Penerapan AHP dalam Pengukuran Kinerja Teknik Industri Universitas Brawijaya

AHP (1) AHP yang dikembangkan oleh Thomas Saaty merupa-kan metode untuk membuat urutan alternatif keputusan dan memilih yang terbaik pada saat pengambil keputus-an memiliki beberapa tujuan atau kriteria untuk meng-ambil keputusan tertentu. Peralatan utama AHP adalah hirarki fungsional dengan input utamanya persepsi manusia.

AHP (2) Model AHP pendekatannya hampir identik dengan model perilaku politis, yaitu merupakan model keputusan (individual) dengan menggunakan pendekatan kolektif dari proses pengambilan keputusannya. AHP yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty, dapat memecahkan masalah yang kompleks dimana aspek atau kriteria yang diambil cukup banyak. Kompleksitas disebabkan oleh struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian persepsi pengambil keputusan serta ketidakpastian tersedianya data statistik yang akurat atau bahkan tidak ada sama sekali.

Kelebihan AHP Struktur yang berhirarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih, sampai pada subkriteria yang paling dalam. Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambil keputusan.

Perbandingan AHP Secara naluri, manusia dapat mengantisipasi besaran sederhana melalui inderanya. Proses yang paling mudah adalah membandingkan dua hal dengan keakuratan perbandingan tersebut dapat dipertanggungjawabkan. Saaty (1980) menetapkan skala kuantitatif (1 sampai dengan 9) untuk menilai tingkat kepentingan suatu elemen terhadap elemen lainnya.

Tingkat Kepentingan Nilai (Referensi) Sama disukai 1 Sama hingga cukup disukai 2 Cukup disukai 3 Cukup hingga sangat disukai 4 Sangat disukai 5 Sangat disukai hingga amat sangat disukai 6 Amat sangat disukai 7 Amat sangat disukai hingga luar biasa disukai 8 Luar biasa disukai 9

AHP dalam Perpektif BSC Misalkan akan dilakukan pemilihan terhadap 4 Perspektif Balanced Scorecard yaitu Learning and Growth (LG), Internal Bussines Process (IBP), Customer (C), Financial (F). F C IBP LG 1.00 5.00 3.00 0.20 0.50 0.33 2.00

Normalisasi Apabila A adalah matriks perbandingan berpasangan, maka vektor bobot yang berbentuk: dapat didekati dengan cara: Menormalkan setiap kolom j dalam matriks A, sedemikian hingga: sebut sebagai A’.

Perbandingan Berpasangan (1) Maka Lakukan normalisasi melalui pembagian setiap sel dengan total kolom F C IBP LG 1.00 5.00 3.00 0.20 0.50 0.33 2.00 Total 2.53 9.00 7.00

Perbandingan Berpasangan (2) Matriks perbandingan berpasangan setelah dinormalisasi sbb: F C IBP LG wi 0.39 0.55 0.42 0.33 0.07 0.11 0.14 0.16 0.12 0.13 0.22 0.28 0.31 Total 1

Perhitungan Rata-Rata Untuk setiap baris i dalam A’, hitunglah nilai rata-ratanya:   dengan wi adalah bobot tujuan ke-i dari vektor bobot. F C IBP LG wi 0.42 0.12 0.13 0.31

Uji Konsistensi Uji konsistensi: Misalkan A adalah matriks perbandingan berpasangan, dan w adalah vektor bobot, maka konsistensi dari vektor bobot w dapat diuji sebagi berikut: Hitung: (A)(wT) F C IBP LG 1.00 5.00 3.00 0.20 0.50 0.33 2.00 F C IBP LG wi 0.42 0.12 0.13 0.31 1.77 0.50 0.56 1.26

Penentuan t Hitung A.wi wi A.wi/wi F 1.77 0.42 4.14 C 0.50 0.12 4.02 IBP 0.56 0.13 4.05 LG 1.26 0.30 4.08 t

Perhitungan Consistency Random Hitung: indeks konsistensi: jika CI=0 maka A konsisten;   jika maka A cukup konsisten; dan   jika maka A sangat tidak konsisten.

Perhitungan Indeks Random Indeks random RIn = nilai rata-rata CI yang dipilih secara acak pada A dan diberikan sebagai: Untuk n=4 diperoleh RI4 =0.026 sehingga CI/ RI4 =0.026/0.90 = 0.029  cukup konsisten n 2 3 4 5 6 7 ... RIn 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32