Identifikasi Faktor Penentu Konsumen Dalam Memilih Jasa Perbankan Dengan Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP), Studi Kasus : Masyarakat Kelurahan Padang Bulan, Medan

(1)

IDENTIFIKASI FAKTOR PENENTU KONSUMEN DALAM

MEMILIH JASA PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Studi kasus : Masyarakat Kelurahan Padang Bulan, Medan

SKRIPSI

PASKA ERIANTO SARAGIH

050803068

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM

UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN

2010

(2)

IDENTIFIKASI FAKTOR PENENTU KONSUMEN DALAM MEMILIH JASA PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY

PROCESS (AHP)

Studi kasus : Masyarakat Kelurahan Padang Bulan, Medan

SKRIPSI

PASKA ERIANTO SARAGIH 050803068

DEPARTEMEN MATEMATIKA

FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

MEDAN 2010

(3)

PERSETUJUAN

Judul : IDENTIFIKASI FAKTOR PENENTU KONSUMEN

DALAM MEMILIH JASA PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Kategori : SKRIPSI

Nama : PASKA ERIANTO SARAGIH

Nomor Induk Mahasiswa : 050803068

Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA

Departemen : MATEMATIKA

Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN

ALAM (FMIPA) UNIVERSITAS SUMATERA UTARA

Diluluskan di Medan, Juni 2010 Komisi Pembimbing :

Pembimbing 2 Pembimbing 1

Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si Prof. DR. Herman Mawengkang

NIP 195303031983031002 NIP 1946112819744031001

Diketahui/Disetujui oleh

Departemen Matematika FMIPA USU Ketua,

Dr. Saib Suwilo, M.Sc. NIP 1964010919880301004

(4)

PERNYATAAN

IDENTIFIKASI FAKTOR PENENTU KONSUMEN DALAM MEMILIH JASA PERBANKAN DENGAN MENGGUNAKAN ANALYTICAL HIERARCHY

PROCESS (AHP)

SKRIPSI

Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.

Medan, Juni 2010

PASKA ERIANTO SARAGIH 050803068

(5)

PENGHARGAAN

Puji dan syukur penulis ucapkan kepada Tuhan Yang Maha Pengasih dan Maha Penyayang, atas segala berkat dan karunia serta bimbingan-Nya, saya diberikan kemampuan untuk menyelesaikan skripsi ini.

Penulis menyampaikan terima kasih yang teramat tulus kepada orangtua dan keluarga tercinta. Ayahanda A. Saragih dan Ibunda B. br Banjarnahor serta adik-adikku (Nia, Evi, Leli, Susi) dan seluruh keluarga di Dolok Saribu atas segala perhatian, cinta, doa, dan dukungan moril maupun materil yang mereka berikan kepada penulis. Terima kasih juga kepada semua keluarga yang tidak dapat disebutkan satu per satu.

Penulis juga menyampaikan rasa terima kasih yang sebesar-besarnya kepada: 1. Bapak Prof.DR. Herman Mawengkang dan Bapak Drs. Henry Rani Sitepu,

M.Si, selaku dosen pembimbing yang telah memberikan bimbingan dan pengarahan kepada penulis sehingga skripsi ini dapat penulis selesaikan.

2. Bapak Drs.Ramli Barus, M.Si dan Bapak Drs.H.Haluddin Panjaitan selaku dosen penguji.

3. Bapak Dr.Saib Suwilo, M.Sc selaku Ketua Departemen Matematika dan Bapak Henry Rani Sitepu selaku Sekretaris Departemen Matematika

4. Dekan dan Pembantu Dekan fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam 5. Bapak Dr. Sutarman, MSc selaku dosen wali penulis.

6. Semua dosen di Departemen Matematika dan pegawai di FMIPA USU.

7. Seluruh teman-teman di Departemen Matematika, khususnya stambuk 2005. Terimakasih atas semua dorongan semangat dan motivasinya.

8. Rekan-rekan IMAS atas segala dorongan semangat dan motivasi untuk penulis dalam menyelesaikan skripsi ini. .

Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan ini. Untuk itu penulis menerima saran dan kritik yang membangun dari pembaca.

Akhir kata penulis mengucapkan terima kasih, semoga skripsi ini dapat bermanfaat bagi kata semua. Semoga semua bantuan saudara mendapat balasan yang lebih dari Tuhan Yang Maha Esa.

Medan, Juni 2010

Penulis,

(6)

ABSTRAK

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu metode pengambilan keputusan terhadap masalah penentuan prioritas pilihan dari berbagai alternatif. Penggunaan AHP dimulai dengan membuat struktur hirarki dari permasalahan yang ingin diteliti. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk membentuk hubungan di dalam struktur. Pada matriks perbandingan berpasangan tersebut akan dicari bobot dari tiap-tiap kriteria dengan cara menormalkan rata-rata geometrik (geometric mean) dari pendapat responden. Nilai eigen maksimum dan vektor eigen yang dinormalkan akan diperoleh dari matriks ini. Pada proses menentukan faktor

pembobotan hirarki maupun faktor evaluasi, uji konsistensi harus dilakukan (CR < 0,100).

Penerapan AHP dalam penelitian ini adalah menetukan urutan faktor penentu konsumen (masyarakat kelurahan Padang Bulan, Medan) dalam memilih jasa perbankan. Hasil dari analisis AHP diperoleh kesimpulan bahwa faktor jaminan keamanan menjadi faktor utama (28%), diikuti oleh faktor reputasi bank (24,6%) dan yang terakhir adalah faktor lokasi bank (5,4%)

(7)

ABSTRACT

Analytical Hierarchy Process (AHP) is a decision making method for the problem of the choice priority stating of many alternatives. Using AHP started by making hierarchy sstructure for the problem. Comparison pair matrices used to form relation at the structure. At the comparison pair matrices will be search the weight of each criteria by normalizing geometric mean of the respondent. Normalized maximum eigen value and eigen vector will be find ffrom this matrix. The procces of hierarchy weighting factor or evaluation factor, Consistency test must be done (CR < 0,100).

AHP application in this research is to state the factor rank of consument (people in Padang Bulan Medan) to choose the banking services. The result of analysis AHP is gotten from the conclusion that the main safety guaranted factor (28%), the next is banking reputation factor (24.6%) , and the last is banking location factor (5.4%).

(8)

DAFTAR ISI

Halaman

Persetujuan ii

Pernyataan iii

Penghargaan iv

Abstrak v

Abstract vi

Daftar Isi vii

Daftar Tabel viii

Daftar Gambar ix

Bab 1 Pendahuluan

1.1 Latar Belakang 1

1.2 Perumusan Masalah 4

1.3 Batasan Masalah 4

1.4 Tujuan Penelitian 5

1.5 Manfaat Penelitian 5

1.6 Metodologi Penelitian 5

1.7 Tinjauan Pustaka 6

Bab 2 Landasan Teori

2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) 8

2.2 Prinsip-Prinsip Dasar Analytic Hierarchy Process (AHP) 11

2.2.1 Penyusunan Prioritas 13

2.2.2 Eigen value dan Eigen vector 17

2.2.3 Uji Konsistensi Indeks dan Rasio 22 2.3 Penerapan Model AHP Dalam Mengidentifikasi Faktor

Penentu Konsumen Dalam Memilih Jasa Perbankan 24 Bab 3 Pembahasan

3.1 Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua

Kriteria 26

3.1.1 Faktor Prioritas 28

3.2 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Nasional Indonesia 29 3.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri 31 3.4 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Rakyat Indonesia 34 3.5 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Tabungan Negara 36 3.6 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Ekspor Indonesia 38 3.7 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT 40 3.8 Perhitungan Total Rangking/Prioritas Global 42

3.8.1 Faktor Evaluasi Total 42

(9)

Bab 4 Kesimpulan dan Saran

4.1 Kesimpulan 46

4.2 Saran 46

Daftar Pustaka 47

(10)

DAFTAR TABEL

Halaman

Tabel 2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan 14

Tabel 2.2 Skala Saaty 15

Tabel 2.3 Nilai Random Indeks (RI) 23

Tabel 3.1 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria 26 Tabel 3.2 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang

didesimalkan 27

Tabel 3.3 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang

dinormalkan 27

Tabel 3.4 Matriks Faktor Prioritas 28

Tabel 3.5 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI 30

Tabel 3.6 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI yang didesimalkan 30 Tabel 3.7 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI yang dinormalkan 30 Tabel 3.8 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri 32 Tabel 3.9 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri yang didesimalkan 32 Tabel 3.10 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri yang dinormalkan 33

Tabel 3.11 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI 34

Tabel 3.12 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI yang didesimalkan 34 Table 3.13 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI yang dinormalkan 35

Tabel 3.14 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN 36

Tabel 3.15 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN yang didesimalkan 36 Tabel 3.16 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN yang dinormalkan 37 Tabel 3.17 Matriks Faktor Evaluasi untuk BEI 38 Tabel 3.18 Matriks Faktor Evaluasi untuk BEI yang didesimalkan 38 Tabel 3.19 Matriks Faktor Evaluasi untuk BEI yang dinormalkan 39 Tabel 3.20 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT 40 Tabel 3.21 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT yang didesimalkan 40 Tabel 3.22 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT yang dinormalkan 41 Tabel 3.23 Matriks hubungan antara bank dengan faktor yang mempengaruhi

konsumen dalam memilih jasa perbankan 42

Tabel 3.24 Total Rangking untuk faktor Jaminan Keamanan 43 Tabel 3.25 Total Rangking untuk faktor Reputasi Bank 43 Tabel 3.26 Total Rangking untuk faktor Lokasi Bank 43 Tabel 3.27 Total Rangking untuk faktor Prosedur Pelayanan 44 Tabel 3.28 Total Rangking untuk faktor Fasilitas Tekhnologi 44 Tabel 3.29 Total Rangking untuk faktor Suku Bunga 44

(11)

DAFTAR GAMBAR

Halaman

Gambar 2.1 Struktur Hirarki yang Complete 12

Gambar 2.2 Struktur Hirarki yang Incomplete 12

Gambar 2.3 Skema Hirarki Penentuan Urutan Faktor Penentu Konsumen

(12)

ABSTRAK

pembobotan hirarki maupun faktor evaluasi, uji konsistensi harus dilakukan (CR < 0,100).

