbasis pendekatan  sistem. Titik  kritis dari tahapan ini  adalah  level  presisi  dari  pendefinisian  problem penelitian,  dengan  presisi  yang  tinggi  tentunya penentuan  teknik  yang  digunakan  untuk  formulasi solusi dapat dilakukan lebih baik.

## Metode MCDM
Definisi  umum  dari  MCDM  adalah:  1)  suatu pendekatan  formal;  2)  berbasis  multi-kriteria  dan  3) keputusan berdasarkan konklusi kelompok (Mendoza dan  Martins,  2006).  Secara  umum  teknik  MCDM didasarkan pada matrik yang menggambarkan bahwa terdapat N kriteria (C) dan M alternatif (A), dimana a mn skor  alternatif  dari  n  dibandingkan  m  kriteria. Pendefinisian  ini  secara  lengkap  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Matrik keputusan MCDM
A 1 ... ... A n C 1 a 11 a 12 ... a 1n ... ... ... C m a m1 a mn
Sumber: Sabaei et al . (2015)
Menurut  Sabaei et  al .  (2015)  bahwa pembobotan  dari  masing-masing  kriteria  tersebut dapat  ditentukan  oleh  pengambil  kebijakan  dengan pertimbangan  tertentu,  untuk  penentuan  kebijakan yang lebih akurat. Permasalahannya dalam penentuan bobot  adakalanya  dipengaruhi  oleh  preferensi (subjektivitas)  aktor  pembuat  keputusan.  Untuk mengatasi  hal  tersebut  Saaty  (2008),  menggunakan skala  nilai numerik (1-9) dimana 1  menggambarkan kesetaraan  tingkat  kepentingan  dan  9  merupakan tingkat yang ekstrem terhadap tingkat kepentingan.
Pada  Gambar  1  dijelaskan  bahwa  terdapat beberapa teknik-teknik  yang dapat digunakan dalam penentuan kebijakan berbasis metode MCDM. Hal ini menjadikan  para  peneliti  muda  menjadi  bingung terhadap  kondisi  tersebut.  Penentuan  teknik  yang digunakan pada dasarnya tergantung dari pemrosesan data  ( data  processing )  yang  digunakan  yaitu kompensasi  atau  non  kompensasi,  ketersediaan atribut dan data serta preferensi pengambil kebijakan Sabaei et al. (2015). Pada dasarnya tidak ada teknik pada MCDM yang lebih baik atau kurang baik untuk digunakan,  Menurut  Polatidis et  al. (2006)  sangat tergantung  pada  situasi  dan  kondisi  terhadap penelitian yang dilakukan. Dengan pengertian bahwa, solusi  yang  akan  dicapai  tentunya  sesuai  dengan menggunakan  metode  yang  digunakan  berdasarkan konseptual dari metode tersebut.
Sampai  dengan  saat  ini  aplikasi  metode MCDM  pada  agroindustri  sudah  sangat  luas, termasuk  juga  dengan  yang  dihibrid  dengan  teknik lain,  misalnya  dengan  logika fuzzy .  Logika  ini
diperkenalkan  oleh  Prof.  Loutfi  Zadeh  pada  sekitar tahun 1965 dari Universitas California, USA. (Zadeh, 1965). Hybrid logika fuzzy dapat  dilakukan  dengan AHP (Hamzeh 2014; Jaya et al ., 2014), Fuzzy -ANP (Chen dan Yang, 2011), Fuzzy -TOPSIS (Khan et al ., 2020).  Demikian  juga  dengan  metode  MIC-MAC (Barati et al ., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Implementasi MCDM Pada Agroindustri
Sampai dengan saat ini implementasi MCDM sudah sangat luas, baik private maupun  sektor publik, dalam  hal  ini  termasuk  pada  sektor  agroindustri. Agroindustri  adalah  industri  yang  mengolah  hasil pertanian (Brown, 1994). Pada prosesnya mencakup konversi berdasarkan aspek fisik dan kimia termasuk juga  penyimpangan,  pengemasan  serta  distribusi (Oryzanti et  al .,  2018).  Pada  artikel  ini  (Tabel  2) disajikan  beberapa  implementasi  MCDM  pada agroindustri  dari  berbagai  disiplin  ilmu  antara  lain teknologi industri, manajemen rantai pasok, manajemen  rantai  pasok  berkelanjutan,  proses seleksi, formulasi strategi, sistem penunjang keputusan,  mitigasi  risiko.  Berdasarkan  komoditi, aplikasi MCDM pada komoditas Padi, Kopi arabika, Kopi  robusta,  Kakao,  sayuran,  Karet,  Kelapa  sawit, Nilam, Pala, Cengkeh, Manggis, makanan fungsional berbasis susu, Jagung, Kelapa, industri gula, minyak olive , barley dan Sapi.

