Melakukan pengambilan keputusan menggunakan matriks  Analytical Hierarchy Process (AHP) 

merupakan salah satu model pengambilan keputusan yang selain menggunakan perhitungan-perhitungan, juga 

menghasilkan keputusan berdasarkan penilaian-penilaian  dari pengambil keputusan. AHP dapat digunakan untuk 

berbagai permasalahan dan hasil keputusan menggunakan AHP memiliki tingkat konsistensi yang dapat diandalkan 

sehingga dalam kasus pemilihan tanaman pangan unggulan untuk Kotamadya Cilegon dapat membantu menentukan 

jenis tanaman apa yang paling cocok untuk ditanami di lahan-lahan di kota Cilegon. Pada contoh kasus ini, dari hasil 

penilaian penulis dan perhitungan matriks AHP, didapat bahwa  tanaman Padi memiliki nilai paling tinggi sehingga 

paling cocok untuk dijadikan tanaman pangan unggulan di Cilegon

Welda, Welda

STMIK GI MDP

 
                                  Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006 
Hal - 7 
Pemilihan Tanaman Pangan Unggulan Kotamadya Cilegon 
Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) 
 
 
Welda 
 
STMIK MDP Palembang 
welda@stmik-mdp.net 
 
Abstrak: Melakukan pengambilan keputusan menggunakan matriks Analytical Hierarchy Process (AHP) 
merupakan salah satu model pengambilan keputusan yang selain menggunakan perhitungan-perhitungan, juga 
menghasilkan keputusan berdasarkan penilaian-penilaian dari pengambil keputusan. AHP dapat digunakan untuk 
berbagai permasalahan dan hasil keputusan menggunakan AHP memiliki tingkat konsistensi yang dapat diandalkan 
sehingga dalam kasus pemilihan tanaman pangan unggulan untuk Kotamadya Cilegon dapat membantu menentukan 
jenis tanaman apa yang paling cocok untuk ditanami di lahan-lahan di kota Cilegon. Pada contoh kasus ini, dari hasil 
penilaian penulis dan perhitungan matriks AHP, didapat bahwa  tanaman Padi memiliki nilai paling tinggi sehingga 
paling cocok untuk dijadikan tanaman pangan unggulan di Cilegon. 
 
Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process (AHP), pemilihan keputusan, tanaman pangan, matriks. 
 
 
1    PENDAHULUAN 
 
Kotamadya Cilegon memiliki potensi baik 
dari segi sumber daya alam maupun manusia-nya 
untuk memajukan sektor pertanian. Karena daerah 
ini semakin lama semakin dipadati dengan 
pembangunan di bidang industri menyebabkan 
sektor pertanian kurang mendapatkan perhatian, 
sehingga lahan yang tersedia harus dimanfaatkan 
seefisien dan seefektif mungkin. Karena semakin 
terbatasnya lahan, maka keputusan jenis tanaman 
yang akan ditanam menjadi sangat penting bagi 
para pemilik lahan dan biasanya lahan-lahan 
pertanian di kota Cilegon ditanami dengan 
tanaman-tanaman pangan. Analythic Hierarchy 
Process (AHP) merupakan salah satu metode 
pengambilan keputusan yang cukup populer, maka 
pembahasan ini ditujukan untuk memberikan 
gambaran penggunaan AHP untuk membantu 
memilih jenis tanaman yang akan ditanam di 
Kotamadya Cilegon dan untuk mengetahui peran 
Sistem Pendukung Keputusan dalam membantu 
perkembangan pertanian di Cilegon. 
 
2    SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN 
 
Sistem Pendukung Keputusan adalah 
sebuah sistem dibawah kendali satu atau lebih 
pembuat keputusan yang bekerja untuk membuat 
keputusan dengan menyediakan dan mengatur 
seperangkat peralatan yang diharapkan untuk 
menanamkan struktur dalam situasi membuat 
keputusan dan untuk menghasilkan keputusan yang 
efektif.(Marakas, 1999, p5). SPK dapat digunakan 
untuk membantu menyelesaikan berbagai jenis 
permasalahan termasuk dalam bidang agrikultur 
seperti memilih tanaman pangan yang paling cocok 
untuk ditanami di area Kotamadya Cilegon. 
 