(13)

ABSTRACT

(14)

BAB I

PENDAHULUAN

1.1Latar Belakang Masalah

Sejarah panjang perbankan yang pada awalnya dimulai dari zaman Babylonia,dilanjutkan ke jaman Yunani Kuno dan Romawi telah mengalami banyak perkembangan dan kemajuan. Bank yang pada awalnya ditujukan sebagai tempat tukar menukar uang, selanjutnya berkembang menjadi tempat penitipan uang dan peminjaman uang. Demikian halnya dengan perkembangan perbankan di Indonesia yang tidak terlepas dari pengaruh penjajahan Hindia Belanda juga mengalami banyak kemajuan.

Namun demikian, perjalanan panjang dunia perbankan ini tidaklah selalu mulus. Beberapa kasus likuiditas bank di tanah air pada akhirnya menjadikan tingkat kepercayaan konsumen terhadap jasa perbankan di Indonesia mulai berkurang. Hal ini mengakibatkan tingkat seleksi konsumen terhadap jasa perbankan juga semakin meningkat.

Secara etimologi, bank berasal dari kata banco (bahasa Italia) yang artinya uang. Dari arti kata tersebut, bank didefenisikan sebagai perusahaan yang bergerak dalam keuangan.

Menurut Undang-undang Negara Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 1998 tanggal 10 November 1998 tentang perbankan, yang dimaksud dengan bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit dan atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak.

(15)

Bank diklasifikasikan menjadi 3 (tiga) bagian yaitu bank berdasarkan fungsinya, bank berdasarkan kepemilikannya dan Bank berdasarkan kegiatan operasionalnya.

a. Bank berdasarkan fungsinya 1. Bank Sentral

Menurut UU No. 3 tahun 2004, bank sentral adalah lembaga Negara yang mempunyai wewenang untuk mengeluarkan alat pembayaran yang sah dari suatu Negara, merumuskan dan melaksanakan kebiajakan moneter, mengatur dan mengawasi perbankan serta menjalankan fungsi sebagai leader of the last resort.

Bank sentral yang dimaksud adalah Bank Indonesia. 2. Bank Umum

Menurut peraturan bank Indonesia No. 9/7/PBI/2007 adalah bank yang melakukan usaha secara konvensional dan atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran. Jasa yang diberikan oleh bank umum bersifat umum, artinya dapat memberikan seluruh jasa perbankan yang ada. Bank umum sering disebut bank komersial (Commercial Bank).

3. Bank Perkreditan Rakyat (BPR)

BPR adalah bank yang melaksanakan kegiatan usaha secara konvensional atau berdasarkan prinsip syariah yang dalam kegiatannya tidak memberikan jasa dalam lalu lintas pembayaran.

b. Bank berdasarkan kepemilikannya 1. Bank milik pemerintah

Bank milik pemerintah adalah bank dimana baik akta pendirian maupun modalnya dimiliki oleh pemerintah, sehingga seluruh keuntungan bank dimiliki oleh pemerintah pula.

2. Bank milik swasta nasional

Bank milik swasta nasional adalah bank yang seluruh atau sebagian besar modalnya dimliki oleh swasta nasional serta akta pendiriannya pun didirikan oleh swasta, begitu pula pembagian keuntungannya juga dipertunjukkan untuk swasta pula.

(16)

3. Bank milik asing

Bank ini merupakan cabang dari bank yang ada di luar negeri, baik milik swasta asing atau pemerintah asing. Kepemilikannya dimiliki oleh pihak luar negeri.

c. Jenis bank berdasarkan kegiatan operasionalnya 1. Bank Konvensional

Bank konvensional adalah bank yang dalam operasionalnya menerapkan metode bunga, karena metode bunga sudah ada terlebih dahulu, menjadi kebiasaan dan telah dipakai secara meluas dibandingkan dengan metode bagi hasil.

2. Bank Syariah

Bank syariah adalah bank yang beroperasi sesuai dengan prinsip-prinsip syariah Islam, maksudnya adalah bank ini dalam operasinya mengikuti ketentuan-ketentuan syariah Islam, khususnya yang menyangkut tata cara bermuamalah secara Islam.

Adapun subyek penelitian yang akan dilakukan hanya pada bank milik pemerintah. Ditengah-tengah persaingan bank-bank dalam mempertahankan eksistensi dan kepercayaan dari masyarakat yang menjadi konsumennya akibat kasus yang kerap menimpa dunia perbankan, bank milik pemerintah mampu bertahan dan menjadi pilihan masyarakat

Metode AHP merupakan metode yang tepat dalam merangking masing-masing faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan milik pemerintah tersebut dengan melibatkan sejumlah preferensi dan responden, kriteria pilihan serta penyediaan satu skala penilaian tertentu, yang disusun dalam suatu kuisioner sehingga hasil dari evaluasi dengan metode AHP ini dapat memberikan hasil optimum kepada bank dalam meneliti minat masyarakat untuk menjadi konsumen/nasabah

(17)

Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun kontinu. Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari ukuran actual atau dari suatu skala yang mencerminkan kekuatan perasaan dan preferensi relatif. AHP memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran dan pada ketergantungan di dalam dan di antara kelompok elemen strukturnya. ( Sri Mulyono, 1996)

1.2 Perumusan Masalah

Adapun rumusan permasalahan yang muncul dari latar belakang penelitian ini adalah bagaimana menerapkan metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) dalam mengidentifikasi faktor-faktor yang menentukan konsumen dalam memilih jasa bank (bank milik pemerintah).

1.3 Batasan Masalah

Untuk menghindari terlalu luasnya masalah dalam penelitian ini, maka permasalahan dibatasi sebagai berikut:

1. Objek penelitan ini adalah ini masyarakat kelurahan Padang Bulan Medan 2. Masyarakat yang diteliti memiliki batasan dari umur 17 tahun ke atas atau

dengan alasan sudah dapat bertanggung jawab dalam pengambilan keputusan. 3. Klasifikasi perbankan yang akan di pilih adalah bank milik pemerintah

4. Konsumen yang menjadi alternatif dalam penelitian ini tidak dibatasi pada berapa lama menjadi nasabah bank.

5. Bank yang menjadi objek dalam penelitan ini adalah a. PT. Bank Negara Indonesia ( PERSERO ), Tbk b. PT. Bank Rakyat Indonesia ( PERSERO ), Tbk c. PT. Bank Mandiri ( PERSERO ), Tbk

d. PT. Bank Tabungan Negara ( PERSERO ) e. PT. Bank Ekspor Indonesia ( PERSERO)

(18)

f. BPD Sumatera Utara ( Milik Pemerintah Daerah )

1.4 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan penelitian ini adalah :

1. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi masukan dalam pengambilan keputusan oleh masyarakat untuk menjadi konsumen sebuah bank.

2. Penelitian ini diharapkan bermanfaat dalam pengembangan ilmu, khususnya dalam bidang pengambilan keputusan.

1.5Manfaat Penelitian

Manfaat penelitian ini adalah :

1. Hasil dari penelitian dapat menjadi bahan masukan dalam pengambilan keputusan bagi konsumen dalam memilih jasa perbankan.

2. Penelitian ini juga bermanfaat dalam pengembangan ilmu, khususnya dalam bidang pengambilan keputusan.

1.6 Metodologi Penelitian

Metodologi yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah:

1. Melakukan studi dari jurnal, buku, dan artikel-artikel di internet yang berhubungan dengan bank dan AHP

2. Menentukan kriteria dan alternatif perangkingan faktor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan.

3. Menyusun kuisioner. 4. Pendistribusian kuisioner.

5. Menganalisa data dengan menggunakan prinsip dasar Analytical Hierarchy Process ( AHP )

(19)

6. Kesimpulan dari hasil penelitian dalam pengidentifikasian factor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan.

1.7 Tinjauan Pustaka

Thomas Lorie Saaty (1987) menyatakan bahwa AHP merupakan suatu teori

pengukuran yang digunakan untuk menderivikasikan skala rasio baik dari perbandingan-perbandingan berpasangan diskrit maupun kontinu. Diperlukan suatu hirarki dalam menggunakan AHP untuk mendefenisikan masalah dan perbandingan berpasangan untuk menentukan hubungan dalam struktur tersebut. Stuktur hirarki digambarkan dalam suatu diagram pohon yang berisi goal ( tujuan masalah yamg akan dicari solusinya ), ktiteria , subkriteria dan alternatif.

Thomas Lorie Saaty ( 1993 ) menguraikan metode AHP yan dilakukan

dengan cara memodelkan permasalahan secara bertingkat yang terdiri dari kriteria dan alternatif.

