5.2. Pengolahan Data
5.2.1. Perhitungan Rata-rata Pembobotan untuk Setiap Level
Dalam AHP, perhitungan rata-rata pembobotan dilakukan dengan menggunakan rata-rata geometrik. Nilai rata-rata geometrik dianggap sebagai
hasil penilaian kelompok dari nilai-nilai yang diberikan oleh responden. Berikut ini adalah contoh perhitungan rata-rata geometrik untuk elemen level 1 antara
perspektif plan dengan source dapat dilihat pada Tabel 5.17. Nilai perbandingan diambil dari hasil pengolahan data pada Tabel 5.4.
Tabel 5.17. Rekapitulasi Perbandingan Antara Perspektif Plan dengan Source
Responden Nilai Perbandingan
1 2
2 4
3 3
4 2
Maka rata-rata geometriknya :
2,1689 2
3 4
2
4
= =
x x
x
Dengan cara yang sama rata-rata pembobotan untuk setiap perspektif dicari dan hasil rekapitulasinya dapat dilihat pada Tabel. 5.18.
Tabel 5.18 Perhitungan Rata-rata Pembobotan Setiap Perspektif
Plan Sorce
Make Deliver
Return Plan
1.0000 2.1689
0.4066 2.7019
2.3522 Source
0.4611 1.0000
0.6598 1.0000
1.0845 Make
2.4595 1.5157
1.0000 2.3522
2.4082 Deliver
0.3701 1.0000
0.4251 1.0000
1.5157 Return
0.4251 0.9221
0.4152 0.6598
1.0000
Sumber: pengolahan data
Universitas Sumatera Utara
Setelah dilakukan pembobotan rata-rata kemudian dilakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks dengan menggunakan rumus berikut ini
Saaty:1994: 1.
Perhitungan Rasio Konsistensi = Matriks Perhitungan Rata-Rata Pembobotan x Vektor Bobot tiap baris
2. Perhitungan Konsistensi Vektor
= Rasio Konsistensi Bobot Parsial tiap baris 3.
Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
4. Consistency Index CI
1 −
− =
n n
Z CI
maks
5. Consistency Ratio CR
Index y
Consistenc Random
CI CR
=
Jawaban responden dianggap konsisten bila nilai CR 0,1 Tahap awal melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap perspektif. Perhitungan jumlah rata-rata diambil dari Tabel 5.18. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk perspektif plan adalah: Jumlah rata-rata pembobotan Plan
= 1,0000 + 0,4611+ 2,4598 + 0,3701+ 0,4521
Universitas Sumatera Utara
= 4,7158 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada Tabel 5.19.
Tabel 5.19 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan Setiap Perspektif Perspektif
Nilai Perbandingan
Plan 4,7158
Source 6,6068
Make 2,9067
Deliver 7,7138
Return 8,3606
Sumber: pengolahan data
Selanjutnya, nilai di setiap sel dibagi dengan hasil penjumlahan yang ada di kolom masing-masing. Hasil pembagian ini disebut dengan matriks normalisasi
dimana hasil penjumlahan angka yang terdapat di setiap kolom akan menghasilkan angka 1. Perhitungan matriks normalisasi ini mengambil data dari
Tabel 5.18 dan Tabel 5.19. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap sel pertama kolom plan pada Tabel 5.18.
Nilai matriks sel pertama kolom plan = nilai seljumlah rata-rata plan = 1,00004,7158
= 0,2121 Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh diatas. kemudian untuk
mencari bobot parsial dilakukan dengan mencari rata-rata dari matriks normalisasi hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.20.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.20 Matriks Normalisasi dan Bobot Setiap Baris Perspektif
Plan Sorce
Make Deliver
Return Bobot Parsial
Plan 0.2121
0.3283 0.1399
0.3503 0.2813
0.2624 Source
0.0978 0.1514
0.2270 0.1296
0.1297 0.1471
Make 0.5215
0.2294 0.3440
0.3049 0.2880
0.3376 Deliver
0.0785 0.1514
0.1463 0.1296
0.1813 0.1374
Return 0.0902
0.1396 0.1429
0.0855 0.1196
0.1155 Total
1.0000 1.0000
1.0000 1.0000
1.0000 1.0000
Sumber: pengolahan data
Langkah-langkah pencarian nilai rasio konsistensi dan konsistensi matriks adalah sebagai berikut.
