������������������������������������������ Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia p�ISSN: 2541-0849
��������������������������������� e-ISSN: 2548-1398
��������������������������������� Vol. 6, No. 5, Mei 2021
PEMANFAATAN METODE AHP DALAM PEMILIHAN PROYEK
INFRASTRUKTUR
Herri Suryadi Samosir, A. Perwira Mulia Tarigan dan Fahmi Fahmi
Universitas
Sumatera Utara Medan, Indonesia
Email: [email protected],
[email protected] dan [email protected]
Abstract
Public Private Partnership (PPP) in Indonesia is a
KPBU (Collaboration between the Government and Businesses) in providing
infrastructures for public utilities by referring to some specifications
specified by the Minister/Heads of Institutions/ Heads of Regional
Governments/State Own Enterprises/Regional Government Enterprises which partly
and overall use business resources by sharing the risks. KPBU can help the
government develop infrastructures, but businesses usually get difficulty in
investing their capital and to determine the projects they are going to
choose.� In general, the approach is only
focused on capital recovery without considering other factors.� This study explained the approaches which
considered special criteria, knowledge of the infrastructures, and anything
which is needed by the people.� The
criteria were assessed to organize PPP planning while Analytical Hierarchy
Process (AHP) was used to complete the process of selecting multi�
criteria.� The result of selecting and
weighing multi�criteria could help determine the priority level of KPBU
projects.
Keywords: investment; infrastructure; KPBU; analytical hierarchy process
(AHP); decision making
Abstrak
Public
Private Partnership (PPP) di
Indonesia dikenal sebagai Kerjasama Pemerintah dengan Badan Usaha (KPBU). KPBU
didefinisikan sebagai Kerjasama antara Pemerintah dan Badan Usaha dalam
penyediaan infrastruktur yang bertujuan untuk kepentingan umum dengan mengacu
pada spesifikasi yang telah ditetapkan sebelumnya oleh Menteri/Kepala
Lembaga/Kepala Daerah/Badan Usaha Milik Negara/Badan Usaha Milik Daerah
(BUMN/BUMD), yang sebagian atau seluruhnya menggunakan sumber daya Badan Usaha
dengan memperhatikan pembagian risiko di antara para pihak. KPBU dapat membantu
pemerintah dalam pembangunan infrastruktur, namun sering kali badan usaha yang
ingin berinvestasi mengalami kesulitan dalam menentukan proyek yang akan
dipilih. Secara umum dalam berinvestasi pendekatannya hanya terfokus pada
pengembalian modal dan tidak mempertimbangkan faktor-faktor lainnya. Studi ini
menjelaskan pendekatan yang mempertimbangkan kriteria-kriteria khusus,
pengetahuan tentang infrastruktur tersebut, dan permasalahan kebutuhan yang
dirasakan di masyarakat. Dalam pendekatan ini digunakan penilaian kriteria
untuk penyusunan rencana KPBU (PPP Planning). Proses Analytical Hierarchy
Process (AHP) digunakan untuk menyelesaikan proses pemilihan dan
pembobotan multi kriteria. Hasil analisa dari pemilihan dan pembobotan multi
kriteria dapat membantu dalam menentukan tingkat prioritas proyek KPBU.
Kata Kunci: investasi; infrastruktur; KPBU; analytical hierarchy
process
(AHP); pengambilan keputusan.
Pendahuluan
Di indonesia PPP dikenal
sebagai Kerjasama Pemerintah dengan Badan Usaha (KPBU), KPBU didefinisikan
sebagai kerjasama antara Pemerintah dan Badan Usaha
dalam Penyediaan Infrastruktur bertujuan untuk kepentingan umum dengan mengacu
pada spesifikasi yang telah ditetapkan sebelumnya oleh Menteri/Kepala
Lembaga/Kepala Daerah/BUMN/BUMD, yang sebagian atau seluruhnya menggunakan
sumber daya Badan Usaha dengan memperhatikan pembagian risiko
diantara para pihak� (Samosir, 2020).
Pertumbuhan ekonomi memerlukan infrastruktur yang memadai, celebrates anggaran
dari pemerintah memberikan peluang pembiayaan proyek infrastruktur dilakukan
dengan skema KPBU, hal ini membuat para stakeholder perlu untuk memilih
prioritas proyek yang sesuai dengan tepat dan akurat. Stakehoder
harus memiliki metode pengambilan keputusan untuk mendapatkan proyek dengan
risiko yang sangat minimal dan sesuai dengan kebutuhan masyarakat. Indonesia
menempati peringkat ke 36 dari 137 negara dengan score 4,68 pada skala score best 1-7 terkait buruknya fasilitas infrastruktur dan hal mengurangi daya tarik investasi masuk (Schwab, 2018).
Proyek infrastruktur seperti proyek konstruksi lainnya adalah suatu hal yang
kompleks dan penuh dengan ketidakpastian serta memiliki permasalahan yang
bervariasi, kriteria suatu proyek dengan yang lain bisa berbeda dan hal
tersebut harus dipertimbangkan dalam proses pengambilan keputusan dalam
menentukan tingkat prioritas proyek, keputusan menjadi lebih sulit karena
subjektivitas dalam penilaian dipengaruhi oleh perbedaan latarbelakang para
stakeholder.
Terdapat beberapa cara atau
metode dalam menilai, menganalisa risiko dan kelayakan suatu proyek, umumnya
metode yang digunakan disesuaikan dengan pengalaman dalam menangani proyek
sejenis. Sangat jarang menghitung kriteria dan risiko apa saja yang
mempengaruhi proyek secara keseluruhan, hal ini kemungkinan disebabkan oleh
kurangnya pendekatan yang langsung menggabungkan seluruh aspek risiko secara
sistematis dalam suatu skema prioritas. Tingkat kompleksitas yang beragam dapat
terjadi disebabkan perbedaan jenis proyek dan perbedaan jenis kriteria membuat
metode yang umum digunakan tidak dapat memberikan penilaian yang sistematis,
bahkan sering mengalami kegagalan dalam mengantisipasi risiko pada proyek, dari
permasalahan yang terjadi tersebut maka sangat diperlukan suatu metode
penilaian risiko yang sistematis dan rasional. Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah metode pengambilan keputusan yang dapat dipergunakan untuk
mengatasi permasalahan multi kriteria dan multi proyek
(Saaty, 2008).
Pengambilan keputusan metode AHP dilakukan dengan pendekatan dan penyusunan
kriteria kedalam hiraki, menilai tingkat kepentingan
suatu kriteria, membandingkan alternatif setiap kriteria, dan menentukan peringkat
seluruh alternatif. Metode ini didasarkan oleh penilaian berdasarkan keahlian
dan perhitungan matematis. Cara ini terbukti efektif dalam memecahkan masalah
pengambilan keputusan yang sangat kompleks dan sangat membantu dalam
mengidentifikasikan dan menseleksi kriteria, melakukan analisa
terhadap data yang dikumpulkan untuk kriteria dan mempercepat proses dalam
pengambilan keputusan. AHP sangat membantu dalam pengambilan keputusan yang
kompleks dan tidak terstruktur.
