Tabel 3.3 Petunjuk Skoring untuk Hasil-hasil Result Scoring Lanjutan Skor
Proses
70 - 80
Kinerja sekarang pada tingkat baik sampai unggul dalam area yang penting terhadap kebutuhan bisnis kunci organisasi
Kebanyakan kecenderungan peningkatan improvement trends dan atau tingkat kinerja sekarang terus berlanjut meningkat
Banyak kecenderungan itu dan atau tingkat kinerja sekarang dievaluasi terhadap pembanding
– pembanding yang relevan dan atau benchmarks, menunjukkan area kekuatan dan atau berada
pada tingkat kinerja sangat baik Hasil – hasil bisnis terbanyak berkaitan dengan kebutuhan utama
daari pelanggan, pasar, proses dan rencana tindakan 90 -
100 Kinerja sekarang berada pada tingkat baik unggul dan
kebanyakan area yang penting terhadap kebutuhan bisnis kunci organisasi
Kecenderungan peningkatan hasil – hasil yang unggul itu dan atau kinerja yang unggul itu terus menerus berlanjut dalam area
yang dilaporkan Bukti – bukti dari kepemimpinan dan benchmarks ditunjukkan
atau direkomendasikan dalma banyak area Hasil – hasil bisnis secara penuh berkaitan dengan utama dari
pelanggan pasar, proses dan rencana tindakan
3.3 Analytic Network Process ANP
4
Metode Analytic Network Process ANP adalah salah satu metode yang mampu mempersentasikan tingkat kepentingan berbagai pihak dengan
memepertimbangkan saling berkaitan anatara startegi objektif dengan Key Penformence Indikator
KPI yang ada. Dengan kata lain Analytic Network
4
Saaty, Thomas L. Decision Making With The Analytic Network Process.
Universitas Sumatera Utara
Process ANP adalah suatu teori pengukuran relatif yang digunakan untuk
memperoleh skala prioritas gabungan dari skala individu yang menghasilkan pengukuran relatif dari pengaruh unsur-unsur yang saling berhubungan berkenaan
dengan kriteria-kriteria permasalahan.
3.3.1 Konsep Dasar Analytic Network Process ANP
5
Metode Analytic Network Pocess ANP merupakan pengembangan metode Analytic Network Pocess AHP. Perbedaan ANP dengan AHP adalah
dengan ANP kita tidak hanya meninjau kepentingan kriteria yang menentukan kepentingan alternatif seperti yang ada di dalam AHP, tetapi tapi juga melihat
pengaruh kepentingan alternatif terhadap kepentingan kriteria. Dengan kata lain, ANP menghasilkankan model yang lebih general dalam pengambilan keputusan
tanpa membuat asumsi tentang independency dari unsur-unsur dengan tingkat yang lebih tinggi dan unsur-unsur yang tingkat yang lebih rendah dan juga dari
unsur-unsur di dalam suatu tingkatan Metode ANP mampu memeperbaiki kelemahan AHP berupa kemampuan mengakomodasi keterkaitan antar stratagi
objektif. Keterkaitan metode ANP ada dua jenis yaitu keterkaitan dalam satu set strategi objektif dan keterkaitan antar strategi objektif yang berbeda. Adanya
keterkaitan ini menyebabkan metode ANP lebih kompleks dibanding dengan AHP Jika asumsikan suatu sistem memiliki N perspektif dimana faktor-faktor
daam tiap perpektif salng berinteraksi atau memiliki pengaruh tehadap beberapa atau seluruh perspektif yang ada. Jika perspektif dinotasikan dengan Ch dimana h
5
Saaty, T. L and Luis G. Vargas. Decisions Making With The Analytic Network Process. hlm 2-8
Universitas Sumatera Utara
= 1,2,…N, dengan faktor sebanyak nh yang dinotasikan dengan ehi, eh2….ehnh. pengaruh dari setiap faktor dalam satu perspektif pada faktor yang lain dalam
suatau sistem dapat dipersentasikan melalui vektor prioritas berskala rasio yang diambil dari perbandingan berpasangan.
Analytic Network Process atau ANP adalah teori umum pengukuran relatif
yang digunakan untuk menurunkan rasio prioritas komposit dari skala rasio individu yang mencerminkan pengukuran relatif dari pengaruh elemen-elemen
yang saling berinteraksi berkenaan dengan kriteria kontrol. Berikut ini adalah langkah-langkah pembuatan ANP menurut Saaty:
1. Konstruksi model dan strukturisasi masalah
Tujuan utamanya adalah untuk mengidentifikasi alternatif yang akan menjadi paling signifikan dalam pengambilan keputusan.
