Analytical Hierarchy Process AHP

3.1.11. Analytical Hierarchy Process AHP

Analytical Hierarchy Process , selanjutnya disebut AHP, merupakan satu model yang fleksibel yang memungkinkan pribadi atau kelompok-kelompok untuk membentuk gagasan-gagasan dan membatasi masalah dengan membuat asumsi dugaan mereka sendiri dan menghasilkan pemecahan yang diinginkan mereka. Metode ini pertama kali dikembangkan oleh Dr. Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari University of Pittsburgh, Amerika Serikat, pada awal tahun 1970-an. AHP membantu dalam menganalisis suatu persoalan kompleks menjadi persoalan yang lebih mudah dipahami. Selain itu, AHP memandang masalah dalam suatu kerangka berfikir yang terorganisir dan sederhana, sehingga memungkinkan untuk mengambil keputusan yang efektif. Prinsip kerja AHP pada dasarnya memecah situasi yang kompleks dan tak terstruktur ke dalam bagian-bagian komponennya, kemudian menata bagian atau variabel ke dalam suatu hirarki. Selanjutnya, memberi nilai numerik pada pertimbangan subyektif tentang relatif pentingnya suatu variabel, dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Selain itu, AHP juga menguji konsistensi pilihan. Apabila terjadi penyimpangan yang terlalu jauh dari nilai konsisten sempurna, maka penilaian perlu diperbaiki atau hirarki harus distruktur ulang. Ada tiga prinsip utama yang harus dipahami untuk memecahkan persoalan dengan analisa logis eksplisit, yaitu: 1. Prinsip menyusun hirarki Dalam menyusun hirarki, perusahaan berusaha untuk menggambarkan dan menguraikan permasalahan atau realitas secara hirarki. Untuk memperoleh pengetahuan terinci, persoalan yang kompleks disusun ke dalam bagian elemen pokoknya dan kemudian bagian ini dimasukkan ke dalam bagiannya lagi, dan seterusnya sehingga akhirnya persoalan yang kompleks tersebut dapat dipecahkan menjadi unsur-unsur yang terpisah. 2. Prinsip menentukan prioritas Penetapan prioritas yang dimaksud adalah menetapkan peringkat elemen- elemen menurut relatif pentingnya. 3. Prinsip konsistensi logis Konsistensi logis adalah menjamin bahwa semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten sesuai dengan kriteria yang logis. Metode AHP didasarkan pada penilaian orang yang ahli di bidang yang sedang dipermasalahkan. Peralatan utama AHP adalah suatu hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia. Keahlian, pengalaman, dan wawasan yang luas sangat diutamakan dalam data yang diperlukan untuk memberikan suatu penilaian yang tepat terhadap variabel keputusan yang dijadikan kriteria pemilihan. Untuk pengambilan suatu keputusan yang besar, metode AHP juga dapat melibatkan banyak orang atau kelompok. Partisipasi seringkali tidak mudah dalam pelaksanaannya. Hal yang diterapkan pada analisis AHP adalah kualitas dari responden, bukan kuantitas respondennya. Oleh karena itu, metode AHP dapat dilakukan hanya berdasarkan penilaian satu orang saja, dengan syarat orang tersebut merupakan orang yang ahli pada bidang yang dipermasalahkan. Walaupun hanya satu orang, metode AHP mampu menyajikan suatu analisis kuantitatif serta kualitatif yang memadai. Tahapan kerja pengolahan data dengan menggunakan metode AHP terdiri dari: 1. Mendefinisikan permasalahan dan merinci permasalahan permasalahan yang diinginkan. Untuk mengetahui permasalahan promosi di KaWePe dilakukan dengan mempelajari literatur, wawancara dengan responden, dan melakukan observasi di perusahaan untuk mendapatkan dan konsep yang relevan terhadap permasalahan. Langkah awal yang dilakukan adalah mengidentifikasi dan