## Pembahasan
Secara  umum  aspek  yang  dikaji  pada  artikel ini  mencakup  konseptual  dari  metode  MCDM, teknik-teknik yang dikembangkan serta implementasinya pada proses pengambilan keputusan di  agroindustri.  Pada  bab  ini  difokuskan  pada implementasi metode MCDM pada agroindustri serta masukan kritis terhadap MCDM terutama pada teknik AHP  dan  ANP  (Asadabadi et  al., 2019).  Hal  ini dikarenakan  2  teknik  ini  yang  paling  banyak digunakan. Proses pengambilan keputusan adakalanya  pada  saat  yang  sulit,  mengacu  pada substansi  materi  ( trade-off )  dan  waktu  yang  sangat terbatas. Berkaitan dengan sektor agroindustri, artikel yang  ditelaah  diklasifikasikan  berdasarkan  beberapa komoditi yang dikembangkan dan substansi penelitian.
Dalam  hal  ini  secara  jelas  terlihat  bahwa implementasi  metode  MCDM  tidak  hanya  terfokus pada  kajian  yang  bersifat  formulasi  kebijakan  dan penyusunan  strategi  yang  lebih  direktif,  tetapi  juga telah banyak diaplikasikan pada level kebijakan skala operasional  misalnya  proses  seleksi  atau  evaluasi, manajemen rantai pasok (mitigasi dan kajian risiko), pengukuran  kinerja.  Secara  lengkap  subtansi  kajian implementasi MCDM pada bidang agroindustri dapat dilihat pada Gambar 4

## Tabel 2. Implementasi MCDM pada Agroindustri
No. Judul Penulis/tahun Publiser/jurnal/prosiding 1. Using  AHP  for  evaluation  of  criteria  for agro-industrial projects Din dan Yunusova, 2016 Int. J. Hort. Agric 2. Future  food-production  systems:  vertical farming and controlled environment agriculture Benke dan Tomkin 2018 Sustainability 3. Policy priorities for the economic development in agropolitan area of Karacak based on mangosteen agroindustry Oryzanti et al., 2018 American Journal of Applied Sciences 4. Analisis dan mitigasi risiko rantai pasok kopi Gayo berkelanjutan dengan pendekatan fuzzy Jaya et al., 2014 J. Tek.Ind Pertanian 5. Aplikasi teknik ISM dan ME-MCDM untuk identifikasi  posisi  pemangku  kepentingan dan alternatif kegiatan untuk perbaikan mutu kopi Gayo Jaya et al., 2011 J. Tek.Ind Pertanian 6. Sistem  penunjang  keputusan  multi  kriteria untuk pengembangan agroindustri kopi Gayo menggunakan  pendekatan fuzzy-eckenrode
dan fuzzy -TOPSIS Fadhil et al., 2017 J. Tek.Ind Pertanian 7. Fuzzy-ANP  based  research  on  the  risk assessment  of  biogas  production  from agriculture biomass Zeverte-Rivza et  al., 2013 Proceedings ISAHP,23-26 Juni Kuala Lumpur. 8. Application  of  analytic  network  process  in the  performance  evaluation  of  local  black- soybean supply to unilever Indonesia’s soy- sauce product Setiawan et al., 2013 Proceedings ISAHP,23-26 Juni, Kuala Lumpur. 9. A  multicriteria  framework  for  evaluating food suppliers: an ahp-dematel-topsis model to manage bullwhip effect Petrillo et al., 2018 Proceedings ISAHP, 12-15 July, Hongkong.
