management support system

1. TI023320 -
Management
Support System
Metode Analisis Kebutuhan Logistik :
Analytical Hierarchy Process(AHP)

2. Motivasi - 1
• Dalam sistem didunia nyata, orang-orang dipaksa untuk
menyelesaikan masalah lebih dari sumberdaya yang dimiliki
untuk menanganinya.
• Yang dibutuhkan bukanlah cara berpikir yang lebih rumit namun
sebuah framework yang memungkinkan kita memikirkan masalah yang
kompleks dengan cara yang sederhana.
 AHP menyediakan kerangka kerja yang memungkinkan manajer
membuat keputusan yang efektif dari suatu permasalahan yang
kompleks dengan cara menyederhanakan dan mempercepat proses
pengambilan-keputuasan alami manusia.

3. Motivasi - 2
• Manusia tidak selalu mahluk yang logis.
• Seringnya penilaian didasarkan pada hal yang
terkesan samar(kabur/tidak pasti/fuzzy)Most of
the time we base our judgments on hazy
impressions of reality and then use logic to
defend our conclusions.
 The AHP organizes feelings, intuition, and logic
in a structured approach to decision making.

4. Motivasi - 3
• Ada dua pendekatan fundamental untuk
menyelesaikan masalah: pendekatan deduktif dan
pendekatan induktif(sistem).
• Pada dasarnya, pendekatan deduktif fokus pada
bagian, sedangkan pada pendekatan sistem
konsentrasi pada cara kerja secara keseluruhan.
 AHP menkombinasikan dua pendekatan menjadi
sebuah kerangka kerja logika yang terintegrasi.

5. Pendahuluan - 1
• Analytic hierarchy process (AHP) dibuat olehThomas L.
Saaty.
• Saaty, T.L., The Analytic Hierarchy Process, New York:
McGraw-Hill, 1980
• AHP didesain untuk menyelesaikan permasalahan
kompleks yang melibatkan multiple criteria.
• Keunggulan adalah AHP didesain untuk menangani
situasi dimana penilaian subjective merupakan bagian
penting dari proses keputusan.

6. Pendahuluan - 2
• Pada dasarnya AHP adalah metode dengan cara (1)
memecah-mecah situasi yang kompleks, tidak
terstruktur menjadi bagian komponen-komponenya;
(2) menyusun bagian-bagian ini, atau variabel-
variabel kedalam urutan hirarki; (3) memberikan nilai
numerik pada penilaian subyektif terhadap masing-
masing variabel yang relatif penting; dan (4)
menyatukan penilaian untuk menentukan variabel
mana yang punya prioritas yang paling tinggi dan
harus ditindaklanjuti agar memberikan pengaruh
terhadap situasi dari keluaran.

7. Pendahuluan - 3
• Prosesnya membutuhkan penilaian dari pengambil
keputusan mengenai kepentingan relatif(relative
importance) dari setiap patokan kemudian
menentukan preferensi(preference) untuk setiap
alternatif keputusan pada setiap patokan.
• Output dari AHP adalah peringkat
prioritas(prioritized ranking) yang
mengindikasikan preferensi keseluruhan untuk
setiap alternatif keputusan.

8. Langkah-langkah utama dari AHP
1) Membuat representasi grafis dari permasalahan dalam hal tujuan secara
keseluruhan(overall goal), kriteria(criteria), dan alternatif
keputusan(decision alternatives). (i.e., the hierarchy of the problem)
2) Menentukan penilaian manajer mengenai kepentingan relatif untuk setiap
patokan(relative importance of each criterion) dalam hal kontribusinya untuk mencapai
tujuan secara keseluruhan.
3) Mengindikasi preferensi(preference) atau priortas setiap alternatif keputusan(decision
alternative) dalam hal bagaimana berkontribusi dalam setiap patokan(each criterion).
4) Sesuai dengan informasi kepentingan relatif dan preferensi, proses matematika
digunakan untuk menggabungkan(synthesize) informasi (termasuk pengecekan
consistency ) dan memberikan pringkat prioritas(priority ranking) dari semua alternatif
dalam bentuk preferensinya secara keseluruhan.

