P11 AHP. A. Sidiq P

P11 AHP A. Sidiq P. http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id Program Studi Teknik Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Mercu Buana Yogyakarta

Tujuan ●

Mahasiswa dapat memahami dan menjelaskan mengenai AHP dalam Sistem Penunjang Keputusan

●

Mahasiswa dapat menerapkan Model AHP dalam Sistem Penunjang Keputusan

SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

2

Pembahasan ●

AHP

●

Langkah-Langkah AHP

●

Case Studi


3

AHP SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

4

AHP ●

AHP (Analytical Hierarchy Process)

●

Dikembangkan Thomas L. Saaty (Ahli matematika).

●

Dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yg komplek dimana data dan informasi statistik dari masalah yg dihadapi sangat sedikit.


5

●

●

AHP adalah salah satu bentuk model pengambilan keputusan dengan multiple criteria. AHP dapat melakukan analisis secara simultan dan terintegrasi antara parameter-parameter yg kualitatif atau bahkan yg kuantitatif. SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

6

●

Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia.

●

Suatu masalah yg kompleks dan tidak terstruktur dipecah ke dalam kelompokkelompoknya dan kelompok-kelompok tersebut menjadi suatu bentuk hirarki.


7

●

Perbedaan antara model AHP dengan pengambilan keputusan lainnya terletak pada jenis input-nya.

●

Model-model yg sudah ada umumnya memakai input yg kuantitatif (atau berasal dari data sekunder). Otomatis model tersebut hanya dapat mengolah hal-hal kuantitatif pula.


8

●

Karena menggunakan input yg kualitatif (persepsi manusia), maka model ini dapat juga mengolah hal-hal kualitatif di samping hal-hal yg kuantitatif.

●

Jadi bisa dikatakan bahwa model AHP adalah suatu model pengambilan keputusan yg komprehensif, karena memperhitungkan hal-hal kualitatif dan kuantitatif sekaligus.


9

Konsep Dasar ●

Merubah nilai-nilai kualitatif menjadi nilai kuantitatif. Sehingga keputusan keputusan yg diambil bisa lebih obyektif.


10

Prinsip Dasar ●

Dekomposisi ●

●

Perbandingan penilaian/pertimbangan (comparative judgments) ●

●

Struktur masalah yg kompleks dibagi menjadi bagian-bagian secara hierarki. Membuat perbandingan berpasangan dari semua elemen yg ada untuk mendapatkan skala kepentingan relatif dari elemen.

Sintesa Prioritas ●

Mengalikan prioritas lokal dengan prioritas dari kriteria bersangkutan di level atasnya dan menambahkannya ke tiap elemen dalam level yg dipengaruhi kriteria.


11

Kelebihan / Kekurangan ●

Kelebihan ●

●

●

●

Struktur yang berhierarki sebagai konskuensi dari kriteria yg dipilih sampai pada sub-sub kriteria yg paling dalam. Memperhitungkan validitas sampai batas toleransi inkonsentrasi sebagai kriteria dan alternatif yg dipilih oleh para pengambil keputusan. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan.

Kekurangan ●

Ketergantungan model AHP pada input utamanya.

●

Input utama ini berupa persepsi seorang ahli sehingga dalam hal ini melibatkan subyektifitas sang ahli, selain itu juga model menjadi tidak berarti jika ahli tersebut memberikan penilaian yg keliru.

●

Metode AHP ini hanya metode matematis tanpa ada pengujian secara statistik sehingga tidak ada batas kepercayaan dari kebenaran model yg terbentuk


12

Langkah-Langkah AHP SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

13

Step by Step AHP ●

Menyusun hirarki dari permasalahan yg dihadapi

●

Penilaian Kriteria dan Alternatif

●

Penentuan Prioritas

●

Konsistensi Logis


14

Menyusun Hirarkhi Permasalahan ●

Persoalan yg akan diselesaikan, diuraikan menjadi unsur-unsurnya, yaitu kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hierarki sbb:

Struktur Hierarki AHP Sumber: Decision Making For Leaders (Saaty,2001) SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

15

Penilaian Kriteria dan Alternatif ●

Kriteria dan alternatif dinilai melalui perbandingan berpasangan.

