Sistem

Pendukung KeputusanSistem

Pendukung Keputusan

Evangs Mailoa (evangsmailoa.wordpress.com)Fakultas Teknologi Informasi UKSW

Contoh Penerapan AHP dalam SIG

Parjono adalah pemuda desa yg culun namun cerdas, sehingga

bisa masuk ITB. Setelah mendapat Mata Kuliah Sistem

Pendukung Keputusan (SPK), dia mempunyai strategi dalam

memilih cewek.

Ada 3 kriteria wanita idamannya.

Cantik : Parjono menilai kecantikan adalah modal utama,

yang diliat dari wajah, kulit, serta body yg ehmmm.

Humoris : Enak diajak bercanda, ngobrol juga nyambung.

Cerdas : Parjono cukup ngeliat IQ-nya

Tahap pertama yaitu menyusun persoalan

dalam bentuk hirarki.

Wanita Idaman

Cantik Humoris Cerdas

Fatimah

Titin

Ningsih

Veronika

Fatimah

Titin

Ningsih

Veronika

Fatimah

Titin

Ningsih

Veronika

Menurut Parjono, perbandingan bobot tiap kriteria berbeda

dengan penjelasan sbb:

1. Cantik 2x lebih penting daripada Humoris.

2. Humoris 3x lebih penting daripada Cerdas.

3. Cantik 4x lebih penting daripada Cerdas.

Ternyata Parjono galau (ga konsisten nih) dalam memberikan

bobot pada no.3, seharusnya Cantik 6x lebih penting

daripada cerdas berdasarkan kelipatan bobot no.1 & 2!

Gak apa-apa, justru inilah kelebihan Sistem Pendukung

Keputusan (SPK) untuk kriteria majemuk dengan metode

AHP. AHP mampu membandingkan tiap pasang kriteria,

meski bobotnya tidak konsisten.

Tahap kedua yaitu menyusun matriks

berpasangan.

KRITERIA Humoris Cantik Cerdas

Humoris 1/1 1/2 3/1

Cantik 2/1 1/1 4/1

Cerdas 1/3 1/4 1/1

Jumlah 3.33 1.75 8.00

Scales in pairwise comparisons (Adapted from Saaty 1980)

Tahap ketiga yaitu menghitung priority vector.

KRITERIA Humoris Cantik CerdasPriority Vector

Humoris 1.00 0.50 3.00 0.3202Cantik 2.00 1.00 4.00 0.5571Cerdas 0.33 0.25 1.00 0.1226Jumlah 3.33 1.75 8.00 1.00

Parjono kemudian melakukan review stok cewek-cewek

yang sudah dia lakukan PDKT,

yaitu: Mbak Fatima, Ningsih, Titin dan Veronika.

Kecantikan:

Fatima, meski namanya jadul, dia cantik, mirip Rianti

Catwright. Fatima 2x lebih cantik dari Ningsih, 5x lebih

cantik dari Titin, namun kalo diliat-liat denganVeronika, kok

sama ya!? Ningsih lebih cantik 3x dari Titin, dan secara

mengejutkan Parjono menilai Ningsih yang mirip Bunga

Zaenal dan lebih manis sehingga nilainya 2x lebih cantik

dibandingVeronika. Terakhir Titin yang paling pas-pasan

kecantikannya hanya 1/4-nya Veronika.

Tahap keempat yaitu membuat pairwise

comparison matrix untuk kriteria cantik.

Kecantikan Fatimah Ningsih Titin VeronikaPriority Vector

Fatimah 1.00 2.00 5.00 1.00 0.3780Ningsih 0.50 1.00 3.00 2.00 0.2869Titin 0.20 0.33 1.00 0.25 0.0742Veronika 1.00 0.50 4.00 1.00 0.2609

Jumlah 2.70 3.83 13.00 4.25

Humoris:

Fatima anak rumahan dan pendiam, 1/4 humorisnya

dibanding Ningsih yang aktif di unit kegiatan mahasiswa, 1/6

humorisnya dibandingVeronika yang kuliah jurusan SBM

(Sekolah Bisnis Manajemen) ITB yg isinya anak-anak gaul n

borju, tetapi fatima 4x lebih humoris dibanding Titin. Titin

pemurung. Ningsih 4x humoris dibanding Titin, tetapi ga da

apa2-nya dibandingVeronika, hanya 1/6x, karena veronika

anaknya memang sok akrab dan gak serius. Parjono menilai

Titin hanya 1/5 humoris dibandingVeronika.

Tahap kelima yaitu membuat pairwise

comparison matrix untuk kriteria humoris.

Humoris Fatimah Ningsih Titin VeronikaPriority Vector

Fatimah 1.00 0.25 4.00 0.17 0.1290Ningsih 4.00 1.00 4.00 0.17 0.2207Titin 0.25 0.25 1.00 0.20 0.0642Veronika 6.00 6.00 5.00 1.00 0.5850

Jumlah 11.25 7.50 14.00 1.54

Tahap keenam yaitu membuat pairwise

comparison matrix untuk kriteria cerdas.

Kecerdasan IQ Priority VectorFatimah 136.00 0.3009Ningsih 108.00 0.2389Titin 96.00 0.2124Veronika 112.00 0.2478

Jumlah 452.00

Tahap ketujuh yaitu membuat perhitungan akhir!

Weight dan Composite Weight!

Wanita Idaman

Cantik =

0,56

Humoris =

0,32

Cerdas =

0,12

Fatimah = 0,38

Titin = 0,07

Ningsih = 0,29

Veronika = 0,26

Fatimah = 0,13

Titin = 0,06

Ningsih = 0,22

Veronika = 0,59

Fatimah = 0,30

Titin = 0,21

Ningsih = 0,24

Veronika = 0,25

Nilai/Composite Weight

= (bobot_cantik * nilai_calon_unt_kriteria_cantik) +

(bobot_humoris * nilai_calon_untuk_kriteria_humoris) +

(bobot_cerdas * nilai_calon_untuk_kriteria_cerdas)

Fatima = (0,56 * 0,38) + (0,32 * 0,13) + (0,12 * 0,30) = 0,29

Ningsih = (0,56 * 0,29) + (0,32 * 0,22) + (0,12 * 0,24) = 0,26

Titin = (0,56 * 0,07) + (0,32 * 0,06) + (0,12 * 0,21) = 0,09

Veronika = (0,56 * 0,26) + (0,32 * 0,59) + (0,12 * 0,25) = 0,36

Jadi disarankan untuk kang Parjono supaya segera nembak mbak Veronika

sebelum diambil orang….

Ingat!

Perhitungan NILAI dan BOBOT

di dalam Excel sama seperti

Weight dan Composite Weight!

Selamat mencoba

References

Al Harbi K.M.A.S. (1999), Application of AHP in Project Management, International

Journal of Project Management, 19, 19-27.

Haas R., Meixner, O., (2009) An Illustrated Guide to the Analytic Hierarchy Process,

Lecture Notes, Institute of Marketing & Innovation, University of Natural

Resources, retrieved from http://www.boku.ac.at/mi/ on October 2009.

Saaty, T.L., Vargas, L.G., (2001), Models, Methods, Concepts & Applications of the

Analytic Hierarchy Process, Kluwer’s Academic Publishers, Boston, USA.

Brans, J.P., Mareschal, B., (2010) “How to Decide with Promethee, retrieved from

http://www.visualdecision.com on October 2010.

Contoh soal cerita dari

http://bangded.blogspot.com/2011/04/apa-itu-ahp-analytic-hierarchy-process.html

Mau bertanya?