2. Matriks perbandingan berpasangan yang menunjukkan keterkaitan
Matriks perbandingan berpasangan ini dibutuhkan untuk enghitung dampaknya pada alternatif-alternatif yang saling dibandingkan dengan skala
rasio pengukuran yang dikembangkan oleh Saaty. 3.
Perhitungan rasio konsistensi Tingkat ketidak konsistenan pada respon di sebut dengan rasio ketidak
konsistenan CI yang perhitungannya adalah sebagai berikut: Pada keadaan sebenarnya akan terjadi penyimpangan secara matriks tidak konsisten
sempurna, karena ketidak konsistenan dalam preferensi seseorang. indikator terhadap konsistensi diukur melalui Consisteny index CI yang dirumuskan :
CI = Zmaks – nn-1
Universitas Sumatera Utara
Dengan : Zmaks = eigen maksimum N = ukuran matriks
Nilai CI tidak akan berarti bila tidak terdapat patokan untuk menyatakan apakah CI menujukan suatu matriks yang konsisten. Saaty memberikan
patokan dengan melakukan perbandingan random atas 500 sampel. Dari matriks random tersebut didapat juga nilai indeks konsistensi yang disebut
dengan indeks random random indeks, RI. Dengan membandingkan CI dengan CR didapat patokan untuk menentukan tingkat konsistensi suatu
matriks yang disebut dengan Consistency Ratio CR yang dirumuskan: CR = IndeksyConsistencRandomCI
Suatu tingkat konsistensi yang tertentu memang diperlukan dalam penentuan prioritas untuk mendapatkan hasil yang sah. Nilai CR semestinya tak lebih
dari 10. Jika tidak, penilaian yang telah dibuat mungkin telah dilakukan secara random dan perlu direvisi. Tabel random indeks dapat dilihat pada
Tabel 3.4.
Tabel 3.4 Random Indeks RI
RI merupakan indeks konsistensi matriks random dengan skala penilaian 1 sampai 9 dengan beserta entri-entri kebalikanya. Perlu diperhatikan bahwa
matriks berorde 1 dan 2 sudah konsisten sehingga rumus C1 dan CR tidak berlaku.
Universitas Sumatera Utara
4. Pembentukan super matriks dan analisis
Super matriks berisikan submatriks yang terdiri atas hubungan-hubungan antara dua tingkat pada model grafis.
3.3.2 Pembobotan Dengan ANP
Dengan teridentifikasinya Strategy map dan modelnya dalam konteks ANP, maka dilakukan pembobotan menggunakan metode ANP. Algoritma
perhitungan pembobotan yang dilakukan dimulai dari data dengan bentuk pairwise comparison
sampai dihasilkan bobot indikator kinerjanya. Data yang digunakan adalah hasil kuesioner dalam bentuk perbandingan berpasangan
pairwaise comparison. Faktor yang memiliki hanya satuan indikator performance,
secara otomatis nilai bobot strategi objektifnya sama dengan indicator performance nya. Sedangkan strategi objektif yang memiliki lebih dari
satu KPI, maka bobot strategi objektifnya diakomodasikan pada KPI-KPI yang dimiliki.
Keterkaitan yang
ada menjadi
dasar penyusunan
formasi supermatriksniya. Nilai bobot tiap interaksi diperoleh darin preferensi pihak
manajemen terhadap kekuatan interaksinya. Untuk memperoleh tiap strategi objektif dan key performance indicator
KPI, terlebih dahulu supermatrik yang terbobot dilakukan pengangkatan sehingga dihasilkan nilai bobot yang stabil. Nilai bobot dikatakan stabil bila
dominasi antar strategi objektif telah terdistribusi pada keseluruhan matriks. Matriks yang memiliki bobot yang stabil disebut limiting matrikx. Limiting
matriks perlu dilakukan normalisasi agar pembobotan dari strategi objektif dan
Universitas Sumatera Utara
Key Performance Indikator KPI nya diketahui seberapa besar konstribusinya
tiap startegi objektif terhadap objektifnya.
3.4 Pembuatan Kuesioner