●

Menurut Saaty (2001), untuk berbagai persoalan, skala 1 s/d 9 adalah skala terbaik dalam mengekspresikan pendapat. Skala Nilai Perbandingan Berpasangan Sumber: Decision Making For Leaders (Saaty,2001)


16

Penentuan Prioritas ●

Untuk setiap kriteria dan alternatif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (pairwise comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif kemudian diolah untuk menentukan peringkat relatif dari seluruh alternatif.

●

Baik kriteria kualitatif, maupun kriteria kuantitatif, dapat dibandingkan sesuai dengan judgement yg telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas yg dihitung dengan manipulasi matriks atau penyelesaian matematik.


17

●

Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan pembuat keputusan dengan menilai tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen lainnya.

●

Proses perbandingan berpasangan, dimulai dari tingkat hirarki paling tinggi, dimana suatu kriteria digunakan sebagai dasar pembuatan perbandingan.

●

Susunan dari elemen-elemen yang dibandingkan tersebut sbb : Matriks Perbandingan Berpasangan SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

18

Konsistensi Logis ●

Semua elemen dikelompokkan secara logis dan diperingkatkan secara konsisten dengan suatu kriteria yg logis.

●

Matriks bobot yg diperoleh dari hasil perbandingan secara berpasangan tersebut, harus mempunyai hubungan kardinal dan ordinal, sebagai berikut : ●

Kardinal

: aij.ajk = aik

●

Ordinal

: Ai > Aj > Ak > Al maka Ai > Al


19

●

Hubungan tersebut dapat dilihat dari dua hal sebagai berikut: ●

Dengan melihat preferensi multiplikatif, misalnya bila anggur lebih enak 4 kali dari mangga, dan mangga lebih enak 2 kali dari pisang, maka anggur lebih enak 8 kali dari pisang.

●

Dengan melihat preferensi transitif, misalnya bila anggur lebih enak dari mangga dan mangga lebih enak dari pisang, maka anggur lebih enak dari pisang. SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

20

●

Pada keadaan sebenarnya akan terjadi beberapa penyimpangan dari hubungan tersebut, sehingga matriks tersebut tidak konsistensi sempurna.

●

Hal ini terjadi karena ketidakkonsistenan dalam preferensi seseorang.


21

Penghitungan konsistensi logis ●

Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.

●

Menjumlahkan hasil kali per baris.

●

Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.

●

Hasil poin c dibagi jumlah elemen, akan didapatkan λmaks (PEV = Pricipal Eigen Value).


22

●

Hitung Consistency Index (CI)

CI = (λmaks – n) / n dimana : - n = banyaknya elemen - λmaks = PEV (Pricipal Eigen Value) ●

Hitung Concistency Ratio (CR)

CR = CI / RC dimana : – –

CI = Concictency Index RC = Index Random Concictency SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

23

●

Memeriksa konsistensi hierarki, ●

Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan.

●

Nilai indeks random konsitensi dapat dilihat pada Tabel berikut :

Nilai Indeks Random Sumber: Decision Making For Leaders (Saaty,2001)


24

Case Study SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

25

Case Study ●

Sandy mendapat baru saja mendapat peringkat juara umum,

●

Kedua orang tua Sandy pernah berjanji untuk membelikan sepeda motor baru sebagai pengganti sepeda "onthel"-nya sesuai dengan keinginan Sandy.


26

●

Kriteria yg diinginkan Sandy adalah :

●

Pilihan yg diinginkan Sandy antara lain :

●

Desain yg bagus

●

Suzuki Satria FU,

●

Hemat BBM

●

Honda CS1, dan

●

Kualitas

●

Yamaha Jupiter MX


27

Penyelesaian ●

Tahap 1 : Kriteria

●

Tahap 2 : Perbandingan Pilihan

●

Tahap 3 : Penentuan Pilihan


28

Tahap 1 ●

Penentuan bobot masing-masing kriteria ●

Desain lebih penting 2 kali dari pada irit

●

Desain lebih penting 3 kali dari pada kualitas

●

Irit lebih penting 1.5 kali dari pada kualitas

Pair Comparation Matrix


29

0.55 = ((1.00/1.83)+(2.00/3.67)+(3.00/5.50))/3 0.67 = 1.00 (I) / 1.50 (K)

0.50 = 1.00 (D) / 2.00 (I)

0.33 = 1.00 (D) / 3.00 (K)

5.50 = 3.00 + 1.50 + 1.00 3.00 = (1.83*0.55) + (3.67*0.27) + (5.50*0.18)

0.58 (RC) diperoleh dari standar pd slide 24

0.00 = 3 (PEV) - 3 (D,I,K) /3


0.00 = 0.00/0.58 30

Tahap 2 ●

Kebetulan Sandy memiliki teman yg memiliki motor yg sesuai dengan pilihan.