Kelebihan yang terutama
dalam penggunaan AHP adalah dapat melakukan evaluasi secara subjektif dan
objektif, adanya perangkat yang dapat memeriksa konsistensi penilaian atau
alternatif yang diberikan oleh ahli, sehingga dapat mengurangi subjektifias dalam pengambilan keputusan. Hal ini dapat
membantu untuk mengurangi kekeliuran yang umum
ditemui dalam proses pengambilan keputusan, seperti kurangnya pemahaman tentang
kebutuhan keuangan, jangka waktu pengembalian, sistem kontrak dan risiko, yang
pada akhirnya membuat pengambil keputusan sulit untuk menentukan pilihan yang
tepat. Penggunaan AHP akan sangat membantu untuk mengambil keputusan yang tidak
hanya didasarkan pada pengalaman, intuisi atau metode praktis tetapi juga
melibatkan analisa kuantitatif dari kriteria dan
pertimbangan seluruh faktor secara menyeluruh. Para pengambil keputusan akan
terbantu dengan dilibatkannya orang-orang yang berpengalaman dan ahli dari
multi disiplin dalam proses pengambilan keputusan, keterlibatan para ahli dibidangnya masing-masing sangat membantu untuk membuat
keputusan yang lebih objektif dan tepat dengan adanya acuan alokasi risiko.
Referensi dari peneliti
terdahulu �An
AHP-based Construction Project Selection Method� (Nandi, Paul, & Phadtare, 2011)
yaitu memanfaatkan metode pengambilan keputusan AHP untuk menentukan pilihan
terbaik dari beberapa opsi yang ada, pada penelitian pertama fokus penelitian
adalah bagaimana kontraktor memilih proyek yang menguntungkan untuk
dilaksanakan dari tiga pilihan yaitu proyek Thermal Power Project, Road Project dan Hydro Power Project dan pada penelitian kedua adalah �Implementing AHP Approach to Select an Appropriate Financing Method for
PPP Highway Projects in Iran� (Noorzai, Jafari, Heshmatnezhad, & Vahedi, 2016)
bagaimana menentukan kontrak yang terbaik untuk pembangunan jalan di antara
empat kontrak yaitu Traditional Private
Outsourcing Contracts, Build- Operate- Transfer (BOT), Concessions
Contracts (DBFO), Private Divestiture Contracts (BOO) (Delmon, 2010), penelitiaan yang pertama adalah penelitian
yang memiliki persamaan dengan penelitian ini tetapi dengan perbedaan bahwa
pengambil keputusan bukanlah kontraktor tetapi investor dan pemerintah, hal ini
karena pelaksanaan proyek dilakukan dengan skema KPBU, dalam penelitian ini
terdapat lima proyek yang akan ditentukan rangking
prioritasnya yaitu proyek Rumah Sakit, SPAM, LRT, BRT dan TOL. Kontraktor di
dalam menentukan kriteria dan sub kriteria lebih cenderung kepada investasi
jangka pendek dan ini sangat berbeda dengan konsep KPBU yang lebih cenderung
pada investasi jangka panjang di mana risiko kegagalan lebih tinggi, konsep
pelaksanaan proyek KPBU sangat tergantung kepada pembagian risiko antara
pemerintah dengan badan usaha, di mana badan usaha memiliki risiko lebih besar.
Metode AHP sangat
tergantung kepada penilaian ahli, oleh karenanya dalam penelitian ini sangat
penting melakukan kuesioner langsung dari narasumber, investor dan pemerintah
dalam penelitian ini adalah narasumber utama yang mutlak harus diperoleh, di
samping narasumber yang lain seperti dari akademisi dan dari masyarakat sebagai
pengguna jasa. Peran narasumber utama bukan hanya dalam menetapkan dan menilai
perbandingan kepentingan kriteria dan sub kriterianya tetapi juga menilai
hubungan dan pengaruh kriteria maupun sub kriteria terhadap masing-masing
proyek, hasil kuesioner dari penilaian tingkat kepentingan masing-masing sub
kriteria terhadap kriterianya disebut Daftar Peringkat Kriteria dan Sub
Kriteria, adapun hasil kuesioner penilaian hubungan dan pengaruh kriteria
maupun sub kriteria terhadap masing-masing proyek disebut Detail Masing-Masing Proyek.
Metode Penelitian
Penelitian ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Sasongko, Astuti, & Maharani,
2017), AHP
dimanfaatkan untuk menentukan proyek infrastruktur prioritas yang dibutuhkan
oleh masyarakat. Studi ini adalah untuk menentukan rangking prioritas dari tiga
proyek infrastruktur yang akan dilaksanakan dengan skema KPBU.
Konsep dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)
adalah penggunaan matriks pairwise comparison (matriks perbandingan
berpasangan) untuk menghasilkan bobot relatif antara kriteria maupun alternative (Darmanto, Latifah, & Susanti, 2014). Suatu
kriteria akan dibandingkan dengan kriteria lainnya dalam hal seberapa penting
terhadap pencapaian tujuan di atasnya (Saaty, 1986). Konsep dasar AHP dapat dilihat pada Tabel 1 dan pada
Gambar 2 dijelaskan mengenai struktur AHP.
Tabel 1
Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)
|
Tingkat Kepentingan |
Definisi |
Keterangan |
|
1 |
Sama Pentingnya |
Kedua
elemen mempunyai pengaruh yang sama |
|
3 |
Sedikit Lebih Penting |
Pengalaman
dan penilaian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya |
|
5 |
Lebih Penting |
Satu
elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata,
dibandingkan dengan elemen pasangannya |
|
7 |
Sangat Penting |
Satu
elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata,
dibandingkan dengan elemen pasangannya |
|
9 |
Mutlak Lebih Penting |
Satu
elemen terbukti mutlak lebih disukai dibandingkan dengan elemen pasangannya,
pada keyakinan tertinggi |
|
2,4,6,8 |
Nilai Tengah |
Diberikan
bila terdapat keraguan penilaian di antara dua
tingkat kepentingan yang berdekatan |
Sumber : (Saaty, 1986)
Gambar 2
Struktur Hierarki Analytical Hierarchy Process (AHP)
Matriks berpasangan antara dua elemen disusun dalam
rumus:
Kemudian menghitung konsistensi matriks dengan
rumus:
Penilaian dalam membandingkan antara satu kriteria
dengan kriteria yang lain di mana kriteria tersebut adalah bebas satu sama
lain, dan hal ini dapat mengarah pada ketidak konsistensian. Dalam (Saaty, 1990),� Indeks konsistensi dari matriks ber ordo �n�
dapat diperoleh dengan rumus:
CI ��������� =
(λmaks-n)/(n-1)������������������. (1)
Di mana� :
λmaks �� =
Nilai eigen terbesar dari matriks ber ordo n
Nilai eigen terbesar didapat dengan menjumlahkan
hasil perkalian jumlah kolom dengan eigen vector. Batas ketidak konsistensian
di ukur dengan menggunakan rasio konsistensi (CR), yakni perbandingan indeks
konsistensi (CI) dengan nilai pembangkit random (RI). Nilai ini bergantung pada
ordo matriks n.
