Rangkuman Ahp [PDF]

Citation preview

TUGAS SISTEM INFORMASI LOGISTIK RESUME SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN : ANALYTIC HIERARCHY PROCESS



OLEH MUHAMMAD SURYO PANOTOGOMO ABI SUROSO 94518008



LOGISTIK – FTI ITB SEPTEMBER 2018



RANGKUMAN : ANALYTIC HIERARCHY PROCESS Keputusan melibatkan banyak hal tidak berwujud yang perlu dipertimbangkan. Untuk menentukannya, keputusan harus diukur secara nyata dan pengukurannya harus juga dievaluasi, untuk memastikan seberapa baik, alat ukur tersebut mengambarkan tujuan dari keputusan yang ditentukan oleh pembuat. The Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah teori pengukuran melalui perbandingan berpasangan dan bergantung pada penilaian para ahli untuk memperoleh skala prioritas. Skala inilah yang menentukan hal yang kompleks untuk didefinisikan dalam kondisi yang relatif, kriteria yang berbeda, agar dapat ditentukan dengan lebih mudah. Perbandingan dibuat menggunakan skala penilaian absolut yang mewakili seberapa jauh suatu pilihan dapat memdominasi lainnya jika ditambahkan atau diikutsertakannya sebuah kriteria. AHP pada dasarnya menghindari suatu keputusan yang tidak konsisten, dimana akan selalu memilih dengan ttingkat konsistensi yang lebih baik. (Saaty, 2008) Dapat disumpulkan bahwa AHP merupakan salah satu metode penyeleksian keputusan. Dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, pada tahun 1980-an dimana AHP sampai sekarang masih banyak digunakan dan terus dikembangkan. Kebutuhan untuk menganalisa sesuatu masalah akan dibentuk menjadi suatu hirarki, hal ini mempermudah penyelesaian suatu analisis yang kompleks dan menstrukturisasi kendala tersebut dengan menjadikan sebuah pohon anlisis. Pembobotan menjadi kunci utama untuk menentukan posisi sebuah hirarki. Kriteria yang mana dalam kasus AHP, merupakan hal yang akan di analisa. Sehingga diperlukannya pembobotan nilai untuk menentukan tunjuan yang dinginkan oleh pembuat. Perbandingan setiap kriteria yang diajukan akan menghasilkan suatu pilihan atau alternatif, dimana perbandingan dilakukan agar dapat terukurnya koefisien konsistensi rasio dari setiap kriteria dan opsi pilihan yang dibandingkan (Cr), dengan nilai Cr < 0,1. (Saaty, 2008) A. Kebutuhan Suatu Metode Analisis



Sumber: http://www.springer.com/978-3-319-33860-6 Gambar 1. Contoh Bentuk Pohon Analisis AHP



Pada dasarnya setiap manusia pasti mengambil sebuah keputusan, segala yang kita lakukan secara sadar bahkan sebaliknya adalah hasil dari sebuah seleksi atau pilihan yang telah dilakuakan. Sebuah kejadian yang dipilih didasari dari informasi yang kita kumpulkan, lebih lengkapnya informasi tersebut berguna sebagai acuan kita untuk memilih hal yang terbaik. Paling utama semua informasi yang kita



kumpulkan tidak semuanya berguna untuk dapat menyimpulkan dan memutuskan suatu hal. Jika asumsi keputusan didasari oleh intuisi, cenderung untuk berpikir bahwa kuantitas informasi merupakan hal yang perlu dilakukan. Informasi yang banyak ataupun yang sedikit tidak mempengaruhi keputusan tersebut baik atau buruk. Untuk menentukan keputusan, kita harus memahami permasalahan, kebutuhan, tujuan, kriteria, sub-kriteria, stakeholder/group terkait, dan sebuah alternatif dari beberap opsi pilihan itu sendiri. Dengan berkembangnya imu pengetahuan, dimana beberapa disiplin ilmu dibutuhkan untuk saling menunjang perkembangan ilmu yang ekponensial. Kaiatannya dengan metode pengambilan keputusan, disiplin ini telah menjadi bagian dari cabang ilmu matematika, diaharapkannya pengambilan keputusan menjadi hal yan terukur secara optimal. Didasari oleh disiplin matematika dan ilmu psikologi, dimana expert (tenaga ahli) menjadi orang yang paling tepat memberikan suatu bobot tehadap kriteria yang ditentukan dan menghasilkan alternatif yang efisien sehingga informasi yang cukup dapat menyederhanakan informasi yang kompleks. AHP merupakan metode yang didasari oleh landasan berpikir seperti tersebut, dengan contoh pembuatan pohon anlisis seperti Gambar 1. B. Penggunaan AHP