10. Risiko  rantai  pasok  kakao  di  Indonesia dengan metode analytic network process dan failure mode effect analysis terintegrasi Aini et al., 2014 Jurnal Manajemen & Agribisnis 11. Analisa seleksi supplier guna meningkatkan daya saing UKM kerajinan bambu Astuti dan Nurdin, 2015  Jurnal Teknologi 12. Pengembangan manajemen rantai pasok kopi arabika Kintamani Bali Siswandi et al., 2019 Jurnal Rekayasa dan Manajemen Agroindustri 13. Analisis pengambilan keputusan manajemen rantai  pasok  bisnis  komoditi  dan  produk pertanian Marimin  dan  Slamet, 2010 Pangan 14. Studi peningkatan kinerja manajemen rantai pasok sayuran dataran tinggi di Jawa Barat Setiawan et al., 2011 Agritech 15. Application  of  multiple  criteria  decision making  system  compensatory  (topsis)  in selecting of rice milling system Khosravi et al., 2011 World  Applied  Sciences Journal 16. A  Review  on  fuzzy  multi-criteria  decision making land clearing for oil palm plantation Hamdani dan Wardoyo, 2015 International Journal of Advances in Intelligent Informatics 17. An integrated multi-criteria decision-making model  based  on  prospect  theory  for  green supplier
selection
under
uncertain environment:  a  case  study  of  the  Thailand palm oil products industry Phochanikorn  dan  Tan, 2019 Sustainability 18. Integration  of  customer  requirement  and technical  characteristics  of  packaged  palm cooking  oil  policy  in  Indonesia  by  fuzzy MCDM in QFD and ME-MCDM Utami et al ., 2016 European Journal of Business and Management 19. Formulasi strategi pengembangan agroindustri Nilam menggunakan pendekatan fuzzy logic
Erni dan Marimin, 2005  Jurnal Inovasi
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Seleksi Kebijakan Rantai pasok Kinerja Review Ju m lah ar tik el
No. Judul Penulis/tahun Publiser/jurnal/prosiding 20. Sistem pendukung keputusan untuk pengembangan agroindustri Pala di Talaud Arundaa et al., 2017 Jurnal Manajemen dan Agribisnis 21. Supply  chain  risk  management  on  clove commodity  in  Temanggung,  Central  Java
(case study at farmers and middlemen level)
Muchfirodin et al ., 2015 Journal of Agriculture and Agricultural Science 22. Risks  and  risks  mitigations  in  the  supply chain of Mangosteen: a case study Astuti et al. 2013 OSCM 23. Application of multi-criteria decision methods  (mcdm)  for  the  development  of functional food in Venezuela Alicia et al ., 2011 Procedia Food Science 24. Machine  selection  in  a  dairy  product company  with  entropy  and  saw  methods integration Özdağoğlu et al ., 2017 Cilt 25. Fuzzy analytic hierarchy process method for selecting  the  best  design  concept  of  Corn shelling machine Sianturi dan Wijaya 2019 IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 662 26. Implementasi  metode  TOPSIS  pada  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  biji  kopi robusta  yang  bernilai  mutu  ekspor  (Studi Kasus:  PT.  Indo  Cafco  Fajar  Bulan Lampung) Borman et al ., 2020 Fountain of Informatics Journal 27. Analysis of multiple criteria decision making method for selection the superior Cattle Sumaryanti dan Nurcholis, 2020 Intensif 28. Application of the multiple decision-making (MCDM)  approach  in  the  identification  of carbon  footprint  reduction  action  in  the Brazilian beef production chain Florindo et al., 2018 Cleaner Production 29. Identification of prospective product for the development of integrated Coconut agroindustry in Indonesia Mardesci et al., 2019 IJASEIT 30. The  development  strategy  of  coconut  sugar industry Umar 2016 IJES 31. An  ANP  (analytic  network  process)-based multi-criteria  decision  approach  for  the selection of sugar-cane industry development Gani dan Hantoro 2017 Proceeding, The 3rd International Seminar on Science and Technology 32. Comparative  analysis  of  multiple  criteria decision  making  (MCDM)  approach  in warehouse location selection of agricultural products in Thailand Khaengkhan et al., 2019 International Journal of Supply Chain Management