Rasio konsistensi dapat dirumuskan :
CR ������� =
CI/RI����������������������������� (2)
CI ��������� =
Indeks Konsistensi (Consistency Index)
CR ������� =
Ratio Konsistensi (Consistency Ratio)
RI ��������� =
Pembangkit Random (Random Index)
Bila nilai CR lebih kecil dari 10%, ketidak
konsistensian pendapat masih dianggap dapat diterima, daftar indeks random
konsistensi (RI) dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2
Daftar Index Random consistency
(RI)
|
n |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
|
RI |
0,0000 |
0,0000 |
0,5799 |
0,8921 |
1,1159 |
1,2358 |
1,3322 |
1,3952 |
|
n |
9 |
10 |
11 |
12 |
13 |
14 |
15 |
|
|
RI |
1,4537 |
1,4882 |
1,5117 |
1,5356 |
1,5571 |
1,5714 |
1,5831 |
` |
� Sumber:
Tummala and Ling (1998)
Langkah awal dalam penelitian ini adalah menetapkan
kriteria utama dan sub kriteria dibawahnya, dari literatur sangat sedikit
didapatkan informasi tentang pembiayaan proyek infrastruktur dengan skema KPBU
yang menggunakan AHP, oleh karena hal tersebut maka penelitian ini dilakukan
dengan metode wawancara dan Focus Group Discussion (FGD) yang dan
menghasilkan 10 kriteria utama dan 36 sub kriteria (Afiyanti, 2008).
Langkah selanjutnya dari penelitian ini adalah
melakukam penilaian terhadap seluruh sub kriteria dengan pendekatan kepada
perusahaan pengembang untuk melakukan pemeringkatan sub kriteria pada skala
1-10 poin ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3
Daftar Peringkat Kriteria Utama dan Sub Kriteria
|
1 |
Kriteria Keuangan (KU) |
|
|
|
|
a |
Biaya investasi |
7 |
|
|
b |
Rasio minimal modal |
7 |
|
|
c |
Periode pengembalian
(payback period) |
9 |
|
|
d |
Index
profitabilitas/Harga |
9 |
|
2 |
Kriteria Teknis (TK) |
|
|
|
|
a |
Akses ke peralatan
yang diperlukan |
9 |
|
|
b |
Mampu menerapkan
teknologi baru |
8 |
|
|
c |
Kemudahan teknologi dalam
pemeliharaan dan perbaikan |
7 |
|
3 |
Kriteria Sumber Daya (SD) |
|
|
|
|
a |
Kemampuan menyediakan
sumber daya manusia |
9 |
|
|
b |
Kemampuan menyediakan
bahan/material pada masa konstruksi dan operasi |
7 |
|
|
c |
Kemampuan menyediakan
peralatan pada masa konstruksi dan operasi |
9 |
|
4 |
Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) |
|
|
|
|
a |
Bebas pajak PPN |
7 |
|
|
b |
Subsidi BBM dan
listrik |
7 |
|
|
c |
Dukungan dana
konstruksi dari pemerintah (VGF) |
9 |
|
|
d |
Dukungan sumberdaya
dari pemerintah |
7 |
|
5 |
Kriteria Klausal Kontrak (KK) |
|
|
|
|
a |
Bonus dan penalty |
8 |
|
|
b |
Garansi konstruksi
dan peralatan |
8 |
|
|
c |
Keadaan Kahar (Force
Majeure) |
9 |
|
6 |
Kriteria Lokasi (LO) |
|
|
|
|
a |
Risiko pembebasan
lahan |
7 |
|
|
b |
Risiko
ketidaksesuaian lokasi lahan |
7 |
|
|
c |
Risiko lingkungan |
9 |
|
|
d |
Risiko terkait lokasi
yang tak terduga |
9 |
|
7 |
Kriteria Desain (DN) |
|
|
|
|
a |
Risiko perencanaan |
7 |
|
|
b |
Risiko desain |
9 |
|
|
c |
Risiko penyelesaian |
9 |
|
|
d |
Risiko kenaikan biaya |
9 |
|
|
e |
Risiko uji operasi |
8 |
|
8 |
Kriteria Finansial (FL) |
|
|
|
|
a |
Risiko ketidakpastian
pembiayaan |
7 |
|
|
b |
Risiko parameter
finansial |
9 |
|
|
c |
Risiko struktur
finansial |
8 |
|
|
d |
Risiko asuransi |
7 |
|
9 |
Kriteria Faktor Politik (FP) |
|
|
|
|
a |
Dukungan legislatif |
8 |
|
|
b |
Dukungan eksekutif |
8 |
|
|
c |
Stabilitas politik |
8 |
|
10 |
Kriteria Tujuan Proyek (TP) |
|
|
|
|
a |
Nilai prestise dalam
perspektif publik |
7 |
|
|
b |
Epek pengganda |
9 |
|
|
c |
Menarik investor |
8 |
Setelah pemeringkatan selesai maka selanjutnya
melakukan perbandingan berpasangan terhadap kriteria utama ditunjukkan pada
Tabel 4.
Tabel 4
Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Utama
|
K=n |
KU |
TK |
SD |
KP |
KK |
LO |
DN |
FL |
FP |
TP |
|
KU |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
2,00 |
0,50 |
3,00 |
0,33 |
1,00 |
0,50 |
|
TK |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
3,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
0,33 |
|
SD |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
3,00 |
1,00 |
2,00 |
0,20 |
3,00 |
0,50 |
|
KP |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
3,00 |
3,00 |
1,00 |
0,50 |
1,00 |
2,00 |
|
KK |
0,50 |
0,33 |
0,33 |
0,33 |
1,00 |
0,33 |
1,00 |
0,14 |
1,00 |
0,33 |
|
LO |
2,00 |
1,00 |
1,00 |
0,33 |
3,00 |
1,00 |
2,00 |
0,50 |
2,00 |
2,00 |
|
DN |
0,33 |
1,00 |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
0,50 |
1,00 |
0,33 |
1,00 |
0,50 |
|
FL |
3,00 |
1,00 |
5,00 |
2,00 |
7,00 |
2,00 |
3,00 |
1,00 |
5,00 |
5,00 |
|
FP |
1,00 |
1,00 |
0,33 |
1,00 |
1,00 |
0,50 |
1,00 |
0,20 |
1,00 |
0,33 |
|
TP |
2,00 |
3,00 |
2,00 |
0,50 |
3,00 |
0,50 |
2,00 |
0,20 |
3,00 |
1,00 |
|
Nilai |
12,83 |
11,33 |
13,17 |
9,17 |
27,00 |
10,33 |
17,00 |
4,41 |
19,00 |
12,50 |
Melakukan sintesis prioritas untuk menghitung nilai
eigen vektor matriks ditunjukkan pada Tabel 5.