Kardi Teknomo, Hendro Siswanto dan SebastianusAri Yudhanto ( 2005 )

menguraikan tentang penggunaan AHP yang dimulai dengan membuat struktur hirarki atau jaringan dari permasalahan yang ingin diteliti. Di dalam hirarki terdapat tujuan utama, kriteria-kriteria, subkriteria-subkriteria dan alternatif-alternatif yang akan dibahas. Perbandingan berpasangan dipergunakan untuk membentuk hubungan di dalam struktur. Hasil dari perbandingan berpasangan ini akan membentuk matrik dimana skala rasio diturunkan dalam bentuk eigenvektor utama atau fungsi-eigen. Matrik tersebut berciri positif dan berkebalikan, yakni aij = 1/aji

Siti Latifah ( 2005 ) menjelaskan tentang keputusan dan prinsip-prinsipnya

yang terdiri dari Decomposition, Comporative judgment, Synthesis of Priority, Local Consistency.

J. Supranto ( 1992 ) menguraikan tentang cara-cara pengambilan teknik

sampling dalam melakukan survey dan eksperimen. Di dalam setiap pembahasan akan ditekankan ada cara penarikan sampel, cara pembuatan prakiraan tanggal dan interval, data rata-rata, jumlah ( total ), proporsi dan banyaknya elemen ( objek ) populasi yang mempunyai karakteristik tertentu yang perlu diamati, cara perhitungan kesalahan sampling ( sampling error) sebagai ukuran tingkat ketelitian, dan yang paling penting

(20)

lagi ialah bagaimana cara menentukan besarnya sampel, artinya berapa persen sample harus ditarik dari populasi.

Suhermin Ari Pujiati dan Alfira Mulya Astuti ( 2008 ) menjelaskan

tentang salah satu aplikasi AHP dalam memilih jurusan di perguruan tinggi oleh siswa SMU, sehingga siswa SMU dapat menentukan jurusan mereka lebih baik.

Asep Toto Kartaman , Yogi Yogaswara dan Zulfikar ( 2005)

menguraikan tentang pemindahan zenthel ( mesin untuk memproduksi item ) modul milik PT. INTI. Mesin ini dapat dipindahkan dari lokasi yang jauh dari pabrik sehingga produksi menurun. Dengan menggunakan AHP disimpulkan bahwa mesin zenthel tersebut harus dipindahkan ke lokasi daerah pabrik PT. INTI.

(21)

BAB 2

LANDASAN TEORI

2.1 Analytical Hierrchy Process (AHP)

Metoda Analytical Hierrchy Process (AHP) dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School di awal tahun 1970, yang digunakan untuk mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam pemecahan suatu permasalahan. Dalam kehidupan sehari-hari, seseorang senantiasa dihadapkan untuk melakukan pilihan dari berbagai alternatif. Disini diperlukan penentuan prioritas dan uji konsistensi terhadap pilihan-pilihan yang telah dilakukan. Dalam situasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak dipengaruhi oleh satu faktor saja melainkan multifaktor dan mencakup berbagai jenjang maupun kepentingan.

Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio, baik dari perbandingan berpasangan yang diskrit maupun kontinu. Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari ukuran aktual atau skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan dan preferensi relatif. Metode ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan mensintesis berbagai pertimbangan ini untuk menetapkan variabel yang mana yang memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada situasi tersebut.

Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyederhanakan masalah yang kompleks dan tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagiannya, serta menjadikan variabel dalam suatu hirarki (tingkatan). Masalah yang kompleks dapat diartikan bahwa kriteria dari suatu masalah yang begitu banyak (multikriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan, pengambil keputusan lebih dari satu orang, serta ketidakakuratan data yang tersedia.

(22)

Metode AHP ini membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan menstruktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, hasil dan dengan menarik berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika yang bersangkutan pada berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan kita secara intuitif sebagaimana yang dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat. Selain itu AHP juga memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran dan ketergantungan di dalam dan di luar kelompok elemen strukturnya.

Analytical Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik yang terdiri dari :

1. Resiprocal Comparison, yang mengandung arti bahwa matriks perbandingan berpasangan yang terbentuk harus bersifat berkebalikan.Misalnya, jika A adalah k kali lebih penting dari pada B maka B adalah 1/k kali lebih penting dari A.

2. Homogenity, yaitu mengandung arti kesamaan dalam melakukan perbandingan. Misalnya, tidak dimungkinkan membandingkan jeruk dengan bola tenis dalam hal rasa, akan tetapi lebih relevan jika membandingkan dalam hal berat.

3. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna (incomplete hierarchy).

4. Expectation, yang berarti menonjolkon penilaian yang bersifat ekspektasi dan preferensi dari pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan data kuantitatif maupun yang bersifat kualitatif.

(23)

Secara umum pengambilan keputusan dengan metode AHP didasarkan pada langkah-langkah berikut:

1) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan

2) Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria–kriteria dan alternaif–alternatif pilihan yang ingin di rangking. 3) 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 judgement dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.

4) Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.

5) Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh dengan menggunakan matlab maupun dengan manual.

6) Mengulangi langkah 3, 4, dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.

7) Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mensintesis pilihan dalam penentuan prioritas elemen–elemen pada tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.

8) Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR < 0, 100; maka penilaian harus diulang kembali.

Rasio Konsistensi (CR) merupakan batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang ditetapkan Saaty. Rasio Konsistensi (CR) dirumuskan sebagai perbandingan indeks konsistensi (RI). Angka pembanding pada perbandingan berpasangan adalah skala 1 sampai 9, dimana:

• Skala 1 = setara antara kepentingan yang satu dengan kepentingan yang lainnya

(24)

• Skala 7 = kategori amat kuat dibandingkan dengan kepentingan lainnya • Skala 9 = kepentingan satu secara ekstrim lebih kuat dari kepentingan lainnya. Prioritas alternatif terbaik dari total rangking yang diperoleh merupakan rangking yang dicari dalam Analytic Hierarchy Process (AHP) ini

2.2 Prinsip-Prinsip Dasar Analytic Hierarchy Process (AHP)

Dalam menyelesaikan persoalan dengan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain:

1. Decomposition

Pengertian decomposition adalah memecahkan atau membagi problema yang utuh menjadi unsur–unsurnya ke bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan dilakukan terhadap unsur–unsur sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari persoalan yang hendak dipecahkan. Struktur hirarki keputusan tersebut dapat dikategorikan sebagai complete dan incomplete. Suatu hirarki keputusan disebut complete jika semua elemen pada suatu tingkat memiliki hubungan terhadap semua elemen yang ada pada tingkat berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan dari hirarki yang complete yakni tidak semua unsur pada masing-masing jenjang mempunyai hubungan (lihat gambar 2.1 dan 2.2). Pada umumnya problem nyata mempunyai karakteristik struktur yang incomplete. Bentuk struktur dekomposition yakni : Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Goal)

Tingkata kedua : Kriteria – kriteria Tingkat ketiga : Alternatif – alternatif

(25)

Gambar 2.1 Struktur Hirarki yang Complete

Gambar 2.2 Struktur Hirarki yang Incomplete

Hirarki masalah disusun untuk membantu proses pengambilan keputusan dengan memperhatikan seluruh elemen keputusan yang terlibat dalam sistem. Sebagian besar masalah menjadi sulit untuk diselesaikan karena proses pemecahannya dilakukan tanpa memandang masalah sebagai suatu sistem dengan suatu struktur tertentu.

Tujuan

Kriteria N Kriteria 2

Kriteria 1

Sub-alternatif P Sub-alternatif 2

Sub-alternatif 1

Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4 Alternatif M

Tujuan

Kriteria 3 Kriteria 2

Kriteria 1

Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif M

(26)

2. Comparative Judgement

Comparative Judgement dilakukan dengan penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan di atasnya. Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas dari elemen–elemennya. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matrix pairwise comparisons yaitu matriks perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang digunakan yaitu skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah (equal importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan yang paling tinggi (extreme importance).

3. Synthesis of Priority

Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vektor method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur – unsur pengambilan keputusan. 4. Logical Consistency

Logical Consistency merupakan karakteristik penting AHP. Hal ini dicapai dengan mengagresikan seluruh eigen vektor yang diperoleh dari berbagai tingkatan hirarki dan selanjutnya diperoleh suatu vektor composite tertimbang yang menghasilkan urutan pengambilan keputusan.

2.2.1 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

(27)

Tabel 2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan

A1 A2  An

A1 a11 a12  a1n

A2 a21 a22  a2n

    

An am1 am2  amn

Nilai a11 adalah nilai perbandingan elemen A1 (baris) terhadap A1 (kolom)

yang menyatakan hubungan :

a) Seberapa jauh tingkat kepentingan A1 (baris) terhadap kriteria C dibandingkan dengan A1 (kolom) atau

b) Seberapa jauh dominasi Ai (baris) terhadap Ai (kolom) atau

c) Seberapa banyak sifat kriteria C terdapat pada A1 (baris) dibandingkan dengan A1 (kolom).

Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti pada tabel berikut ini.

(28)

Tabel 2.2 Skala Saaty Tingkat

Kepentingan

Defenisi Keterangan

1 Equal importance

(sama penting)

Kedua elemen mempunyai pengaruh yang sama

3 Weak importance of one over

another (sedikit lebih penting)

Pengalaman dan penilaian sangat memihak satu elemen dibandingkan dengan pasangannya

5 Essential or strong

importance (lebih penting)

Satu elemen sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat nyata, dibandingkan dengan elemen pasangannya

7 Demonstrated importance

(sangat penting)

Satu elemen terbukti sangat disukai dan secara praktis dominasinya sangat, dibandingkan dengan elemen pasangannya

9 Extreme importance

(mutlak lebih penting)

Satu elemen mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangannya, pada tingkat keyakinan tertinggi 2, 4, 6, 8 Intermediate values between

the two adjacent judgments

Nilai diantara dua pilihan yang berdekatan

Resiprokal Kebalikan Jika elemen i memiliki salah satu angka diatas ketika dibandingkan elemen j, maka j memiliki kebalikannya ketika dibanding elemen i

Model AHP didasarkan pada pair-wise comparison matrix, dimana elemen-elemen pada matriks tersebut merupakan judgement dari decision maker.