merinci variabel-variabel yang mempengaruhi penentuan trategi promosi serta keterkaitan antara variabel tersebut, untuk kemudian dijadikan dasar pembuatan hirarki yhang memudahkan proses pengolahan data dan interpretasi hasil olahan data. 2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Hirarki adalah alat yang paling mudah untuk memahami masalah yang kompleks dimana masalah tersebut diuraikan ke dalam elemen-elemen yang bersangkutan, menyusun elemen-elemen tersebut secara hirarkis dan akhirnya melakukan penilaian atas elemen-elemen tersebut sekaligus menentukan keputusan mana yang akan diambil. Proses penyusunan elemen-elemen secara hirarkis meliputi pengelompokan elemen-elemen dalam komponen yang sifatnya homogen dan menyusun komponen-komponen tersebut dalam level hirarki yang tepat.Hirarki juga merupakan abstraksi struktur suatu sistem yang mempelajari fungsi interaksi antara komponen dan juga dampak- dampaknya pada sistern. Abstraksi ini mempunyai bentuk saling berkaitan, tersusun dan suatu puncak atau sasaran utama ultimate goal turun ke sub- sub tujuan tersebut, lain kepelaku aktor yang memberi dorongan, turun ketujuan-tujuan pelaku, kemudian kebijakan-kebijakan, strategi-strategi tersebut. Dengan demikian hirarki adalah sistem yang tingkatan-tingkatan level keputusannya berstratifikasi dengan beberapa elemen keputusan pada setiap tingkatan keputusan. Secara umum hirarki dapat dibagi dua jenis, yaitu: 1 Hirarki Struktural, menguraikan masalah yang kompleks diuraikan menjadi bagian-bagiannya atau elemen-elemennya menurut ciri atau besaran tententu sepenti jumlah, bentuk, ukuran atau warna. 2 Hirarki Fungsional , menguraikan masalah yang kompleks menjadi bagian-bagiannya sesuai hubungan essensialnya Misalnya masalah pemilihan pemimpin dapat diuraikan menjadi tujuan utama yaitu mencari pemimpin, kriteria pemimpin yang sesuai dan alternatif pemimpin- pemimpin yang memenuhi syarat. Penyusunan hirarki atau struktur keputusan dilakukan untuk menggambarkan elemen sistem atau alternatif keputusan yang teridentifikasi. Abstraksi susunan hirarki keputusan dapat dilihat dibawah ini: Level 1 : FokusSasaran Utama Level 2 : FaktorkriteriaFlF2 F3 Level 3 : FaktorAl A2 A3 Level 4 : Obyektif010203 Level 5 :Alternatif SIS2 Tidak ada aturan yang pantang dilanggar untuk menyusun hierarki Saaty, 1993. Setiap hirarki tidak perlu selalu terdiri dari 5 level, banyaknya level tergantung pada permasalahan yang sedang dihadapi. Tetapi untuk setiap permasahan, level 1 fokussasaran, level 2 faktorkriteria, dan level 5 alternatif harus selalu ada. Contoh model struktur AHP 2 level dengan n kriteria dan m alternatif dapat dilihat pada Gambar 6 Gambar 6. Model Struktur AHP 2 Level dengan n Kriteria dan m Alternatif Sumber : Saaty, 1993 Tiap tingkatan dan hirarki keputusan mempengaruhi faktor puncak atau tujuan utama dengan intensitas yang berbeda. Melalui penerapan teori matematika pada hirarki dapat dikembangkan suatu metode yang mengevaluasikan dampak dari suatu tingkat keputusan terdekat diatasnya, yaitu berdasarkan komposisi kontribusi relatif prioritas dan tiap elemen pada tingkat keputusan terhadap setiap elemen dan tingkat keputusan terdekat. 3. Menyusun Matriks Pembandingan Berpasangan MPB Matriks Pembandingan Berpasangan MPB dimulai dari puncak hirarki yang merupakan dasar untuk melakukan pembandingan berpasangan antar elemen terkait yang ada di bawahnya. Pembandingan berpasangan pertama dilakukan pada elemen tingkat kedua terhadap fokus yang ada di puncak hirarki. 