Sumber: (Saaty, 2008)



Gambar 2. Nilai Skala Pembobotan Dasar Bedasarkan Gambar 2. Pembobotan tersebut sebagai dasar untuk melakukan pembandingan berpasangan agar didapatkannya skala prioritas. Seperti yag sudah diterangkan pada bagian sebelumnya pembobotan ini bertujuan untuk menyederhanakan analisis tujuan yang kompleks dengan input berupa kriteria dan alternatif pilihan yang ada. 



Contoh Permasalahan; 1. Nyatakan Tujuannya ? Pemilihan Buah. 2. Tentukan Kriterianya ? Karbohidrat, Vitamin C, Vitamin B 3. Alternatif Barang ? Apel, Mangga, Pisang







Pembuatan Pohon Analisis/Bagan Hirarki



Gambar 3. Bagan Hirarki 



Cari Priority Vektor pada kriteria



1. Berikan skala sesuai pada Gambar 2. Untul dilakukannya perbandinga berpasangan seperti halnya pada tabel dibawah;



KRITERIA GIZI VITAMIN B KARBOHIDRAT VITAMIN C jumlah



VITAMIN B KARBOHIDRAT 1 0,33 3 1 0,2 0,14 4,20



VITAMIN C 5 7 1



1,48



13,00



2. Normalisasikan tabel diatas agar mucul nilai pembobotan atau Priority Vektor;



NORMALISASI KRITERIA VITAMIN B KARBOHIDRAT VITAMIN C jumlah



VITAMIN B KARBOHIDRAT 0,24 0,23 0,71 0,68 0,05 0,10 1,00



1,00



VITAMIN C 0,38 0,54 0,08



Jumlah Baris 0,85 1,93 0,22



Priority Vector 0,85/3 = 0,28 1,93/3 = 0,64 0,22/3 = 0,07



1,00



3,00



1,00



3. Uji koefisien ratio konsistensi nilai pembobotan prioritas (eigen vektor), dengan ketentuan Cr < 0,1;



KRITERIA GIZI VITAMIN B KARBOHIDRAT VITAMIN C



VITAMIN B KARBOHIDRAT 1 0,33 3 1 0,2 0,14



VITAMIN C 5 7 1



x Baris 2,11 3,67 0,45



Buat menjadi dua matriks yang berbeda matriks A(Kriteria Gizi) dan B ( x Baris), kemudian kalikan A x B



2,11 1 0,33 5 5,57 A = ( 3 1 7) dan B = (3,67)  A x B = (13,13) 0,45 0,2 0,14 1 1,39



KRITERIA GIZI VITAMIN B (1) KARBOHIDRAT (2) VITAMIN C (3) Konsistensi =



Matriks B



Matriks A x B



(X)



(Y) 2,11 3,67 0,45



5,57 13,13 1,39



𝐘 𝐗



Tentukan eigen value (max), CI, RI, Cr KRITERIA GIZI Konsistensi VITAMIN B 2,64 KARBOHIDRAT 3,58 VITAMIN C 3,11 jumlah



9,33



∑ 𝐤𝐨𝐧𝐬𝐢𝐬𝐭𝐞𝐧𝐬𝐢



max = 𝐧 (𝐣𝐮𝐦𝐥𝐚𝐡 𝐩𝐞𝐫𝐛𝐚𝐧𝐝𝐢𝐧𝐠𝐚𝐧) = CI =



9,33 , dengan nilai n = 3. 3



max – n / n – 1 = 0,05573



Table: Random Consistency Index (RI)



n RI



2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49



Sumber: (Saaty, 2008)



Cr =



𝑪𝑰



= 0,09609 < 0,1 (memenuhi)



