Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem yang dapat membantu
seseorang dalam mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran.
Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan SPK,
salah satunya adalah penentuan pemilihan Sepeda Motor. Ada beberapa
metode yang dapat digunakan dalam membangun suatu SPK diantaranya analytical hierarchy process (AHP).
AHP merupakan metode yang paling banyak digunakan dalam memecahkan
permasalahan yang bersifat multikriteria, seperti dalam SPK penentuan
Pemilihan Sepeda Motor. Penelitian ini menggunakan metode AHP dalam
menentukan pemilihan Sepeda Motor. Dalam penentuan sepeda Motor, ada
beberapa kriteria yang menjadi dasar pengambilan keputusan antara lain
status kredit, produktivitas usaha, kondisi usaha, dan jaminan.
Produktivitas berarti apakah usaha yang dijalankan tersebut produktif
atau tidak, dilihat dari lokasi usaha, jenis usaha, dan pendapatan
perbulan agar kedepan nya kredit motor tidak menggangu kedepan nya.
Kondisi usaha berarti apakah usaha yang dijalankan tersebut berjalan
dalam kondisi yang baik atau tidak. Sedangkan kolektibilitas berarti
kelancaran calon pembeli dalam membayar angsuran tiap bulannya. Adapun
hasil akhir dalam penelitian ini adalah hasil prioritas kriteria motor,
yang diurutkan dari yang tertinggi hingga terendah, sehingga pihak
pembeli dapat dengan mudah mengambil keputusan dengan melihat hasil
tersebut.
Latar Belakang
Dewasa ini perkembangan teknologi informasi sudah sedemikian pesat.
Perkembangan yang pesat tidak hanya teknologi perangkat keras dan
perangkat lunak saja, tetapi metode komputasi juga ikut berkembang.
Salah satu metode komputasi yang cukup berkembang saat ini adalah metode
sistem pengambilan keputusan (Decisions Support System).
Dalam teknologi informasi, sistem pengambilan keputusan merupakan cabang
ilmu yang letaknya diantara system informasi dan sistem cerdas.
Sistem pengambilan keputusan juga membutuhkan teknologi informasi,
hal ini dikarenakan adanya era globalisasi, yang menuntut sebuah
perusahaan untuk bergerak cepat dalam mengambil suatu keputusan dan
tindakan. Dengan mengacu kepada solusi yang diberikan oleh metode AHP (Analytical Hierarcy Process) dalam membantu membuat keputusan, seorang decision maker dapat mengambil keputusan tentang pemilihan supplier secara objektif berdasarkan multi kriteria yang ditetapkan.
Metode AHP adalah metode pengambilan keputusan yang multi kriteria,
sedangkan pengambilan keputusan dibidang pembelian juga mengandalkan
kriteria-kriteria yaitu kualitas barang, kecepatan pengiriman barang,
harga barang dan status supplier. Dengan melihat adanya
kriteria-kriteria yang dipergunakan untuk mengambil keputusan, maka akan
sangat cocok untuk menggunakan metode AHP dengan multi kriteria.
Permasalahan
Adapun permasalahan yang timbul ini disebabkan seseorang menemui
berbagai kesulitan dalam mengambil keputusan dalam pemilihan kriteria
diantaranya adalah kesulitan dalam criteria dalam pemilihan sepeda motor
yang nantinya akan dia beli yaitu : sepeda motornya memiliki desain
yang bagus, berkualitas serta irit dalam bahan bakar.
Tujuan
Tujuan dari penulisan ini adalah memberi pengetahuan tentang arti
dari metode AHP dan untuk membuat keputusan yang dapat membantu
pihak-pihak tertentu dalam mengambil keputusan yang terbaik untuk
mencapai hasil yang maksimal.
Pengertian Metode AHP
Metode AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli
matematika. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan
dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan
mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan
tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam
suatu susunan hirarki, member nilai numerik pada pertimbangan subjektif
tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan
ini untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling
tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.
Metode AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan
menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan
dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau
prioritas. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan
logika yang bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis
berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan
perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada
pertimbangan yang telah dibuat. (Saaty, 1993).
Proses hierarki adalah suatu model yang memberikan kesempatan bagi
perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan
mendefinisikan persoalan dengan cara membuat asumsi mereka masing-masing
dan memperoleh pemecahan yang diinginkan darinya. Ada dua alasan utama
untuk menyatakan suatu tindakan akan lebih baik dibanding tindakan lain.
Alasan yang pertama adalah pengaruh-pengaruh tindakan tersebut
kadang-kadang tidak dapat dibandingkan karena sutu ukuran atau bidang
yang berbeda dan kedua, menyatakan bahwa pengaruh tindakan tersebut
kadang-kadang saling bentrok, artinya perbaikan pengaruh tindakan
tersebut yang satu dapat dicapai dengan pemburukan lainnya. Kedua alasan
tersebut akan menyulitkan dalam membuat ekuivalensi antar pengaruh
sehingga diperlukan suatu skala luwes yang disebut prioritas.
