Contoh Metode AHP Dalam SPK

Pengertian SPK

Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau bisa disebut juga dengan Decision Support Systems (DSS), didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer. SPK dapat digunakan untuk membantu meningkatkan kinerja seseorang dalam mengambil keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.

Tujuan SPK sendiri yaitu untuk menyelesaikan masalah semi terstruktur dengan cara membantu manajer dalam mengambil keputusan, membantu manajer dalam menilai serta mengambil keputusan, serta meningkatkan efektifitas dalam menentukan keputusan.

Pengertian AHP

Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu teknik atau metode terstruktur untuk mengorganisasi dan menganalisa keputusan yang kompleks, berdasarkan matematika dan psikologi. Metode ini dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang professor matematika kelahiran Irak dari University of Pittsburgh. AHP diaplikasikan dalam pengambilan keputusan kelompok, dan digunakan dalam berbagai bidang dalam pengambilan keputusan, seperti dalam pemerintahan, bisnis, industri, kesehatan, pembuatan kapal, dan pendidikan. Dalam AHP, hal yang paling utama adalah hirarki fungsional yang mana input utamanya adalah persepsi manusia. Dengan adanya hirarki, masalah yang tadinya kompleks dan tidak terstruktur bisa dipecah ke dalam berbagai kelompok. Kelompok-kelompok ini kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki.

Proses hirarki adalah model yang memberikan kesempatan bagi perorangan atau kelompok untuk membangun gagasan-gagasan dan mendefinisikan persoalan degnan cara membuat asumsi mereka masing-masing dan memperoleh pemecahan yang diinginkan darinnya.

Konsep dari AHP adalah menggunakan matriks pairwise comparison. Dengan pairwise comparison, pembuat keputusan akan menentukan pilihan terhadap pasangann perbandingan untuk membentuk prioritas urutan alternatif. Data yang digunakan dalam pairwise comparison bersifat kualitatif karena berdasarkan persepsi ataupun pengalaman.

Penerapan AHP Dalam SPK

Kita ambil contoh kasus AHP dalam pemilihan tas yang memiliki 3 kriteria, yaitu harga, model, dan kualitas. Adapun alternatif tas yang tersedia yaitu tas merk A, B, dan C.

Untuk langkah pertama, kita buat tabel untuk membandingkan setiap kritera yang ada. Misalnya model 4 kali lebih penting dari pada harga, model 3 kali lebih penting dari kualitas, dan kualitas 2 kali lebih penting dari harga. Kemudian buat 3 tabel lagi untuk membandingkan masing-masing kriteria.

Tabel untuk perbandingan harga:

• Harga tas A 5 kali lebih tinggi dari tas C
• Harga tas A 3 kali lebih tinggi dari tas B
• Harga tas B 2 kali lebih tinggi dari tas C

Tabel untuk perbandingan model:

• Desain tas A 4 kali lebih elegan dari tas C
• Desain tas A 3 kali lebih elegan dari tas B
• Desain tas B 2 kali lebih elegan dari tas C

Tabel untuk perbandingan kualitas:

• Kualitas tas A 3 kali lebih bagus dari tas C
• Kualitas tas A 2 kali lebih bagus dari tas B
• Kualitas tas B 2 kali lebih bagus dari tas C

Jika sudah, langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi dengan cara membagi setiap elemen dengan jumlah masing-masing kolom, sehingga didapatkan angka baru pada tiap elemen dalam tabel.

Kemudian, rata-rata setiap kriteria dapat dicari dengan cara menjumlahkan tiap baris kemudian dibagi 3 (karena jumlah kriteria kita ada 3). Hasilnya akan didapat vektor bobot W1, W2, dan W3. Selanjutnya, kalikan vektor bobot dari dengan matriks berpasangan tadi (sebelum normalisasi). Jika sudah dikalikan, maka hasil terbesar yang didapat adalah yang paling penting.

Untuk langkah selanjutnya adalah tahap pengecekan. Hasil-hasil yang didapat saat mengalikan bobot tadi dengan matriks berpasangan dibagi dengan masing-masing bobotnya, kemudian dijumlahkan semuanya. Setelah itu, bagilah dengan jumlah kriteria yang ada, yaitu 3. Hasilnya akan didapat nilai t. Untuk menghitung Consistency Index (CI), dapat digunakan rumus CI = (t-n)/n. Dimana n merupakan jumlah kriteria (3).

Jika telah didapatkan CI, maka langkah selanjutnya adalah menghitung Consistency Ratio (CR) = CI/RI. Hasilnya bisa disebut konsisten jika CR kurang dari 0.1. Jika tidak, maka matriks berpasangannya harus diulang.

Penulis : Syafira