1. Rasio konsistensi dicari dengan rumus sebagai berikut =Matriks Perhitungan Rata-rata Pembobotan x vektor bobot tiap baris
X Y = Z 1.0000
2.1689 0.4066
2.7019 2.3522
0.2624 1.3617
0.4611 1.0000
0.6598 1.0000
1.0845 0.1471
0.7535 2.4595
1.5157 1.0000
2.3522 2.4082
0.3376 = 1.8073
0.3701 1.0000
0.4251 1.0000
1.5157 0.1374
0.7003 0.4251
0.9221 0.4152
0.6598 1.0000
0.1155 0.5936
2. Perhitungan Konsistensi Vektor Nilai konsistensi vektor didapatkan melalui pembagian setiap nilai dari rasio
konsistensi dengan bobot dari masing-masing baris. Konsistensi vektor = Rasio Konsistensi bobot parsial setiap baris
1,36170,2624 = 5,1901 0,75350,1471 = 5,1227
1,80730,3376 = 5,3535 0,70030,1374 = 5,0962
Universitas Sumatera Utara
0,59360,1155 = 5,1371 3. Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
1799 ,
5 5
1371 ,
5 0962
, 5
3535 ,
5 1227
, 5
5,1901 =
+ +
+ +
+ =
maks
Z
4. Perhitungan Consistency Index
0450 ,
4 5
1799 ,
5 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 5 adalah 1,12 040
, 12
, 1
0450 ,
= =
CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten. Dengan cara yang sama maka dapat dilihat hasil pembobotan parsial dan
nilai konsistensi matrik untuk setiap level. Berikut ini hasil rekapitulasi dari setiap level pada hierarki kinerja supply chain.
1. Pembobotan Perspektif pada Level 1
Hasil dari pembobotan perspektif pada level 1 yang dimiliki oleh perusahaan dapat dilihat pada Tabel. 5.17.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.21 Hasil Pembobotan Perspektif pada Level 1 Perspektif
Bobot
Plan 0,262
Source 0,147
Make 0,337
Deliver 0,137
Return 0,115
Jumlah 1
Inconsistency Ratio 0,040
Kesimpulan Konsisten
Sumber: Pengolahan Data
Dari Tabel 5.20 diketahui bahwa perspektif make memiliki tingkat kepentingan yang harus lebih diprioritaskan karena memiliki bobot yang lebih
tinggi dibanding empat perspektif lainnya. Namun bukan berarti mengesampingkan keempat perspektif lainnya tetapi lebih memprioritaskan
peningkatan kinerja dari perspektif tersebut dan didukung dengan peningkatan kinerja dari perspektif lainnya.
Pembobotan kelima perspektif memiliki inconsistency ratio sebesar 0,040. Nilai tersebut dapat diterima konsisten karena memenuhi batas maksimal
inconsistency ratio yaitu sebesar 0.1. 2.
Pembobotan Dimensi untuk Masing-masing Perspektif pada Level 2 Hasil pembobotan dimensi untuk masing-masing perspektif pada level 2
dapat dilihat pada Tabel 5.22.