 
3    ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS 
      (AHP) 
 
Analytic Hierarchy Process adalah suatu 
model yang luwes yang memberikan kesempatan 
bagi perseorangan atau kelompok untuk 
membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan 
persoalan dengan cara membuat asumsi mereka 
masing-masing dan memperoleh pemecahan yang 
diinginkan darinya. (Saaty,1991, p23). AHP 
merupakan salah satu model yg digunakan dalam 
SPK untuk pengambilan keputusan. Model ini 
mengambil keputusan dengan melakukan 
perbandingan-perbandingan tiap alternatif dan 
kriteria ke dalam bentuk matriks. Perbandingan-
perbandingan tersebut juga didapatkan dari 
 
                 Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006  
Hal - 8   
pengambil keputusan yang akan memberikan 
penilaian-penilaiannya berdasarkan data dan fakta 
yang telah ada. 
 
 
3.1    Pengumpulan Data 
 
Untuk memilih jenis tanaman pangan yang 
paling cocok ditanami di Cilegon, maka harus 
dilakukan pengumpulan data dan perbandingan 
antar Alternatif dan antar Kriteria. 
 
Berdasarkan data-data yang sudah 
dikumpulkan melalui BPS dan Dinas Pertanian dan 
Perindustrian Kotamadya Cilegon, maka kriteria-
kriteria pemilihan tanaman pangan unggulan 
ditentukan berdasarkan hal-hal berikut: 
 
1. Agroklimat, yang terdiri dari sub-sub 
kriteria: 
- Suhu 
- Kelembaban Udara 
- Jenis Tanah 
- Curah Hujan 
- Luas Lahan 
 
2. Pasca Panen, terdiri dari : 
- Agroinput 
- Jumlah Panen 
- Produksi 
 
Tabel 1: Data perkembangan tanaman 
 
Jenis 
Tanaman 
 
Target 
Tanaman 
Target 
Panen 
Realisasi 
Produk 
a. Padi 
b. Jagung 
c. Kacang   
    Tanah 
d. Kacang Hijau 
e. Ubi Kayu 
 
f. Ubi Jalar 
 
g. Sayuran 
- Cabe Merah 
- Kacang 
   Panjang 
- Terung 
- Timun 
- Tomat 
- Kangkung 
 
2.713 Ha 
500 Ha 
2.725 Ha 
 
230 Ha 
525 Ha 
 
500 Ha 
 
 
58 Ha 
150 Ha 
 
55 Ha 
112 Ha 
35 Ha 
8 Ha 
 
2.408 Ha 
503 Ha 
1.660 Ha 
 
217 Ha 
217 Ha 
 
234 Ha 
 
 
78 Ha 
274 Ha 
 
126 Ha 
268 Ha 
82 Ha 
114 Ha 
15.758 Ton  GKG 
400 Ton Pipilan 
4.761 Ton 
Brangkasan 
958 on Biji 
2.184 Ton Ubi 
Basah 
958 Ton Ubi 
Basah 
 
78 Ton 
476 Ton 
 
163 Ton 
909 Ton 
189 Ton 
155 Ton 
 
Sementara data-data tentang jenis-jenis 
tanaman di Cilegon dan perkembangan-nya seperti 
pada tabel 1 diatas. 
 
Berdasarkan data tersebut, Padi memiliki 
realisasi produk tertinggi disusul Kacang Tanah 
dan Ubi Kayu. Maka ketiga jenis tanaman tersebut 
dapat menjadi alternatif tanaman yang paling 
sesuai untuk di tanam di Cilegon. 
 
 
3.2    Hierarki Keputusan 
 
Dengan menggunakan AHP, permasalahan 
dapat dirumuskan dalam sebuah hierarki : 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
  
 
 
 
 
 
 
Gambar 1: Hierarki Keputusan 
 
 
3.3    Perhitungan Matriks 
 
Dari hirarki tersebut dibuat perhitungan 
menggunakan AHP, yaitu dengan memasukkan 
kriteria-kriteria dan alternatif-alternatif yang ada 
untuk diperbandingkan satu dengan yang lainnya. 
Perbandingan-perbandingan dilakukan mengguna-
kan matriks  dengan 3 tahapan yaitu : 
 
 
Menentukan Tanaman 
Pangan Unggulan 
Agroklimat Pasca Panen 
Suhu 
K
elem
baban 
udara
Jenis tanah 
C
urah hujan 
Luas lahan 
A
groinput 
Jum
lah 
Panen
Produksi 
Padi Kacang 
Tanah 
Ubi 
Kayu 
 
                                  Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006 
Hal - 9 
1. Perbandingan Berpasangan 
2. Normalisasi Kriteria 
3. Prioritas Global 
 
A. Perbandingan Berpasangan 
 
Pada matriks ini akan dilakukan perbandingan 
antar-sub kriteria dengan memasukkan angka-
angka penilaian berdasarkan data-data yang ada, 
dimana dua sub kriteria yang sama pentingnya 
diberi nilai 1 seperti pada Tabel 2.  
 
