Tahapan Dalam Metode AHP
Langkah-langkah AHP
Langkah
– langkah dan proses Analisis Hierarki Proses (AHP) adalah sebagai
berikut
1. Memdefinisikan
permasalahan dan penentuan tujuan. Jika AHP digunakan untuk memilih alternatif
atau menyusun prioriras alternatif, pada tahap ini dilakukan pengembangan
alternatif.
2. Menyusun masalah
kedalam hierarki sehingga permasalahan yang kompleks dapat ditinjau dari sisi
yang detail dan terukur.
3. Penyusunan prioritas
untuk tiap elemen masalah pada hierarki. Proses ini menghasilkan bobot atau
kontribusi elemen terhadap pencapaian tujuan sehingga elemen dengan bobot
tertinggi memiliki prioritas penanganan. Prioritas dihasilkan dari suatu
matriks perbandinagan berpasangan antara seluruh elemen pada tingkat hierarki
yang sama.
4. Melakukan
pengujian konsitensi terhadap perbandingan antar elemen yang didapatan pada
tiap tingkat hierarki.
1. Pengambilan data
dari obyek yang diteliti.
2.
Menghitung data dari bobot perbandingan berpasangan responden dengan metode
“pairwise
comparison” AHP berdasar hasil kuisioner.
3. Menghitung
rata-rata rasio konsistensi dari masing-masing responden.
4.
Pengolahan dengan metode “pairwise comparison” AHP.
5. Setelah
dilakukan pengolahan tersebut, maka dapat disimpulkan adanya konsitensi dengan tidak, bila data tidak konsisten maka
diulangi lagi dengan pengambilan data seperti semula, namun bila sebaliknya
maka digolongkan data terbobot yang selanjutnya dapat dicari nilai beta (b).
Contoh Kasus
Adi
berulang tahun yang ke-17, Kedua orang tuanya janji untuk membelikan sepeda
motor sesuai yang di inginkan Adi. Adi memiliki pilihan yaitu motor Ninja,
Tiger dan Vixsion . Adi memiliki criteria dalam pemilihan sepeda motor yang
nantinya akan dia beli yaitu : sepeda motornya memiliki desain yang bagus,
berkualitas serta irit dalam bahan bakar.
Penyelesaian
1. Tahap pertama
Menentukan
botot dari masing – masig kriteria.
Desain
lebih penting 2 kali dari pada Irit
|
Desain
lebih penting 3 kali dari pada Kualitas
|
Irit
lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas
|
Pair Comparation Matrix
Kriteria
|
Desain
|
Irit
|
Kualitas
|
Priority Vector
|
Desain
|
1
|
2
|
3
|
0,5455
|
Irit
|
0,5
|
1
|
1,5
|
0,2727
|
Kualitas
|
0,333
|
0,667
|
1
|
0,1818
|
Jumlah
|
1,833
|
3,667
|
5,5
|
1,0000
|
Pricipal Eigen Value (max)
|
3,00
|
|||
Consistency Index (CI)
|
0
|
|||
Consistency Ratio (CR)
|
0,0%
|
|||
Dari
gambar diatas, Prioity Vector (kolom paling kanan) menunjukan bobot
dari masing-masing kriteria, jadi dalam hal ini Desain merupakan bobot
tertinggi/terpenting menurut Adi, disusul Irit dan yang terakhir adalah
Kualitas.
Cara
membuat table seperti di atas
- Untuk perbandingan antara masing – masing kriteria berasal dari bobot yang telah di berikan ADI pertama kali.
- Sedangkan untuk Baris jumlah, merupakan hasil penjumalahan vertikal dari masing – masing kriteria.
- Untuk Priority Vector di dapat dari hasil penjumlahan dari semua sel disebelah Kirinya (pada baris yang sama) setelah terlebih dahulu dibagi dengan Jumlah yang ada dibawahnya, kemudian hasil penjumlahan tersebut dibagi dengan angka 3.
- Untuk mencari Principal Eigen Value (lmax)
Rumusnya adalah menjumlahkan
hasil perkalian antara sel pada baris jumlah dan sel pada kolom
Priority Vector
- Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus
CI = (lmax-n)/(n-1)
- Sedangkan untuk menghitung nilai CR
- Menggunakan rumuas CR = CI/RI , nilai RI didapat dari
n
|
1
|
2
|
3
|
4
|
5
|
6
|
7
|
8
|
9
|
10
|
RI
|
0
|
0
|
5,8
|
0,9
|
1,12
|
1,24
|
1,32
|
1,41
|
1,45
|
1,49
|
Jadi untuk n=3, RI=0.58.
Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama dengan 10% , ketidak konsistenan masih bisa diterima, sebaliknya jika lebih besar dari 10%, tidak bisa diterima.
Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama dengan 10% , ketidak konsistenan masih bisa diterima, sebaliknya jika lebih besar dari 10%, tidak bisa diterima.
2. Tahap Kedua
Kebetulan
teman ADI memiliki teman yang memiliki motor yang sesuai dengan pilihan ADI.
Setelah Adi mencoba motor temannya tersebut adi memberikan penilaian ( disebut
sebagai pair-wire comparation)
Desain
lebih penting 2 kali dari pada Irit
|
Desain
lebih penting 3 kali dari pada Kualitas
|
Irit
lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas
|
Ninja 4 kali desainnya lebih baik daripada tiger
|
Ninja 3 kali desainnya lebih baik dari pada
vixsion
|
tiger
1/2 kali desainnya lebih baik dari pada Vixsion
|
Ninja
1/3 kali lebih irit daripada tiger
|
Ninja
1/4 kali lebih irit dari pada vixsion
|
tiger
1/2 kali lebih irit dari pada Vixsion
|
Berdasarkan
penilaian tersebut maka dapat di buat table (disebut Pair-wire comparation
matrix)
Desain
|
Ninja
|
Tiger
|
Vixsion
|
Priority Vector
|
Ninja
|
1
|
4
|
3
|
0,6233
|
Tiger
|
0,25
|
1
|
0,5
|
0,1373
|
Vixsion
|
0,333
|
2
|
1
|
0,2394
|
Jumlah
|
1,583
|
7
|
4,5
|
1,0000
|
Pricipal Eigen Value (max)
|
3,025
|
|||
Consistency Index (CI)
|
0,01
|
|||
Consistency Ratio (CR)
|
2,2%
|
|||
Irit
|
Ninja
|
Tiger
|
Vixsion
|
Priority Vector
|
Ninja
|
1
|
0,333
|
0,25
|
0,1226
|
Tiger
|
3
|
1
|
0,5
|
0,3202
|
Vixsion
|
4
|
2
|
1
|
0,5572
|
Jumlah
|
8
|
3,333
|
1,75
|
1,0000
|
Pricipal Eigen Value (max)
|
3,023
|
|||
Consistency Index (CI)
|
0,01
|
|||
Consistency Ratio (CR)
|
2,0%
|
|||
Irit
|
Ninja
|
Tiger
|
Vixsion
|
Priority Vector
|
Ninja
|
1,00
|
0,010
|
0,10
|
0,0090
|
Tiger
|
100,00
|
1,00
|
10,0
|
0,9009
|
Vixsion
|
10,00
|
0,100
|
1,0
|
0,0901
|
Jumlah
|
111,00
|
1,11
|
11,10
|
1,0000
|
Pricipal Eigen Value (max)
|
3
|
|||
Consistency Index (CI)
|
0
|
|||
Consistency Ratio (CR)
|
0,0%
|
|||
3. Tahap ketiga
Setelah
mendapatkan bobot untuk ketiga kriteria dan skor untuk masing-masing kriteria
bagi ketiga motor pilihannya, maka langkah terakhir adalah menghitung total
skor untuk ketiga motor tersebut. Untuk itu ADI akan merangkum semua
hasil penilaiannya tersebut dalam bentuk tabel yang disebut Overall
composite weight, seperti berikut.
Overall composit weight
|
weight
|
Ninja
|
Tiger
|
Vixsion
|
Desain
|
0,5455
|
0,6233
|
0,1373
|
0,2394
|
Irit
|
0,2727
|
0,1226
|
0,3202
|
0,5572
|
Kualitas
|
0,1818
|
0,0090
|
0,9009
|
0,0901
|
Composit Weight
|
0,3751
|
0,3260
|
0,2989
|
Cara
membuat Overall Composit weight adalah
Kolom Weight diambil dari kolom Priority Vektor dalam matrix
Kriteria.
Ketiga kolom lainnya (Ninja, Tiger dan Vixsion) diambil dari kolom Priority
Vector ketiga matrix Desain, Irit dan Kualitas.
Baris Composite Weight diperoleh dari
jumlah hasil perkalian sel diatasnya dengan weight.
Berdasarkan
table di atas maka dapat di ambil kesimpulan bahwa yang memiliki skor paling
tinggi adalah Ninja yaitu 0,3751 , sedangkan disusul tiger dengan skor 0,3260
dan yang terakhir adalah Vixsion dengan skor 0,2989. Akhirnya Adi akan membeli
motor Ninja
Tidak ada komentar:
Posting Komentar