Tabel. 5.22Hasil Pembobotan Dimensi Masing-masing Perspektif pada Level 2 Perspektif
Dimensi Bobot Jumlah Inconsistency Ratio
Kesimpulan
Plan Reliability
0,8739 1
Konsisten Responsiveness 0,1261
Source Reliability
0,7774 1
0,0648 Konsisten
Responsiveness 0,1191 Flexibility
0,1035 Make
Reliability 0,6126
1 Konsisten
Responsiveness 0,3874
Universitas Sumatera Utara
Tabel. 5.22Hasil Pemebobotan Dimensi Masing-masing Perspektif pada Level 2 Lanjutan
Perspektif Dimensi
Bobot Jumlah Inconsistency Ratio Kesimpulan
Deliver
Reliability 0,3912
1 0,0004
Konsisten Responsiveness 0,2605
Flexibility 0,3483
Return Reliability
0,7500 1
Konsisten Responsiveness 0,2500
Sumber: Pengolahan Data Berdasarkan Tabel 5.22, pada dimensi untuk masing-masing perspektif
memilki tingkat kepentingan yang berbeda-beda. Hal ini dapat dilihat dari beragamnya bobot yang dihasilkan. Pada perspektif plan, dimensi realibility
memiliki bobot 0,873 dan dimensi responsiveness memilki bobot 0,126 dengan inconsistency ratio sebesar 0. Sehingga dapat dikatakan bahwa pada
perspektif plan, dimensi reliability memilki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dibanding dengan dimensi responsiveness. Untuk perspektif source,
terdapat tiga dimensi dengan dimensi reliability memilki bobot 0,777, dimensi responsiveness memiliki bobot 0,119 dan dimensi flexibility
memiliki bobot 0,103 dengan inconsistency ratio sebesar 0,064. Pada perspektif source, dimensi reliability memiliki tingkat kepentingan yang lebih
tinggi dibandingkan dua dimensi lain yaitu responsiveness dan flexibility. Pada perspektif make, dimensi reliability memiliki bobot 0,612 dan
dimensi responsiveness memiliki bobot 0,387 dengan inconsistency ratio sebesar 0. Karena bobot pada dimensi reliability lebih besar, maka dimensi
tersebut memiliki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dibandingkan dengan dimensi responsiveness. Untuk perspektif delivery, terdapat tiga dimensi
dengan dimensi reliability memilki bobot 0,391, dimensi responsiveness
Universitas Sumatera Utara
memiliki bobot 0,260 dan dimensi flexibility memiliki bobot 0.348dengan inconsistency ratio sebesar 0,0004. Pada perspektif delivery, dimensi
reliability memiliki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dibandingkan dua dimensi lain yaitu responsiveness dan flexibility. Sedangkan pada perspektif
return, dimensi reliability memiliki bobot 0,750 dan dimensi responsiveness memiliki bobot 0,2500 dengan inconsistency ratio sebesar 0. Karena bobot
pada dimensi reliability lebih besar, maka dimensi tersebut memiliki tingkat kepentingan yang lebih tinggi dibandingkan dengan dimensi responsiveness.
Keseluruhan dimensi memiliki nilai inconsistency ratio dibawah 0,1 yang menunjukkan bahwa nilai tersebut dapat diterima karena memenuhi batas
maksimal inconsistency ratio. 3.
Pembobotan KPI pada Level 3 Hasil pembobotan KPI pada Level 3 berdasarkan perhitungan AHP dapat
dilihat pada Tabel 5.23.