Prinsip Dasar dan Aksioma AHP
AHP didasarkan atas 3 prinsip dasar yaitu:
1. Dekomposisi
Dengan prinsip ini struktur masalah yang kompleks dibagi menjadi
bagian-bagian secara hierarki. Tujuan didefinisikan dari yang umum
sampai khusus. Dalam bentuk yang paling sederhana struktur akan
dibandingkan tujuan, kriteria dan level alternatif. Tiap himpunan
alternatif mungkin akan dibagi lebih jauh menjadi tingkatan yang lebih
detail, mencakup lebih banyak kriteria yang lain. Level paling atas dari
hirarki merupakan tujuan yang terdiri atas satu elemen. Level
berikutnya mungkin mengandung beberapa elemen, di mana elemen-elemen
tersebut bisa dibandingkan, memiliki kepentingan yang hampir sama dan
tidak memiliki perbedaan yang terlalu mencolok. Jika perbedaan terlalu
besar harus dibuatkan level yang baru.
2. Perbandingan penilaian/pertimbangan (comparative judgments).
Dengan prinsip ini akan dibangun perbandingan berpasangan dari semua
elemen yang ada dengan tujuan menghasilkan skala kepentingan relatif
dari elemen. Penilaian menghasilkan skala penilaian yang berupa angka.
Perbandingan berpasangan dalam bentuk matriks jika dikombinasikan akan
menghasilkan prioritas.
3. Sintesa Prioritas
Sintesa prioritas dilakukan dengan mengalikan prioritas lokal dengan
prioritas dari kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya
ke tiap elemen dalam level yang dipengaruhi kriteria. Hasilnya berupa
gabungan atau dikenal dengan prioritas global yang kemudian digunakan
untuk memboboti prioritas lokal dari elemen di level terendah sesuai
dengan kriterianya.
AHP didasarkan atas 3 aksioma utama yaitu :
1. Aksioma Resiprokal
Aksioma ini menyatakan jika PC (EA,EB) adalah sebuah perbandingan
berpasangan antara elemen A dan elemen B, dengan memperhitungkan C
sebagai elemen parent, menunjukkan berapa kali lebih banyak properti
yang dimiliki elemen A terhadap B, maka PC (EB,EA)= 1/ PC (EA,EB).
Misalnya jika A 5 kali lebih besar daripada B, maka B=1/5 A.
2. Aksioma Homogenitas
Aksioma ini menyatakan bahwa elemen yang dibandingkan tidak berbeda
terlalu jauh. Jika perbedaan terlalu besar, hasil yang didapatkan
mengandung nilai kesalahan yang tinggi. Ketika hirarki dibangun, kita
harus berusaha mengatur elemen-elemen agar elemen tersebut tidak
menghasilkan hasil dengan akurasi rendah dan inkonsistensi tinggi.
3. Aksioma Ketergantungan
Aksioma ini menyatakan bahwa prioritas elemen dalam hirarki tidak
bergantung pada elemen level di bawahnya. Aksioma ini membuat kita bisa
menerapkan prinsip komposisi hirarki.
Kelebihan dan Kekurangan dalam Metode AHP
Kelebihan
- Struktur yang berhierarki sebagai konskwensi dari kriteria yang dipilih sampai pada sub-sub kriteria yang paling dalam.
- Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi inkonsentrasi sebagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
- Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.
Metode “pairwise comparison” AHP mempunyai kemampuan untuk
memecahkan masalah yang diteliti multi obyek dan multi kriteria yang
berdasar pada perbandingan preferensi dari tiap elemen dalam hierarki.
Jadi model ini merupakan model yang komperehensif. Pembuat keputusan
menetukan pilihan atas pasangan perbandingan yang sederhana, membengun
semua prioritas untuk urutan alternatif. “ Pairwaise comparison”
AHP mwenggunakan data yang ada bersifat kualitatif berdasarkan pada
persepsi, pengalaman, intuisi sehigga dirasakan dan diamati, namun
kelengkapan data numerik tidak menunjang untuk memodelkan secara
kuantitatif.
Kelemahan
- Ketergantungan model AHP pada input utamanya.
Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini
melibatkan subyektifitas sang ahli selain itu juga model menjadi tidak
berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.
Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik
sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yang terbentuk
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.
Sedangkan langkah-langkah “pairwise comparison” AHP adalah
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 Kaskus
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 (lmax) | 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 (lmax) | 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 (lmax) | 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 (lmax) | 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.
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
Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
- Metode ini mampu untuk menghasilkan suatu keputusan yang tepat.
- Dengan memakai metode ini, kesalahan-kesalahan yang dilakukan ketika pengambilan keputusan seperti kesalahan dalam memilih dapat berkurang.
+ komentar + 5 komentar
:) :) :)
bagi yang ingin melihat contoh lainnya, bisa kunjungi http://www.mpong.tk/2016/10/metode-ahp.html
mas kayaknya ada yang salah sama perhitungan tabel untuk priority vector di tahap 2 hasilnya beda sama rumus yang mas kasih. silahkan di kroscek ya. trims
Olah Data Analytical Hierarchy Process (AHP) Dengan Expert Choice 11
WhatsApp : +6285227746673
PIN BB : D04EBECB
IG : @olahdatasemarang
Website : http://biro-jasa-spss.blogspot.co.id
Terdaftar Di Google Map Dengan Nama Olah Data Semarang
TERIMA KASIH SANGAT BERMANFAAT DAN JELAS SEKALI
Post a Comment