Kemudian dilanjutkan dengan menghitung 
normalisasi bobot dari masing-masing subkriteria 
dengan membagi nilai masing-masing sel pada 
matriks terhadap jumlah totalnya seperti pada 
Tabel 3. 
 
Berikut perbandingan sub-sub kriteria Agroklimat: 
 
Tabel 2: Perbandingan Berpasangan Kriteria 
Agroklimat 
 
 
Perbandingan 
Berpasangan A1 A2 A3 A4 A5 
A1 Luas Lahan 1.000 0.333 0.200 0.200 0.143
A2 Curah Hujan 3.000 1.000 1.000 0.333 0.200
A3 Jenis Tanah 5.000 1.000 1.000 0.200 1.000
A4 Kelembaban 5.000 3.000 5.000 1.000 1.000
A5 Suhu 7.000 5.000 1.000 1.000 1.000
Total 21.000 10.333 8.200 2.733 3.343
 
Tabel 3: Normalisasi Bobot Kriteria Agroklimat 
 
 
Normalisasi 
Bobot A1 A2 A3 A4 A5 Bobot
A1 Luas Lahan 0.048 0.032 0.024 0.073 0.043 0.044
A2 Curah Hujan 0.143 0.097 0.122 0.122 0.060 0.109
A3 Jenis Tanah 0.238 0.097 0.122 0.073 0.299 0.166
A4 Kelembaban 0.238 0.290 0.610 0.366 0.299 0.361
A5 Suhu 0.333 0.484 0.122 0.366 0.299 0.321
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
 
Perbandingan Berpasangan sub-subkriteria Pasca 
Panen : 
 
 
 
Tabel 4: Normalisasi Kriteria Pasca Panen 
 
 
Perbandingan 
Berpasangan B1 B2 B3 
B1 Produksi 1.000 0.200 0.143 
B2 Jumlah Panen 5.000 1.000 0.333 
B3 Agroinput 7.000 3.000 1.000 
Total 13.000 4.200 1.476 
 
Tabel 5: Normalisasi Bobot kriteria Pasca Panen 
 
 Normalisasi Bobot B1 B2 B3 Bobot
B1 Produksi 0.077 0.048 0.097 0.074
B2 Jumlah Panen 0.385 0.238 0.226 0.283
B3 Agroinput 0.538 0.714 0.677 0.643
Total 1.000 1.000 1.000 1.000
 
Untuk memastikan konsistensi dari angka 
yang dimasukkan ke dalam matriks, dapat 
digunakan rumus : 
 
λ maks  =  ( λ1 + λ2 + …..λ n ) 
                    n 
 
CI   =  λ maks – n 
          n-1 
 
CR  =   CI  
                 RI 
 
1. Nilai λ diperoleh dari jumlah entri dibagi 
dengan bobot , dimana nilai bobot diinput 
berdasarkan  garis simetris matriks normalisasi 
kriteria agroklimat. 
2. CI  =  Consistency Index. 
3. CR = Consistency Ratio. 
4. RI  = Ratio Index. 
 
Nilai untuk RI telah ditetapkan yaitu : 
 
Tabel 6: Nilai RI 
 
n 1 2 3 4 5 
RI 0 0 0.58 0.90 1.12 
 
n 6 7 8 9 10 
RI 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 
 
 
                 Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006  
Hal - 10   
B.  Normalisasi Kriteria 
 
Pada tahap ini dibuat matriks perbandingan 
beserta matriks normalisasi bobotnya seperti pada 
tahapan Perbandingan Berpasangan, tetapi pada 
tahapan ini yang diperbandingkan adalah alternatif-
alternatif tanaman pilihan berdasarkan tiap sub 
kriteria yang ada. Karena terdapat 8 sub kriteria, 
maka akan dilakukan 8 kali perbandingan. Untuk 
lebih jelasnya terlihat dalam Tabel 7 sampai 
dengan Tabel 22 berikut: 
 