Gambar 4. Implementasi MCDM pada bidang agroindustri
Pada sisi yang lain metode MCDM, terutama pada  teknik  AHP  dan  ANP  telah  dikritisi  oleh beberapa  peneliti  untuk  peningkatan  kedua  teknik tersebut,  diantaranya adalah Asadabadi et al. (2019) yang menyatakan bahwa teknik AHP dan ANP jarang digunakan  oleh  pengambil  kebijakan  di  perusahaan atau  di  pemerintahan.  Hal  ini  dikarenakan  para penentu kebijakan lebih banyak menggunakan intuisi. Dari  sisi  teknis  pengolahan  data,  kedua  teknik  ini terbentur pada konsistensi pakar dalam  memberikan penilaian  yang  bersifat  subjektif.  Demikian  juga dengan  asumsi  indepedensi  kriteria  pada  AHP. Walaupun Saaty (2008) mengembangkan teknik ANP untuk  mengatasi  hal  tersebut,  akan  tetapi  yang menjadi pertanyaan adalah bagaimana mengevaluasi pengaruh  antar  kriteria.  Untuk  itulah  beberapa peneliti  melakukan  hibrid  dengan  beberapa  teknik untuk  mengurangi  pengaruh  negatif  masing-masing teknik  misalnya Vikor (Opricovic dan Tzeng, 2007) dan Topsis (Yang dan Wu, 2019).

## KESIMPULAN
Secara umum dapat dilihat bahwa implementasi metode MCDM pada agroindustri telah sangat  luas,  tidak  hanya  pada  proses  pengambilan keputusan  dan  penyusunan  strategi  yang  bersifat direktif,  tetapi  juga  pada  level  taktikal  dan operasional misalnya proses seleksi lokasi pembanguanan,  inovasi  teknologi  yang  digunakan dan  kelembagaan.  Walaupun  pada  sisi  yang  lain, terdapat  beberapa  kelemahan,  namun  para  peneliti telah  mengembangan  teknik-teknik  hibryid  untuk mengatasi hal tersebut.

## Future Work
Sangat  terbuka  peluang  untuk  melaksanakan kegiatan penelitian agroindustri, dengan mengaplikasikan  metode  MCDM  terutama  pada segment  yang  sulit  didapatkan  data-data  sekunder, misalnya pada topik penelitian yang berkaitan dengan formulasi  kebijakan,  proses  seleksi  dan  evaluasi kinerja  pemasok  pada  sistem  manajemen  rantai pasok, pengembangan produk, peningkatan sumberdaya  manusia  dan  kelembagaan  agroindustri berkelanjutan  serta  teknologi  informasi  pada  era industri  4.0.  Dari  sisi  pengembangan  metode  juga sangat terbuka untuk melakukan sintesis ( hybrid ) dari metode  dalam  MCDM  dengan  pendekatan  lain, misalnya logika fuzzy .

## DAFTAR PUSTAKA
Afshari A, Mojahed M, dan Yusuff RM. 2010. Simple additive  weighting  approach  to  personnel selection  problem. International  Journal  of Innovation ,  Management  and  Technology, 1(5):511-515.
Aini  H,  Syamsun  M,  dan  Setiawan  A.  2014.  Risiko rantai  pasok  kakao  di  Indonesia  dengan
metode analytic  network  process dan failure mode  effect  analysis terintegrasi. Jurnal Manajemen & Agribisnis .11 (3): 209-219.
Alicia  HD,  Monica  MGM,  dan  Jorge  JAM.  2011. Application of multi-criteria decision methods (MCDM)  for  the  development  of  functional food  products  in  Venezuela. Procedia  Food Science. 1: 1560 – 1567.
Amstrong  RC.  2019.  Systemic  practice  and  action research elaborating a critical realist approach to  soft  systems  methodology. Systemic Practice and Action Research . 32: 463-480.
Arnold  RD  dan  Wade  JP.  2015.  A  definition  of systems  thinking:  A  systems  approach. Procedia Computer Science . Article in Press.
Arundaa  R,  Hermadi  I,  dan  Monintja  DRO.  2017. Sistem pendukung keputusan untuk pengembangan  agroindustri  Pala  di  Talaud. Jurnal Manajemen & Agribisnis . 4(1):65-77. Asadabadi  MR,  Chang  E,  dan  Saberi  M.  2019.  Are MCDM  methods useful? A critical review of analytic hierarchy process (AHP) and analytic network process (ANP). Cogent Engineerin g, 6(1):1-11.