Tabel 5
Nilai Eigen Vektor Matriks Kriteria Utama
|
NVP
= Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑K=n)) |
||||||||
|
∑NK |
∑K=n |
NVP |
Bobot |
|
||||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
KU |
0,82 |
10 |
0,08 |
8,18% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
TK |
0,92 |
10 |
0,09 |
9,24% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
SD |
0,92 |
10 |
0,09 |
9,20% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
KP |
1,14 |
10 |
0,11 |
11,37% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
KK |
0,37 |
10 |
0,04 |
3,70% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
LO |
1,06 |
10 |
0,11 |
10,61% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
DN |
0,57 |
10 |
0,06 |
5,74% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
FL |
2,44 |
10 |
0,24 |
24,39% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
FP |
0,57 |
10 |
0,06 |
5,69% |
|
||
|
Nilai
Prioritas Kriteria |
TP |
1,19 |
10 |
0,12 |
11,87% |
|
||
|
1,00 |
100% |
|
||||||
|
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio index (CI) dan menghitung nilai concistency ratio (CR) dengan menggunakan nilai random
consistency (RI) untuk n = 10 nilai RI diambil dari Tabel 2.2, perhitungan CI
dan CR adalah sebagai berikut: |
|||||||||||||||||||||||||||||
|
CI |
= |
(λ maks - n)/n-1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
CI |
= |
10,961 |
- |
10 |
= |
0,107 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
10 |
- |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
Random Consistency (RI) |
= |
1,557 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
CR |
= |
CI/RI |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
CR |
= |
0,107 |
= |
0,069 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
1,557 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|||||||||||||||||||||||||||||
Selanjutnya mencari nilai λ maks untuk
mendapatkan nilai CI dan menghitung nilai CR untuk menetapkan konsistensi data.
Proses yang sama dilakukan untuk seluruh sub kriteria dibawah kriteria utama,
contoh matriks perbandingan berpasangan untuk sub kriteria dibawah salah satu
kriteria utama �Teknis� yang terdiri dari 3 sub kriteria ditunjukkan pada Tabel
6 dan 7.
Tabel 6
Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria
dibawah Kriteria Teknik
|
K=n |
a |
b |
c |
|
a |
1,00 |
2,00 |
1,00 |
|
b |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
|
c |
1,00 |
1,00 |
1,00 |
|
Nilai |
2,50 |
4,00 |
3,00 |
Tabel 7
Nilai Eigen Vektor Matriks Sub Kriteria
dibawah Kriteria Teknik
|
NVP
= Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑K=n)) |
|
|||||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
�∑NK |
∑K=n |
NVP |
Bobot |
|
||||||||||||||||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
a |
1,23 |
3 |
0,41 |
41,11% |
|
||||||||||||||||||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
b |
0,78 |
3 |
0,26 |
26,11% |
|
||||||||||||||||||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
c |
0,98 |
3 |
0,33 |
32,78% |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
1,00 |
100% |
|
||||||||||||||||
|
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio index (CI) dan menghitung nilai concistency ratio (CR) dengan menggunakan nilai random
consistency (RI) untuk n = 3 nilai RI diambil dari lihat Tabel 2, perhitungan
CI dan CR adalah sebagai berikut: |
|||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||
|
CI |
= |
(λ maks - n)/n-1 |
|||||||||||||||||||||
|
CI |
= |
3,054 |
- |
3 |
= |
0,027 |
|||||||||||||||||
|
3 |
- |
1 |
|||||||||||||||||||||
|
Random Consistency (RI) |
= |
0,580 |
|||||||||||||||||||||
|
CR |
= |
CI/RI |
|||||||||||||||||||||
|
CR |
= |
0,027 |
= |
0,046 |
|||||||||||||||||||
|
0,580 |
|||||||||||||||||||||||
|
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten |
|||||||||||||||||||||||
|
||||||||||||||||||||||||
Detail proyek yang diteliti sebanyak 5 proyek
infrastruktur tetapi bukan proyek yang nyata, yaitu Proyek Rumah Sakit (RSK),
Proyek Sistem Penyediaan Air Minum (SPAM), Proyek Light Rail Transit (LRT),
Proyek Bus Rapit Transit (BRT) dan Proyek Tax On Location (TOL)
ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8
Detail Proyek�
RSK-SPAM-LRT-BRT-TOL
|
1 |
Kriteria Keuangan (KU) |
RSK |
SPAM |
LRT |
BRT |
TOL |
|||||||||
|
|
a |
Biaya investasi
(dalam rupiah) |
546 M |
210 M |
6.000 M |
413 M |
1.604 M |
||||||||
|
|
b |
Rasio minimal modal |
5% |
20% |
20% |
20% |
20% |
||||||||
|
|
c |
Periode pengembalian
(payback period) |
10 thn |
25 thn |
20 thn |
5 thn |
10 thn |
||||||||
|
|
d |
Index
profitabilitas/Harga |
15% |
15% |
20% |
10% |
10% |
||||||||
|
2 |
Kriteria Teknis (TK) |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
a |
Akses ke peralatan
yang diperlukan |
ya |
ya |
ya |
ya |
tidak |
||||||||
|
|
b |
Mampu menerapkan
teknologi baru |
ya |
ya |
ya |
ya |
tidak |
||||||||
|
|
c |
Kemudahan teknologi dalam
pemeliharaan dan perbaikan |
ya |
ya |
ya |
ya |
tidak |
||||||||
|
3 |
Kriteria Sumber Daya (SD) |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
a |
Kemampuan menyediakan
sumberdaya manusia |
harus |
harus |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
|
b |
Kemampuan menyediakan