1.  Normalisasi Kriteria Agroklimat 
 
a. Berdasarkan subkriteria Luas Lahan 
 
Tabel 7: Normalisasi Sub Kriteria Luas Lahan 
 
  
Perbandingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu      1.000       0.333      0.143  
Y Kacang Tanah      3.000       1.000      0.200  
Z Padi      7.000       5.000      1.000  
Total     11.000      6.333      1.343  
 
Tabel 8: Normalisasi Bobot Sub Kriteria Luas 
Lahan 
 
  
Normalisasi  
Bobot X Y Z Bobot 
X Ubi Kayu 0.091 0.053 0.106 0.083 
Y Kacang Tanah 0.273 0.158 0.149 0.193 
Z Padi 0.636 0.789 0.745 0.724 
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 
 
b. Berdasarkan subkriteria Curah Hujan 
 
Tabel 9: Normalisasi Sub Kriteria Curah Hujan 
 
  
Perbandingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu      1.000      0.333       0.200 
Y Kacang Tanah      3.000      1.000       0.333 
Z Padi      5.000      3.000       1.000 
Total      9.000      4.333       1.533 
 
 
Tabel 10: Normalisasi Bobot Sub Kriteria Curah 
Hujan 
 
  
Normalisasi 
Bobot X Y Z Bobot
X Ubi Kayu 0.111 0.077 0.130 0.106
Y Kacang Tanah 0.333 0.231 0.217 0.260
Z Padi 0.556 0.692 0.652 0.633
Total 1.000 1.000 1.000 1.000
 
c. Berdasarkan subkriteria Jenis Tanah 
 
Tabel 11: Normalisasi Sub Kriteria Jenis Tanah 
 
  
Perbandingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu      1.000       0.333      0.143  
Y Kacang Tanah      3.000       1.000      0.200  
Z Padi      7.000       5.000      1.000  
Total     11.000      6.333      1.343  
 
Tabel 12: Normalisasi Bobot Sub Kriteria Jenis 
Tanah 
  Normalisasi Bobot X Y Z Bobot 
X Ubi Kayu 0.091 0.053 0.106 0.083 
Y Kacang Tanah 0.273 0.158 0.149 0.193 
Z Padi 0.636 0.789 0.745 0.724 
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 
 
d. Berdasarkan subkriteria Kelembaban Udara 
 
Tabel 13: Normalisasi Sub Kriteria Kelembaban 
Udara 
 
  
Perbandingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu 1.000 0.333 0.143 
Y Kacang Tanah 3.000 1.000 0.250 
Z Padi 7.000 4.000 1.000 
Total 11.000 5.333 1.393 
 
Tabel 14: Normalisasi Bobot Sub Kriteria 
Kelembaban Udara 
  Normalisasi Bobot X Y Z Bobot
X Ubi Kayu 0.091 0.063 0.103 0.085
Y Kacang Tanah 0.273 0.188 0.179 0.213
Z Padi 0.636 0.750 0.718 0.701
Total 1.000 1.000 1.000 1.000
 
                                  Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006 
Hal - 11 
e. Berdasarkan subkriteria suhu 
 
Tabel 15: Normalisasi Sub Kriteria Suhu 
 
  
Perbandingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu 1.000 0.333 0.200 
Y Kacang Tanah 3.000 1.000 0.333 
Z Padi 5.000 3.000 1.000 
Total 9.000 4.333 1.533 
 
Tabel 16: Normalisasi Bobot Sub Kriteria Suhu 
 
 Normalisasi Bobot X Y Z Bobot
X Ubi Kayu 1.000 0.077 0.130 0.106
Y Kacang Tanah 3.000 0.231 0.217 0.260
Z Padi 5.000 0.692 0.652 0.633
Total 1.000 1.000 1.000 1.000
 
2.  Normalisasi Kriteria Pasca Panen 
 
a. Berdasarkan subkriteria Produksi 
 
Tabel 17: Normalisasi Sub Kriteria Produksi 
 
  
Perbadingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu 1.000 0.200 0.125 
Y Kacang Tanah 5.000 1.000 0.500 
Z Padi 8.000 2.000 1.000 
Total 14.000 3.200 1.625 
 
