CARA SEDERHANA MEMAHAMI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

 

CARA SEDERHANA MEMAHAMI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

      Langkah-Langkah Penggunaan Analisis Proses Hirarki (AHP)

      Langkah-Langkah penggunaan metode AHP sebagai suatu alat untuk memecahkan persoalan menurut Saaty (1993) adalah sebagai berikut :

1.    Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan.

2.    Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh.  Berikut  bentuk hirarki yang digunakan dalam  penelitian ini.

3.    Menyusun matriks banding berpasangan.

4. Mendapatkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat matriks pada langkah  3. 

      Tabel  3. Nilai skala perbandingan berpasangan 

Nilai Skala	Penjelasan
1	Kedua elemen sama pentingnya
3	Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen lainnya
5	Elemen yang satu sangat penting daripada elemen lainna
7	Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen  lainnya
9	Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya
2,4,6 dan 8	Nilai-nilai diantara dua pertimbangan ang berdekatan

      Sumber: Saaty, 2003

4. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama.  Angka 1 sampai 9 digunakan bila F, lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki (x) dibandingkan dengan F, namun bila F kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat x dibandingkan F, maka digunakan angka kebalikannya. 

5. Menghitung nilai eigen dan menguji konsistensinya. Jika tidak konsisten maka pengambilan data diulangi.

6. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.

7. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan yang merupakan bobot setiap elemen untuk penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai mencapai tujuan. Penghitungan dilakukan lewat cara menjumlahkan nilai setiap kolom dari matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks, dan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata.  

8. Memeriksa konsistensi hirarki. Yang diukur dalam AHP adalah rasio konsistensi dengan melihat index konsistensi. Konsistensi yang diharapkan adalah yang mendekati sempurna agar menghasilkan keputusan yang mendekati valid. Walaupun sulit untuk mencapai yang sempurna, rasio konsistensi diharapkan kurang dari atau sama dengan 10 %.

Kelebihan AHP ini adalah :

1. Kesatuan (Unity) .  AHP membuat permasalahan yang luas dan tidak terstruktur menjadi suatu model yang fleksibel dan mudah dipahami.

2. Kompleksitas (Complexity). AHP memecahkan permasalahan yang kompleks melalui pendekatan sistem dan pengintegrasian secara deduktif.

3. Saling ketergantungan (Inter Dependence) . AHP dapat digunakan pada elemen-elemen sistem yang saling  bebas dan tidak memerlukan hubungan linier.

4. Struktur Hirarki (Hierarchy Structuring) .  AHP mewakili pemikiran alamiah yang cenderung mengelompokkan elemen sistem ke level-level yang berbeda dari masing-masing level berisi elemen yang serupa.

5. Pengukuran (Measurement) . AHP menyediakan skala pengukuran dan metode untuk mendapatkan prioritas.

6. Konsistensi (Consistency) . AHP mempertimbangkan konsistensi logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan prioritas.

7. Sintesis (Synthesis) . AHP mengarah pada perkiraan keseluruhan mengenai seberapa diinginkannya masing-masing alternatif.

8. Trade Off .  AHP mempertimbangkan prioritas relatif faktor - faktor pada sistem sehingga orang mampu memilih altenatif terbaik berdasarkan  tujuan mereka.

9. Penilaian dan Konsensus (Judgement and Consensus) .  AHP tidak mengharuskan adanya suatu konsensus, tapi  menggabungkan hasil penilaian yang berbeda.

10. Pengulangan Proses (Process Repetition) . AHP mampu membuat orang menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan penilaian serta pengertian  mereka melalui proses pengulangan.

Kelemahan metode AHP adalah :

1. Ketergantungan metode AHP pada input-utama. Input utama ini  berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas ahli itu, model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yang keliru.

2. Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari  kebenaran model yang terbentuk.

Prosedur  AHP dapat disimpulkan;

1. Memodel problematik menjadi suatu “hierarkhis”  yg mengandung tujuan (sasaran) keputusan, alternatif untuk mencapainya, dan kriteria untuk mengevaluasi alternatif-alternatif tsb.

2. Menetapkan prioritas di antara elemen-elemen hierarkhi dengan jalan membuat serangkaian keputusan berdasarkan pembandingan elemen-elemen tersebut secara berpasangan.

3. Men-sintesis keputusan-keputusan ini untuk menghasilkan seperangkat prioritas untuk keseluruhan hierarkhi.

4. Memeriksa konsistensi keputusan.

5. Keputusan akhir berdasarkan hasil-hasil dari proses di atas.

Memilih Kriteria terbaik Berdasarkan Pilihan Konsumen

    Langkah I

   Mengidentifikasi masalah penelitian berdasarkan alur pikir yang benar selanjutnya membuat suatu kerangka Hierarki sederhana seperti dalam gambar berikut ini yang meliputi tujuan yang akan dicapai, kriteria dan alternatif. Struktur hierarki bermacam-macam sesuai dengan tujuan yang akan dicapai dan  masalah yang akan diselesaikan.