bahan/material |
harus |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
|
c |
Kemampuan menyediakan
peralatan |
harus |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
4 |
Kriteria Kebijakan Pemerintah (KP) |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
a |
Bebas pajak PPN |
ya |
tidak |
tidak |
tidak |
tidak |
||||||||
|
|
b |
Subsidi BBM dan
listrik |
ya |
ya |
tidak |
tidak |
tidak |
||||||||
|
|
c |
Dukungan dana
konstruksi dari pemerintah (VGF) |
ya |
tidak |
tidak |
ya |
tidak |
||||||||
|
|
d |
Dukungan sumberdaya
dari pemerintah |
ya |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
5 |
Kriteria Klausal Kontrak (KK) |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
a |
Bonus dan penalty |
ya |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
|
b |
Garansi konstruksi
dan peralatan |
ya |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
|
c |
Keadaan Kahar (Force
Majeure) |
ya |
ya |
ya |
ya |
ya |
||||||||
|
6 |
Kriteria Lokasi (LO) |
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
a |
Risiko pembebasan
lahan |
sedang |
rendah |
tinggi |
rendah |
tinggi |
||||||||
|
|
b |
Risiko
ketidaksesuaian lokasi lahan |
rendah |
sedang |
tinggi |
rendah |
tinggi |
||||||||
|
|
c |
Risiko lingkungan |
tinggi |
tinggi |
sedang |
rendah |
tinggi |
|
|||||||
|
|
d |
Risiko terkait lokasi
yang tak terduga |
sedang |
sedang |
tinggi |
rendah |
tinngi |
|
|||||||
|
7 |
Kriteria Desain (DN) |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
a |
Risiko perencanaan |
tinggi |
rendah |
sedang |
sedang |
sedang |
|
|||||||
|
|
b |
Risiko desain |
sedang |
tinggi |
sedang |
rendah |
rendah |
|
|||||||
|
|
c |
Risiko penyelesaian |
tidak |
ya |
ya |
tidak |
ya |
|
|||||||
|
|
d |
Risiko kenaikan biaya |
sedang |
rendah |
tinggi |
sedang |
rendah |
|
|||||||
|
|
e |
Risiko uji operasi |
sedang |
tinggi |
tinggi |
rendah |
tinggi |
|
|||||||
|
8 |
Kriteria Finansial (FL) |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
a |
Risiko ketidakpastian
pembiayaan |
tinggi |
sedang |
rendah |
rendah |
rendah |
|
|||||||
|
|
b |
Risiko parameter
finansial |
rendah |
tinggi |
tinggi |
rendah |
sedang |
|
|||||||
|
|
c |
Risiko struktur
finansial |
sedang |
tinggi |
tiunggi |
rendah |
sedang |
|
|||||||
|
|
d |
Risiko asuransi |
rendah |
sedang |
tinggi |
sedang |
rendah |
|
|||||||
|
9 |
Kriteria Faktor Politik (FP) |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
a |
Dukungan legislatif |
rendah |
timggi |
tinggi |
rendah |
sedang |
|
|||||||
|
|
b |
Dukungan legislatif |
tinggi |
sedang |
tinggi |
rendah |
sedang |
|
|||||||
|
|
c |
Stabilitas Politik |
sedang |
rendah |
tinggi |
sedang |
tinggi |
|
|||||||
|
10 |
Kriteria Tujuan Proyek (TP) |
|
|
|
|
|
|
||||||||
|
|
a |
Nilai prestise dalam
perspektif publik |
sedang |
rendah |
tinggi |
tinggi |
tinggi |
|
|||||||
|
|
b |
Epek pengganda |
sedang |
rendah |
tinggi |
tinggi |
tinggi |
|
|||||||
|
|
c |
Menarik investor |
sedang |
rendah |
tinggi |
tinggi |
tinggi |
|
|||||||
Selanjutnya proses yang sama juga dilakukan untuk
menghitung pengaruh dan bobot masing-masing proyek terhadap sub kriteria yang
ditinjau, untuk contoh perhitungan diambil sub kriteria �a� (akses keperalatan
yang diperlukan) dibawah kriteria utama �Teknik� seperti ditunjukkan pada Tabel
9 dan 10.
Tabel 9
Matriks Perbandingan Berpasangan Proyek
|
K=n |
RSK |
SPAM |
LRT |
BRT |
TOL |
|
RSK |
1,00 |
2,00 |
2,00 |
2,00 |
1,00 |
|
SPAM |
0,50 |
1,00 |
3,00 |
3,00 |
3,00 |
|
LRT |
0,50 |
0,33 |
1,00 |
2,00 |
2,00 |
|
BRT |
0,50 |
0,33 |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
|
TOL |
1,00 |
0,33 |
0,50 |
1,00 |
1,00 |
|
Nilai |
3,50 |
4,00 |
7,00 |
9,00 |
8,00 |
Tabel 10
Nilai Eigen Vektor Matriks Proyek
|
NVP
= Nilai Vektor Prioritas Kriteria (∑NK / (∑ K=n)) |
|||||||
|
|
|
|
|
�∑NK |
∑
K = n |
NVP |
Bobot |
|
Nilai Prioritas Kriteria |
RSK |
1,42 |
5 |
0,28 |
28,37% |
||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
SPAM |
1,53 |
5 |
0,31 |
30,60% |
||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
LRT |
0,84 |
5 |
0,17 |
16,83% |
||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
BRT |
0,53 |
5 |
0,11 |
10,67% |
||
|
Nilai Prioritas Kriteria |
TOL |
0,68 |
5 |
0,14 |
13,53% |
||
|
|
|
|
|
|
|
1,00 |
100% |
|
Setelah diperoleh nilai λmax, maka selanjutnya dihitung nilai concistency ratio index (CI) dan menghitung nilai concistency ratio (CR) dengan menggunakan nilai random
consistency (RI)�
untuk n = 5 nilai RI diambil dari lihat Tabel 2, perhitungan
CI dan CR adalah sebagai berikut : |
|||||||||||||||||
|
CI |
= |
(λ maks - n)/n-1 |
|||||||||||||||
|
CI |
= |
5,397 |
- |
5 |
= |
0,099 |
|||||||||||
|
5 |
- |
1 |
|||||||||||||||
|
Random Consistency (RI) |
= |
1,116 |
|||||||||||||||
|
CR |
= |
CI/RI |
|||||||||||||||
|
CR |
= |
0,099 |
= |
0,089 |
|||||||||||||
|
1,116 |
|||||||||||||||||
|
Karena CR < 0,100 preferensi pembobotan adalah konsisten |
|||||||||||||||||
Tingkat prioritas proyek dihasilkan dari penjumlahan
hasil perkalian bobot kriteria utama dengan bobot sub kriteria dan bobot
masing-masing proyek terhadap seluruh sub kriteria, contoh proyek RSK, SPAM dan
LRT seperti ditunjukan pada Tabel 11, 12 dan 13.