Tabel 18: Normalisasi Bobot Sub Kriteria 
Produksi 
 
  
Normalisasi 
Bobot X Y Z Bobot
X Ubi Kayu 0.071 0.063 0.077 0.070 
Y Kacang Tanah 0.357 0.313 0.308 0.326 
Z Padi 0.571 0.625 0.615 0.604 
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 
  
b. Berdasarkan subkriteria Jumlah Panen 
 
 
 
 
 
Tabel 19: Normalisasi Sub Kriteria Jumlah Panen 
 
  
Perbadingan 
Berpasangan X Y Z 
X  Ubi Kayu 1.000  0.200 0.143 
Y  Kacang Tanah 5.000 1.000 0.333 
Z  Padi 7.000 3.000 1.000 
Total 13.000 4.200 1.476 
 
Tabel 20: Normalisasi Bobot Sub Kriteria Jumlah 
Panen 
 
  
Normalisasi 
Bobot X Y Z Bobot
X  Ubi Kayu 0.077 0.048 0.097 0.074 
Y  Kacang Tanah 0.385 0.238 0.226 0.283 
Z  Padi 0.538 0.714 0.677 0.643 
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 
 
c. Berdasarkan subkriteria Agroinput 
 
Tabel 21: Normalisasi Sub Kriteria Agroinput 
 
  
Perbadingan 
Berpasangan X Y Z 
X Ubi Kayu 1.000 0.200 0.125 
Y Kacang Tanah 5.000 1.000 0.333 
Z Padi 8.000 3.000 1.000 
Total 13.000 4.200 1.476 
 
Tabel 22: Normalisasi Bobot Sub Kriteria 
Agroinput 
 
  
Normalisasi 
Bobot X Y Z Bobot
X Ubi Kayu 0.071 0.048 0.086 0.068 
Y Kacang Tanah 0.357 0.238 0.228 0.275 
Z Padi 0.571 0.714 0.686 0.657 
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 
 
C.  Prioritas Global 
 
Setelah semua matriks perbandingan untuk 
level tiga selesai diisi dan diolah maka didapatkan 
bobot semua prioritas lokal. Langkah berikutnya 
adalah melakukan operasi perkalian antara matriks 
 
                 Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006  
Hal - 12   
yang memuat prioritas lokal tersebut sehingga 
akhirnya akan menghasilkan suatu prioritas global. 
 
Matriks Prioritas Lokal dan Global berisi 
bobot-bobot dari tiap sub kriteria yang didapat dari 
matriks Normalisasi Bobot pada tahapan 
Perbandingan Berpasangan. Selain bobot tiap sub 
kriteria, matriks Prioritas Lokal dan Global juga 
berisi bobot-bobot dari tiap alternatif terhadap tiap 
sub kriteria, yang diperoleh dari matriks 
Normalisasi Kriteria pada tahapan kedua (tahapan 
Normalisasi Kriteria). Untuk lebih jelasnya dapat 
dilihat pada Tabel 23 dan Tabel 25. 
 
Setelah memasukkan bobot ke dalam 
matriks, selanjutnya kembali dibuat matriks 
Normalisasi Bobot untuk Prioritas Lokal dan 
Global tiap kriteria. Normalisasi Bobot ini didapat 
dengan melakukan perhitungan perkalian kepada 
tiap sel alternatif pilihan terhadap bobot nya 
masing2 berdasarkan bobot tiap sub kriteria. 
Kemudian bobot tiap alternatif dijumlahkan seperti 
pada Tabel 24 dan Tabel 26. 
 
Prioritas-prioritas lokal dan prioritas global 
dari masalah pemilihan tanaman pangan unggulan 
ditunjukkan dengan tabel-tabel berikut : 
 
Tabel 23: Prioritas Lokal dan Global Agroklimat 
 
  Kriteria A1 A2 A3 A4 A5 
  Bobot 0.044 0.108 0.165 0.360 0.320
X Ubi Kayu 0.083 0.106 0.083 0.085 0.106
Y Kacang Tanah 0.193 0.260 0.193 0.213 0.260
Z Padi 0.724 0.633 0.724 0.701 0.634
Total 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
 
Tabel 24: Normalisasi Bobot Prioritas Lokal dan 
Global Agroklimat 
 
 
Normalisasi 
Bobot A1 A2 A3 A4 A5 Bobot
X  Ubi Kayu 0.003  0.011 0.014 0.030 0.034 0.094
Y  Kacang Tanah 0.008  0.028 0.032 0.076 0.083 0.229
Z  Padi 0.031  0.068 0.119 0.252 0.203 0.676
Total 0.044  0.108 0.166 0.360 0.320 1.000
 