(29)

Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan, ataupun memperkirakan kemungkinan dari suatu 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 suatu Pair-Wise Comparison Matrix pada suatu level of hierarchy, yaitu:

E F G H

            = 1 4 1 6 7 1 4 1 5 6 1 6 1 5 1 1 5 1 7 6 5 1 H G F E A

Baris 1 kolom 2: jika E dibandingkan dengan F, maka E lebih penting/disukai/ dimungkinkan daripada F yaitu sebesar 5, artinya: E essential atau strong importance

daripada F, dan seterusnya.

Angka 5 bukan berarti bahwa E lima kali lebih besar dari F, tetapi E strong importance dibandingkan dengan F. Sebagai ilustrasi perhatikan matriks resiprokal berikut:

E F G

          = 1 3 1 9 1 3 1 7 9 7 1 1 G F E A

Membacanya/membandingkannya, dari kiri ke kanan.

Jika E dibandingkan dengan F, maka F very strong importance daripada E dengan nilai judgement sebesar 7. Dengan demikan pada baris 1 kolom 2 diisi dengan kebalikan dari 7 yakni 1/7. Artinya,

(30)

Jika E dibandingkan dengan G, maka E extreme importance daripada G dengan nilai judgement sebesar 9. Jadi baris 1 kolom 3 diisi dengan nilai 9, dan seterusnya.

2.2.2 Eigen value dan Eigen vector

Apabila decision maker sudah memasukkan persepsinya atau penilaian untuk setiap perbandingan antara kriteria – kriteria yang berada dalam satu level (tingkatan) atau yang dapat diperbandingkan maka untuk mengetahui kriteria mana yang paling disukai atau paling penting, disusun sebuah matriks perbandingan di setiap level (tingkatan).

Untuk melengkapi pembahasan tentang eigen value dan eigen vector maka akan diberikan definisi – definisi mengenai matriks dan vektor.

1) Matriks

Matriks adalah sekumpulan himpunan objek (bilangan riil atau kompleks, variabel–variabel) yang disusun secara persegi panjang (yang terdiri dari baris dan kolom) yang biasanya dibatasi dengan kurung siku atau biasa. Jika sebuah matriks memiliki m baris dan n kolom maka matriks tersebut berukuran (ordo) m x n. Matriks dikatakan bujur sangkar (square matrix) jika m = n. Dan skalar–skalarnya berada di baris ke-i dan kolom ke-j yang disebut (ij) matriks entri.             = mn m m n n a a a a a a a a a A        2 1 2 22 21 1 12 11

(31)

2) Vektor dari n dimensi

Suatu vektor dengan n dimensi merupakan suatu susunan elemen – elemen yang teratur berupa angka–angka sebanyak n buah, yang disusun baik menurut baris, dari kiri ke kanan (disebut vektor baris atau Row Vector dengan ordo 1 x n ) maupun menurut kolom, dari atas ke bawah (disebut vektor kolom atau Colomn Vector dengan ordo n x 1). Himpunan semua vektor dengan n komponen dengan entri riil dinotasikan dengan R . n

Untuk vektor u dirumuskan sebagai berikut:

U ∈Rn n R u∈ n n R a a a u ∈             =  2 1

3) Eigen value dan Eigen vector

Defenisi: jika A adalah matriks n x n maka vektor tak nol x di dalam R n dinamakan eigen vector dari A jika Ax kelipatan skalar x, yakni:

x x

A =λ

Skalar λ dinamakan eigen value dari A dan x dikatakan eigen vector yang

bersesuaian dengan λ. Untuk mencapai eigen value dari matriks A yang berukuran n x n, maka dapat ditulis pada persamaan berikut:

x x

A =λ

Atau secara ekivalen

(32)

Agar λ menjadi eigen value, maka harus ada pemecahan tak nol dari persamaan ini. Akan tetapi, persamaan di atas akan mempunyai pemecahan nol jika dan hanya jika:

(

)

det λI−A =

Ini dinamakan persamaan karakteristik A, skalar yang memenuhi persamaan ini adalah eigen value dari A. Bila diketahui bahwa nilai perbandingan elemen Ai

terhadap elemen Aj adalah aij, maka secara teoritis matriks tersebut berciri positif

berkebalikan, yakni aij = 1/aij. Bobot yang dicari dinyatakan dalam vektor

(

ω ω ω ωn

)

ω = 1, 2, 3,, . Nilai ωn menyatakan bobot kriteria An terhadap keseluruhan set kriteria pada sub sistem tersebut.

Jika aij mewakili derajat kepentingan i terhadap faktor j dan ajk menyatakan

kepentingan dari faktor j terhadap k, maka agar keputusan menjadi konsisten, kepentingan i terhadap faktor k harus sama dengan aij ⋅ajk atau jika aij ⋅ajk =aik untuk semua i, j, k maka matriks tersebut konsisten.

Untuk suatu matriks konsisten dengan vektor ω, maka elemen aij dapat ditulis

menjadi: j i ij a ωω

= ; ∀i,j=1,2,3,,n (1)

Jadi matriks konsisten adalah:

ik k i k j j i jk

ij a a

a ⋅ = ⋅ = =

ωω ω ω

ωω (2)

Seperti yang diuraikan di atas, maka untuk pair-wise comparison matrix diuraikan seperti berikut ini:

ij j i i j ij a

a = = 1 = 1

ω ω ω ω

(3)

(33)

1 = ⋅ j i ij a

ωω ; ∀i,j=1,2,3,,n (4) Dengan demikian untuk pair-wise comparison matrix yang konsisten menjadi:

n a ij ij n j

ij⋅ ⋅ =

∑

₌ ω _ω1 1

; ∀i,j=1,2,3,,n (5)

ij ij n

ij n

a ⋅ω = ω

∑

₌₁ ; ∀i,j=1,2,3,,n (6) Persamaan di atas ekivalen dengan bentuk persamaan matriks di bawah ini:

ω ω = ⋅

⋅ n

A (7)

Dalam teori matriks, formulasi ini diekspresikan bahwa ω adalah eigen vector dari matriks A dengan eigen value n. Perlu diketahui bahwa n merupakan dimensi matriks itu sendiri. Dalam bentuk persamaan matriks dapat ditulis sebagai berikut:

            =             ⋅                     n n n n n n n n n ω ωω ω ωω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ω ωω ω ω          2 1 2 1 2 1 2 2 2 1 2 1 2 1 1 1 (8)

Pada prakteknya, tidak dapat dijamin bahwa:

jk ik ij

a a

a = (9)

Salah satu faktor penyebabnya yaitu karena unsur manusia (decision maker) tidak selalu dapat konsisten mutlak (absolute consistent) dalam mengekspresikan preferensinya terhadap elemen-elemen yang dibandingkan. Dengan kata lain, bahwa judgement yang diberikan untuk setiap elemen persoalan pada suatu level hierarchy dapat saja inconsistent.

Jika:

a) Jika λ₁,λ₂,,λ_n adalah bilangan-bilangan yang memenuhi persamaan: X

(34)

Dengan eigen value dari matriks A dan jika aij =1;∀i=1,2,,n; maka dapat

ditulis:

n i =

∑

λ (11)

Misalkan jika suatu pair-wise comparison matrix bersifat ataupun memenuhi kadiah konsistensi seperti pada persamaan (2), maka perkalian elemen matriks sama dengan 1.

12 21 22 21 12 11 1 A A A A A A

A ⇒ =

  



= (12)

Eigen value dari matriks A,

(

)

0 0 0 = − = − = − I A X I A X AX λ

λλ (13)

Jika diuraiakan lebih jauh untuk persamaan (13), hasilnya adalah:

0 22 21 12 11 = − − λ λ A A A A (14)

Dari persamaan (14) jika diuraikan untuk mencari harga eigen value maximum (λmax) yaitu:

( )

1−λ 2 −1=0

(

)

0 0 2 0 2 0 1 2 1 1 2 2 = = − = − = − + − λ λ λ λ λ λ λ 0 1 =

λ ; λ₂ =2

Dengan demikian matriks pada persamaan (12) merupakan matriks yang konsisten, dimana nilai λmax sama dengan harga dimensi matriksnya.

Jadi untuk n > 2, maka semua harga eigen value-nya sama dengan nol dan hanya ada satu eigen value yang sama dengan n (konstanta dalam kondisi matriks konsisten).

(35)

b) Bila ada perubahan kecil dari elemen matriks aij maka eigen value-nya akan

berubah menjadi semakin kecil pula.

Dengan menggabungkan kedua sifat matriks (aljabar linier), jika: i) Elemen diagonal matriks A

( )

a_ij −1 ∀i=1,2,3,,n

ii) Dan jika matriks A yang konsisten, maka variasi kecil dari

n j

aij∀ , =1,2,3,, akan membuat harga eigen value yang lain mendekati nol.

2.2.3 Uji Konsistensi Indeks dan Rasio

Salah satu utama model AHP yang membedakannya dengan model – model pengambilan keputusan yang lainnya adalah tidak adanya syarat konsistensi mutlak. Pengumpulan pendapat antara satu faktor dengan yang lain adalah bebas satu sama lain, dan hal ini dapat mengarah pada ketidakkonsistenan jawaban yang diberikan responden. Namun, terlalu banyak ketidakkonsistenan juga tidak diinginkan. Pengulangan wawancara pada sejumlah responden yang sama kadang diperlukan apabila derajat tidak konsistensinya besar.