Tabel 11
Bobot Prioritas Proyek Rumah Sakit (RKS)
|
No |
Kriteria |
Sub Kriteria |
Nilai Prioritas Kriteria
(KR) |
Nilai Prioritas Sub
Kriteria (SK) |
Proyek Prioritas Sub
Kriteria �(P) |
Prioritas (PR) =
(KR)x(SK)x(P) |
|
1 |
KU |
a |
0,082 |
0,329 |
0,338 |
0,009 |
|
2 |
b |
0,082 |
0,329 |
0,303 |
0,008 |
|
|
3 |
c |
0,082 |
0,200 |
0,353 |
0,006 |
|
|
4 |
d |
0,082 |
0,142 |
0,276 |
0,003 |
|
|
5 |
TK |
a |
0,092 |
0,411 |
0,284 |
0,011 |
|
6 |
b |
0,092 |
0,261 |
0,286 |
0,007 |
|
|
7 |
c |
0,092 |
0,328 |
0,286 |
0,009 |
|
|
8 |
SD |
a |
0,092 |
0,411 |
0,230 |
0,009 |
|
9 |
b |
0,092 |
0,261 |
0,195 |
0,005 |
|
|
10 |
c |
0,092 |
0,328 |
0,193 |
0,006 |
|
|
11 |
KP |
a |
0,114 |
0,284 |
0,193 |
0,006 |
|
12 |
b |
0,114 |
0,284 |
0,193 |
0,006 |
|
|
13 |
c |
0,114 |
0,217 |
0,259 |
0,006 |
|
|
14 |
d |
0,114 |
0,216 |
0,280 |
0,007 |
|
|
15 |
KK |
a |
0,037 |
0,539 |
0,217 |
0,004 |
|
16 |
b |
0,037 |
0,297 |
0,276 |
0,003 |
|
|
17 |
c |
0,037 |
0,164 |
0,300 |
0,002 |
|
|
18 |
LO |
a |
0,106 |
0,338 |
0,281 |
0,010 |
|
19 |
b |
0,106 |
0,288 |
0,316 |
0,010 |
|
|
20 |
c |
0,106 |
0,169 |
0,324 |
0,006 |
|
|
21 |
d |
0,106 |
0,205 |
0,311 |
0,007 |
|
|
22 |
DN |
a |
0,057 |
0,379 |
0,254 |
0,006 |
|
23 |
b |
0,057 |
0,268 |
0,285 |
0,004 |
|
|
24 |
c |
0,057 |
0,149 |
0,311 |
0,003 |
|
|
25 |
d |
0,057 |
0,095 |
0,262 |
0,001 |
|
|
26 |
e |
0,057 |
0,108 |
0,336 |
0,002 |
|
|
27 |
FL |
a |
0,244 |
0,370 |
0,230 |
0,021 |
|
28 |
b |
0,244 |
0,221 |
0,328 |
0,018 |
|
|
29 |
c |
0,244 |
0,171 |
0,324 |
0,014 |
|
|
30 |
d |
0,244 |
0,238 |
0,309 |
0,018 |
|
|
31 |
FP |
a |
0,057 |
0,490 |
0,264 |
0,007 |
|
32 |
b |
0,057 |
0,312 |
0,336 |
0,006 |
|
|
33 |
c |
0,057 |
0,198 |
0,284 |
0,003 |
|
|
34 |
TP |
a |
0,119 |
0,548 |
0,255 |
0,017 |
|
35 |
b |
0,119 |
0,211 |
0,258 |
0,006 |
|
|
36 |
c |
0,119 |
0,241 |
0,259 |
0,007 |
|
|
Total
Prioritas� ∑(PR) = Prioritas
Proyek : |
0,272 |
|||||
Tabel 12
Bobot Prioritas Proyek SPAM
|
No |
Kriteria |
Sub Kriteria |
Nilai Prioritas Kriteria
(KR) |
Nilai Prioritas Sub
Kriteria (SK) |
Proyek Prioritas Sub
Kriteria (P) |
Prioritas (PR) =
(KR)x(SK)x(P) |
|
1 |
KU |
a |
0,082 |
0,329 |
0,378 |
0,010 |
|
2 |
|
b |
0,082 |
0,329 |
0,327 |
0,009 |
|
3 |
|
c |
0,082 |
0,200 |
0,221 |
0,004 |
|
4 |
|
d |
0,082 |
0,142 |
0,288 |
0,003 |
|
5 |
TK |
a |
0,092 |
0,411 |
0,306 |
0,012 |
|
6 |
|
b |
0,092 |
0,261 |
0,314 |
0,008 |
|
7 |
|
c |
0,092 |
0,328 |
0,314 |
0,010 |
|
8 |
SD |
a |
0,092 |
0,411 |
0,300 |
0,011 |
|
9 |
|
b |
0,092 |
0,261 |
0,294 |
0,007 |
|
10 |
|
c |
0,092 |
0,328 |
0,263 |
0,008 |
|
11 |
KP |
a |
0,114 |
0,284 |
0,333 |
0,011 |
|
12 |
|
b |
0,114 |
0,284 |
0,333 |
0,011 |
|
13 |
|
c |
0,114 |
0,217 |
0,297 |
0,007 |
|
14 |
|
d |
0,114 |
0,216 |
0,302 |
0,007 |
|
15 |
KK |
a |
0,037 |
0,539 |
0,329 |
0,007 |
|
16 |
|
b |
0,037 |
0,297 |
0,324 |
0,004 |
|
17 |
|
c |
0,037 |
0,164 |
0,359 |
0,002 |
|
18 |
LO |
a |
0,106 |
0,338 |
0,331 |
0,012 |
|
19 |
|
b |
0,106 |
0,288 |
0,327 |
0,010 |
|
20 |
|
c |
0,106 |
0,169 |
0,288 |
0,005 |
|
21 |
|
d |
0,106 |
0,205 |
0,322 |
0,007 |
|
22 |
DN |
a |
0,057 |
0,379 |
0,380 |
0,008 |
|
23 |
|
b |
0,057 |
0,268 |
0,244 |
0,004 |
|
24 |
|
c |
0,057 |
0,149 |
0,322 |
0,003 |
|
25 |
|
d |
0,057 |
0,095 |
0,334 |
0,002 |
|
26 |
|
e |
0,057 |
0,108 |
0,281 |
0,002 |
|
27 |
FL |
a |
0,244 |
0,370 |
0,300 |
0,027 |
|
28 |
|
b |
0,244 |
0,221 |
0,288 |
0,016 |
|
29 |
|
c |
0,244 |
0,171 |
0,280 |
0,012 |
|
30 |
|
d |
0,244 |
0,238 |
0,298 |
0,017 |
|
31 |
FP |
a |
0,057 |
0,490 |
0,346 |
0,010 |
|
32 |
|
b |
0,057 |
0,312 |
0,227 |
0,004 |
|
33 |
|
c |
0,057 |
0,198 |
0,306 |
0,003 |
|
34 |
TP |
a |
0,119 |
0,548 |
0,295 |
0,019 |
|
35 |
|
b |
0,119 |
0,211 |
0,295 |
0,007 |
|
36 |
|
c |
0,119 |
0,241 |
0,297 |
0,009 |
|
Total
Prioritas� ∑(PR) = Prioritas
Proyek : |
0,306 |
|||||
Tabel 13
Bobot Prioritas Proyek LRT
|
No |
Kriteria |
Sub Kriteria |
Nilai Prioritas Kriteria
(KR) |
Nilai Prioritas Sub
Kriteria (SK) |
Proyek Prioritas Sub
Kriteria (P) |
Prioritas (PR) =
(KR)x(SK)x(P) |
|
1 |
KU |
a |
0,082 |
0,329 |
0,084 |
0,002 |
|
2 |
|
b |
0,082 |
0,329 |
0,150 |
0,004 |
|
3 |
|
c |
0,082 |
0,200 |
0,124 |
0,002 |
|
4 |
|
d |
0,082 |
0,142 |
0,117 |
0,001 |
|
5 |
TK |
a |
0,092 |
0,411 |
0,168 |
0,006 |
|
6 |
|
b |
0,092 |
0,261 |
0,124 |
0,003 |
|
7 |
|
c |
0,092 |
0,328 |
0,124 |
0,004 |
|
8 |
SD |
a |
0,092 |
0,411 |
0,208 |
0,008 |
|
9 |
|
b |
0,092 |
0,261 |
0,167 |
0,004 |
|
10 |
|
c |
0,092 |
0,328 |
0,168 |
0,005 |
|
11 |
KP |
a |
0,114 |
0,284 |
0,212 |
0,007 |
|
12 |
|
b |
0,114 |
0,284 |
0,212 |
0,007 |
|
13 |
|
c |
0,114 |
0,217 |
0,133 |
0,003 |
|
14 |
|
d |
0,114 |
0,216 |
0,140 |
0,003 |
|
15 |
KK |
a |
0,037 |
0,539 |
0,210 |
0,004 |
|
16 |
|
b |
0,037 |
0,297 |
0,128 |
0,001 |
|
17 |
|
