34
c. Penyusunan Matriks Perbandingan
Komparasi perbandingan ini dimaksudkan untuk menggambarkan pengaruh relatif atau pengaruh setiap komponen terhadap masing-masing kriteria
yang setingkat di atasnya, perbandingan berdasarkan judgement dari stakeholders terkait, dengan menilai tingkat kepentingan satu komponen dibandingkan dengan
komponen lainnya. Untuk menilai perbandingan tingkat kepentingan suatu komponen terhadap komponen lainnya, maka dilakukan pembobotan. Teknis
pembobotan mengacu kepada Saaty 1993 tentang skala banding berpasangan, dan ditunjukkan pada Tabel 3.1.
Untuk mengkualifikasikan data kualitatif yang didapatkan dari wawancara, maka digunakan nilai skala komparasi 1 sampai 9. Skala 1 sampai dengan 9
merupakan skala yang terbaik dalam mengkualifikasikan pendapat, yaitu berdasarkan akurasinya yang ditunjukkan dengan nilai RMS Root Mean Square
deviation dan MAD Median Absolute Deviation.
35
Tabel 3.1 Skala banding berpasangan
Tingkat Kepentingan
Keterangan Penjelasan
1 3
5
7
9
2,4,6,8 Kebalikan
¾ Kedua elemen sama pentingnya. ¾ Elemen yang satu sedikit lebih
penting daripada elemen yang lainnya.
¾ Elemen yang satu lebih penting daripada elemen yang lain.
¾ Elemen yang satu jelas lebih penting daripada elemen yang
lain. ¾ Elemen yang satu mutlak lebih
penting daripada elemen yang lain.
¾ Nilai-nilai antara dua nilai
pertimbangan yang berdekatan. ¾ Jika untuk aktifitas i mendapat
satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas j, maka j
mempunyai nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i.
¾ Dua elemen mempunyai pengaruh yang sama terhadap tujuan.
¾ Pengalaman dan penilaian sedikit mendukung satu elemen
dibandingkan elemen lainnya. ¾ Pengalaman dan penilaian sangat
kuat mendukung satu elemen dibanding elemen lainnya.
¾ Satu elemen dengan kuat didukung dan dominan terlihat dalam praktek.
¾ Bukti yang mendukung elemen yang satu terhadap elemen lain
memiliki tingkat penegasan tertinggi yang mungkin
menguatkan.
¾ Nilai ini diberikan bila ada dua kompromi diantara dua pilihan.
Sumber : Saaty 1993
d. Formulasi Data dan Simulasi
Kategori