4. Mengumpulkan semua pembandingan yang dilakukan dari hasil perbandingan yang diperoleh pada langkah 3. Melakukan pembandingan berpasangan antar setiap elemen pada kolom ke-i dengan setiap elemen pada baris ke-j, yang berhubungan dengan fokus. Menurut perjanjian, suatu elemen yang ada di kolom sebelah kiri selalu dibandingkan dengan elemen-elemen yang ada di baris puncak. Pembandingan berpasangan antar elemen-elemen tersebut dilakukan dengan pertanyaan “seberapa penting elemen baris ke-i mempengaruhi atau mendominasi fokus permasalahan, dibandingkan dengan kolom ke-j?” Untuk mengisi MPB menggunakan skala banding yang terdapat pada tabel 5. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian diatas garis diagonal dari kiri atas ke kanan bawah. Tabel 6. Nilai Skala Banding Berpasangan Nilai skala Definisi Penjelasan 1 Elemen yang satu sama pentingnya dibanding dengan elemen yang lain equal importance Kedua elemen menyumbang sama besar pada sifat tersebut 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lain moderate more importance Pengalaman menyatakan sedikit memihak pada satu elemen 5 Elemen yang satu jelas lebih penting dari pada elemen yang lain essential,strong more importance Pengalaman menunjukkan secara kuat memihak pada satu elemen 7 Elemen yang satu sangat jelas lebih penting dari pada elemen yang lain demonstrated importance Pengalaman menunjukkan secara kuat disukai dan didominasi oleh sebuah elemen tampak dalam praktek 9 Elemen yang satu mutlak lebih penting dari pada elemen yang lain absolutely more importance Pengalaman menunjukkan satu elemen sangat jelas lebih penting 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara dua nilai yang berdekatan grey area Nilai ini diberikan bila diperlukan kompromi Kebalika n nilai- nilai diatas Bila nilai-nilai diatas dianggap membandingkan antara elemen A dan B, maka nilai-nilai kebalikan 12, 13, ……….19 digunakan untuk membandingkan kepentingan B terhadap A Sumber: Saaty, 1993 5. Memasukkan nilai kebalikan beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama. Angka 1 sampai 9 digunakan bila F1 lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat F fokus dibandingkan dengan F2. Sedangkan F1 kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi identifikasi masalah dibandingkan F2, maka digunakan angka kebalikannya. Matriks dibawah garis diagonal utama diisi dengan nilai kebalikannya. Misalnya bila elemen F12 memiliki nilai 8, maka nilai F21 adalah 18 6. Melaksanakan langkah 3, 4, dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hirarki tersebut. Pembandingan dilanjutkan untuk semua elemen di setiap tingkat hirarki, berkenaan dengan kriteria elemen diatasnya. Matriks pembandingan dalam model AHP dibedakan menjadi Matriks Pendapat Individu MPI dan Matriks Pendapat Gabungan MPG. 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 Gambar 7 G … … … … ... … … … … … … Gambar 7. Matriks Pendapat Individu Sumber : Saaty, 1993 7. Menghitung Rasio Inkonsistensi pada setiap MPI Perhitungan rasio inkonsistensi pada kedua MPI dilakukan dengan menggunakan software expert choice 2000. Tujuannya adalah untuk mengetahui MPI mana yang tidak memenuhi persyaratan rasio inkonsistensi kurang dari atau sama dengan 10 persen. 8. Revisi Pendapat Revisi pendapat dilakukan jika rasio inkonsistensi pendapat cukup tinggi yaitu lebih besar dari 10 persen. Nilai yang tinggi ini, menunjukkan adanya nilai-nilai perbandingan antar elemen yang tidak logis. Nilai-nilai MPI dapat diubah-ubah oleh individu yang bersangkutan hingga diperolah hasil yang memuaskan. 