Saaty telah membuktikan bahwa Indeks Konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus:

(

)

( )

max −− =

n n

CI λ (15)

CI = Rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index) max

λ = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n n = Orde matriks

(36)

Apabila CI bernilai nol, maka pair wise comparison matrix tersebut konsisten. Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsistensi (CR), yaitu perbandingan indeks konsistensi dengan nilai random indeks (RI) yang didapatkan dari suatu eksperimen oleh Oak Ridge National Laboratory kemudian dikembangkan oleh Wharton School dan diperlihatkan seperti tabel 2.3. Nilai ini bergantung pada ordo matriks n. Dengan demikian, Rasio Konsistensi dapat dirumuskan sebagai berikut :

RI CI

CR= (16)

CR = rasio konsistensi RI = indeks random

Tabel 2.3 Nilai Random Indeks (RI)

n 1 2 3 4 5 6 7 8 9

RI 0, 000 0,000 0, 580 0, 900 1, 120 1, 240 1, 320 1, 410 1, 450

n 10 11 12 13 14 15

RI 1, 490 1, 510 1, 480 1, 560 1, 570 1, 590

Bila matriks pair–wise comparison dengan nilai CR lebih kecil dari 0,100 maka ketidakkonsistenan pendapat dari decision maker masih dapat diterima jika tidak maka penilaian perlu diulang.

(37)

2.3 Penerapan Model AHP Dalam Mengidentifikasi Faktor Penentu Konsumen Dalam Memilih Jasa Perbankan

Penerapan model AHP dalam mengidentifikasi faktor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan dilakukan melalui langkah-langkah berikut:

a. Penetapan sasaran studi

b. Penyusunan kriteria meliputi: BNI, Mandiri, BRI, Bank Tabungan Negara, Bank Ekspor Indonesia, BPD Sumatera Utara.

c. Penyusunan Alternatif meliputi : Jaminan keamanan, reputasi bank, lokasi bank, prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi dan suku bunga.(Consumer Banking 2008, Mars Indonesia)

d. Penetapan bobot kriteria melalui kuisoner dimana masyarakat kelurahan padang bulan sebagai responden.

e. Penyusunan nilai masing-masing yakni BNI, Bank Mandiri, BRI, Bank Tabungan Negara, Bank Ekspor Indonesia dan BPD Sumatera Utara menurut variabel-variabel operasional yang diturunkan dari kriteria

f. Perhitungan nilai hirarki prioritas pilihan jenis alternatif berdasarkan perkalian bobot kriteria dan masing-masing dari penilaian kriteria.

Penyusunan kuisoner merupakan hal yang sangat penting untuk mendapatkan penilaian kriteria yaitu dengan cara memasukkan elemen-elemen ke dalam perbandingan secara berpasangan untuk memberikan penilaian tingkat kepentingan masing-masing elemen. Dalam menentukan tingkat kepentingan dari elemen-elemen keputusan pada setiap tingkat hirarki keputusan, penilaian pendapat dilakukan dengan menggunakan fungsi berfikir, dikombinasikan dengan preferensi perasaan dan penginderaan.

Penilaian dapat dilakukan dengan komparasi berpasangan yaitu dengan membandingkan setiap elemen dengan elemen lainnya pada setiap kriteria sehingga didapat nilai kepentingan elemen dalam bentuk pendapat yang bersifat kualitatif

(38)

tersebut digunakan skala penilaian Saaty sehingga akan diperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka (kuantitatif).

Kuisoner yang sudah disusun disebarkan kepada masyarakat kelurahan Padang Bulan, Medan.

Gambar 2.3 Skema Hirarki Penentuan Urutan Faktor Penentu Konsumen Dalam Memilih Jasa Perbankan

Keterangan:

A = Jaminan Keamanan B = Reputasi Bank C = Lokasi Bank D = Prosedur Pelayanan E = Fasilitas Tekhnologi F = Suku Bunga

Mengidentifikasi faktor penentu konsumen dalam memilih jasa

perbankan

BRI MANDIRI BTN BEI

F E

D C

B A

Kriteria

Alternatif

(39)

BAB 3

PEMBAHASAN

Pada bab ini akan dibahas secara khusus penetapan urutan faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan dengan menggunakan analytical hierarchy process ( AHP ). Data yang diambil dari 30 responden sudah mewakili responden – responden lain yang tidak ikut mengisi kuisioner karena telah dilakukan wawancara langsung dengan tiap – tiap responden.

3.1 Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria

Hasil analisis preferensi gabungan dari 30 responden menunjukkan bahwa: dalam memberikan pelayanan jasa perbankan PT. Bank Mandiri (PERSERO), 2 kali lebih baik dari PT. Bank Negara Indonesia (PERSERO), 4 kali lebih baik dari dari PT. Bank Rakyat Indonesia (PERSERO), 7 kali lebih baik dari PT. Bank Tabungan Negara (PERSERO), 9 kali lebih baik dari PT. Bank Ekspor Indonesia (PERSERO), dan 6 kali lebih baik dari Bank Pembangunan Daerah Sumatera Utara. Bank Negara Indonesia (BNI) 4 kali lebih baik dari Bank Rakyat Indonesia (BRI), 6 kali lebih baik dari Bank Tabungan Negara (BTN), 8 kali lebih baik dari Bank Ekspor Indonesia (BEI), dan 7 kali lebih baik dari Bank Pembangunan Daerah Sumatera Utara (BPD SUMUT). BRI 2 kali lebih baik dari BTN, 7 kali lebih baik dari BEI. BTN 2 kali lebih baik dari BEI. Sedangkan BPD SUMUT 3 kali lebih baik dari BTN dan 4 kali lebih baik dari BEI.

Tabel 3.1 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Untuk Semua Kriteria

BNI MANDIRI BRI BTN BEI BPDSU

BNI 1 1/2 4 6 8 7

MANDIRI 2 1 4 7 9 6

BRI 1/4 1/4 1 2 7 1

BTN 1/6 1/7 1/2 1 2 1/3

BEI 1/8 1/9 1/7 1/2 1 ¼

(40)

Tabel 3.2 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk semua kriteria yang didesimalkan.

BNI MANDIRI BRI BTN BEI BPDSU

BNI 1,000 0,500 4,000 6,000 8,000 7,000

MANDIRI 2,000 1,000 4,000 7,000 9,000 6,000

BRI 0,250 0,250 1,000 2,000 7,000 1,000

BTN 0,167 0,143 0,500 1,000 2,000 0,333

BEI 0,125 0,111 0,143 0,500 1,000 0,250

BPDSU 0,143 0,167 1,000 3,000 4,000 1,000

∑ 3,685 2,171 10,643 19,500 31,000 15,583

Dengan unsur – unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata –rata bobot bobot relatif untuk untuk setiap baris. Hasilnya dapat pada tabel berikut

Tabel 3.3 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang dinormalkan

BNI MANDIRI BRI BTN BEI BPDSU Vektor eigen (yang dinormalkan) BNI 0,271 0,230 0,376 0,308 0,258 0,449 0,315

MANDIRI 0,543 0,461 0,376 0,359 0,290 0,385 0,402

BRI 0,068 0,115 0,094 0,103 0,226 0,064 0,112

BTN 0,045 0,066 0,047 0,051 0,065 0,021 0,049

BEI 0,034 0,051 0,013 0,026 0,032 0,016 0,029

(41)

Selanjutnya nilai eigen maksimum (λmaksimum) didapat dengan

menjumlahkan hasil perkalian jumah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah:

λmaksimum = (3,685 x 0,315) + (2,171 x 0,402) + (10,643 x 0,112) + (19,500 x 0,049) + (31,00 x 0,029) + (15,583 x 0,093)

= 6,519

Karena matriks berordo 6 (yakni terdiri dari 6 kriteria), nilai indeks konsistensi yang diperoleh :

CI = = = = 0,104

Untuk n = 6, RI = 1,240 (tabel Saaty), maka: CR = = 0,084 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari perhitungan tabel di atas menunjukkan bahwa : Bank Mandiri adalah bank milik pemerintah yang paling bagus menurut masyarakat kelurahan Padang Bulan Medan dengan bobot 0,402 atau 40,2%, berikutnya adalah BNI dengan bobot 0,315 atau 31,5% kemudian BRI dengan bobot 0,112 atau 11,2%, BPDSU dengan bobot 0,093 atau 9,3%, BTN dengan bobot 0,049 atau 4,9% dan BEI dengan bobot 0,029 atau 2,9%.

3.1.1 Faktor Prioritas

Untuk memperoleh faktor prioritas pada tabel 3.2, disetiap baris dikalikan dan selanjutnya ditarik akar berpangkat n. Hasil dari setiap baris ini kemudian akan dibagi dengan jumlah dari hasil semua baris.

