tingkatan hirarki dan selanjutnya diperoleh suatu vector composite tertimbang yang menghasilkan urutan pengambilan keputusan.
2.2.5. Proses Penentuan Prioritas dengan Metode AHP
Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dalam metode AHP pada dasarnya meliputi:
a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan
b. Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum,
dilanjutkan dengan kriteria-kriteria, sub kriteria dan alternatif-alternatif pilihan yang ingin diranking
c. 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 kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya
d. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di
dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom e.
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
f. Mengulangi langkah 3,4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki
g. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan
berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. h.
Langkah ini mensintesis pilihan dan penentuan prioritas elemen- elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan
i. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR0,100
maka penilaian harus diulang kembali.
2.2.6. Penyusunan Prioritas
Menentukan susunan prioritas elemen adalah dengan menyusun perbandingan berpasangan yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan
seluruh elemen untuk setiap sub hirarki. Perbandingan tersebut ditransformasikan dalam bentuk matriks. Contoh, terdapat n objek yang
dinotasikan dengan A1, A2,...,An yang akan dinilai berdasarkan pada nilai tingkat kepentingannya antara lain Ai dan Aj dipresentasikan dalam matriks
Pairwise Comparison.
Tabel 2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan
A
1
A
2
… A
n
A
1
a
11
a
12
… a
1n
A
2
a
21
a
22
… a
2n
… …
… …
…
A
n
a
m1
a
m2
… a
m
Membuat matriks perbandingan berpasangan memerlukan besaran-besaran yang mampu mencerminkan perbedaan antara faktor satu dengan faktor lainnya.
Untuk menilai perbandingan tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen
lainnya digunakan skala 1 sampai 9. Pendekatan AHP menggunakan skala Saaty mulai dari bobot 1 sampai 9, seperti terlihat pada tabel berikut ini.
Tabel 2.2 Skala Saaty
Intensitas Kepentingan
Definisi
1 Kedua elemen sama pentingnya
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting ketimbang yang
lainnya 5
Elemen yang satu esensial atau sangat penting ketimbang elemen yg lainnya
7 Satu ele men jelas lebih penting dari elemen yg
lainnya 9
Satu elemen mutlak lebih penting ketimbang elemen yang lainnya
2, 4, 6, 8 Nilai-nilai antara diantara dua pertimbangan yang
berdekatan
Resiprokal Jika elemen i memiliki salah satu angka diatas ketika dibandingkan elemen j, maka j memiliki kebalikannya ketika dibanding elemen i.
Model AHP didasarkan pada pairwise comparison matrix, dimana elemen-elemen pada matriks tersebut merupakan judgment dari decision
maker. Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan, ataupun memperkirakan kemungkinan dari sesuatu hal peristiwa yang
dihadapi. Matriks tersebut terdapat pada setiap level of hierarchy dari suatu struktur model AHP yang membagi habis suatu persoalan.
Berikut ini contoh Pairwise Comparison Matrix pada suatu level of Hierarchy, yaitu.
i j k
A = i
1 12
8 j
4 1
4 k
18 14
1
Membacanya atau membandingkannya, dari kiri ke kanan. Jika i dibandingkan dengan j, maka j very strong importance dari pada i dengan nilai judgment
sebesar 4. Dengan demikian pada baris 1 kolom 2 diisi dengan kebalikan dari 4 yaitu 1 4 . Artinya, i dibanding j
Æ j lebih penting dari i jika i dibandingkan dengan k, maka i extreme importance daripada k dengan nilai
judgment sebesar 8. Jadi baris 1 kolom 3 diisi dengan 8, dan seterusnya.
2.2.7. Eigen value dan Eigenvector