Astuti M dan Nurdin R. 2015. Analisa seleksi supplier guna meningkatkan daya saing ukm kerajinan Bambu. Jurnal Teknologi . 8 (2): 119-127. Astuti  R,  Marimin,  Machfud,  Arkeman  Y,
Meuwissen  MPM.  2013.  Risks  and  risks mitigations in the supply chain of Mangosteen: A case study. OSCM . 6(1):11-25.
Barati AA, Azadi H, Pour MD, Lebailly P, Qafori M.
2019.  Determining  key  agricultural  strategic factors  using  AHP-MICMAC. Sustainability , 11 (3947): 1-17.
Bawden  RJ.  1991.  Systems  thinking  and  practice  in agriculture. Journal  Dairy  Science. 74:2362- 2373.
Beck  P  dan  Hofmann  E.    2012.  Multiple  criteria decision making in supply chain management – currently available methods and possibilities for  future  research. Die  Unternehmung , 66(2):181-214.
Benke  K  dan  Tomkins  B.  2018.  Future  food- production  systems:  vertical  farming  and controlled environment agriculture. Sustainability:  Science,  Practice  and  Policy , 13 (1): 13-26.
Bhole  GP  dan  Deshmukh  T.  2018.  Multi  criteria decision  making  (MCDM)  methods  and  its applications. International Journal for Research  in  Applied  Science  &  Engineering Technology . 6(5):899-915.
Birgun  S  dan  Cihan  E.  2010.  Supplier  selection process  using  ELECTRE  method. IEEE :634- 639.
Bodenhofer U. 1999. Genetic Algorithms: theory and applications .  Technical  report  SCCH–TR– 0019. Johannes Kepler University, Linz.
Borman  RI,  Megawaty  DA,  dan  Attohiroh.  2020.
Implementasi  metode  TOPSIS  pada  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  biji  kopi Robusta  yang  bernilai  mutu  ekspor  (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung).
Fountain Informatics Journal , 5(1):14-20. Brown  JG.  1994. Agroindustrial  investment  and operations .  Edi  Development  Studies.  World Bank, Washington.
Cinelli M, Coles SR, dan Kirwan K. 2014. Analysis of the potencial multi criteria decision analysis method  to  conduct  sustainability  assessment. Ecological Indicators .46:138-148. Chen  J  dan  Yang  Y.  2011.  A  Fuzzy  ANP-Based approach  to  evaluate  region  agricultural drought risk. Procedia Engineering , 23: 822- 827.
Daghouri  A,  Mansouri  K,  dan  Qbadou  M.  2018. Assessing information system performance in banks based on multi-criteria decision making techniques. International Journal Engineering
& Technology , 7(4.32): 101-104. Din  GY  dan  Yunusova  AB.  2016.  Using  AHP  for evaluation  of  criteria  for  agro-industrial projects. International  Journal  Horticultur Agric . 1(1): 1-6.
Dooley  AE,  Sheath  GW,  dan  Smeaton  D.  2005. Multiple  criteria  decision  making:  method selection  and  application  to  three  contrasting agricultural  case  studies. Tahuna  Conference Centre  –  Nelson, New  Zealand.    26-27 Agustus 2005.
Ehrgott  M,  Figueira  JR,  dan  Greco  S.  2010.
Introduction  in  Trends  in  Multiple  Criteria Decision Analysis . Springer, New York. Eriyatno.  1998. Ilmu  Sistem:  Meningkatkan  Mutu Dan  Efektifitas  Manajemen .  Bogor:  UIPB- Press.
Erni  N  dan  Marimin.  2005.  Formulasi  strategi pengembangan agroindustri
Nilam menggunakan  pendekatan  Fuzzy  Logic. Jurnal Inovasi . 4(1): 7-18.