𝑹𝑰







Cari Priority Vektor pada pilihan (Alternative) terhadap kriteria vitamin B



1. Berikan skala sesuai pada Gambar 2. Untul dilakukannya perbandinga berpasangan seperti halnya pada tabel dibawah;



TIPE BUAH PISANG APEL MANGGA jumlah



PISANG 1 0,167 0,5 1,67



APEL 6 1 4



MANGGA 2 0,25 1



11,00



3,25



2. Normalisasikan tabel diatas agar mucul nilai pembobotan atau Priority Vektor;



NORMALISASI Alternatif PISANG APEL MANGGA jumlah



PISANG 0,60 0,10 0,30



APEL 0,55 0,09 0,36



MANGGA 0,62 0,08 0,31



Jumlah Baris 1,76 0,27 0,97



Priority Vector 1,76/3 = 0,59 0,27/3 = 0,09 0,97/3 = 0,32



1,00



1,00



1,00



3,00



1,00



CR < 0,01281, memenuhi. (Proses perhitungan kalkulasi sama) `  Cari Priority Vektor pada pilihan (Alternative) terhadap kriteria karbohidrat 1. Berikan skala sesuai pada Gambar 2. Untul dilakukannya perbandinga berpasangan seperti halnya pada tabel dibawah;



TIPE BUAH PISANG APEL MANGGA jumlah



PISANG 1 0,333 0,5



APEL



1,83



3 1 1



MANGGA 2 1 1



5,00



4,00



2. Normalisasikan tabel diatas agar mucul nilai pembobotan atau Priority Vektor;



NORMALISASI PISANG



APEL



MANGGA



Jumlah Baris



Priority Vector



PISANG



0,55



0,60



0,50



1,65



1,65/3 = 0,55



APEL



0,18



0,20



0,25



0,63



0,63/3 = 0,21



MANGGA



0,27



0,20



0,25



0,72



0,72/3 = 0,24



jumlah



1,00



1,00



1,00



3,00



1,00



CR < 0,01779, memenuhi. (Proses perhitungan kalkulasi sama) 



Cari Priority Vektor pada pilihan (Alternative) terhadap kriteria vitamin C



1. Berikan skala sesuai pada Gambar 2. Untul dilakukannya perbandinga berpasangan seperti halnya pada tabel dibawah;



TIPE BUAH PISANG APEL MANGGA jumlah



PISANG 1 0,5 4 5,50



APEL 2 1 9



MANGGA 0,25 0,111 1



12,00



1,36



2. Normalisasikan tabel diatas agar mucul nilai pembobotan atau Priority Vektor;



NORMALISASI PISANG APEL MANGGA jumlah



PISANG 0,18 0,09 0,73 1,00



APEL MANGGA 0,17 0,18 0,08 0,08 0,75 0,73 1,00



Jumlah Baris 0,53 0,26 2,21



Priority Vector 0,53/3 = 0,18 0,26/3 = 0,09 2,21/3 = 0,74



3,00



1,00



1,00



CR < 0,00195, memenuhi. (Proses perhitungan kalkulasi sama) 



Melakukan Hitungan dari Setiap Bobot bedasarkan Analisis Pohon/Bagan Hirarki.



Gambar 4. Bagan Hirarki Tahap Akhir Dari gamabar 4. Kita dapat melakukan kesimpulan, yaitu berupa hasil akhir seleksi seperti di bawah; Jenis Buah



Pisang



Vitamin B (Bobot Kriteria x Bobot Pilihan) 0,28 x 0,59 = 0,17



Karbohidrat (Bobot Kriteria x Bobot Pilihan) 0,64 x 0,55 = 0,35



Vitamin C (Bobot Kriteria x Bobot Pilihan) 0,07 x 0,18 = 0,01



Total



Apel



0,28 x 0,09 = 0,03



0,64 x 0,21 = 0,13



0,07 x 0,09 = 0,01



0,17



Mangga



0,28 x 0,32 = 0,09



0,64 x 0,24 = 0,15



0,07 x 0,74 =0,06



0,30



0,53



Kesimpulan : Bedasarkan dari proses perhitungan AHP dari Hulu sampai Hilir didapatkan Pisang sebagai buah pilihan yang paling baik untuk tubuh bedasarkan kriteria gizi yang telah ditentukan/diinginkan (Vit B, Karbohidrat, Vit C).



Sumber Studi; Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. Int. J. Services Sciences, Vol. 1, No. 1, 2008, 83-98. https://yudiagusta.wordpress.com/2014/02/23/analytical-hierarchy-process-ahp/amp/ http://www.springer.com/978-3-319-33860-6 ttps://ilmupengetahuanumum.com/kandungan-gizi-buah-pisang-manfaat-buah-pisang/ https://ilmupengetahuanumum.com/kandungan-gizi-buah-mangga-manfaat-buah-mangga-bagikesehatan/ https://ilmupengetahuanumum.com/kandungan-gizi-buah-apel-manfaat-buah-apel-bagi-kesehatan/