c |
0,037 |
0,164 |
0,107 |
0,001 |
|
18 |
LO |
a |
0,106 |
0,338 |
0,155 |
0,006 |
|
19 |
|
b |
0,106 |
0,288 |
0,107 |
0,003 |
|
20 |
|
c |
0,106 |
0,169 |
0,121 |
0,002 |
|
21 |
|
d |
0,106 |
0,205 |
0,107 |
0,002 |
|
22 |
DN |
a |
0,057 |
0,379 |
0,179 |
0,004 |
|
23 |
|
b |
0,057 |
0,268 |
0,140 |
0,002 |
|
24 |
|
c |
0,057 |
0,149 |
0,107 |
0,001 |
|
25 |
|
d |
0,057 |
0,095 |
0,111 |
0,001 |
|
26 |
|
e |
0,057 |
0,108 |
0,111 |
0,001 |
|
27 |
FL |
a |
0,244 |
0,370 |
0,208 |
0,019 |
|
28 |
|
b |
0,244 |
0,221 |
0,110 |
0,006 |
|
29 |
|
c |
0,244 |
0,171 |
0,113 |
0,005 |
|
30 |
|
d |
0,244 |
0,238 |
0,118 |
0,007 |
|
31 |
FP |
a |
0,057 |
0,490 |
0,115 |
0,003 |
|
32 |
|
b |
0,057 |
0,312 |
0,149 |
0,003 |
|
33 |
|
c |
0,057 |
0,198 |
0,168 |
0,002 |
|
34 |
TP |
a |
0,119 |
0,548 |
0,208 |
0,014 |
|
35 |
|
b |
0,119 |
0,211 |
0,159 |
0,004 |
|
36 |
|
c |
0,119 |
0,241 |
0,133 |
0,004 |
|
Total
Prioritas� ∑(PR) = Prioritas
Proyek : |
0,153 |
|||||
Hasil dan Pembahasan
Analisa selanjutnya adalah menetapkan rangking
kriteria utama untuk masing-masing proyek ditunjukkan pada Tabel 14, 15, 16, 17
dan 18.
Tabel 14
Daftar Rangking Kriteria untuk Proyek Rumah Sakit
|
Peringkat |
Kriteria |
Bobot |
|
Rangking
1 |
Kriteria
Finansial (FL) |
25,700% |
|
Rangking
2 |
Kriteria
Lokasi (LO) |
11,877% |
|
Rangking
3 |
Kriteria
Tujuan Proyek (TP) |
11,205% |
|
Rangking
4 |
Kriteria
Teknis (TK) |
9,676% |
|
Rangking
5 |
Kriteria
Keuangan (KU) |
9,648% |
|
Rangking
6 |
Kriteria
Kebijakan Pemerintah (KP) |
9,457% |
|
Rangking
7 |
Kriteria
Sumber Daya (SD) |
7,068% |
|
Rangking
8 |
Kriteria
Faktor Politik (FP) |
6,076% |
|
Rangking
9 |
Kriteria
Desain (DN) |
5,917% |
|
Rangking
10 |
Kriteria
Klausal Kontrak (KK) |
3,376% |
|
Total: |
100,000% |
Tabel 15
Daftar Rangking Kriteria
untuk Proyek SPAM
|
Peringkat |
Kriteria |
Bobot |
|
Rangking
1 |
Kriteria
Finansial (FL) |
23,420% |
|
Rangking
2 |
Kriteria
Kebijakan Pemerintah (KP) |
11,861% |
|
Rangking
3 |
Kriteria
Tujuan Proyek (TP) |
11,470% |
|
Rangking
4 |
Kriteria
Lokasi (LO) |
11,124% |
|
Rangking
5 |
Kriteria
Teknis (TK) |
9,395% |
|
Rangking
6 |
Kriteria
Sumber Daya (SD) |
8,613% |
|
Rangking
7 |
Kriteria
Keuangan (KU) |
8,487% |
|
Rangking
8 |
Kriteria
Desain (DN) |
6,000% |
|
Rangking
9 |
Kriteria
Faktor Politik (FP) |
5,610% |
|
Rangking
10 |
Kriteria
Klausal Kontrak (KK) |
4,021% |
|
Total: |
100,000% |
Tabel 16
Daftar Rangking Kriteria
untuk Proyek LRT
|
NILAI
RANGKING KRITERIA |
||
|
Peringkat
|
Kriteria |
Bobot |
|
Rangking
1 |
Kriteria
Finansial (FL) |
23,677% |
|
Rangking
2 |
Kriteria
Tujuan Proyek (TP) |
13,922% |
|
Rangking
3 |
Kriteria
Kebijakan Pemerintah (KP) |
13,283% |
|
Rangking
4 |
Kriteria
Sumber Daya (SD) |
11,050% |
|
Rangking
5 |
Kriteria
Lokasi (LO) |
8,697% |
|
Rangking
6 |
Kriteria
Teknis (TK) |
8,554% |
|
Rangking
7 |
Kriteria
Keuangan (KU) |
6,307% |
|
Rangking
8 |
Kriteria
Desain (DN) |
5,377% |
|
Rangking
9 |
Kriteria
Faktor Politik (FP) |
5,061% |
|
Rangking
10 |
Kriteria
Klausal Kontrak (KK) |
4,072% |
|
|
Total:
|
100,000% |
Tabel 17
Daftar Rangking Kriteria
untuk Proyek BRT
|
NILAI
RANGKING KRITERIA |
||
|
Peringkat
|
Kriteria |
Bobot |
|
Rangking
1 |
Kriteria
Finansial (FL) |
23,677% |
|
Rangking
2 |
Kriteria
Tujuan Proyek (TP) |
13,922% |
|
Rangking
3 |
Kriteria
Kebijakan Pemerintah (KP) |
11,640% |
|
Rangking
4 |
Kriteria
Sumber Daya (SD) |
11,374% |
|
Rangking
5 |
Kriteria
Lokasi (LO) |
10,899% |
|
Rangking
6 |
Kriteria
Teknis (TK) |
7,492% |
|
Rangking
7 |
Kriteria
Keuangan (KU) |
7,252% |
|
Rangking
8 |
Kriteria
Desain (DN) |
6,011% |
|
Rangking
9 |
Kriteria
Faktor Politik (FP) |
4,738% |
|
Rangking
10 |
Kriteria
Klausal Kontrak (KK) |
3,605% |
|
|
Total: |
100,609% |
Tabel 18
Daftar Rangking Kriteria
untuk Proyek TOL
|
NILAI
RANGKING KRITERIA |
||
|
Rangking |
Kriteria |
Bobot |
|
Rangking
1 |
Kriteria
Finansial (FL) |
24,252% |
|
Rangking
2 |
Kriteria
Kebijakan Pemerintah (KP) |
11,713% |
|
Rangking
3 |
Kriteria
Tujuan Proyek (TP) |
11,511% |
|
Rangking
4 |
Kriteria
Sumber Daya (SD) |
11,050% |
|
Rangking
5 |
Kriteria
Teknis (TK) |
10,773% |
|
Rangking
6 |
Kriteria
Lokasi (LO) |
8,024% |
|
Rangking
7 |
Kriteria
Keuangan (KU) |
7,629% |
|
Rangking
8 |
Kriteria
Faktor Politik (FP) |
6,956% |
|
Rangking
9 |
Kriteria
Desain (DN) |
4,830% |
|
Rangking
10 |
Kriteria
Klausal Kontrak (KK) |
3,261% |
|
|
Total: |
100,000% |
Terlihat kriteria utama menjadi dua kelompok yaitu kriteria 1-5 kelompok
pertama dan kriteria 6-10 kelompok kedua dengan perbedaan bobot yang mencolok,
tetapi terdapat hasil yang sangat mengejutkan untuk �Kriteria Finansial� yaitu
bahwa kriteria ini sangat berpengaruh terhadap seluruh proyek yang diteliti dan
menempati peringkat pertama dengan perbedaan bobot yang jauh dari peringkat dibawahnya.
