Perhitungan Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Usia Produktifitas

Karena matriks berordo 7 yakni terdiri dari 7 alternatif , nilai indeks konsistensi yang diperoleh: Untuk n = 7, RI = 1,320 tabel Saaty, maka: Karena RC 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.15 diperoleh urutan komoditas unggulan untuk kriteria daya tahan terhadap cuacapenyakityakni ubi jalar menjadi unggulan pertama dengan nilai bobot 0,370 atau 37 , kemudian kopi dengan bobot 0,301 atau 30,1, jeruk dengan bobot 0,122 atau 12,2 , kubis dengan bobot 0,096 atau 9,6, kentang dengan bobot 0,049 atau 4,9 , cabai dengan bobot 0,039 atau 3,9, dan yang terakhir tomat dengan bobot 0,023 atau 2,3 .

3.7 Perhitungan Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Usia Produktifitas

Perbandingan berpasangan untuk kriteria usia produktifitas pada 7 jenis komoditas pertanian adalah perbandingan berpasangan antara kentang a, kubis b, cabe c, tomat d, ubi jalar e, kopi fdan jeruk g. Menurut data Dinas Pertanian, usia produktifitas masing-masing komoditas adalah kentang 4 bulan, kubis 3-4 bulan, cabe 6-9 bulan, tomat 3-6 bulan, ubi jalar 8 bulan, kopi 2-10 tahun dan cabe 3-25 tahun. Datamenunjukkan bahwa komoditas kentang tiga 3 kali lebih baik dari cabe, dua 2 kali lebih baik dari tomat, lima 5 kali lebih baik dari ubi jalar, sembilan 9 kali lebih baik dari kopi dan jeruk.Selengkapnya diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal seperti pada tabel 3.16. Universitas Sumatera Utara Tabel 3.16 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Usia Produktifitas Perhitungan matriks untuk kriteria usia produktifitasadalah menyederhanakan matriks pembobotan,hasilnya seperti tabel 3.17. Tabel 3.17 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Usia Produktifitas yang Disederhanakan A b c d E f g a 1,000 1,000 3,000 2,000 5,000 9,000 9,000 b 1,000 1,000 3,000 2,000 5,000 9,000 9,000 c 0,333 0,333 1,000 0,333 2,000 7,000 8,000 d 0,500 0,500 3,000 1,000 3,000 8,000 9,000 e 0,200 0,200 0,500 0,333 1,000 5,000 7,000 f 0,111 0,111 0,143 0,125 0,200 1,000 4,000 g 0,111 0,111 0,125 0,111 0,125 0,250 1,000 ∑ 3,256 3,256 10,768 5,903 16,325 39,250 47,000 Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel 3.18. a b c d E f g a 1 1 3 2 5 9 9 b 1 1 3 2 5 9 9 c 1 2 7 8 d 3 1 3 8 9 e 1 5 7 f 1 4 g 1 Universitas Sumatera Utara Tabel 3.18 Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Usia Produktifitas yang Dinormalkan Selanjutnya nilai eigen maksimum didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah: Karena matriks berordo 7 yakni terdiri dari 7 alternatif , nilai indeks konsistensi yang diperoleh: Untuk n = 7, RI = 1,320 tabel Saaty, maka: Karena RC 0,100 berarti matriks resiprokal kriteia usia produtifitasadalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel 3.18 diperoleh urutan komoditas unggulan untuk kriteria usia produktifitasyakni kentang dan kubis menjadi unggulan pertama dengan nilai bobot yang sama 0,280 atau 28 , kemudian tomat dengan bobot 0,191 atau 19,1 , cabe dengan bobot 0,118 atau 11,8 , ubi jalar dengan bobot 0,080 atau 8 , kopi dengan bobot 0,032 atau 3,2 dan yang terakhir jeruk dengan bobot 0,019 atau 1,9 . a B c d e f g Vector eigen A 0,307 0,307 0,279 0,339 0,306 0,229 0,191 0,280 B 0,307 0,307 0,279 0,339 0,306 0,229 0,191 0,280 C 0,102 0,102 0,093 0,056 0,123 0,178 0,170 0,118 d 0,154 0,154 0,279 0,169 0,184 0,204 0,191 0,191 e 0,061 0,061 0,046 0,056 0,061 0,127 0,149 0,080 f 0,034 0,034 0,013 0,021 0,012 0,025 0,085 0,032 g 0,034 0,034 0,012 0,019 0,008 0,006 0,021 0,019 Universitas Sumatera Utara

3.8 Perhitungan Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Kuantitas Hasil Produksi

Dokumen yang terkait

Analisis Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fahp) Dalam Menentukan Posisi Jabatan

12 131 82

Perbandingan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Metode Preference Ranking Organization Method For Enrichment Evaluation (PROMETHEE) untuk Pemilihan Hardisk Eksternal

19 131 147

Implementasi Metode Profile Matching dan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Perekrutan Tenaga Kurir (Studi Kasus PT. JNE Cabang Medan)

16 91 137

Analisis Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Berdasarkan Nilai Consistency Ratio

2 46 123

Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) dalam Penentuan Prioritas Pengerjaan Order di PT. Sumatera Wood Industry

6 138 175

Analisis Pemilihan Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) di PT. Indo CafCo

12 57 78

Implementasi Metode K- Means Clustering Dan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Penilaian Kedisiplinan Siswa (Studi Kasus : SMP Negeri 21 Medan)

20 99 166

Studi Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Peningkatan Kualitas Layanan Di Rumah Sakit Bina Kasih Medan-Sunggal

4 41 149

Penentuan Komoditas Unggulan Pertanian Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi)

0 0 7

PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi) SKRIPSI JEFRI LEO SIHOMBING

0 0 13