5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0880
, 58
, 0510
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.3 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Harga K2
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk alternatif S1 adalah: Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,7069 + 0,6527
= 2,3596 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada Tabel 5.20.
Tabel 5.20 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Harga K2
Elemen Jumlah
S1 2,3400
Universitas Sumatera Utara
S2 3,4928
S3 3,4945
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 5.15 dan Tabel 5.20. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.15. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3400 = 0,4274
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.21.
Tabel 5.21 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Harga K2
Alternatif S1
S2 S3
Bobot S1
0,4274 0,4359
0,4189 0,4274
S2 0,2807
0,2863 0,2949
0,2873 S3
0,2919 0,2778
0,2862 0,2853
Jumlah 1,0000
1,0000 1,0000
1,0000 Sumber: pengolahan data
Universitas Sumatera Utara
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
1,0000 1,5225
1,4638 0,4274
1,7037 0,6568
1,0000 1,0306
0,2873 = 0,7721
0,6831 0,9703
1,0000 0,2853
0,7570
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 1,70370,4274 = 3,9863
0,77210,2873 = 2,6875 0,75700,2853 = 2,6534
3. Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
1091 ,
3 3
6534 ,
2 6875
, 2
9863 ,
3 =
+ +
=
maks
Z 4.
Perhitungan Consistency Index X
Y = Z
Universitas Sumatera Utara
0545 ,
2 3
1091 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0940
, 58
, 0545
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.4 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Waktu Pengiriman K3
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk alternatif S1 adalah: Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,7069 + 0,6527
= 2,3596 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada Tabel 5.22.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.22 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Waktu Pengiriman K3
Elemen Jumlah
S1 2,3531
S2 3,5123
S3 3,4466
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 5.15 dan Tabel 5.22. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.15. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3531 = 0,4250
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.23.
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.23.
Tabel 5.23 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Waktu Pengiriman K3
Alternatif S1
S2 S3
Bobot
Universitas Sumatera Utara
S1 0,4250
0,4337 0,4165
0,4251 S2
0,2790 0,2847
0,2933 0,2857
S3 0,2960
0,2816 0,2902
0,2892
Jumlah 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
1,0000 1,5231
1,4356 0,4251
1,6827 0,6565
1,0000 1,0110
0,2857 = 0,7621
0,6966 0,9892
1,0000 0,2892
0,7769
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 1,68270,4251 = 3,9588
0,76210,2857 = 2,6675 0,77690,2893 = 2,6857
3. Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
1040 ,
3 3
6857 .
2 6675
. 2
9588 .
3 =
+ +
=
maks
Z X
Y = Z
Universitas Sumatera Utara
4. Perhitungan Consistency Index
0520 ,
2 3
1040 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0897
, 58
, 0520
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.5 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Kuantitas K4
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk alternatif S1 adalah: Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,6761 + 0,6724
Universitas Sumatera Utara
= 2,3486 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada tabel 5.24
Tabel 5.24 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Kuantitas K4
Elemen Jumlah
S1 2,3486
S2 3,4745
S3 3,4917
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 5.15 dan Tabel 5.24. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.15. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3486 = 0,4258
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.25.
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.25.
Tabel 5.25 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Kuantitas K4
Universitas Sumatera Utara
Alternatif S1
S2 S3
Bobot S1
0,4258 0,4257
0,4259 0,4258
S2 0,2879
0,2878 0,2877
0,2878 S3
0,2863 0,2865
0,2864 0,2864
Jumlah 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
1,0000 1,4791
1,4871 0,4258
1,6888 0,6761
1,0000 1,0046
0,2878 = 0,7715
0,6724 0,9954
1,0000 0,2864
0,7641
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 1,68880,4258 = 3,9662
0,77150,2878 = 2,6807 0,77410,2864 = 2,6679
3. Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
X Y =
Z
Universitas Sumatera Utara
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
1049 ,
3 3
6679 ,
2 6807
, 2
9662 ,
3 =
+ +
=
maks
Z 4.
Perhitungan Consistency Index
0525 ,
2 3
1049 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0904
, 58
. 0525
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.6 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Kapasitas Produksi K5
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk alternatif S1 adalah: Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,6965 + 0,6859
Universitas Sumatera Utara
= 2,3824 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada Tabel 5.26.
Tabel 5.26 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Kapasitas K5
Elemen Jumlah
S1 2,3824
S2 3,4311
S3 3,4625
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 5.15 dan Tabel 5.26. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.15. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3824 = 0,4197
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.27.
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.27.
Universitas Sumatera Utara
Tabel 5.27 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Kapasitas Produksi K5
Alternatif S1
S2 S3
Bobot S1
0,4197 0,4184
0,4211 0,4196
S2 0,2924
0,2915 0,2901
0,2913 S3
0,2879 0,2901
0,2888 0,2889
Jumlah 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
1,0000 1,4357
1,4579 0,4196
1,6343 0,6965
1,0000 1,0046
0,2913 = 0,7869
0,6859 0,9954
1,0000 0,2889
0,7747
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 1,63430,4196 = 3,8936
0,78690,2913 = 2,7011 0,77470,2889 = 2,6813
3. Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
X Y =
Z
Universitas Sumatera Utara
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
0920 ,
3 3
6813 ,
2 7011
, 2
8936 ,
3 =
+ +
=
maks
Z 4.
Perhitungan Consistency Index
0460 ,
2 3
0920 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0793
, 58
, 0460
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.7 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Pengalaman Bermitra K6
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan
Universitas Sumatera Utara
jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata pembobotan untuk alternatif S1 adalah:
Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,6965 + 0,6859 = 2,3824
Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada tabel 5.28
Tabel 5.28 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Pengalaman Bermitra K6
Elemen Jumlah
S1 2,3519
S2 3,5081
S3 3,4538
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 5.15 dan Tabel 5.26. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.18. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3519 = 0,4252
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.29.