Fadhil  R,  Maarif  MS,  Bantacut  T,  Hermawan  A. 2017.  Sistem  penunjang  keputusan  multi kriteria  untuk  pengembangan  agroindustri kopi  Gayo  menggunakan  pendekatan  Fuzzy- Eckenrode dan Fuzzy-Topsis. Jurnal Teknologi Industri Pertanian . 27(1):103-113. Florindo  TJ,  Florindo  GIB,  de  M  Talamini  E,  da Costa JS, de Leis CM, Tang  WZ, Schultz  G, Kulay  L,  Pinto  AT,  Ruviaro  CF.  2018. Application  of  the  multiple  criteria  decision- making (MCDM) approach in the identification  of  carbon  footprint  reduction actions in The Brazilian beef production chain. Cleaner Production , 196:1379-1389. Gani  FQ  dan  Hantoro  R.  2017.  An  ANP  (Analytic Network Process)-based multi-criteria decision  approach  for  the  selection  of  sugar- cane industry development. Proceding the 3rd
International  Seminar  on  Science  and Technology , Surabaya. 3 Agustus 2017,
Genc  T  dan  Dincer  SE.  2013.  Visual  analysis  for multi criteria decision problems by promethee method  and  gaia  plane:  An  application, determine  the  level  of  regional  socio- economic development in Turkey. Aralık .15(2): 111-130.
Hamdani dan Wardoyo R. 2015. A Review on fuzzy multi-criteria  decision  making  land  clearing for oil palm plantation. International Journal Advances in Intelligent Informatics . 1(2): 75- 83.
Hamzeh S, Mokarram M, dan Alavipanah SK. 2014. Combination  of  fuzzy  and  ahp  methods  to assess  land  suitability  for  Barley:  Case  study of  semi  arid  lands  in  the  southwest  of  Iran. Desert . 19(2):173-181.
International Society on MCDM. 2020. Short History of  MCDM . https://www.mcdmsociety.org [diunduh: 23 Juni 2020].
Jaya R, Machfud, dan Ismail M. 2011. Aplikasi teknik ISM dan ME-MCDM untuk identifikasi posisi pemangku kepentingan dan alternatif kegiatan untuk  perbaikan  mutu  kopi  Gayo. Jurnal Teknologi Industri Pertanian. 21(1):1-8.
Jaya R, Machfud, Raharja S, Marimin. 2014. Analisis dan  mitigasi  risiko  rantai  pasok  kopi  Gayo berkelanjutan  dengan  pendekatan fuzzy . Jurnal  Teknologi  Industri  Pertanian .  24  (1):
61-71.
Jensen SJT. 2011. Introduction, Di dalam Jansen SJT,
Coolen  HCCH,  Goetgeluk  RW  (ed). The multi-attribute utility method in the measurement  and  analysis  of  housing preference and choice .,Springer, London. P1- 26.
Kata  R  dan  Kusz  D.  2015.  Barrier  to  the implementation  of  instruments  assisting sustainable development of agriculture.
Scientific Papers Series Management, Economic  Engineering  in  Agriculture  and Rural Development .15 (1): 239-248.
Khaengkhan  M,  Hotrawisaya  C,  Kiranantawat  B,
Shaharudin  MR.  2019.  Comparative  analysis of multiple criteria decision making (MCDM) approach  in  warehouse  location  selection  of agricultural products in Thailand.
International Journal Supply Chain
Management . 8(5):168-175.
Khan  SA,  Alenezi  M,  Agrawal  A,  Kumar  R,  Khan RA.  2020.  Evaluating  performance  of software  durability  through  an  integrated fuzzy-based symmetrical method of ANP and TOPSIS. Symmetry . 12 (493):1-14.
Khosravi J, Asoodar MA, Alizadeh MR, Peymen H. 2011. Application of multiple criteria decision making  system  compensatory  (TOPSIS)  in selecting  of  rice  milling  system. World Applied Sciences Journal . 13 (11):2306-2311.
Kubler S, Robert J, Derigent W, Voisin A, Traon YL. 2016.  A  state  of  the  art  survey  &  testbed  of Fuzzy  AHP  (FAHP)  applications. Expert Systems With Applications , Article in Press. Kumar PP. 2019. Goal Programming Through Bakery Production. International Journal Scientific &
Technology Research . 8 (10): 3722-3724. Kumar A, Sah B, Singh AR, Deng Y, He X, Kumar P, Bansal RC. 2017.  A review of multi criteria decision making (MCDM) towards
sustainable  renewable  energy  development.