●

Setelah Sandy mencoba motor temannya tersebut Sandy memberikan penilaian (disebut sebagai pair-wire comparation),


33

●

●

●

Desain : ●

FU 4 kali desainnya lebih baik dari pada CS1

●

FU 3 kali desainnya lebih baik dari pada MX

●

CS1 1/2 kali desainnya lebih baik dari pada MX

Irit : ●

FU 1/3 kali lebih irit daripada CS1

●

FU 1/4 kali lebih irit dari pada MX

●

CS1 1/2 kali lebih irit dari pada MX

pair-wire comparation

Kualitas : ●

FU 1/2 lebih baik kualitasnya dari CS1

●

FU 1/10 lebih baik kualitasnya dari MX

●

CS1 1/2 lebih baik kualitasnya dari MX SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

34

Desain

Irit

Kualitas

Hasil Pair Wair Comparation


35

Tahap 3 ●

Langkah terakhir adalah menghitung total skor untuk ketiga motor tersebut.

●

Untuk itu Sandy akan merangkum semua hasil penilaiannya tersebut dalam bentuk tabel yg disebut Overall composite weight, seperti berikut.

Hasil pada priority faktor slide 30 0.39 = (0.62*0.55)+(0.12*0.27)+(0.09*0.18)

Hasil dari masing2 kriteria (D,I,K) terhadap opsi MX pd slide 35


36

Kesimpulan ●

Dari hasil di atas di dapatkan bahwa : ●

FU (0.39)

●

CS1 (0.21)

●

MX (0.40)

●

Semakin besar nilai dari CW maka probabilitasnya semakin bagus ●

Pilihan : MX (0.40)


38

Tugas SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

39

Tugas ●

Budi adalah seorang direktur dari PT. Angin Ribut, yaitu sebuah perusahaan yg bergerak dibidang distribusi barang,

●

Karena pekerjaan yg begitu padat jadwalnya, Budi memutuskan memilih/mengangkat Sekretaris pribadi dari beberapa karyawannya untuk membantu pekerjaannya.


40

●

Kriteria : ●

●

Cerdas 2x lebih penting daripada Humoris.

●

Cerdas 4x lebih penting daripada Cantik.

●

Humoris 3x lebih penting daripada Cantik.

Pilihan Karyawan : ●

Annisa

●

Fitri

●

Shinta


41

●

●

●

Cantik : ●

Annisa 4 kali lebih catik dari pada Fitri

●

Annisa 2 kali lebih catik dari pada Shinta

●

Fitri 1/2 kali lebih catik dari pada Shinta

Humoris : ●

Annisa 2 kali lebih humoris dari pada Fitri

●

Annisa 3 kali lebih humoris dari pada Shinta

●

Fitri 2 kali lebih humoris dari pada Shinta

Cerdas : ●

Annisa 2 kali lebih cerdas dari pada Fitri

●

Annisa 1 kali lebih cerdas dari pada Shinta

●

Fitri 2 kali lebih cerdas dari pada Shinta SQ - http://sidiq.mercubuana-yogya.ac.id [email protected]

42

? ●

Mana yg harus dipilih untuk menjadi sekertaris ?

●

Tugas ditulis tangan dan dikumpulkan minggu depan. ●

21 = 23 Mei 2016

●

22 = 23 Mei 2016


43

Note ●

Pengumpulan tugas -> sebagai syarat masuk pada pertemuan selanjutnya


44

Referensi ●

Turban E., Aronson, J.E., and Liang, T., P., 2005, Decision Support Systems and Intelligent Systems, 7th Edition, Prentice Hall.

●

Kusrini, 2007. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta : Andi.

●

Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R., 2006, Fuzzy MultiAttribute Decision Making (Fuzzy MADM), Yogyakarta : Graha Ilmu.


45

P11 AHP. A. Sidiq P

Recommend Documents