9. Menyusun Matriks Gabungan MPG adalah susunan matriks baru yang elemennya g ij berasal dari rata-rata geometriks pendapat-pendapat individu yang memenuhi persyaratan konsistensi, dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. MPG dapat dilihat pada Gambar 8. G … … … … ... … … … … … … Gambar 8 Matriks Pendapat Gabungan Saaty, 1993 Syarat-syarat MPG yang bebas dari konflik antara lain: 1 Pendapat masing- masing individu pada baris dan kolom yang sama memiliki selisih kurang dari empat satuan antara nilai pendapat individu yang tertinggi dengan yang terendah, dan 2 Tidak terdapat angka kebalikan resiprokal pada baris dan kolom yang sama. Rata-rata geometrik dapat diperoleh dengan menggunakan rumus matematika : G ij = k Dimana : Gij = elemen MPG baris ke-i dan kolom ke-j a ij k = elemen baris ke-i dan kolom ke-j dari MPI ke-k k = indeks MPI dari individu ke-k yang memenuhi syarat m = jumlah MPI yang memenuhi syarat = akar pangkat m = perkalian dari elemen k=1 sampai k=m 10. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas Pengolahan matriks pendapat dari dua tahap, yaitu pengolahan horizontal dan pengolahan vertikal, yang dilakukan dengan menggunakan alat bantu hitung kalkulator. Pengolahan horizontal dilakukan setelah matriks pendapat yang akan diolah telah siap dan lengkap dengan elemennya. a. Pengolahan Horisontal. Tahapan perhitungan yang dilakukan pada pengolahan horisontal ini adalah: • Jumlahkan setiap elemen dalam masing-masing kolom MPG yang telah terisi, dan dapatkan vektor baris C j : Formulasinya :Cj = [c j ] dan c j = • MPG yang ada dinormalisasi dengan cara membagi setiap elemen matriks pada setiap elemen matriks pada setiap kolom dengan elemen vektor baris C j pada kolom tersebut yang telah didapat dari pengolahan pada langkah pertama. Formulasinya : d ij = Dimana : d ij = elemen MPG setelah dinormalisasi pada baris ke-i dan kolom ke-j a ij = elemen MPG sebelum dinormalisasi pada baris ke-i dan kolom ke-j c j = elemen vektor baris Cj • Elemen-lemen matriks normalisasi yang berada dalam satu baris dijumlahkan dan dapatkan vektor kolom Ei dengan ei sebagai elemen-elemennya. Formulasinya : e i = ij • Membagi tiap elemen vektor kolom Ei dengan jumlah baris MPG atau jumlah kolomnya, untuk memperoleh eigenvectorvektor i prioritas. Formulasinya : f i = • Perhitungan Nilai Eigen Maks λ maks dengan rumus : VA = a ij x VP dengan VP = Vektor Prioritas; VA = va i VB = dengan VB = vb i λ maks = i dengan i = 1, 2, 3, …, n • Perhitungan indeks Inkonsistensi CI dengan rumus : CI = • Perhitungan rasio inkonsistensi CI dengan rumus : CR = dengan RI = konstanta indeks acak Tabel 7 Tabel 7. Konstanta Indeks Acak RI Jumlah Kriteria Indeks Acak Jumlah Kriteria Indeks Acak 1 2 3 4 0,00 0,00 0,58 0,90 9 10 11 12 1,45 1,49 1,51 1,53 5 6 7 8 1,12 1,24 1,32 1,41 13 14 15 1,56 1,57 1,59 b. Pengolahan Vertikal, yaitu menyusun prioritas pengaruh setiap elemen pada tingkat hirarki keputusan tertentu terhadap sasaran utama atau fokus. Pengolahan vertikal dilakukan setelah pengolahan horisontal selesai dilaksanakan. Hasil akhir dari pengolahan ini merupakan bobot prioritas pengaruh setiap elemen pada tingkat hirarki keputusan paling bawah terhadap sasaran utama. Apabila CV ij didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh elemen ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama, maka dapat diformulasikan : CV ij = ijt, i-1 x VW ti-1 Keterangan : CV ij = Nilai prioritas pengaruh elemen ke-j pada tingkat ke-i CH ijt, i-1 = Nilai prioritas elemen ke-i pada level ke-j terhadap elemen ke-t pada tingkat diatasnya i-1, yang diperoleh dari pengolahan horisontal VW ti-1 = Nilai prioritas pengaruh elemen ke-t pada tingkat ke i- 1 terhadap sasaran utama fokus, yang diperoleh dari hasil pengolahan vertikal s = Jumlah elemen yang ada pada tingkat ke i-1 i, j, t = 1, 2, 3, …………,n 11. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki Langkah terakhir adalah mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki dengan mengalikan setiap indeks konsistensi dengan prioritas utama kinerja yang menjadi dasar pembandingan, dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks inkonsistensi acak yang sesuai dengan dimensi masing-masing matriks. Cara yang sama digunakan, dimana setiap indeks inkonsistensi acak juga dikalikan dengan bobot berdasarkan prioritas kriteria yang menjadi dasar pembandingan, dan hasilnya dijumlahkan. Untuk memperoleh hasil yang baik, rasio inkonsistensi hirarki harus bernilai kurang dari atau sama dengan 10 persen. Hasil dari pengolahan tersebut akan menunjukkan mana yang menjadi prioritas untuk setiap hirarki, yang kemudian akan disusun strategi promosi yang sesuai untuk dijalankan Kebun Wisata Pasirmukti. Setelah diperoleh strategi promosi yang sesuai, diharapkan akan memberikan hasil yang diinginkan oleh perusahaan. Pada penilaian jawaban hasil kuisioner dengan metode AHP, dapat diketahui mana hasil jawaban yang konsisten dan tidak konsisten. Hal tersebut dapat diketahui dengan melihat rasio inkonsistensinya. Apabila berada di batas normal, yaitu antara 0,00 sampai 0,1, berarti kuisioner telah diisi dengan jawaban yang konsisten dan menunjukkan bahwa informasi yang diberikan dapat digunakan untuk penelitian. Namun apabila berada di luar batas tersebut lebih dari 0,1 maka perlu dilakukan pengulangan pengisian kuisioner untuk didapat hasil yang konsisten. Bila nilai rasio inkonsistensinya adalah tepat 0,00, menunjukkan hasil yang konsisten sempurna.

3.2. Kerangka Pemikiran Operasional

Pada proses pendiriannya, KaWePe memiliki misi utama untuk menjadikan obyek wisata agronya sebagai ajang pembelajaran dan mengenalkan dunia pertanian, khususnya pada generasi muda. Misi utama perusahaan diwujudkan dalam berbagai atraksi dan paket wisata yang ditawarkan yang tidak hanya menjual keindahan alam, tetapi juga menjadi sarana edukasi pertanian. Hal inilah yang menjadi keunikan tersendiri bagi KaWePe. Keunikan yang dimiliki ini sekaligus juga merupakan keunggulan produk bagi KaWePe. Sebagai obyek wisata agro yang masih tergolong baru, KaWePe harus mampu merebut pangsa pasar atau menciptakan pangsa pasar baru dan menarik pengunjung sebanyak-banyaknya. Hal ini dilakukan agar KaWePe mampu memenuhi target jumlah pengunjung yang selalu meningkat setiap tahunnya. Untuk dapat melakukan hal tersebut, KaWePe harus memiliki keunikan dan keunggulan tersendiri dalam produknya serta mampu mengkomunikasikannya dengan baik kepada masyarakat sebagai calon konsumen. Dalam konteks inilah diperlukan suatu rumusan strategi promosi yang tepat. Jika sebelumnya KaWePe hanya melakukan kegiatan promosi dengan melakukan presentasi ke sekolah-sekolah dan mengandalkan promosi dari mulut ke mulut, saat ini KaWePe telah mulai melakukan berbagai aktivitas promosi yang lain. Pengembangan aktivitas promosi yang lainpun mulai dipertimbangkan. Tetapi dari berbagai aktivitas promosi yang dilakukan tersebut harus benar-benar efektif dan sesuai dengan skala prioritasnya, sehingga sumberdaya yang dikeluarkan dalam aktivitas promosi dapat sebanding dengan hasil yang diperoleh.