Langkah 2.

     Membuata kuesioner perbandingan berpasangan seperti yang ditunjukkan dalam contoh kuesioner yang dapat dilihat di akhir tulisan ini.

     Langkah 3

     Memasukan data kedalam matriks perbandingan. Misalnya ketika price sedikit lebih penting dibandingkan dengan multiuse maka pada baris Price diberikan nilai 3 sedangkan keblikannya pada baris multiuse dan kolom price diberikan nilai 1/3.  Perbandingan Price dan Prestige (Price sangat penting dibandingkan dengan Prestige) artinya baris pada Price diberikan nilai 4 dan kebalikanya Prestige diberikan nilai ¼ dan seterusnya.

Matriks Perbandingan

Criteria	Price	Multiuse	Prestige
Price	1	3	4
multiuse	1/3	1	2
Prestige	1/4	1/2	1

Disederhanakan
Criteria	Price	Multiuse	Prestige
Price	1,000	3,000	4,000
multiuse	0,333	1,000	2,000
Prestige	0,250	0,500	1,000
Total	1,583	4,500	7,000

Dinormalkan
Criteria	Price	Multiuse	Prestige
Price	0,632	0,667	0,571
multiuse	0,211	0,222	0,286
Prestige	0,158	0,111	0,143

jumlah
1,870
0,718
0,412
3,000

Vektor

Eigen

0,623225

0,239488

0,137288

1

     Langkah 4

     Nilai di dalam matriks disederhanakan. Nilai yang berbentuk Pecahan disederhanakan kedalam bentuk desimal. 

     Langkah 5

     Nilai didalam matriks dinormalkan dengan cara nilai yang ada di dalam kolom dibagi dengan Total. Contoh 1/1,583 = 0,632;  0,333/1,583 = 0,211 dst.

     Langkah 6

     Menjumlahkan seluruh nilai yang ada didalam baris contoh baris untk variabel Price

     0,632 + 0,667 + 0,571 = 1,870    dst..

     Langkah 7

     Menjumlahkan seluruh kolom yang ada pada langkah 6. Contoh  1,870 + 0,718 +0,412 = 3

     Langkah 8

     Menghitung Vektor Eigen. Pada kolom vektor eigen 1,870/3 = 0,623225; 0,718/3 = 0,239488 ; 0,412/ 3 = 0,137288

     MENCARI KONSISTENSI

     Dalam cara 2 lanjutan dari  cara 1 tetapi bedanya didalam cara dua dilanjutkan dengan konsistensi. Konsistensi ini diperlukan untuk menghasilkan keputusan yang valid namun jika tidak konsistensi maka data harus diambil kembali agar menghasilkan data yang konsisten. Nilai konsistensi di bandingkan dengan tabel konsistensi sebesar 10%. Jika kurang dari 10% maka data tersebut konisten sehingga keputusan yang diambil tidak bias atau valid. Berikut ini perhitungan konsistensi lanjutan dari cara I sebagi berikut:

Tahap 1. Kuesioner
Criteria	Price	Multiuse	Prestige
Price	1	3	4
multiuse	1/3	1	2
Prestige	1/4	1/2	1

Tahap 2. Disederhanakan
Criteria	Price	Multiuse	Prestige
Price	1,000	3,000	4,000
multiuse	0,333	1,000	2,000
Prestige	0,250	0,500	1,000
	1,583	4,500	7,000

  

Tahap 3. Iteration (1)
Iteration 1																					Total
1,000	3,000	4,000	X		1,000		3,000		4,000		=		3		8		14				25
0,333	1,000	2,000			0,333		1,000		2,000				1,16666667		3		5,333333				9,5
0,250	0,500	1,000			0,250		0,500		1,000				0,66666667		1,75		3				5,416667
																					39,91667

V.Eigen

0,6263048

0,23799582

0,13569937

1

Iteration (2)													Total
3,000	8,000	14,000	X		3,000	8,000	14,000	=	27,666938	72,5	126,664		226,8309
1,167	3,000	5,333			1,167	3,000	5,333		10,5555351	27,66635	48,3318		86,55369
0,667	1,750	3,000			0,667	1,750	3,000		6,041727	15,833336	27,66609		49,54115
													362,9258