 
Tabel 25: Prioritas Lokal dan Global Pasca Panen 
 
  Kriteria B1 B2 B3 
   Bobot 0.074 0.282 0.643 
X  Ubi Kayu 0.070 0.074 0.068 
Y  Kacang Tanah 0.325 0.283 0.274 
Z  Padi 0.603 0.643 0.657 
Total 1.000 1.000 1.000 
 
Tabel 26: Normalisasi Bobot Prioritas Lokal dan 
Global Pasca Panen 
 
 Normalisasi Bobot B1 B2 B3 Bobot
X  Ubi Kayu 0.005 0.021 0.044 0.070
Y  Kacang Tanah 0.024 0.080 0.176 0.280
Z  Padi 0.044 0.181 0.422 0.649
Total 0.074 0.282 0.643 1.000
 
Setelah membuat matriks Prioritas Lokal 
dan Global, selanjutnya nilai-nilai bobot dari 
matriks tersebut di kumpulkan dan dijumlahkan, 
sehingga akan didapat nilai akhir untuk tiap 
alternatif.  
 
Penjumlahan nilai-nilai bobot tersebut 
dibuat ke dalam matriks yang akan menunjukkan 
nilai akhir dari penggunaan matriks AHP untuk 
memecahkan permasalahan pemilihan tanaman 
pangan unggulan di Kotamadya Cilegon. Berikut 
matriks hasil akhir : 
 
Tabel  27: Hasil Akhir Tanaman Pangan Unggulan 
 
  Kriteria Ubi Kayu
Kacang 
Tanah Padi 
A  Agroklimat 0.094 0.229 0.676
P  Pasca Panen 0.070 0.280 0.649
Total 0.164 0.509 1.325
 
Matriks diatas menunjukkan bahwa padi 
merupakan tanaman pangan unggulan dengan 
memperoleh nilai sebesar 1.325, disusul dengan 
kacang tanah menempati urutan kedua dengan nilai 
sebesar 0.509 dan ubi kayu menempati urutan 
ketiga dengan mendapat nilai sebesar 0.164. 
 
 
 
                                  Volume 2 Nomor 3, Oktober 2006 
Hal - 13 
Prioritas               Prioritas 
Lokal           Global 
 
        B1         B2            B3 
 
    0.074       0.282        0.643 
   
Gambar 2: Grafik Hasil Keputusan Matriks 
AHP 
 
 
4    KESIMPULAN 
 
AHP merupakan suatu model pengambil 
keputusan yang bersifat dinamis, artinya AHP bisa 
digunakan untuk memecahkan berbagai macam 
permasalahan, baik dalam organisasi yang 
berbentuk perusahaan maupun organisasi-
organisasi non-perusahaan, seperti Dinas Pertanian 
dan Perindustrian Kotamadya Cilegon. Perhitungan 
AHP memiliki keunggulan pada keakuratan dan 
konsistensi penilaian yang dibuat, hasil yang 
didapat juga fleksibel, berdasarkan penilaian dari si 
pengambil keputusan. Selain itu untuk 
memudahkan penggunaan AHP dapat dibuat dalam 
bentuk matriks tanpa harus menggunakan 
bermacam-macam rumus. 
 
 
DAFTAR PUSTAKA 
 
[1] Badan Pusat Statistik. 2000. Cilegon Dalam 
Angka Tahun 2000. 
 
[2] Marakas, George, M. 1999. Decision 
Supports Systems in The 21st 
Century.International Edition. Prentice-Hall, 
Inc., New Jersey. 
 
[3] Pemerintah Kota Cilegon Dinas Koperasi 
dan Pertanian. 2002. Seksi Tanaman Pangan 
dan Perkebunan Tahun 2002. 
[4] Saaty, Thomas L. 1991. Pengambilan 
Keputusan Bagi Para Pemimpin. Terjemahan 
Liana Setiono. PT.Pustaka Binaman 
Pressindo, Jakarta. 
 
[5] Turban, Efraim and Aronson, Jay. 2001. 
Decision Support System and Intelligent 
Systems. Prentice Hall, Inc., New Jersey. 
 
Z = 0.649 
Y =0.280 
X = 0.070 


Pemilihan Tanaman Pangan Unggulan Kotamadya Cilegon Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP)

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

STMIK GI MDP