9. Membuat hirarki
• Hirarki adalah perangkat pikiran(mind tool) yang fundamental
• Klasifikasi hirarki (Classification of hierarchies)
• Konstruksi hirarki (Construction of hierarchies)

10. Membangun Prioritas
• Kebutuhan menggunakan prioritas
• Menentukan Prioritas(Setting priorities)
• Menggabungkan/Menyatukan(Synthesis)
• Konsistensi(Consistency)
• Interdependence

11. Keuntungan AHP
Unity
Process Repetition
Tradeoffs
Synthesis Consistency
Measurement
Interdependence
Complexity
AHP
Judgment and Consensus
Hierarchic Structuring
The AHP provides a single, easily
understood, flexible model for a
wide range of unstructured
problems The AHP integrates deductive and
systems approaches in solving
complex problems
The AHP can deal with the
interdependence of elements in a
system and does not insist on
linear thinking
The AHP reflects the natural
tendency of the mind to sort
elements of a system into different
levels and to group like elements
in each level
The AHP provides a scale for
measuring intangibles and a
method for establishing priorities
The AHP tracks the logical
consistency of judgments
used in determining priorities
The AHP leads to an overall
estimate of the desirability of each
alternative
The AHP takes into consideration
the relative priorities of factors in a
system and enables people to
select the best alternative based
on their goals
The AHP does not insist on
consensus but synthesizes a
representative outcome from
diverse judgments
The AHP enables people to refine
their definition of a problem and to
improve their judgment and
understanding through repetition

12. Pembuatan Hirarki
• Langkah pertama dalam AHP adalah membuat graphical
representation dari permasalahan dilihat dari overall goal,
criteria, dan decision alternatives.
Car A
Car B
Car C
Car A
Car B
Car C
Car A
Car B
Car C
Car A
Car B
Car C
Price MPG Comfort Style
Select the Best Car
Overall Goal:
Criteria:
Decision
Alternatives:

13. Perbandingan Berpasangan
• Perbandingan berpasangan adalah blok
pembangun fudamental dari AHP.
• AHP menerapkan skala dasar dengan nilai 1 – 9
untuk menaksir preferensi relatif untuk dua item.

14. Matriks Perbandingan Berpasangan
• Elemen Ci,j pada matriks adalah pengukuran preferensi dari satu item pada
baris i saat dibandingkan dengan item pada kolom j.
• AHP memberikan nilai 1 di semua elemen diagonal dari matriks perbandingan
berpasangan.
• Saat membandingkan alternatif apapun dengan dirinya sendiri, penilaianya harus sama
preferensinya satu sama lain.
• AHP memperoleh nilai preferensi dari Cj,i dengan menghitung inverse dari
Ci,j (posisi transpose).
• Nilai preferensi 2 diinterpretasikan sebagai indikasi dimana alternatif i dua-kali lebih dipilih
dari pada alternatif j. Sehingga, menjadikan alternatif j harus bernilai setengah-kali lebih
dipilih daripada altrnatif i.
• Berdasarkan aturan diatas, jumlah entry yang dimasukan oleh pengambil
keputusan berjumlah (n2 – n)/2, dimana n adalah jumlah elemen yang akan
dibandingkan.

15. Skala Preferensi - 1
Verbal Judgment of Preference Numerical
Rating
Extremely preferred 9
Very strongly to extremely preferred 8
Very strongly preferred 7
Strongly to very strongly preferred 6
Strongly preferred 5
Moderately to strongly preferred 4
Moderately preferred 3
Equally to moderately preferred 2
Equally preferred 1

16. Skala Preferensi - 2
• Penelitian dan pengalaman menegaskan skala sembilan-
unit adalah skala dasar yang wajar untuk membedakan
preferensi dari dua item.
• Angka genap (2, 4, 6, 8) adalah nilai menengah pada
skala.
• Nilai 1 digunakan jika dua item memiliki nilai
preferensi yang sama.

17. Synthesis
• Prosedur untuk mengestimasi prioritas relatif untuk setiap
alternatif keputusan dalam bentuk patokan disebut sebagai
sintesisasi(synthesization).
• Setelah dibentuk matriks berbandingan berpasangan, prioritas(priority)
setiap elemen (priority of each alternative on specific criterion;
priority of each criterion on overall goal) yang sedang dibandingkan
dapat dihitung.
• Prosedur matematika terinci yang dibutuhkan untuk melakukan
sintesisasi melibatkan komputasi eigenvalues dan eigenvectors, yang
tidak akan dibahas disini.

18. Prosedur untuk Sintesis Penilaian
• Berikut ini 3 langkah prosedur yang menunjukkan perkiraan
yang baik dari prioritas yang disintesisasi.
Step 1: Jumlahkan nilai pada setiap column matriks perbandingan
berpasangan.
Step 2: Bagi setiap element dalam matrix berpasangan dengan jumlah
kolom total.
• Hasilnya adalah matriks baru yang disebut normalized pairwise
comparison matrix.
Step 3: komputasikan rata-rata elemen di setiap row dari matriks yang
sudah dinormalisasi.
• Nilai rata-rata ini memberikan estimasi nilai prioritas relatif dari
elemen yang dibandingkan.

