Penggabungan pendapat responden Model matematis penentuan skala prioritas

44 Keterangan: IC = Konsistensi indek RI = Random indek CR = Konsistensi rasio

2.5.7 Penggabungan pendapat responden

Menurut Marimin 2004, pada dasarnya AHP dapat digunakan untuk mengolah data dari satu responden. Namun demikian dalam aplikasinya penilaian kriteria dan alternatif dilakukan oleh beberapa ahli yang mutidisiplioner. Konsekuensinya pendapat beberapa ahli tersebut perlu dicek konsistensinya satu persatu. Pendapat yang konsisten tersebut kemudian digabungkan menjadi satu gabungan pendapat dengan menggunakan rumus rata-rata geometri geometric mean. = Atau dapat disederhanakan menjadi: = √ 1. 2. 3 … . ...................................................................... 7 Keterangan: GM = Geometric mean Xi = Penilaian responden ke-i Xi.X2.Xn...Xn = Perkalian seluruh penilaian responden n = Jumlah responden 45

2.5.8 Model matematis penentuan skala prioritas

Model matematis adalah suatu sistem persamaam matematik yang digunakan untuk meyelesaikan suatu permasalahan, sehingga penyelesaiannya lebih sederhana. Dari pembobotan kriteria total responden di atas setelah dihitung rata- ratanya selanjutnya dihitung prioritasnya dengan sistem persamaan matematis Brodjonegoro,1991.Berdasarkan hirarki AHP yang terdiri dari tujuan, kriteria dan subkriteria alternatif, maka model matematis jembatan dapat disusun. Suatu jembatan misalnya disebut “ Jembatan A “ sebagai salah satu alternatif jembatan yang akan ditangani dengan skala prioritas jembatan A, secara kuantitatif misalkan adalah sebesar “ Y “. Besarnya nilai “Y” akan dipengaruhi oleh beberapa kriteria, misalkan kriteria Ca, Cb,…Ci. Dengan masing-masing kriteria memiliki pengaruh kuantitatif terhadap “Y” adalah sebesar a, b, c…i. Dari uraian tersebut di atas maka secara matematik besarnya nilai “ Y “ sebagai skala prioritas terhadap “Jembatan A” yang akan ditangani adalah sebesar: Y = a.Ca + b.Cb + c.Cc + d.Cd + …..+ i .Ci Dimana: y =Skala prioritas jembatan yang ditinjau, diukur secara kuantitatif berdasarkan pengaruh kriteria Ca, Cb, Cc, Cd, …, Ci. a = Bobot kuantitatif pengaruh kriteria A terhadap skala prioritas b = Bobot kuantitatif pengaruh kriteria B terhadap skala prioritas c = Bobot kuantitatif pengaruh kriteria C terhadap skala prioritas d = Bobot kuantitatif pengaruh kriteria D terhadap skala prioritas i = Bobot kuantitatif pengaruh kriteria i terhadap skala prioritas 46 Nilai a, b, c , d,… i, akan ditentukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process AHP level 2, yang kemudian akan terdistribusi persentasenya pada bobot pengaruh kuantitatif subkriterianya terhadap kriteria masing-masing. Sedangkan nilai kriteria Ca, Cb, Cc, Cb, …, Ci bernilai akan terdistribusi kepada subkriteria yang berpengaruh terhadap masing-masing kriterianya. Sehingga dengan model matematis persamaan 7 akan berkembang menjadi: Y = a1.Ca1+a2.Ca2+…+a n .Ca n + b1.Cb1+b2.Cb2+….+b n .Cb n + c1.Cc1 +c2.Cc2+….+c n .Cc n + d1.Cd1+d2.Cd2+…+d n .Cd n + …..