Perhitungan Bobot Lokal Fuzzy Level 2 Kriteria

1,3480+1,0889+1+1,3572+1,8493+1 x 0,0181; 0,0326; 0,0562 = 0,0519; 0,1426; 0,4292 = 0,3260+0,7883+0,7368+1+0,4472+0,5848; 0,5601+1,5399+1,4393+1+0,9347+1,3480; 1,3831+3,0717+2,5132+1+2,5144+2,8173 x 0,0181; 0,0326; 0,0562 = 0,0702; 0,2223; 0,7266 = 0,2000+0,3068+0,5407+0,4642+1+0,4724; 0,3333+0,5503+1,1105+1,0699+1+0,7611; 1 +1,2009+2,1070+2,2361+1+1,5431 x 0,0181; 0,0326; 0,0562 = 0,0540; 0,1572; 0,5103 = 0,5612+0,4503+1+0,3550+0,6481+1; 1,2009+1,0198+2,2649+0,7418+1,3138+1; 2,2209+1,9921+3,7141+1,7100+2,1169+1 x 0,0181; 0,0326; 0,0562 = 0,0726; 0,2457; 0,7162 2. Perhitungan degree of possibility menurut aturan: Contoh perhitungan degree of possibility: V K1 ≥ K2 = 0,0799; 0,2931; 0,8477 ≥ 0,0734; 0,2322; 0,7233 = 1 karena m 2 0,2931 ≥ m 1 0,2322 V K1 ≥ K3 = 0,0799; 0,2931; 0,8477 ≥ 0,0519; 0,1426; 0,4292 = 1 karena m 2 0,2931 ≥ m 1 0,1426 V K1 ≥ K4 = 0,0799; 0,2931; 0,8477 ≥ 0,0702; 0,2223; 0,7266 1 karena m 2 0,2931 ≥ m 1 0,2223 V K1 ≥ K5 = 0,0799; 0,2931; 0,8477 ≥ 0,0540; 0,1572; 0,5103 1 karena m 2 0,2931 ≥ m 1 0,1572 V K1 ≥ K6 = 0,0799; 0,2931; 0,8477 ≥ 0,0726; 0,2457; 0,7162 1 karena m 2 0,2931 ≥ m 1 0,2457 dengan cara yang sama: V K2 ≥ K1 = 0,9158 V K2 ≥ K3 = 1 V K2 ≥ K4 = 1 V K2 ≥ K5 =1 V K2 ≥ K6 = 0,9797 V K3 ≥ K1 = 0,7014 V K3 ≥ K2 = 0,7989 V K3 ≥ K4 = 0,8184 V K3 ≥ K5 = 0,9626 V K3 ≥ K6 = 0,7758 V K4 ≥ K1 = 0,9035 V K4 ≥ K2 = 0,9850 V K4 ≥ K3 = 1 V K4 ≥ K5 = 0,9626 V K4 ≥ K6 = 0,7758 V K5 ≥ K1 = 0,7624 V K5 ≥ K2 = 0,8535 V K5 ≥ K3 = 1 V K5 ≥ K4 = 0,8172 V K5 ≥ K6 = 0,8318 V K6 ≥ K1 = 0,9331 V K6 ≥ K2 = 1 V K6 ≥ K3 = 1 V K6 ≥ K4 =1 V K6 ≥ K5 =1 3. Penentuan vektor terbobot W’ : V K1 ≥ K2;K3;K4;K;K6 = Min 1;1;1;1;1 = 1 V K2 ≥ K1;K3;K4;K5;K6 = Min 0,9158;1;1;1;0,9797 = 0,9158 V K3 ≥ K1;K2;K4;K5;K6 = Min 0,7104;0,7989;0,8184;0,9626;0,7758 = 0,7014 V K4 ≥ K1;K2;K3;K5;K6 = Min 0,9035; 0,9850; 1; 0,9626; 0,7758 = 0,7758 V K5 ≥ K1;K2;K3;K4;K6 = Min 0,7624; 0,8535; 1; 0,8712; 0,8318 = 0,7624 V K6 ≥ K1;K2;K3;K4;K5 = Min 0,9331; 1; 1; 1; 1 = 0,9331 W’ = 1; 0,9158; 0,7014; 0,7758; 0,7624; 0,9331 4. Normalisasi vektor terbobot W: W K1 = 1 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1965 W K2 = 0,9158 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1800 W K3 = 0,7014 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1378 W K4 = 0,7758 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1525 W K5 = 0,7624 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1498 W K6 = 0,9331 1+0,9158+0,7014+0,7758+0,7624+0,9331 = 0,1834 Tabel 5.19. Normalisasi Vektor Terbobot Level 2 Kriteria Kriteria W K1 0,1965 K2 0,1800 K3 0,1378 K4 0,1525 K5 0,1498 K6 0,1834 Sumber: Pengolahan Data

5.2.4.2. Perhitungan Bobot Lokal Fuzzy Level 3 Alternatif

Rata-rata geometris dari matriks perbandingan berpasangan antar alternatif level 3 untuk kriteria pengalaman bermitra dapat dilihat pada Tabel 5.20. Berikut ini adalah perhitungan bobot lokal Fuzzy menggunakan Chang’s Analysis Extent untuk kriteria pengalaman bermitra. 1. Perhitungan fuzzy synthetic extent value dengan rumus: Pertama dihitung terlebih dahulu . = 2,7095+3,0654+3,2216+3,0136+4,0490; 4,3607+4,8638+5,6154+4,8694+7,3912; 8,4515+9,2617+10,5842+9,4277+14,1786 = 13,0101 ; 27,1006 ; 51,9037 = 151,9037; 127,1006; 113,0101 = 0,0192 ; 0,0369 ; 0,0769 Tabel 5.18. Rata-rata Geometris Matriks Perbandingan Berpasangan Level 2 Elemen l m u l m u l m u l m u l m u l m K1 K2 K3 K4 K5 K6 K1 1,0000 1,0000 1,0000 0,5054 0,9247 1,8086 0,7418 1,3991 2,4380 0,7230 1,7855 3,0676 1,0000 3,0000 5,0000 0,4503 0,8327 1,7818 K2 0,5529 1,0815 1,9786 1,0000 1,0000 1,0000 0,8434 1,5982 3,1516 0,3256 0,6494 1,2685 0,8327 1,8171 3,2598 0,5020 0,9806 2,2209 K3 0,4102 0,7148 1,3480 0,3173 0,6257 1,0889 1,0000 1,0000 1,0000 0,3979 0,6948 1,3572 0,4746 0,9005 1,8493 0,2692 0,4415 1,0000 K4 0,3260 0,5601 1,3831 0,7883 1,5399 3,0717 0,7368 1,4393 2,5132 1,0000 1,0000 1,0000 0,4472 0,9347 2,1544 0,5848 1,3480 2,8173 K5 0,2000 0,3333 1,0000 0,3068 0,5503 1,2009 0,5407 1,1105 2,1070 0,4642 1,0699 2,2361 1,0000 1,0000 1,0000 0,4724 0,7611 1,5431 K6 0,5612 1,2009 2,2209 0,4503 1,0198 1,9921 1,0000 2,2649 3,7141 0,3550 0,7418 1,7100 0,6481 1,3138 2,1169 1,0000 1,0000 1,0000 Jumlah 2,0503 3,8906 7,9306 2,8626 4,7357 8,3536 4,1210 7,4129 12,4860 2,5426 4,1559 7,5718 3,4026 5,9661 10,3805 2,8284 4,5312 8,5813 Sumber: Pengolahan Data