23 faktorelemen dalam tujuan meningkatkan kinerja sistem Just In Time,
faktorelemen manakah yang lebih penting pengaruhnya terhadap faktorelemen tersebut?”. Kuesioner dapat dilihat pada Lampiran 1.
Perbandingan berpasangan pairwise comparison merupakan penilaian pendapat dalam menentukan tingkat kepentingan bobot setiap
elemen dengan cara membandingkan satu dengan yang lainnya secara berpasangan sehingga didapat nilai kepentingan dalam bentuk pendapat
kualitatif. Untuk memperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka kuantitatif, perlu digunakan skala penelitian. Menurut Saaty 1996, skala
1–9 adalah skala yang terbaik dalam mengkuantifikasi pendapat berdasarkan tingkat akurasi yang ditunjukkan dengan nilai RMS Root
Mean Square dan MAD Median Absolute Deviation. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala komparasi Saaty dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel. 1. Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala komparasi Saaty. Tingkat
Kepentingan Definisi
1 Sama Penting
3 Sedikit lebih penting
5 Jelas lebih penting
7 Sangat jelas lebih penting
9 Pastimutlak lebih penting
2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai berdekatan
11-19 Untuk pendapat kebalikannya
Saaty, 1996
E. Analisis Data
Analisis data dilakukan dengan menggunakan bantuan software Superdecisions 1.6.0 yang dikeluarkan oleh Creative Decision Foundation
dan dapat di download melalui situs www.superdecisions.com
. Analisa data terdiri atas perhitungan consistency ratio, penyusunan supermatriks, dan
sintesis untuk memperoleh hasil akhir berupa tingkat prioritas setiap faktor.
1. Consistency Ratio CR
Consistency Ratio merupakan parameter yang digunakan untuk memeriksa apakah perbandingan berpasangan telah dilakukan konsisten
24 atau tidak. Penentuan parameter ini dapat dilakukan dengan proses
sebagai berikut. Rumus perhitungan vektor prioritas atau eigen vector VP
adalah sebagai berikut
∑
= =
=
Π Π
=
m i
m k
ij m
k m
k ij
m k
i
a a
VP
1 1
1
dimana a
ij
= elemen baris ke-i kolom ke-j dari matriks ke-k m = jumlah matriks pendapat individu yang memenuhi
persyaratan
m k 1
=
Π = perkalian dari elemen k=1 sampai dengan k=m
Perhitungan Weight Sum Vector VA, dengan mengalikan matriks pendapat hasil perbandingan berpasangan dengan eigen vector
menggunakan rumus : VA = a
ij
x VP dengan VA = va
i
Kemudian dihitung Consistency Vector VB dengan cara menentukan nilai rata-rata dari Weight Sum Vector VA atau dengan kata
lain :
VP VA
VB =
dengan VB = vb
i
Nilai rata-rata dari elemen
Consistency Vector VB
disebut nilai
eigen
maksimum
max
λ dengan rumus :
∑
=
=
n i
i
b n
1 max
1
λ
untuk i = 1, 2, ... , n Nilai eigen maksimum
max
λ
tersebut digunakan untuk menghitung Consistency Index CI yang dimaksudkan untuk mengetahui
konsistensi jawaban yang berpengaruh terhadap keabsahan hasil. Rumus Consistency Index CI yaitu :
1
max
− −
= n
n CI
λ
25 Untuk menghitung Consistency Ratio diperlukan nilai Random
Index RI yaitu indeks acak yang didapat dari tabel Oak Ridge Laboratory dari matriks berorde 1 sampai 15 yang menggunakan sampel
berukuran 100. Tabel RI dapat dilihat pada Tabel 2. berikut Tabel 2. Nilai Random Index
Orde n Random Index RI
1 0.00
2 0.00
3 0.58
4 0.90
5 1.12
6 1.24
7 1.32
8 1.41
9 1.45
10 1.49
11 1.51
12 1.48
13 1.56
14 1.57
15 1.59
Oak Ridge Laboratory dalam Saaty 1996 Dengan diketahuinya nilai Consistency Index CI dan Random
Index RI maka dapat dihitung nilai Consistency Ratio CR menggunakan rumus
RI CI
CR =
Nilai
Consistency Ratio CR
≤ 0.1 merupakan nilai yang
mempunyai tingkat
konsistensi yang
baik dan
dapat dipertanggungjawabkan. Dengan demikian nilai CR merupakan tolak
ukur bagi konsisten atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan. Menurut Marimin 2004, pada dasarnya AHP maupun ANP
dapat digunakan untuk mengolah data dari satu responden ahli. Namun dalam
aplikasinya penilaian
dilakukan oleh
beberapa ahli
multidisiplioner. Konsekuensinya pendapat beberapa ahli tersebut perlu dicek konsistensinya satu per satu. Pendapat yang konsisten kemudian
26 digabungkan dengan menggunakan rata-rata geometrik. Rumus rata-rata
geometrik adalah sebagai berikut :
m k
ij m
k ij
a g
1 =
Π =
dimana a
ij
= elemen baris ke-i kolom ke-j dari matriks pendapat individu ke-k
m = jumlah matriks pendapat individu yang memenuhi persyaratan
m k 1
=
Π
= perkalian dari elemen k=1 sampai dengan k=m
2. Supermatriks