+ i n. Ci n+…. Keterangan: Y =Skala prioritas jembatan yang ditinjau, diukur secara kuantitatif berdasarkan pengaruh kriteria Ca, Cb, Cc, Cd, …, Ci. a1...a n = Bobot kuantitatif pengaruh subkriteria Ca n terhadap Kriteria Ca. b1...b n = Bobot kuantitatif pengaruh subkriteria Cb n terhadap Kriteria Cb. c1...c n = Bobot kuantitatif pengaruh subkriteria Cc n terhadap Kriteria Cc. d1...d n = Bobot kuantitatif pengaruh subkriteria Cd n terhadap Kriteria Cd. i n ...Ci n = Bobot kuantitatif pengaruh subkriteria Ci n terhadap Kriteria Ci. 2.6 Populasi dan Sampel 2.6.1 Populasi Menurut Sugiyono 2012, pengertian populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya. Sedangkan menurut Hasan 2003, pengertian populasi secara 47 sederhana dapat dikatakan bahwa populasi adalah semua obyek penelitian. Nilai populasi adalah semua nilai baik hasil perhitungan maupun pengukuran, baik kuantitatif mengenai karakteristik tertentu dari semua anggota kumpulan yang lengkap dan jelas yang ingin dipelajari sifatnya. Margono 2004, menyebutkan bahwa populasi adalah keseluruhan objek penelitian yang terdiri dari manusia, benda-benda, hewan, tumbuh-tumbuhan, gejala-gejala, nilai tes, atau peristiwa-peristiwa sebagai sumber data yang memiliki karaktersitik tertentu di dalam suatu penelitian. Kaitannya dengan batasan tersebut, populasi dapat dibedakan berikut ini: 1. Populasi terbatas atau populasi terhingga, yakni populasi yang memiliki batas kuantitatif secara jelas karena memiliki karakteristik yang terbatas. 2. Populasi tak terbatas atau populasi tak terhingga, yakni populasi yang tidak dapat ditemukan batas-batasnya, sehingga tidak dapat dinyatakan dalam bentuk jumlah secara kuantitatif. Margono 2004, menyatakan bahwa persoalan populasi penelitian harus dibedakan ke dalam sifat berikut ini: 1. Populasi yang bersifat homogen, yakni populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat yang sama, sehingga tidak perlu dipersoalkan jumlahnya secara kuantitatif. 2. Populasi yang bersifat heterogen, yakni populasi yang unsur-unsurnya memiliki sifat atau keadaan yang bervariasi, sehingga perlu ditetapkan batas- batasnya, baik secara kualitatif maupun secara kuantitatif. 48 Dari pengertian di atas, dapat disimpulkan bahwa populasi bukan sekedar jumlah yang ada pada objek atau subjek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik atau sifat yang dimiliki oleh subjek atau objek tersebut. Jadi populasi bukan hanya orang tetapi juga obyek dan berbeda-beda alam yang lain. Populasi juga bukan sekedar jumlah yang ada pada obyek subyek yang dipelajari, tetapi meliputi seluruh karakteristik sifat yang dimiliki oleh subyek atau obyek itu.

2.6.2 Sampel

Dokumen yang terkait

Analisis Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fahp) Dalam Menentukan Posisi Jabatan

12 131 82

Perbandingan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Weighted Sum Model Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda

11 131 80

Implementasi Metode Profile Matching dan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Perekrutan Tenaga Kurir (Studi Kasus PT. JNE Cabang Medan)

16 91 137

Penentuan Komoditas Unggulan Pertanian Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi)

18 117 72

Analisa Pemilihan Moda Transportasi Dengan Metode Analytic Hierarchy Process ( AHP ) Studi Kasus : Kuala Namu - Medan

22 147 107

Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) dalam Penentuan Prioritas Pengerjaan Order di PT. Sumatera Wood Industry

6 138 175

Implementasi Metode K- Means Clustering Dan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Penilaian Kedisiplinan Siswa (Studi Kasus : SMP Negeri 21 Medan)

20 99 166

Studi Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Peningkatan Kualitas Layanan Di Rumah Sakit Bina Kasih Medan-Sunggal

4 41 149

Kajian Analisis Sensitivitas Pada Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)

15 94 75

ANALISIS PEMILIHAN KONTRAKTOR MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS ( Studi Kasus Pembangunan Jembatan di Desa Karangan )

0 0 19