Tabel 3.4 Matriks Faktor Prioritas

BNI MANDIRI BRI BTN BEI BPDSU

BNI 1,000 0,500 4,000 6,000 8,000 7,000

MANDIRI 2,000 1,000 4,000 7,000 9,000 6,000

BRI 0,250 0,250 1,000 2,000 7,000 1,000

BTN 0,167 0,143 0,500 1,000 2,000 0,333

BEI 0,125 0,111 0,143 0,500 1,000 0,250

(42)

Dengan demikian dapat diperoleh faktor prioritasnya yaitu:

= 2,960 = 3,803 = 0,978 = 0,447

= 0,251 = 0,812

∑ = 9,251

Faktor Prioritas :

2,960 : 9,251 = 0,320 3,803 : 9,251 = 0,411 0,978 : 9,251 = 0,106 0,447 : 9,251 = 0,048 0,251 : 9,251 = 0,027 0,812 : 9,251 = 0,088

3.2 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Negara Indonesia (BNI)

Perbandingan berpasangan untuk BNI pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara Jaminan keamanan (JK) terhadap reputasi bank (RB) , lokasi bank (LB) , prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT) dan suku bunga (SB). Perbandingan berpasangan antara reputasi bank (RB) dengan lokasi bank (LB), prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT), dan suku bunga (SB) sampai pada perbandingan berpasangan antara fasilitas tekhnologi (FT) terhadap suku bunga (SB) sehingga diperoleh hasil preferensi rata–rata dari 30 responden dalam matriks resiprokal sebagai berikut:

(43)

Tabel 3.5 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI

JK RB LB PP FT SB

JK 1 1/4 5 3 1/3 ½

RB 4 1 7 5 3 1

LB 1/5 1/7 1 1/3 1/5 1/5

PP 1/3 1/5 3 1 1/4 1/6

FT 3 1/3 5 4 1 ½

SB 2 1 5 6 2 1

Perhitungan matriks untuk BNI adalah:

Tabel 3.6 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 0,250 5,000 3,000 0,333 0,500

RB 4,000 1,000 7,000 5,000 3,000 1,000

LB 0,200 0,143 1,000 0,333 0,200 0,200

PP 0,333 0,200 3,000 1,000 0,250 0,167

FT 3,000 0,333 5,000 4,000 1,000 0,500

SB 2,000 1,000 5,000 6,000 2,000 1,000

∑ 10,533 2,926 26,000 19,333 6,783 3,367

Dengan unsur – unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut .

Tabel 3.7 Matriks Faktor Evaluasi untuk BNI yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen yang

dinormalkan JK 0,095 0,085 0,192 0,115 0,049 0,149 0,121

(44)

LB 0,019 0,049 0,038 0,017 0,029 0,059 0,035

PP 0,032 0,068 0,115 0,052 0,037 0,050 0,059

FT 0,285 0,114 0,192 0,207 0,147 0,149 0,182

SB 0,190 0,342 0,192 0,310 0,295 0,297 0,271

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

=(10,533 x 0,121) + (2,926 x 0,331) + (26,000 x 0,035) + (19,333 x 0,059) + (6,783 x 0,182) + (3,367 x 0,271)

6,452

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = =0,090

Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka: CR = = = 0,073 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa BNI yakni reputasi bank (RB) menjadi faktor pertama dengan nilai bobot 0,331 atau 33,1%, suku bunga (SB) dengan nilai bobot 0,271 atau 27,1%, fasilitas tekhnologi (FT) dengan nilai bobot 0,182 atau 18,2%, jaminan keamanan (JK) dengan nilai bobot 0,121 atau 12,1%, prosedur pelayanan (PP) dengan nilai bobot 0,059 atau 5,9% dan lokasi bank (LB) dengan nilai bobot 0,035 atau 3,5%.

3.3 Matirks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri

Perbandingan berpasangan antara Bank Mandiri pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara jaminan keamanan terhadap reputasi bank, lokasi bank, prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi, suku bunga sampai pada perbandingan berpasangan

(45)

antara fasilitas tekhnologi terhadap suku bunga, sehingga diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal sebagai berikut :

Tabel 3.8 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri

JK RB LB PP FT SB

JK 1 3 7 5 4 2

RB 1/3 1 5 4 3 2

LB 1/7 1/5 1 1/5 1/6 1/7

PP 1/5 ¼ 5 1 ½ 1/5

FT ¼ 1/3 6 2 1 1/3

SB ½ ½ 7 5 3 1

Perhitungan matriks untuk Bank Mandiri adalah:

Tabel 3.9 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 3,000 7,000 5,000 4,000 2,000

RB 0,333 1,000 5,000 4,000 3,000 2,000

LB 0,143 0,200 1,000 0,200 0,167 0,143

PP 0,200 0,250 5,000 1,000 0,500 0,200

FT 0,250 0,333 6,000 2,000 1,000 0,333

SB 0,500 0,500 7,000 5,000 3,000 1,000

∑ 2,426 5,283 31,000 17,200 11,667 5,676

Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut :

(46)

Tabel 3.10 Matriks Faktor Evaluasi untuk Bank Mandiri yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen (yang

dinormalkan) JK 0,142 0,568 0,226 0,291 0,343 0,352 0,365

RB 0,137 0,189 0,161 0,233 0,257 0,352 0,222

LB 0,056 0,038 0,032 0,012 0,014 0,025 0,030

PP 0,082 0,049 0,161 0,058 0,043 0,035 0,071

FT 0,103 0,063 0,194 0116 0,086 0,059 0,103

SB 0,206 0,095 0,226 0,291 0,257 0,176 0,208

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

= (2,426 x0,365) + (5,283 x0,222) + (31,000 x 0,030) + (17,200 x 0,071) + (11,667 x 0,103) + (5,676 x 0,208)

= 6,602

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = = 0,120 Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka:

CR = = = 0,097 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa Bank Mandiri yakni jaminan keamanan (JK) menjadi faktor pertama dengan nilai bobot 0,365 atau 36,5%, reputasi bank (RB) dengan nilai bobot 0,222 atau 22,2%, suku bunga (SB) dengan nilai bobot 0,208 atau 20,8%, fasilitas tekhnologi (FT) dengan nilai bobot 0,103 atau 10,3%, prosedur pelayanan (PP) dengan nilai bobot 0,071 atau 7,1% dan lokasi bank (LB) dengan nilai bobot 0,030 atau 3%.

(47)

3.4 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Rakyat Indonesia (BRI)

Perbandingan berpasangan untuk BRI pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara Jaminan keamanan terhadap reputasi bank , lokasi bank , prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi dan suku bunga perbankan. Perbandingan berpasangan antara reputasi bank dengan lokasi bank, prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi, dan suku bunga sampai pada perbandingan berpasangan antara fasilitas tekhnologi terhadap suku bunga sehingga diperoleh hasil preferensi rata –rata dari 30 responden dalam matriks resiprokal sebagai berikut:

Tabel 3.11 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI

JK RB LB PP FT SB

JK 1 2 3 3 5 3

RB 1/2 1 5 3 4 ½

LB 1/3 1/5 1 1/2 1/3 1/5

PP 1/3 1/3 2 1 1 ¼

FT 1/5 1/4 3 1 1 ½

SB 1/3 2 5 4 2 1

Perhitungan matriks untuk BRI adalah:

Tabel 3.12 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 2,000 3,000 3,000 5,000 3,000

RB 0,500 1,000 5,000 3,000 4,000 0,500

LB 0,333 0,200 1,000 0,500 0,333 0,200

PP 0,333 0,333 2,000 1,000 1,000 0,250

FT 0,200 0,250 3,000 1,000 1,000 0,500

SB 0,333 2,000 5,000 4,000 2,000 1,000

(48)

Tabel 3.13 Matriks Faktor Evaluasi untuk BRI yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen (yang

dinormalkan) JK 0,370 0,346 0,158 0,240 0,450 0,550 0,352

RB 0,185 0,173 0,263 0,240 0,300 0,092 0,209

LB 0,123 0,035 0,053 0,040 0,025 0,037 0,052

PP 0,123 0,058 0,105 0,080 0,075 0,046 0,081

FT 0,074 0,043 0,158 0,080 0,075 0,092 0,087

SB 0,123 0,346 0,263 0,320 0,150 0,183 0,231

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

= (2,700 x 0,352) + (5,783 x 0,209) + (19,000 x 0,052) + (12,500 x 0,081) + (13,333 x 0,087) + (5,450 x 0,231)

= 6,582

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = = 0,116 Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka:

CR = = = 0,094 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa BRI yakni jaminan keamanan (JK) menjadi faktor pertama dengan nilai bobot 0,352 atau 35,2%, suku bunga (SB)

(49)

dengan nilai bobot 0,231 atau 23,1%, reputasi bank (RB) dengan nilai bobot 0,209 atau 20,9%, fasilitas tekhnologi (FT) dengan nilai bobot 0,087 atau 8,7%, prosedur pelayanan (PP) dengan nilai bobot 0,081 atau 8,1% dan lokasi bank (LB) dengan nilai bobot 0,052 atau 5,2%.

