pendukung di Pastel Pizza Rijsttafel. Pemilihan responden dilakukan secara sengaja dengan pertimbangan responden tersebut mempunyai kompetensi dalam
bidangnya. Kemudian mempunyai kontribusi yang besar terhadap perumusan dan pelaksanaan strategi promosi pada perusahaan dan mempengaruhi pengambil
kebijakan pada perusahaan. Pemilihan responden tersebut dilakukan dengan alasan dapat mewakili perusahaan serta mempunyai kewenangan dan mengetahui
informasi mengenai data-data yang dibutuhkan dalam penelitian.
4.4 Metode Pengolahan Data
Metode AHP Analitycal Hierarchi Process ini digunakan sebagai alat analisis dan diproses dengan menggunakan software Expert Choice 2000 untuk
mendapatkan hasil yang akurat mengenai prioritas promosi yang tepat bagi perusahaan. Berdasarkan kerangka kerja AHP, penelitian ini diawali dengan
pengumpulan data dan informasi melalui wawancara dengan pihak perusahaan. Berdasarkan data dan informasi yang terkumpul selanjutnya dibuat struktur
hierarkinya dan menjadi dasar untuk pembuatan kuisioner yang diberikan kepada responden dengan porsi yang sama, tidak diberi pembobotan. Kuisioner
diberikan untuk mengetahui pembobotan setiap elemen pada seluruh tingkat struktur hierarki. Hasil pengolahan data ini diperlukan untuk menganalisis faktor-
faktor yang berpengaruh terhadap penyusunan strategi promosi sesuai dengan tujuan promosi perusahaan dan pemilihan alternatif strategi promosi yang tepat
dan disajikan dalam bentuk uraian, gambar dan tabel. Menurut Saaty 1993, tahapan kerja AHP terdiri dari 8 delapan langkah
utama, adapun penjelasan dari setiap langkahnya adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan.
Hal yang perlu diperhatikan dalam langkah ini adalah penguasaan masalah secara mendalam, karena yang menjadi perhatian adalah pemilihan tujuan,
kriteria dan elemen-elemen yang menyusun struktur hierarki. Tidak terdapat prosedur yang pasti untuk mengidentifikasi komponen-komponen sistem,
seperti tujuan, kriteria dan aktivitas-aktivitas yang akan dilibatkan dalam suatu sistem hierarki. Komponen-komponen sistem dapat diidentifikasi bedasarkan
kemampuan pada analisis untuk menemukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan dalam suatu sistem.
2. Membuat struktur hierarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Hierarki merupakan abstraksi strukur sistem yang mempelajari interaksi antar
komponen dan dampaknya terhadap sistem. Abstraksi ini mempunytai bentuk yang saling berkaitan, tersusun dari sasaran utama, sub-sub tujuan, faktor-
faktor pendorong yang mempengaruhi sub-sub sistem tujuan tersebut, pelaku- pelaku yang memberi dorongan, tujuan-tujuan pelaku dan akhirnya ke
alternatif strategis, pilihan atau skenario. Penyusunan hierarki ini berdasarkan jenis keputusan yang akan diambil. Pada tingkat puncak hanya terdiri dari satu
elemen yang disebut dengan fokus, yaitu sasaran keseluruhan yang bersifat luas. Tingkat dibawahnya dapat terdiri dari beberapa elemen yang dibagi
dalam kelompok homogen, agar dapat dibandingkan dengan elemen-elemen yang berada pada tingkat sebelumnya.
Gambar 3. Model Struktur Hierarki Proses Hierarki Analitik sumber : Saaty, 1993
3. Menyusun matriks banding berpasangan. Matriks banding berpasangan adalah matriks yang mempertimbangkan bobot unsur dalam suatu hierarki dengan
F
1
Fn
O
2
A
1
S
1
Tingkat 1 : Fokus
F
2
G
An
Sn On
O
1
O
3
A
3
S
2
S
3
F
3
A
2
Tingkat 2 : Faktor
Tingkat 3 : Pelaku
Tingkat 4 : Tujuan
Tingkat 5 : Skenario
unsur-unsur dalam hierarki di atasnya. Matriks ini disusun sesuai dengan tujuan penelitian dan struktur hirarki analisa. Matriks ini dimulai dari puncak
hirarki yang merupakan dasar untuk melakukan perbandingan berpasangan antar elemen yang terkait yang ada di bawahnya. Perbandingan berpasangan
pertama dilakukan pada elemen tingkat kedua terhadap fokus yang ada dipuncak hierarki. Menurut perjanjian suatu elemen yang ada disebelah kiri
diperiksa perihal dominasi atas yang ada disebelah kiri suatu elemen di puncak matriks.
4. Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan dari hasil melakukan perbandingan berpasangan antar elemen pada langkah ketiga. Setelah matrik
perbandingan berpasangan antar elemen dibuat, dilakukan pembandingan berpasangan antar setiap elemen pada kolom ke-i dengan setiap elemen pada
baris ke-j. Perbandingan berpasangan antar elemen tersebut dilakukan dengan pernyataan
”seberapa kuat elemen baris ke-i di dominasi atau dipengaruhi, dipenuhi, diuntungkan oleh fokus di puncak hirarki, dibandingkan dengan
kolom ke-j? ”. Apabila elemen-elemen yang diperbandingkan merupakan suatu
peluang atau waktu, maka pertanyaannya adalah ”seberapa lebih mungkin
suatu elemen baris ke-i dibandingkan dengan elemen kolom ke-j sehubungan dengan elemen dipuncak hirarki?”. Untuk menganalisis matriks berpasangan,
digunakan skala banding. Angka-angka yang tertera menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen dibanding dengan elemen lainnya sehubungnan
dengan sifat atau kriteria tertentu. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian di atas garis diagonal dari kiri ke kanan bawah.
5. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama. Angka 1 sampai 9 digunakan bila Fi lebih mendominasi atau
mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki X dibandingkan dengan Fj, sedangkan bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat X
dibandingkan dengan Fj maka digunakan angka kebalikannya. Matriks dibawah garis diagonal utama diisi dengan nilai kebalikannya. Contoh : bila
F24 memiliki nilai 7, maka nilai elemen F42 adalah 17
Tabel 6. Nilai Skala Banding Berpasangan Intensitas
Pentingnya Definisi
Penjelasan
1 Kedua elemen sama pentingnya
Dua elemen menyumbang sama besar pada sifat itu
3 Elemen yang satu sedikit lebih
penting daripada yang lainnya
Pengalaman dan
pertimbangan sedikit menyokong satu elemen atas
elemen lainnya
5 Elemen
yang satu
sangat penting daripada elemen yang
lainnya
Pengalaman dan
pertimbangan dengan kuat menyokong satu elemen
atas elemen lainnya
7 Satu elemen jelas lebih penting
daripada elemen yang lainnya
Satu elemen dengan kuat disokong dan dominannya telah terlihat dalam
praktek
9 Satu
elemen mutlak
lebih penting daripada elemen yang
lainnya
Bukti yang menyokong elemen yang satu atas lainnya memiliki tingkat
penegasan yang tertinggal yang mungkin menguatkan
2,4,6,8 Nilai-nilai
diantara dua
pertimbangan yang berdekatan
Kompromi diperlukan diantara dua pertimbangan
Kebalikan
Jika untuk aktifitas i mendapatkan satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i.
Sumber : Saaty, 1993
6. Melaksanakan langkah 3, 4, dan 5, untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hierarki, berkenaan dengan kriteria elemen
diatasnya. Matriks pembandingan dalam metode PHA dibedakan menjadi : a. Matriks Pendapat Individu MPI, Matriks MPI adalah matriks hasil
pembandingan yang dilakukan individu. MPI memiliki elemen yang disimbolkan dengan a
ij
yaitu elemen matriks pada baris ke-i dan kolom ke-j. nilai-nilai dalam MPI dapat diubah-ubah oleh individu yang
bersangkutan sehingga diperoleh hasil yang memuaskan, namun apabila ada MPI yang tidak memenuhi persyaratan rasio inkonsistensi maka MPI
tersebut tidak diikutsertakan dalam analisis. Matriks Pendapat Individu dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Pendapat Individu MPI G
A
1
A
2
A
3
… A
n
A
1
A
2
A
3
… A
n
a
11
a
21
a
31
… a
1n
a
12
a
22
a
32
… a
n2
a
13
a
23
a
33
… a
n3
… …
… …
… a
1n
a
2n
a
3n
… a
nn
Sumber : Saaty, 1993
b. Matriks Pendapat Gabungan MPG, Matriks MPG adalah susunan matriks baru yang elemen g
ij
berasal dari rata-rata geometrik pendapat- pendapat individu yang rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama
dengan 0.1 atau 10 persen dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik.
