3.4. ANP Analytical Network Process
Analytical Network Process ANP adalah Analytic Network Process adalah metode penilaian multi kriteria untuk strukturisasi keputusan dan analisis
yang memiliki kemampuan untuk mengukur konsistensi dari penilaian dan fleksibilitas pada pilihan dalam level subkriteria.
7
Saaty 1999 mendefinisikan ANP sebagai metode 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.
8
7
Isik, Z, Dikmen, I., Birgonul, M.T. 2007. Using ANP for Performance Measurement in Construction, RICS, Hal.4.
8
Saaty, T. L. 2005. Theory and Applications of the Analytic Network Process. Pittsburgh, PA: RWS Publications, 4922 Ellsworth Avenue, Pittsburgh, PA 15213.
ANP menggunakan jaringan tanpa harus menetapkan level seperti pada hierarki yang digunakan dalam Analytic Hierarchy Process AHP, yang
merupakan titik awal ANP. Konsep utama dalam ANP adalah influence pengaruh, sementara konsep utama dalam AHP adalah preference pilihan.
AHP dengan asumsi-asumsi dependensinya tentang kluster dan elemen merupakan kasus khusus ANP. ANP merupakan pendekatan baru dalam proses
pengambilan keputusan yang memberikan kerangka kerja umum dalam memperlakukan keputusan-keputusan tanpa membuat asumsi-asumsi tentang
independensi elemen-elemen pada level yang lebih tinggi dari elemen-elemen pada level yang lebih rendah dan tentang independensi elemen-elemen dalam
suatu level Saaty, 1999.
Universitas Sumatera Utara
Perbedaan antara hierarki dan jaringan network digambarkan pada Gambar 3.1. dimana hirearki memiliki tujuan goal atau titik sumber source
node serta kriteria dan sub kriteria atau titik tumpahan sink node. Bentuknya berupa struktur linear dari atas ke bawah tanpa adanya timbal balik feedback
dari level terendah ke level diatasnya. Selain itu, loop hanya terjadi pada pada level terendah. Jaringan network menyebar dalam segala arah dan
memungkinkan terjadinya pengaruh influence dari suatu kluster terhadap cluster lainnya maupun kluster itu sendiri dan timbal balik feedback yang membentuk
siklus Saaty, 2004.
Sumber : Saaty, 2004
Gambar 3.1. Perbedaan Hierarki dan Jaringan Network
Metode ANP memiliki keuntungsan besar, diantaranya: a.
Dengan ANP, kriteria prioritas dapat ditentukan berdasarkan angka perbandingan berpasangan oleh pembuat keputusan
b. Dengan ANP, pembuat keputusan dapat mempertimbangkan antara faktor
tangible dan intangible
Universitas Sumatera Utara
c. ANP dapat mentransformasi nilai kualitatif kedalam nilai angka untuk
analisis perbandingan d.
ANP adalah metode yang sederhana bagi pembuat keputusan agar dapat mengerti dengan mudah dan mengaplikasikannya tanpa pengetahuan khusus
Mahmet Kabak dan metin dagdeviren, 2014. Matriks hasil perbandingan direpresentasikan kedalam bentuk vertikal dan
horisontal dan berbentuk matriks yang bersifat stokastik yang disebut sebagai supermatriks. Supermatriks diharapkan dapat menangkap pengaruh dari elemen-
elemen pada elemen-elemen lain dalam jaringan Saaty, 2004. Matriks merupakan suatu kumpulan angka-angka sering disebut elemen-elemen yang
disusun menurut baris dan kolom sehingga berbentuk empat persegi panjang, dimana panjang dan lebarnya ditunjukkan oleh banyaknya kolom-kolom dan
baris-baris. Supermatriks adalah dua dimensional matriks dari elemen terhadap elemen matriks dari matriks-matriks. Supermatriks dibangun dengan
menempatkan kluster dan semua elemen masing-masing kluster dalam urutan secara vertikal di sebelah kiri dan secara horizontal di sebelah atas. Vektor
prioritas dari perbandingan berpasangan nampak dalam suatu kolom yang sesuai dari suatu supermatriks Saaty, 1999.