Berdasarkan hasil analisa didapatkan rangking prioritas dari lima proyek infrastruktur dengan
skema KPBU seperti ditunjukkan pada Tabel 19.
Tabel 19
Rangking Prioritas
Proyek Infrastruktur�������
|
NILAI
AKHIR RANGKING PRIORITAS |
|||
|
Nama Proyek |
Nilai
Rangking Prioritas |
||
|
Proyek SPAM |
0,3057 |
= |
30,57% |
|
Proyek
RSK |
0,2721 |
= |
27,21% |
|
Proyek
LRT |
0,1535 |
= |
15,35% |
|
Proyek BRT |
0,1440 |
= |
14,40% |
|
Proyek TOL |
0,1247 |
= |
12,47% |
|
Total
: |
0,4222 |
= |
100,00% |
Proyek SPAM mendapatkan
peringkat tertinggi dengan bobot sebesar 30,57%, hasil studi ini membantu stakeholder
dalam tahap prastudi kelayakan dan juga menentukan
prioritas proyek mana yang akan dilaksanakan.
Setelah meninjau dan
menganalisis metode pengambilan keputusan ini, AHP dapat dimanfaatkan untuk
menetapkan tingkat prioritas proyek dengan mempertimbangkan kriteria utama dan
pengaruh sub kriteria terhadap proyek. Penelitian ini dapat diperluas tidak
hanya pada bidang infrastruktur dan konstruksi saja tetapi juga untuk berbagai
permasalahan yang berbeda dengan kriteria dan sub kriteria yang lebih beragam
dengan narasumber yang lebih banyak, diharapkan dengan memperluas data peneltian diharapkan hasil yang diperoleh lebih realistis.
Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, diperoleh kesimpulan bahwa penggunaan AHP juga dapat dilakukan dalam suatu skenario multi kriteria dan multi proyek, dalam penelitian ini
diambil lima proyek, yaitu Proyek Rumah Sakit
(RSK), Proyek Sistem Penyediaan Air
Minum (SPAM), Proyek Kereta Api Ringan/Light
Rail Transit (LRT), Proyek Bus Rapid Transit (BRT) dan Proyek Tax On
Location (TOL).
Pemilihan
proyek yang berbeda-beda dilakukan untuk menunjukkan bahwa penggunaan AHP tidak
terbatas pada proyek-proyek yang sama saja atau pada kasus yang sama, penentuan
hierarki pada level pertama dan level kedua sangat menentukan dalam proses
pengambilan keputusan multi kriteria dan pemilihan narasumber yang sesuai
dengan kasus yang sedang diteliti juga menjadi sangat menentukanserta
data yang dipergunakan juga sangat dominan mempengaruhi.
Hasil
dari perhitungan nilai rangking masing-masing
kriteria terhadap seluruh proyek yang ditinjau menunjukkan dari 10 kriteria
yang ditetapkan terdapat persamaan yaitu pada Kriteria Finansial (FL) dengan
bobot di atas 20% pada seluruh proyek, diartikan bahwa Kriteria Finansial
sangat mempengaruhi pengambilan keputusan dan Kriteria Klausul
Kontrak (KK) dengan bobot di bawah 5% pada seluruh proyek, diartikan bahwa
Kriteria Klausul Kontrak (KK) sangat tidak mempengaruhi
pengambilan keputusan, untuk kriteria lainnya terdapat
perbedaan nilai bobot pada masing-masing proyek yang ditinjau.
Afiyanti,
Yati. (2008). diskusi kelompok terfokus sebagai metode pengumpulan data
penelitian kualitatif. Jurnal Keperawatan Indonesia, 12(1),
58�62. Google Scholar
Darmanto, Eko, Latifah,
Noor, & Susanti, Nanik. (2014). Penerapan metode AHP (Analythic Hierarchy
Process) untuk menentukan kualitas gula tumbu. Simetris: Jurnal Teknik
Mesin, Elektro Dan Ilmu Komputer, 5(1), 75�82. Google Scholar
Delmon, Jeffrey. (2010). Understanding
options for public-private partnerships in infrastructure: sorting out the
forest from the trees: BOT, DBFO, DCMF, concession, lease... The World
Bank. Google Scholar
Nandi, Soumya, Paul,
Soumik, & Phadtare, Milind. (2011). An AHP-based construction project
selection method. Decision (0304-0941), 38(1). Google Scholar
Noorzai, Esmatullah,
Jafari, K. Gharouni, Heshmatnezhad, Rouhallah, & Vahedi, Babak. (2016).
Implementing AHP approach to select an appropriate financing method for PPP
highway projects in Iran. International Journal of Structural and Civil
Engineering Research, 3(1), 67�73. Google Scholar
Saaty, Thomas L. (1986).
Axiomatic foundation of the analytic hierarchy process. Management Science,
32(7), 841�855. Google Scholar
Saaty, Thomas L. (1990).
How to make a decision: the analytic hierarchy process. European Journal of
Operational Research, 48(1), 9�26. Google Scholar
Saaty, Thomas L. (2008).
Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal
of Services Sciences, 1(1), 83�98. Google Scholar
Samosir, Herri Suryadi.
(2020). Studi Prioritas Pembiayaan Pembangunan Infrastruktur dengan Skema
KPBU Menggunakan AHP. Google Scholar
Sasongko, Aji, Astuti,
Indah Fitri, & Maharani, Septya. (2017). Pemilihan karyawan baru dengan
metode AHP (Analytic Hierarchy Process). Google Scholar
Schwab, Klaus. (2018).
The global competitiveness report 2018. World Economic Forum, 671. Google Scholar
|
Copyright
holder: Herry Suryadi
Samosir, A. Perwira Mulia Tarigan dan Fahmi (2021) |
|
First
publication right : Journal Syntax Literate |
|
This article
is licensed under: |