3.5 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Tabungan Negara (BTN)

Perbandingan berpasangan untuk BTN pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara Jaminan keamanan terhadap reputasi bank , lokasi bank , prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi dan suku bunga perbankan. Perbandingan berpasangan antara reputasi bank dengan lokasi bank, prosedur pelayanan, fasilitas tekhnologi, dan suku bunga sampai pada perbandingan berpasangan antara fasilitas tekhnologi terhadap suku bunga sehingga diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal sebagai berikut:

Tabel 3.14 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN

JK RB LB PP FT SB

JK 1 4 3 3 4 1

RB 1/4 1 2 2 3 1

LB 1/3 1/2 1 1/3 ½ 1/3

PP 1/3 1/2 3 1 2 ¼

FT 1/4 1/3 2 1/2 1 ¼

SB 1 1 3 4 2 1

Perhitungan matriks untuk BTN adalah:

Tabel 3.15 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 4,000 3,000 3,000 4,000 1,000

RB 0,250 1,000 2,000 2,000 3,000 1,000

LB 0,333 0,500 1,000 0,333 0,500 0,333

PP 0,333 0,500 3,000 1,000 2,000 0,250

FT 0,250 0,333 2,000 0,500 1,000 0,500

SB 1,000 1,000 3,000 4,000 2,000 1,000

(50)

Tabel 3.16 Matriks Faktor Evaluasi untuk BTN yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen (yang

dinormalkan) JK 0,316 0,545 0,214 0,277 0,320 0,245 0,320

RB 0,079 0,136 0,143 0,185 0,240 0,245 0,171

LB 0,105 0,068 0,071 0,031 0,040 0,082 0,066

PP 0,105 0,068 0,214 0,092 0,160 0,061 0,117

FT 0,079 0,045 0,143 0,046 0,080 0,122 0,086

SB 0,316 0,136 0,214 0,369 0,160 0,245 0,240

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

= (3,167 x 0,320) + (7,333 x 0,171) + (14,000 x 0,066) + (10,833 x 0,117) + (12,500 x 0,086) + (4,083 x 0,240)

= 6,516

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = = 0,103 Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka:

CR = = = 0,083 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa BTN yakni jaminan keamanan (JK) menjadi faktor pertama dengan nilai bobot 0,320 atau 32%, suku bunga (SB) dengan nilai bobot 0,240 atau 24%, reputasi bank (RB) dengan nilai bobot 0,171 atau 17,1%, prosedur pelayanan (PP) dengan nilai bobot 0,117 atau 11,7%, fasilitas

(51)

tekhnologi (FT) dengan nilai bobot 0,086 atau 8,6% dan lokasi bank (LB) dengan nilai bobot 0,66 atau 6,6%.

3.6 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Bank Ekspor Indonesia (BEI)

Perbandingan berpasangan untuk BEI pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara Jaminan keamanan (JK) terhadap reputasi bank (RB) , lokasi bank (LB) , prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT) dan suku bunga perbankan (SB). Perbandingan berpasangan antara reputasi bank (RB) dengan lokasi bank (LB), prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT), dan suku bunga (SB) sampai pada perbandingan berpasangan antara fasilitas tekhnologi (FT) terhadap suku bunga (SB) sehingga diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal sebagai berikut:

Tabel 3.17 Matriks Faktor Evaluasi untuk BEI

JK RB LB PP FT SB

JK 1 5 6 5 4 5

RB 1/5 1 4 2 3 3

LB 1/6 1/4 1 1/3 1/5 1/3

PP 1/5 1/2 3 1 1/2 2

FT 1/4 1/3 5 2 1 2

SB 1/5 1/3 3 1/2 1/2 1

Perhitungan matriks untuk BEI adalah:

Tabel 3.18 Matriks Vektor Evaluasi untuk BEI yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 5,000 6,000 5,000 4,000 5,000

RB 0,200 1,000 4,000 2,000 3,000 3,000

LB 0,167 0,250 1,000 0,333 0,200 0,333

PP 0,200 0,500 3,000 1,000 0,500 2,000

FT 0,250 0,333 5,000 2,000 1,000 2,000

SB 0,200 0,333 3,000 0,500 0,500 1,000

(52)

Tabel 3.19 Matriks Vektor Evaluasi untuk BEI yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen (yang

dinormalkan) JK 0,496 0,674 0,273 0,462 0,435 0,375 0,452

RB 0,099 0,135 0,182 0,185 0,326 0,225 0,192

LB 0,083 0,034 0,045 0,031 0,022 0,025 0,040

PP 0,099 0,067 0,136 0,092 0,054 0,150 0,100

FT 0,124 0,045 0,227 0,185 0,106 0,150 0,140

SB 0,099 0,045 0,136 0,046 0,054 0,075 0,076

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

= (2,017 x 0,452) + (7,417 x 0,192) + (22,000 x 0,040) + (10,833 x 0,100) + (9,200 x 0,140) + (13,333 x 0,076)

= 6,596

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = = 0,119 Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka:

CR = = = 0,096 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa BEI yakni jaminan keamanan menjadi faktor utama dengan nilai bobot 0,452 atau 45,2%, reputasi bank dengan nilai

(53)

bobot 0,192 atau 19,2%, fasilitas tekhnologi dengan nilai bobot 0,140 atau 14%, prosedur pelayanan dengan nilai bobot 0,100 atau 10%, suku bunga dengan nilai bobot 0,076 atau 7,6%, lokasi bank dengan nilai bobot 0,040 atau 4%.

3.7 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT

Perbandingan berpasangan untuk BPD SUMUT pada 6 faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan yaitu perbandingan berpasangan antara Jaminan keamanan (JK) terhadap reputasi bank (RB) , lokasi bank (LB), prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT) dan suku bunga perbankan (SB). Perbandingan berpasangan antara reputasi bank (RB) dengan lokasi bank (LB), prosedur pelayanan (PP), fasilitas tekhnologi (FT), dan suku bunga (SB) sampai pada perbandingan berpasangan antara fasilitas tekhnologi (FT) terhadap suku bunga (SB) sehingga diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal sebagai berikut:

Tabel 3.20 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT

JK RB LB PP FT SB

JK 1 3 2 3 3 2

RB 1/3 1 1/2 3 5 ½

LB 1/2 2 1 2 4 3

PP 1/3 1/3 1/2 1 1/2 1/3

FT 1/3 1/5 1/4 2 1 1/3

SB 1/2 2 1/3 3 3 1

Perhitungan matriks untuk BPD SUMUT adalah:

Tabel 3.21 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT yang didesimalkan

JK RB LB PP FT SB

JK 1,000 3,000 2,000 3,000 3,000 2,000

RB 0,333 1,000 0,500 3,000 5,000 0,500

LB 0,500 2,000 1,000 2,000 4,000 3,000

PP 0,333 0,333 0,500 1,000 0,500 0,333

FT 0,333 0,200 0,250 2,000 1,000 0,333

SB 0,500 2,000 0,333 3,000 3,000 1,000

∑ 3,000 8,533 4,583 12,500 18,000 7,167

(54)

Tabel 3.22 Matriks Faktor Evaluasi untuk BPD SUMUT yang dinormalkan

JK RB LB PP FT SB Vektor eigen (yang

dinormalkan) JK 0,333 0,352 0,436 0,240 0,167 0,279 0,301

RB 0,111 0,117 0,109 0,240 0,278 0,070 0,154

LB 0,167 0,234 0,218 0,160 0,222 0,419 0,237

PP 0,111 0,039 0,109 0,080 0,111 0,047 0,083

FT 0,111 0,023 0,055 0,040 0,056 0,047 0,055

SB 0,167 0,234 0,073 0,240 0,0167 0,140 0,170

Selanjutnya nilai eigen maksimum ( ) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut:

= (3,000 x 0,301) + (8,533 x 0,154) + (4,583 x 0,237) + (12,500 x 0,083) + (18,000 x 0,055) + (7,167 x 0,170)

= 6,551

Karena matrik berordo 6 (yakni terdiri dari 6 alternatif), maka nilai indeks konsistensinya (CI) yang diperoleh adalah:

CI = = = = 0,110 Untuk n = 6, RI =1,240 (tabel skala Saaty), maka:

CR = = = 0,089 0,100

Karena CR 0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.

Dari hasil perhitungan pada tabel di atas diperoleh urutan faktor yang mempengaruhi konsumen untuk menggunakan jasa BPD SUMUT yakni jaminan keamanan menjadi faktor utama dengan nilai bobot 0,301 atau 30,1%, lokasi bank dengan nilai bobot 0,237 atau 23,7%, suku bunga dengan nilai bobot 0,170 atau 17%, reputasi bank

(55)

dengan nilai bobot 0,154 atau 15,4%, prosedur pelayanan dengan nilai bobot 0,083 atau 8,3%, fasilitas tekhnologi dengan nilai bobot 0,055 atau 5,5%.

3.8 Perhitungan Total Rangking / Prioritas Global

3.8.1 Faktor Evaluasi Total

Dari seluruh evaluasi yang dilakukan terhadap ke-6 bank yakni BNI, Mandiri, BRI, BTN, BEI, BPD SUMUT yang selanjutnya dikalikan dengan faktor prioritas. Dengan demikian diperoleh tabel hubungan antara bank dengan faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan.

Tabel 3.23 Matriks hubungan antara bank dengan faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan

BNI Mandiri BRI BTN BEI BPDSU

JK 0,121 0,365 0,352 0,320 0,452 0,301

RB 0,331 0,222 0,209 0,171 0,192 0,154

LB 0,035 0,030 0,052 0,066 0,040 0,237

PP 0,059 0,071 0,081 0,117 0,100 0,083

FT 0,182 0,103 0,087 0,086 0,140 0,055

SB 0,271 0,208 0,231 0,240 0,076 0,170

3.8.2 Total Rangking

Untuk mencari total rangking masing-masing faktor-faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan adalah dengan cara mengalikan faktor evaluasi masing-masing bank dengan faktor bobot.