Renewable and Sustainable Energy Reviews .69: 596-609.
Kusz  D.  2014.  Modernization  of  agriculture  vs sustainable agriculture. scientific papers series management. Economic  Engineering  in Agriculture  and  Rural  Development .  14  (1): 171-178.
Lahdelma R dan Salminen P. 2010. Stochastic multi- criteria  acceptability  analysis  (SMAA),  in trends  in  multiple  criteria  decision  analysis , Ehrgott M, Figueira FR,´ Greco S. [Editors]. Springer, London.
Lyneis  JM.  1988. Corporate  planning  and  policy design.  A  system  dynamic  approach. Cambride, Massachusetts: Pugh-Roberts Assosiate, Inc.
Mardani A, Jusoh A, Nor KMD, Khalifah Z, Zakwan N,  Valipour  A.  2015.  Multiple  criteria decision-making techniques and their applications – a review of the literature from 2000 to 2014. Economic Research- Ekonomska Istraživanja . 28 (1): 516-571. Mardani A, Zavadskas E K, Govindan K, Senin AA, Jusoh  A.  2016.  VIKOR  technique:  A systematic  review  of  the  state  of  the  art literature on methodologies and applications. Sustainability . 8(37):1-38.
Mardesci H, Santosa, Nazir N, Hadiguna RA. 2019.
Identification  of  prospective  product  for  the development of integrated coconut agroindustry in Indonesia. IJASEIT . 9(2):511- 517.
Marimin  2004. Pengambilan  Keputusan  Kriteria Majemuk :  Teknik  dan  Aplikasi.    Jakarta: Penerbit Grasindo.
Marimin dan Slamet AS. 2010. Analisis pengambilan keputusan  manajemen  rantai  pasok  bisnis komoditi  dan  produk  pertanian. Pangan .  19 (2):169-188.
Mendoza  GA  dan  Martins  H.  2006.  Multi-criteria decision analysis in natural resource management:  A  critical  review  and  new modeling  paradigms. Forest  Ecology  and Managament . 230: 1-22.
Muchfirodin M, Guritno AD, dan Yuliando H. 2015. Supply  chain  risk  management  on  Clove commodity  in  Temanggung,  Central  Java (Case study at farmers and middlemen level).
Journal Agriculture and Agricultural Science . 5:235-240.
Munda  G.  2006.  A  naiade  based  approach  for sustainability  benchmarking .  International Journal  Environmental  Technology  and Management . 6 (1/2): 65-78.
Nayak  V  dan  Souza  RD.  2018.  A  survey  on  multi- criteria decision  making  methods in software engineering. International Journal Innovative Science and Research Technology . 3 (7): 366- 374.
Opricovic S dan Tzeng GH. 2007. Extended VIKOR method  in  comparison  with  outranking methods. European  Journal  Operational Research . 178: 514–529.
Oryzanti P, Rustiadi E, Eriyatno, Rochman NT. 2018.
Policy priorities for the economic development  in  agropolitan  area  of  Karacak based on mangosteen agroindustry. American Journal Applied Sciences . 15(11): 489-496.
Özdağoğlu A, Yakut E, dan Bahar S. 2017. Machine selection  in  a  dairy  product  company  with entropy  and  SAW  methods  integration. Cilt . 32(1):341-359.
Parnell  GS,  Driscoll  PJ,  dan  Henderson  DL.  2011. Decision  Making In System Engineering And Management .  John Wiley and Son, Inc.  New Jersey.
Panjwani  S,  Kumar  SN,  dan  Ahuja  L.  2019.  Multi- criteria  decision  making  and  its  applications. International  Journal  Innovative  Technology and Exploring Engineering . 8 (9S4): 149-153. Petrillo  A,  Felice  F,  Barriors  MAO,  Miranda-de  la Hoz  C.  2018.  A  multi-criteria  framework  for evaluating food suppliers: An AHP- DEMATEL-TOPSIS model to manage bullwhip effect. Proceedings ISAHP , Hongkong, 12-15 July 2018.
Phochanikorn  P  dan  Tan  C.  2019.  An  integrated multi-criteria  decision-making  model  based on prospect theory for green supplier selection under uncertain environment: A case study of the  Thailand  palm  oil  products  industry.