Matriks Pendapat Gabungan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Matriks Pendapat Gabungan MPG G
G
1
G
2
G
3
… G
n
G
1
G
2
G
3
… G
n
g
11
g
21
g
31
… g
1n
g
12
g
22
g
32
… g
n2
g
13
g
23
g
33
… g
n2
… …
… …
… G
g
2n
g
3n
… G
nn
Sumber : Saaty, 1993
7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas. Menggunakan komposisi secara hirarki untuk membobotkan vektor-vektor
prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah
berikutnya dan seterusnya. Pengolahan matriks pendapat terdiri dari dua tahap, yaitu : 1 Pengolahan Horizontal dan 2 Pengolahan Vertikal. Kedua jenis
pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI dan MPG, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan Rasio Inkonsistensi tinggi.
a. Pengolahan horizontal terdiri dari tiga bagian, yaitu penentuan vektor prioritas vektor eigen, uji konsistensi dan revisi MPI dan MPG yang
memiliki rasio inkonsistensi tinggi - Perkalian baris Z atau Nektor Eigen VE dengan rumus :
Dimana : a
ij
k = elemen baris ke-i kolom ke-j dari MPI atau MPG ke-k = Perkalian dari elemen k=1 sampai k=n
n = jumlah elemen pada setiap tingkat - Perhitungan Vektor Prioritas VP atau Rasio Vektor Eigen adalah :
- Perhitungan nilai Eigen Maks, λ
maks
dengan rumus : VA = a
ij
x VA dengan VA = Va
i
VB =
i
VP VA
dengan VB = Vb
i
dan λ
maks
=
n 1
n i
i
vb
1
untuk I = 1,2,3….n
- Perhitungan Indeks Inkonsistensi CI dengan rumus : CI =
1 n
n
maks
- Perhitungan Rasio Inkonsistensi CR adalah : CR =
RI CI
RI = indeks acak random indeks menurut Saaty, 1993, dari matriks berorde 1 sampai dengan 15 yang menggunakan sampel berukuran 100
Tabel 7.
n n
k ij
k a
1
Zi = i, j = 1, 2, ……,n
n n
k ij
a
1 n
n k
u
a
1
n i 1
VPi = VP = VP
i
, untuk i = 1, 2, …,n
n k 1
Nilai rasio inkonsistensi CR yang lebih kecil atau sama dengan 0,1 persen merupakan nilai yang mempunyai tingkat konsistensi yang baik dan dapat
dipertanggungjawabkan. Hal ini dikarenakan CR merupakan tolak ukur bagi konsistensi atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan dalam suatu
matriks pendapat Saaty,1993. Tabel 9. Nilai Indeks Acak
Orde n Indeks acak RI
Orde N Indeks Acak RI
1 0,00
8 1,41
2 0,00
9 1,45
3 0,58
10 1,49
4 0,90
11 1,51
5 1,12
12 1,48
6 1,24
13 1,56
7 1,32
14 1,57
Sumber : Saaty, 1993
b. Pengolahan vertikal merupakan lanjutan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal. Pengolahan ini bertujuan untuk mendapatkan suatu
prioritas pengarauh setiap elemen pada tingkat tertentu dalam suatu tingkat hirarki terhadap fokus atau tujuan utamanya, Prioritas-prioritas
yang diperoleh dalam pengolahan horizontal sebelumnya disebut prioritas lokal, karena hanya berkenaan dengan sebuah kriteria pembanding yang
merupakan anggota elemen-elemen tingkat diatasnya. Hasil akhir pengolahan vertikal adalah mendapatkan suatu bobot prioritas setiap
elemen pada tingkat dalam suatu hirarki terhadap sasarannya. Apabila CV
ij
didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh elemen ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama maka ;
CV
ij
= 1
1 ,
i xVMt
i t
CH
j i
Untuk ; i = 1, 2, 3, …, n j = 1, 2, 3, …, n
t = 1, 2, 3, …, n
Dimana : CH
ij
t, i-I = nilai prioritas pengaruh elemen ke-t pada tingkat diatasnya i-I, yang diperoleh dari hasil pengolahan horizontal.
VWt i-I = prioritas pengaruh elemen ke-t pada tingkat ke i-I terhadap sasaran utama, yang diperoleh dari hasil perhitungan
horizontal. P
= jumlah tingkat hirarki keputusan r
= jumlah elemen yang ada pada tingkat ke-i s
= jumlah elemen yang ada pada tingkat ke-i-j
8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hierarki. Langkah ini dilakukan dengan mengalikan setiap indeks inkonsistensi
dengan prioritas-prioritas kriteria yang bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks
konsistensi acak, yang sesaui dengan dimensi masing-masing matriks. Untuk memperoleh hasil yang baik, rasio inkonsistensi harus bernilai kurang dari
atau sama dengan 10 persen. Rasio inkonsistensi diperoleh setelah matriks diolah secara horizontal dengan menggunakan expert choice version 2000.
Jika rasio inkonsistensi mempunyai lebih dari 10 persen, maka informasi harus ditinjau kembali dan diperbaiki, antara lain dengan memperbaiki cara
menggunakan pertanyaan ketika melakukan pengisisan ulang kuisioner dan mengarahkan responden yang mengisi kuisioner.
4.5 Definisi Operasional