V.Eigen

0,62500642

0,23848867

0,13650491

1

Tahap 5. Inkosistensi
Eigen Max 1,583+ 4,500+7,000= 3,018327			Ket:
CI=(eigen max-n)/(n-1) Cl = (3,01832-3)/(3-1)     = 0,009163			n=3, jadi RI = 0,58
CR=CI/RI      = 0,009163/0,58      = 0,015799
CR<0,10	KONSISTEN

      Kriteria terbaik yang dipilih oleh konsumen dalam menentukan mobil untuk keluarga adalah pertama Price (0,6), ke -2 ad. Multiuse  (0,2) dan ke-3 ad. Pretisge (0,1)

Memilih Alternatif Mobil terbaik

Caranya Hampir sama dengan cara yang ditas sampai mendapatkan v.eigen

Tahap 1. Kuesioner
Prestige	BMW	Kijang	Karimun
BMW	1	3	7
Kijang	1/3	1	5
Karimun	1/7	1/5	1

 

Tahap 2. Disederhanakan
Disederhanakan
Prestige	BMW	Kijang	Karimun
BMW	1,000	3,000	7,000
Kijang	0,333	1,000	5,000
Karimun	0,143	0,200	1,000
∑	1,476	4,200	13,000

Tahap 3. Dinormalkan
Prestige	BMW	Kijang	Karimun
Price	0,677	0,714	0,538
multiuse	0,226	0,238	0,385
Prestige	0,097	0,048	0,077

jumlah

1,930

0,849

0,221

3,000

Tahap 4. Vektor Eigen

Vektor

Eigen

0,643388869

0,282839025

0,073772106

ITERASI 1

												jumlah		Vektor
1,000	3,000	7,000		1,000	3,000	7,000		3,000	7,400	29,000				Eigen
0,333	1,000	5,000	X	0,333	1,000	5,000	=	1,381	3,000	12,333		39,400		0,653451272
0,143	0,200	1,000		0,143	0,200	1,000		0,352	0,829	3,000		16,714		0,277207392
												4,181		0,069341336
												60,295

 ITERASI 2

												jumlah		Vektor
3,000	7,400	29,000		3,000	7,400	29,000		29,427	68,441	265,264				Eigen
1,381	3,000	12,333	X	1,381	3,000	12,333	=	12,627	29,443	114,047		363,133		0,649009708
0,352	0,829	3,000		0,352	0,829	3,000		3,257	7,579	29,432		156,118		0,279021727
												40,268		0,071968565
												559,518

Tahap 5. Inkosistensi
Eigen Max		3,065545
CI=(E.Max-n)/(n-1)		0,032772
CR=CI/RI		0,010924
CR<0,10	KONSISTEN

Alternatif	Kriteri			Alternatif
	Price	Multiuse	Prestige	Pruoritas
	0,625	0,238	0,137
BMW	0,122	0,136	0,649	0,197531
Kijang	0,23	0,625	0,279	0,330723
Karimun	0,648	0,238	0,072	0,471508

MEMASUKAN NILAI KEDALAM KERANGKA STRUKTUR HIERARKI

CONTOH

KUESIONER

AHP

Nama Bapak/Ibu:

1.      Berdasarkan potensi yang dimilki Kecamatan Pamona Utara, Seberapa unggul komoditi dibawah ini! No Sub SektorPertanian (A) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Sub SektorPertanian (B) 1 Cabai Bawang Merah 2 Cabai Pisang 3 Cabai Petsai 4 Bawang Merah Pisang 5 Bawang Merah Petsai 6 Pisang Petsai 2.      DalamKriteriasebaran komoditi di Kecamatan Pamona Utara, Seberapaunggulkomoditasdibawahini.
No	Sub SektorPertanian (A)	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	Sub SektorPertanian (B)
1	Cabai																		Bawang Merah
2	Cabai																		Pisang
3	Cabai																		Petsai
4	Bawang Merah																		Pisang
5	Bawang Merah																		Petsai
6	Pisang																		Petsai
DalamKriteriapendapatan di Kecamatan Pamona Utara, Seberapaunggulkomoditasdibawahini.
1	Cabai																		Bawang Merah
2	Cabai																		Pisang
3	Cabai																		Petsai
4	Bawang Merah																		Pisang
5	Bawang Merah																		Petsai
6	Pisang																		Petsai
DalamKriteriaproduksi di Kecamatan Pamona Utara, Seberapaunggulkomoditasdibawahini.
1	Cabai																		Bawang Merah
2	Cabai																		Pisang
3	Cabai																		Petsai
4	Bawang Merah																		Pisang
5	Bawang Merah																		Petsai
6	Pisang																		Petsai

VIDIO TUTORIAL ANALISIS AHP DIATAS DAPAT JUGA DILIHAT DI YOUTUBE DENGAN LINK DIBAWAH INI...

 https://www.youtube.com/watch?v=1ndBLB7VRRY&t=453s