Tabel 5.23 Hasil Pembobotan KPI Masing-masing Dimensi pada Level 3 Perspektif
Dimensi KPI
Bobot Inconsistency Ratio
Plan Reliability
P1 01 0,4063
0,047 P1 02
0,1349 P1 03
0,2813 P1 04
0,1775 Responsiveness
P2 01 0,5359
P2 02 0,4641
Source Reliability
S1 01 0,4658
0,073 S1 02
0,2078 S1 03
0,1607 S1 04
0,1658 Responsiveness
S2 01 0,2162
0,017 S2 02
0,3744 S2 03
0,4094 Flexibility
S3 01 1
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.23 Hasil Pembobotan KPI Masing-masing Dimensi pada Level 3 Lanjutan
Perspektif Dimensi
KPI Bobot
Inconsistency Ratio
Make Reliability
M1 01 0,2054
0,072 M1 02
0,2993 M1 03
0,4953 Responsiveness
M2 01 1
Deliver
Reliability D1 01
0,2946 0,066
D1 02 0,2447
D1 03 0,2360
D1 04 0,2248
Responsiveness D2 01
1 Flexibility
D3 01 1
1Return Reliability
R1 01 0,2907
0,015 R1 02
0,1834 R1 03
0,5259 Responsiveness
R1 01 1
Sumber: Pengolahan data
Pada Tabel 5.23diketahui bahwa dari 28 KPI yang teridentifikasi dalam sistem pengukuran performansi supply chain perusahaan, masing-masing KPI
memiliki tingkat kepentingan yang berbeda, dimana semakin besar bobotnya menunjukkan bahwa KPI tersebut semakin penting. Keseluruhan KPI memiliki
nilai inconsistency ratio dibawah 0,1 sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai tersebut dapat diterima. Untuk memperoleh pembobotan yang mencakup nilai
bobot masing-masing KPI maka dilakukan perhitungan untuk perkalian bobot dari ketiga level tersebut. Adapun contoh perhitungan pembobotan untuk KPI P1 01
Forecast accuracy adalah seperti berikut: Bobot total KPI P1 01
= Bobot Perspektif plan x Bobot dimensi Reliability x Bobot KPI P1 01
Bobot total KPI P1 01 = 0,262 x 0,874 x 0,406 = 0,093
Universitas Sumatera Utara
Setelah semua KPI yang valid dihitung seperti contoh diatas, maka didapatkan hasil nilai bobot KPI untuk pengukuran performansi supply chain
perusahaan yang dapat dilihat pada Tabel 5.24.
Tabel 5.24. Nilai Bobot Total Masing-masing KPI Perspektif
Dimensi KPI
Bobot Perspektif
Bobot Dimensi
Bobot KPI
Bobot Total
Plan Reliability
P1 01 0,262
0,874 0,406
0,093 P1 02
0,135 0,031
P1 03 0,281
0,065 P1 04
0,178 0,041
Responsiveness P2 01
0,1261 0,536
0,018 P2 02
0,464 0,015
Source Reliability
S1 01
0,147 0,777
0,466 0,053
S1 02 0,208
0,024 S1 03
0,161 0,018
S1 04 0,166
0,019 Responsiveness
S2 01 0,119
0,216 0,004
S2 02 0,374
0,007 S2 03
0,409 0,007
Flexibility S3 01
0,104 1
0,015 Make
Reliability M1 01
0,338 0,613
0,205 0,042
M1 02 0,299
0,062 M1 03
0,495 0,102
Responsiveness M2 01 0,387
1 0,131
Deliver
Reliability D1 01
` 0,137
0,391 0,295
0,016 D1 02
0,245 0,013
D1 03 0,236
0,013 D1 04
0,225 0,012
Responsiveness D2 01
0,261 1
0,036 Flexibility
D3 01 0,348
1 0,048
Return Reliability
R1 01 0,116
0,750 0,291
0,025 R1 02
0,183 0,016
R1 03 0,526
0,046 Responsiveness
R1 01 0,250
1 0,029
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan bahwa bobot dari KPI P1 01 adalah sebesar 0,093, Bobot KPI P1 02 adalah sebesar 0,031 dan seterusnya. Jika semua
bobot dari masing-masing KPI diatas dijumlahkan maka total seluruh bobot dari
Universitas Sumatera Utara
masing-masing KPI tersebut adalah sama dengan 1. Perhitungan bobot total tersebut digunakan untuk menentukan pencapaian performansi supply chain
perusahaan secara keseluruhan.
5.2.2. Pengukuran Kinerja Supply chain Perusahaan
Kategori