Universitas Sumatera Utara
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.29.
Tabel 5.29 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Pengalaman Bermitra K6
Alternatif S1
S2 S3
Bobot S1
0,4252 0,4351
0,4155 0,4253
S2 0,2785
0,2851 0,2950
0,2862 S3
0,2963 0,2798
0,2895 0,2885
Jumlah
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
1,0000 1,5265
1,4351 0,4253
1,6848 0,6551
1,0000 1,0188
0,2862 = 0,7652
0,6968 0,9816
1,0000 0,2885
0,7728
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 X
Y = Z
Universitas Sumatera Utara
1,68480,4253 = 3,9616 0,76520,2862 = 2,6738
0,77280,2885 = 2,6784 3.
Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
= n
iVektor Konsistens
n i
∑
=1
1046 ,
3 3
6784 ,
2 6738
, 2
9616 ,
3 =
+ +
=
maks
Z 4.
Perhitungan Consistency Index
0523 ,
2 3
1046 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0902
, 58
, 0523
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten.
5.2.2.8 Perhitungan Bobot Parsial dan Konsistensi Matriks untuk Alternatif pada Kriteria Respon Terhadap Klaim K7
Sebelum melakukan perhitungan bobot parsial dan konsistensi matriks, ada beberapa tahap awal yang harus dilakukan. Hal pertama yang harus dilakukan
Universitas Sumatera Utara
adalah mencari jumlah rata-rata pembobotan untuk setiap alternatif. Perhitungan jumlah rata-rata ini diambil dari Tabel 5.15. Perhitungan jumlah rata-rata
pembobotan untuk alternatif S1 adalah: Jumlah rata-rata pembobotan S1 = 1,0000 + 0,6737 + 0,6838
= 2,3571 Hasil perhitungan jumlah rata-rata pembobotan disajikan pada Tabel 5.30.
Tabel 5.30 Penjumlahan Rata-rata Pembobotan untuk Alternatif pada Kriteria Respon Terhadap Klaim K7
Elemen Jumlah
S1 2,3571
S2 3,4922
S3 3,4555
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 5.15 dan Tabel 5.30. Sebagai contoh maka dilakukan perhitungan terhadap
sel pertama kolom S1 pada Tabel 5.15. Nilai matriks sel pertama kolom S1 = nilai seljumlah rata-rata S1
= 1,00002,3571 = 0,4243
Universitas Sumatera Utara
Setiap sel diolah dengan cara yang sama dengan contoh di atas. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.31.
Perhitungan bobot dilakukan dengan mencari rata-rata dari setiap baris matriks normalisasi. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.31.
Tabel 5.31 Matriks Normalisasi dan Bobot untuk Alternatif pada Kriteria Respon Terhadap Klaim K7
Alternatif S1
S2 S3
Bobot S1
0,4243 0,4251
0,4234 0,4243
S2 0,2858
0,2863 0,2872
0,2864 S3
0,2899 0,2886
0,2894 0,2893
Jumlah 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
1,0000 1,4844
1,4632 0,4243
1,6748 0,6737
1,0000 0,9923
0,2864 = 0,7637
0,6834 1,0077
1,0000 0,2893
0,7786
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 1,67480,4243 = 3,9476
0,76370,2864 = 2,6660 X
Y = Z
Universitas Sumatera Utara
0,77860,2893 = 2,6912 3.
Perhitungan Rata-rata Entri Z
maks
maks
Z
=
n iVektor
Konsistens
n 1
i
∑
=
1016 ,
3 3
6912 ,
2 6660
, 2
9476 ,
3 =
+ +
=
maks
Z 4.
Perhitungan Consistency Index
0508 ,
2 3
1016 ,
3 1
= −
= −
− =
CI n
n Zmaks
CI
5. Perhitungan Consistency Ratio
ex istencyInd
RandomCons CI
CR =
Dimana nilai random index untuk n= 3 adalah 0,58 0876
, 58
, 0508
, =
= CR
Nilai CR 0,1 maka jawaban yang diberikan oleh responden konsisten. Hasil rekapitulasi bobot parsial dapat dilihat pada Tabel 5.32 berikut.
Tabel 5.32 Rekapitulasi Bobot Parsial Setiap Level
Universitas Sumatera Utara
Bobot Setiap Level Bobot prioritas
Level 2 Level 3
Level 3 Level 2
K1 0,2157 S1
0,4251 0,0917
0,2157 S2
0,2857 0,0616
S3 0,2893
0,0624 K2 0,1825
S1 0,4274
0,0780 0,1825
S2 0,2873
0,0524 S3
0,2853 0,0521
K3 0,0920 S1
0,4251 0,0391
0,0920 S2
0,2857 0,0263
S3 0,2893
0,0266 K4 0,1132
S1 0,4258
0,0482 0,1132
S2 0,2878
0,0326 S3
0,2864 0,0324
K5 0,1123 S1
0,4197 0,0471
0,1123 S2
0,2913 0,0327
S3 0,2889
0,0324 K6 0,1373
S1 0,4253
0,0584 0,1373
S2 0,2862
0,0393 S3
0,2885 0,0396
K7 0,1471 S1
0,4243 0,0624
0,1471 S2
0,2864 0,0421
S3 0,2893
0,0426 Sumber: pengolahan data
5.2.3 Penentuan Bobot Prioritas 5.2.3.1 Level 3