Sustainability . 11(1182):1-22.
Polatidis  H,  Haralambopoulos  DA,  Munda  G,
Vreeker  R.  2006.  Selecting  an  appropriate multi-criteria  decision  analysis  technique  for renewable  energy  planning. Energy  Sources,
Part B . 1: 181-193.
Poursaeed  A,  Mirdamadi  M,  Malekmohammadi  I, Hosseini JF. 2010. The partnership models of agricultural sustainable development based on multiple criteria decision making (MCDM) in Iran. African  Journal  Agricultural  Research . 5(3): 3185-3190.
Saaty  TL.  2008.  Decision  making  with  the  analytic hierarchy  process. International  Journal Services Sciences . 1 (1): 83-98.
Saaty TL. 2008. The analytic hierarchy and analytic network measurement processes: applications
to  decisions  under  risk. European  Journal Pure and Applied Mathematics .1 (1): 122-196. Sabaei D, Erkoyuncu J, dan Roy R. 2015. A review of multi-criteria decision making methods for enhanced  maintenance  delivery. Procedia CIRP . 37: 30-35.
Setiawan AG, Herawan D, dan Bintoro PWK. 2013. Application of analytic network process in the performance  evaluation  of  local  Black- Soybean supply to Unilever Indonesia’s soy- sauce  product. Proceedings  ISAHP ,  Kuala Lumpur, 23-26 Juni 2013.
Setiawan  AS,  Marimin,  Areman  Y,  Udin  F.  2011. Studi  peningkatan  kinerja  manajemen  rantai pasok  sayuran  dataran  tinggi  di  Jawa  Barat. Agritech . 13 (1):60-70.
Sianturi  G  dan  Wijaya  T.  2019.  Fuzzy  analytic hierarchy process method for selecting the best design concept of Corn shelling machine. IOP Conf. Series: Materials Science and Engineering 662 , INCITEST-IOP Publishing. Simpson  L.  1998. Supporting  decision  analysis:  A pragmatic  approach.  doctor  of  philosophy [Thesis],  University  of  Leed,  School  of Computer Studies.
Siswandi  TO,  Wiranatha  AAPAS,  dan  Hartiati  A. 2019. Pengembangan manajemen rantai pasok kopi arabika Kintamani Bali. Jurnal Rekayasa dan Manajemen Agroindustri . 7 (1):113-120. Sumaryanti  L  dan  Nurcholis.  2020.  Analysis  of multiple  criteria  decision  making  method  for selection the superior cattle. Intensif . 4(1):131- 141.
Suranti  D.  2018.  Application  of  exponential comparison  method  and  simple  additive
weighting method in assessment of agricultural extension performance. Scientific Journal Informatics , 5 (2): 128-137.
Umar ZB. 2016. The development strategy of coconut sugar industry. International Journal
Engineering and Science , 5(3):58-66.
Utami  TP  dan  Maarif  SM,  Haditjaroko  L,  Arkeman Y. 2016. Integration of customer requirement and technical characteristics of packaged palm cooking  oil  policy  in  Indonesia  by  fuzzy MCDM  in  QFD  and  ME-MCDM. European Journal Business and Management . 8 (17):86- 95.
Velasquez  M  dan  Hester  PT.  2013.  An  analysis  of multi-criteria  decision  making  methods. International  Journal  Operations  Research , 10(2):56-66.
Yang W dan Wu Y. 2019. A novel topsis method based on  improved  grey  relational  analysis  for multiattribute decision-making problem. Mathematical  Problems  in  Engineering , 2019:1-10.
Zadeh LA. 1965. Fuzzy set. Information and Contorl . 8: 338-353.
Zavadskas  EK,  Antucheviciene  J,  dan  Chatterjee  P. 2018.  Multiple-criteria  decision  making (MCDM)  techniques  for  business  processes information  management. Information .  10 (4):1-7.
Zeverte-Rivza  R,  Rivza  P,  dan  Jelgava.  2013.  Fuzzy- ANP based research on the risk assessment of biogas  production  from  agriculture  biomass.
Proceedings  ISAHP ,  Kuala  Lumpur,  23-26 Juni 2013.