Supermatriks terdiri dari 3 tahap yaitu : 1.
Tahap supermatriks tanpa bobot unweighted supermatrix Merupakan supermatriks yang didirikan dari bobot yang diperoleh dari
matriks perbandingan berpasangan. 2.
Tahap supermatriks terbobot weighted supermatrix
Universitas Sumatera Utara
Merupakan supermatriks yang diperoleh dengan mengalikan semua elemen di dalam komponen dari unweighted supermatrix dengan bobot kluster yang
sesuai sehingga setiap kolom pada weighted supermatrix memiliki jumlah 1. Jika kolom pada unweighted supermatrix sudah memiliki jumlah 1, maka
tidak perlu membobot komponen tersebut pada weighted supermatrix. 3.
Tahap supermatriks batas limit supermatrix Merupakan supermatriks yang diperoleh dengan menaikkan bobot dari
weighted supermatrix. Menaikkan bobot tersebut dengan cara mengalikan supermatriks itu dengan dirinya sendiri sampai beberapa kali. Ketika bobot
pada setiap kolom memiliki nilai yang sama, maka limit matrix telah stabil dan proses perkalian matriks dihentikan.
Hasil akhir perhitungan memberikan bobot prioritas dan sintesis. Prioritas merupakan bobot dari semua elemen dan komponen. Didalam prioritas terdapat
bobot limiting dan bobot normalized by kluster. Bobot limiting merupakan bobot yang didapat dari limit supermatrix sedangkan bobot normalized by kluster
merupakan pembagian antara bobot limiting elemen dengan jumlah bobot limiting elemen-elemen pada satu komponen. Sintesis merupakan bobot dari alternatif.
Didalam sintesis terdapat bobot berupa ideals, raw dan normals. Bobot normals merupakan hasil bobot alternatif seperti terdapat pada bobot normalized by kluster
prioritas. Bobot raw merupakan hasil bobot alternatif seperti terdapat pada bobot limiting prioritas atau limit matrix. Bobot ideals merupakan bobot yang diperoleh
dari pembagian antara bobot normals pada setiap alternatif dengan bobot normals terbesar diantara alternatif-alternatif tersebut.
Universitas Sumatera Utara
Adapun langkah-langkah dalam pengerjaan metode ANP yakni
9
a. Bangun model permasalahan secara terstruktur
:
Dalam langkah ini hal yang perlu ditekankan adalah pendefinisian masalah yang akan menjadi objek penelitian harus jelas. Kriteria, subkriteria, maupun
alternatif dipilih berdasarkan brainstorming atau metode pengumpulan ide lainnya. Selanjutnya membuat kluster-kluster dari kriteria, subkriteria dan
alternatif tersebut sehingga membentuk jaringan Network. b.
Perhitungan matriks berpasangan dan prioritas Adapun langkah langkah dalam perhitungan matriks berpasangan dan
prioritas adalah sebagai berikut: 1.
Jumlahkan harga dari semua elemen dalam 1 kolom 2.
Bagikan nilai dari setiap elemen dengan harga tersebut 3.
Jumlahkan nilai setiap elemen dalam setiap baris dan dibagikan dengan jumlah elemennya. Hal ini disebut dengan prioritas relatif tiap elemen.
c. Membangun Supermatriks
Adapun langkah-langkah dalam membangun supermatriks adalah sebagai berikut:
1. Mendapatkan unweight supermatrix dari prioritas setiap elemen
2. Mendapatkan weighted supermatrix.
3. Mendapatkan limiting supermatrix.
4. Menghitung total bobot setiap alternatif dan didapatkanlah peringkat dari
masing-masing alternatif yang dibandingkan.
9
Ibid. Saaty, T. L. 2005
Universitas Sumatera Utara
3.5. Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluations
Kategori