Tabel 3.4 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Proses Belajar Mengajar
Perhitungan matriks untuk kriteria Proses Belajar Mengajar
Tabel 3.5 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Proses Belajar Mengajar yang disederhanakan
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 nilai bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.6 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Proses Belajar Mengajar yang dinormalkan
PBM A
B C
A 1
13 12
B 3
1 3
C 2
13 1
PBM A
B C
A 1, 000
0, 333 0, 500
B 3, 000
1, 000 3, 000
C 2, 000
0, 333 1, 000
6, 000 1, 666
4, 500
PBM A
B C
Vektor Eigen yang dinormalkan
A 0, 161
0, 199 0, 111
0, 158 B
0. 500 0,600
0, 666 0, 588
C 0, 333
0, 199 0, 222
0, 251
∑
Mindo Mora : Analisis Sensitivitas Pengaruhnya Terhadap Urutan Prioritas Dalam Metode Analytic Hierarchy Process AHP, 2009.
Selanjutnya nilai eigen maksimum diperoleh dengan menjumlahkan hasil perkalian antara jumlah entri-entri kolom pada matriks faktor pembobotan yang
disederhanakan dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang diperoleh adalah sebagai berikut :
6, 000 x 0, 158 + 1, 666 x 0, 588 + 4, 500 x 0, 251 = 3, 056
Karena matriks berordo 3 yakni terdiri dari 3 alternatif, maka nilai indeks konsistensi yang diperoleh adalah :
Untuk n = 3, RI = 0, 580 tabel skala saaty, maka ;
Karena CR 0, 100 berarti preferensi penilaian adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada tabel diatas diperoleh urutan prioritas lokal untuk kriteria Proses Belajar Mengajar yaitu sekolah B menjadi prioritas pertama dengan nilai
bobot 0, 588 atau 58, 4, kemudian sekolah C menjadi prioritas ke-2 dengan nilai bobot 0, 251 atau 25, 1, sekolah A menjadi prioritas ke-3 dengan nilai bobot 0, 158 atau 15,
8.
3.3 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Kriteria Lingkungan Pergaulan Tabel 3.7 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Lingkungan Pergaulan
LP A
B C
A 1
2 2
B 12
1 12
C 12
2 1
maksimum
λ
=
maksimum
λ
028 ,
1 3
3 056
, 3
1
max
= −
− =
− −
= n
n CI
λ
048 ,
580 ,
028 ,
= =
= RI
CI CR
Mindo Mora : Analisis Sensitivitas Pengaruhnya Terhadap Urutan Prioritas Dalam Metode Analytic Hierarchy Process AHP, 2009.
Perhitungan matriks untuk kriteria Lingkungan Pergaulan :
Tabel 3.8 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Lingkungan Pergaulan yang disederhanakan
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 nilai bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.9 Matriks Faktor Evaluasi Untuk Kriteria Lingkungan Pergaulan yang dinormalkan
Selanjutnya nilai eigen maksimum diperoleh dengan menjumlahkan hasil perkalian antara jumlah entri-entri kolom pada matriks faktor pembobotan yang
disederhanakan dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang diperoleh adalah sebagai berikut :
2, 000 x 0, 490 + 5, 000 x 0, 197 + 3, 500 x 0, 311 = 3, 053
