Tabel 2.1 Skala Saaty Mulyono, 2004
Tingkat Kepentingan Definisi
1 Sama pentingnya dibanding yang lain
3 Moderat pentingnya dibanding yang lain
5 Kuat pentingnya dibanding yang lain
7 Sangat kuat pentingnya dibanding yang lain
9 Ekstrim pentingnya dibanding yang lain
2,4,6,8 Nilai di antara dua penilaian yang berdekatan
3. Synthesis of Priority
Setelah matriks pairwise comparison diperoleh, kemudian dicari eigen vektornya untuk mendapatkan local priority. Karena matriks pairwise
comparison terdapat pada setiap tingkat, maka untuk mendapatkan global priority dapat dilakukan dengan sintesa diantara local priority.
4. Logical Consistency
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama adalah bahwa obyek-obyek yang serupa dapat dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansinya.
Kedua adalah tingkat hubungan antara obyek-obyek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
2.2.2 Tahapan-tahapan AHP
Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dengan Metode AHP adalah sebagai berikut: 1.
Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan
2. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan
dengan kriteria-kriteria, sub kriteria dan alternatif-alternatif pilihan yang ingin di ranking.
Universitas Sumatera Utara
3. Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan
kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan
pilihan atau judgment dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.
4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam
matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten
pengambil data preferensi perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maximum yang diperoleh dengan menggunakan
matlab maupun manual.
6. Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai
eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini mensintesis pilihan dan penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hirarki terendah sampai
pencapaian tujuan.
8. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR0,100 maka
penilaian harus diulang kembali.
2.2.3 Hubungan Prioritas Sebagai Eigen Vector Terhadap Konsistensi
Mulyono 2004 menyatakan apabila diketahui elemen-elemen dari suatu tingkat dalam hirarki adalah
1
,
2
,
3
, … , dengan bobot pengaruh masing-masing adalah
1
,
2
,
3
, … ,
. Misalkan =
menunjukkan kekuatan dibandingkan dengan
, maka matriks yang memuat angka-angka ini dinamakan matriks pairwise
comparison perbandingan berpasangan, diberi simbol . Matriks perbandingan
Universitas Sumatera Utara
berpasangan merupakan matriks reciprocal, di mana
=
1
. Jika penilaian tersebut sempurna pada setiap perbandingan, maka
. =
untuk semua , ,
dan matriks dinamakan konsisten.
= 1
12 1
1
12
1
2
⋱ 1
1
1
2
1
Nilai-nilai pada matriks perbandingan A dapat dinyatakan kedalam bentuk sebagai berikut:
= ; di mana , = 1,2,3,
… , 2.1
karena ciri reciprocal, dapat diuraikan menjadi: =
=
1
=
1
sehingga ∙ = 1; di mana , = 1,2,3, … ,
2.2 konsekuensinya :
∙ ∙
1
=
=1
; = 1, 2, 3, … ,
2.3 .
=
=1
; = 1, 2, 3, … ,
2.4 Persamaan 2.4 dalam bentuk matriks menjadi :
∙ = ∙ 2.5
Persamaan ini menunjukkan bahwa merupakan eigen vector dari matriks dengan eigen value .
Jika tidak didasarkan pada ukuran pasti seperti
1
,
2
,
3
, … ,
, tetapi pada penilaian subjektif, maka
akan menyimpang dari rasio yang
Universitas Sumatera Utara
sesungguhnya, dan akibatnya ∙ = ∙ tidak terpenuhi lagi. Tetapi ada 2
kenyataan dalam teori matriks yang memberikan kemudahan: Pertama, jika
1
,
2
,
3
, … , adalah angka-angka yang memenuhi
persamaan ∙ = ∙ , di mana merupakan eigen value dari matriks ,dan jika
= 1 untuk , maka : =
=1
2.6 karena itu jika
= di penuhi, maka semua nilai eigen value sama dengan nol
kecuali eigen value yang bernilai sebesar . Maka jelas dalam kasus konsistensi, n merupakan eigen value terbesar.
Kedua, jika salah satu dari matriks reciprocal berubah sangat kecil, maka
eigen value juga berubah sangat kecil. Kombinasi keduanya menjelaskan bahwa jika diagonal matriks terdiri dari
= 1 dan jika konsisten, maka perubahan kecil pada
menahan eigen value terbesar dekat ke dan eigen value sisanya dekat
ke nol. Karena itu persoalannya adalah jika merupakan pairwise comparison matrix, maka untuk memperoleh vektor prioritas harus dicari yang memenuhi :
= ∙
2.7 Perubahan kecil pada
menyebabkan perubahan . Penyimpangan
dari merupakan ukuran dari konsistensi. Indikator dari konsistensi diukur dengan
menggunakan Consistency Index CI yang dirumuskan sebagai berikut : =
− −1
2.8 AHP mengukur seluruh kosistensi penilaian dengan menggunakan Consistency Ratio
CR, membagikan Consistency Index CI terhadap Random Index: =
2.9 Suatu tingkat konsistensi yang tertentu memang diperlukan dalam penentuan
prioritas untuk mendapatkan hasil yang sah. Nilai CR semestinya tidak lebih dari 10 atau 0,10. Jika tidak maka perlu dilakukan revisi.
Universitas Sumatera Utara
Nilai RI dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 2.2 Random Index RI
n 1
2 3
4 5
6 7
8 9
10 11
12 13
RI 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51 1.54 1.56
2.3 Himpunan Fuzzy