(56)

Atau bisa juga dengan cara seperti pada tabel-tabel berikut ini:

Tabel 3.24 total rangking untuk faktor Jaminan Keamanan

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,121 0,320 0,039

Mandiri 0,365 0,411 0,150

BRI 0,352 0,106 0,037

BTN 0,320 0,048 0,015

BEI 0,452 0,027 0,012

BPD SUMUT 0,301 0,088 0,026

∑ 1,000 0,280

Tabel 3.25 Total Rangking untuk Faktor Reputasi Bank

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,331 0,320 0,106

Mandiri 0,222 0,411 0,091

BRI 0,209 0,106 0,022

BTN 0,171 0,048 0,008

BEI 0,192 0,027 0,005

BPD SUMUT 0,154 0,088 0,014

∑ 1,000 0,246

Tabel 3.26 Total Rangking untuk Faktor Lokasi Bank

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,035 0,320 0,011

Mandiri 0,030 0,411 0,012

BRI 0,052 0,106 0,005

BTN 0,066 0,048 0,003

BEI 0,040 0,027 0,001

BPD SUMUT 0,237 0,088 0,021

(57)

Tabel 3.27 Total Rangking untuk Faktor Prosedur Pelayanan

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,059 0,320 0,019

Mandiri 0,071 0,411 0,029

BRI 0,081 0,106 0,009

BTN 0,117 0,048 0,006

BEI 0,100 0,027 0,003

BPD SUMUT 0,083 0,088 0,007

∑ 1,000 0,072

Tabel 3.28 Total Rangking untuk Faktor Fasilitas Tekhnologi

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,182 0,320 0,058

Mandiri 0,103 0,411 0,042

BRI 0,087 0,106 0,009

BTN 0,086 0,048 0,004

BEI 0,140 0,027 0,004

BPD SUMUT 0,055 0,088 0,005

∑ 1,000 0,123

Tabel 3.29 Total Rangking untuk Faktor Suku Bunga

Faktor Evaluasi Faktor Bobot Bobot Evaluasi

BNI 0,271 0,320 0,087

Mandiri 0,208 0,411 0,086

BRI 0,231 0,106 0,024

BTN 0,240 0,048 0,012

BEI 0,076 0,027 0,002

BPD SUMUT 0,170 0,088 0,015

(58)

Dari hasil perhitungan pada tabel tersebut diperoleh : Jaminan keamanan = 0,280

Reputasi Bank = 0,246 Lokasi Bank = 0,054 Prosedur Pelayanan =0,072 Fasilitas Tekhnologi = 0,123 Suku Bunga = 0,225

Dari hasil di atas diketahui bahwa urutan faktor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan adalah sebagai baerikut:

1. Jaminan keamanan 2. Reputasi bank 3. Suku bunga

4. Fasilitas tekhnologi 5. Prosedur pelayanan 6. Lokasi bank

(59)

BAB 4

KESIMPULAN DAN SARAN

4.1 Kesimpulan

Dari hasil penelitian dapat diketahui nilai akhir (total rangking) masing-masing faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih jasa perbankan, dan berdasarkan total rangking tersebut dapat dibuat urutan faktor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan sebagai berikut:

1. Secara umum dalam setiap bank milik pemerintah, faktor jaminan keamanan merupakan faktor yang paling mempengaruhi masyarakat untuk memilih menggunakan jasa salah satu perbankan

2. Untuk masyarakat kelurahan Padang Bulan Medan, faktor lokasi bank bukan menjadi faktor penentu untuk mempengaruhi masyarakat untuk memilih menggunakan jasa salah satu perbankan.

Berikut adalah urutan faktor penentu konsumen dalam memilih jasa perbankan: 1. Jaminan keamanan dengan nilai 0,280 atau 28%.

2. Reputasi bank dengan nilai 0,246 atau 24,6%. 3. Suku bunga dengan nilai 0,225 atau 22,5%.

4. Fasilitas tekhnologi dengan nilai 0,123 atau 12,3 %. 5. Prosedur pelayanan dengan nilai 0,072 atau 7,2%. 6. Lokasi bank dengan nilai 0,054 atau 5,4%.

4.2 Saran

Menilik hasil total rangking di atas, disarankan kepada pihak perbankan untuk memperhatikan faktor jaminan keamanan karena merupakan faktor utama yang mempengaruhi masyarakat untuk menjadi konsumen jasa perbankan.

(60)

DAFTAR PUSTAKA

Indonesia, Mars. 2008. Alasan menjadi Nasabah Bank berdasarkan tingkat pendidikan dan SES.

Kartaman, A.T., Yogaswara.Y., Zulfikar. 2005. “ Analisa keputusan

pemindahan mesin zhentel di PT. Inti dengan menggunakan Metoda Analytical Hierarchy Process ( AHP)”, Prosiding Seminar Nasional Manajemen Industri Teknologi II

Kasmir. 2002. Bank dan Lembaga Keuangan Lainnya. PT. Raja Grafindo, Jakarta. Latifah, Siti. 2005. “ Prinsip-prinsip dasar Analytical Hierarchy Process”.

Jurnal Studi Kasus Pertanian, Universitas Sumatera Utara ( USU ), Medan Mulyono, Sri. 1996. Teori Pengambilan Keputusan. Jakarta: Fakultas

Ekonomi Universitas Indonesia.

Saaty, T.L. 1993. Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin, Proses Hirarki Analitik untuk Pengambilan Keputusan dalam Situasi yang

Kompleks. Jakarta: PT. Pustaka Binaan Pressindo.

Saaty, T.L. 1987. Uncertainty and rank order in the analytical hierarchy process. European Journal Of Operational Research 32: 27-37

Supranto, J. 1992. Teknik sampling untuk survey dan eksperimen. Jakarta : Rineka Cipta.

Teknomo, K., Siswanto, H. dan Yudhanto, S.A. 1999. “Penggunaan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Menganalisa Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Moda ke Kampus”. Jurnal Dimensi Teknik Sipil, Universitas Petra 1 (1 ) : hal 31-39

Sukarto, H. 2006. Pemilihan Model Transportasi di DKI Jakarta dengan analisis Kebijakan ( Proses Hierarki Analitik ). Jurnal Tehni Sipil, Vol.3, No.1 Tangerang

(1)

(A) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (B) 1 Fasilitas

tekhnologi

Suku bunga

Dalam memilih/menggunakan jasa Bank Mandiri, seberapa besarkah/pentingkah pengaruh faktor: No FAKTOR

(A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Jaminan keamanan Reputasi bank

2 Jaminan keamanan Lokasi bank

3 Jaminan keamanan Prosedur

pelayanan

4 Jaminan keamanan Fasilitas

tekhnologi

5 Jaminan keamanan Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Reputasi bank Lokasi bank

2 Reputasi bank Prosedur

pelayanan

3 Reputasi bank Fasilitas

tekhnologi

4 Reputasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Lokasi bank Prosedur

pelayanan

2 Lokasi bank Fasilitas

tekhnologi

(2)

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Prosedur pelayanan

Fasilitas tekhnologi 2 Prosedur

pelayanan

Suku bungaf

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Fasilitas tekhnologi

Suku bunga

Dalam memilih/menggunakan jasa BRI, seberapa besarkah/pentingkah pengaruh faktor:

No FAKTOR

(A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Jaminan keamanan Reputasi bank

2 Jaminan keamanan Lokasi bank

3 Jaminan keamanan Prosedur

pelayanan

4 Jaminan keamanan Fasilitas

tekhnologi

5 Jaminan keamanan Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Reputasi bank Lokasi bank

2 Reputasi bank Prosedur pelayanan

3 Reputasi bank Fasilitas tekhnologi

4 Reputasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Lokasi bank Prosedur

pelayanan

(3)

(A) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 (B) 1 Prosedur

pelayanan

Faslitas tekhnologi 2 Prosedur

pelayanan

Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Fasilitas tekhnologi

Suku bunga

Dalam memilih/menggunakan jasa Bank Tabungan Negara, seberapa besarkah/pentingkah pengaruh faktor:

No FAKTOR

(A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Jaminan keamanan Reputasi bank

2 Jaminan keamanan Lokasi bank

3 Jaminan keamanan Prosedur

pelayanan

4 Jaminan keamanan Fasilitas

tekhnologi

5 Jaminan keamanan Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Reputasi bank Lokasi bank

2 Reputasi bank Prosedur

pelayanan

3 Reputasi bank Fasilitas

tekhnologi

(4)

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Lokasi bank Prosedur

pelayanan

2 Lokasi bank Fasilitas

tekhnologi

3 Lokasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Prosedur pelayanan

Fasilitas tekhnologi 2 Prosedur

pelayanan

Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Fasilitas tekhnologi

Suku bunga

Dalam memilih/menggunakan jasa Bank Ekspor Indonesia, seberapa besarkah/pentingkah pengaruh faktor:

No FAKTOR

(A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Jaminan keamanan Reputasi bank

2 Jaminan keamanan Lokasi bank

3 Jaminan keamanan Prosedur

pelayanan

4 Jaminan keamanan Fasilitas

tekhnologi

5 Jaminan keamanan Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

(5)

tekhnologi

4 Reputasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Lokasi bank Prosedur

pelayanan

2 Lokasi bank Fasilitas

tekhnologi

3 Lokasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Prosedur pelayanan

Fasilitas tekhnologi 2 Prosedur

pelayanan

Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Fasilitas tekhnologi

Suku bunga

Dalam memilih/menggunakan jasa Bank Pembangunan Daerah (BPD) SUMUT, seberapa besarkah/pentingkah pengaruh faktor:

No FAKTOR

(A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Jaminan keamanan Reputasi bank

2 Jaminan keamanan Lokasi bank

3 Jaminan keamanan Prosedur

pelayanan

4 Jaminan keamanan Fasilitas

tekhnologi

(6)

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Reputasi bank Lokasi bank

2 Reputasi bank Prosedur

pelayanan

3 Reputasi bank Fasilitas

tekhnologi

4 Reputasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Lokasi bank Prosedur

pelayanan

2 Lokasi bank Fasilitas

tekhnologi

3 Lokasi bank Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Prosedur pelayanan

Fasilitas tekhnologi 2 Prosedur

pelayanan

Suku bunga

No FAKTOR (A)

Skala Skala FAKTOR

(B) 9 8 7 6 5 4 3 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9

1 Fasilitas tekhnologi

Identifikasi Faktor Penentu Konsumen Dalam Memilih Jasa Perbankan Dengan Menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP), Studi Kasus : Masyarakat Kelurahan Padang Bulan, Medan