19. Contoh : Prosedur Sintesis - 0
Step 0 : Membuat matriks perbandingan berpasangan
Comfort Car A Car B Car C
Car A 1 2 8
Car B 1/2 1 6
Car C 1/8 1/6 1

20. Contoh : Prosedur Sintesis - 1
Step 1 : Jumlahkan nilai dalam setiap kolom
Comfort Car A Car B Car C
Car A 1 2 8
Car B 1/2 1 6
Car C 1/8 1/6 1
Column totals 13/8 19/6 15

21. Contoh : Prosedur Sintesis - 2
Step 2: bagi setiap elemen matriks dengan nilai kolom
totalnya.
• Semua kolom didalam normalized pairwise comparison
matrix sekarang jumlahnya adalah 1.
Comfort Car A Car B Car C
Car A 8/13 12/19 8/15
Car B 4/13 6/19 6/15
Car C 1/13 1/19 1/15

22. Contoh : Prosedur Sintesis - 3
Step 3: Merata-ratakan elemen pada setiap baris.
• Nilai pada normalized pairwise comparison matrix sudah
dikonversikan menjadi bentuk desimal.
• Hasilnya direpresentasikan sebagai vektor
prioritas(relatif) - (relative) priority vector.
Comfort Car A Car B Car C Row Avg.
Car A 0.615 0.632 0.533 0.593
Car B 0.308 0.316 0.400 0.341
Car C 0.077 0.053 0.067 0.066
Total 1.000










0.066
0.341
0.593

23. Consistency - 1
• Hal yang penting diperhatikan dalam hal kualitas(quality)
keputusan akhir berkaitan dengan konsistensi(consistency)
penilaian yang digunakan selama melakukan
perbandingan berpasang.
• Harus disadari bahwa konsistensi yang sempurna sulit dicapai,
sehingga kurangnya konsistensi dapat muncul didalam set
perbandingan berpasangan manapun.

24. Consistency - 2
• Untuk menangani persoalan konsistensi, AHP
menyediakan metode untuk mengukur derajat konsistensi
antara penilaian berpasangan yang diberikan oleh
pengambil keputusan.
• Jika derajat konsistensinya masih diterima, proses keputusan
dapat dilanjutkan(continue).
• Jika derajat konsistensi belum diterima, pengambil keputusan
harus mempertimbangkan kembali(reconsider) dan jika
memungkinkan merevisi(revise) penilaian perbandingan
berpasangan sebelum melanjutkan proses analisis.

25. Consistency Ratio
• AHP menyediakan pengukuran konsistensi penilaian
perbandingan berpasangan dengan mengkomputasi rasio
konsistensi(consistency rasio).
• Rasio didesain sedemikian rupa agar nilai rasio yang
melebihi 0.10 adalah indikasi penilaian yang tidak
konsisten.
• Walaupun komputasi matematikanya yang pasti tidak
dibahas, perkiraan(approximation) rasio bisa
didapatkan.

26. Proc.: Estimating Consistency Ratio - 1
Step 1: kalikan setiap nilai pada kolom pertama matriks
berbandingan berpasangan dengan prioritas relatif(relative
priority) dari item pertama yang dimaksud. Prosedur yang
sama untuk item yang lainya. Jumlahkan nilai sepanjang
baris untuk mendapatkan nilai yang dinamakan “weighted
sum.”
Step 2: bagi elemen dari vektor weighted sum yang didapatkan pada
step 1 dengan nilai prioritas yang bersangkutan.
Step 3: hitung rata-rata nilai hasil dari step 2. nilai rata-rata ini
dilambangkan dengan lmax.

27. Proc.: Estimating Consistency Ratio - 2
• Step 4: Hitung consistency index (CI):
Dimana n adalah jumlah item yang sedang dibandingkan
• Step 5: Hitung consistency ratio (CR):
Dimana RI adalah random index, yang merupakan indeks
konsistensi matriks perbandingan berpasangan yang dihasilkan
secara random. RI bergantung pada jumlah elemen yang sedang
dibandingkan dan mengambil nilai yang mengikutinya.
1
n
n
λ
CI max



RI
CI
CR 

28. Random Index
• Random index (RI) adalah consistency indeks dari
matriks perbandingan berpasangan yang dihasilkan
secara random.
• RI bergantung pada jumlah elemen yang sedang
dibandingkan (i.e., ukuran matriks perbandingan berpasangan)
dan mengambil nilai dibawahnya:
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49

29. Contoh : Inconsistency
Preferensi: If, A  B (2); B  C (6)
Then, A  C (harusnya 12) (nyatanya 8)
• Inkonsistensi
Comfort Car A Car B Car C
Car A 1 2 8
Car B 1/2 1 6
Car C 1/8 1/6 1

30. Contoh: Consistency Checking - 1
• Step 1:
Kalikan setiap nilai yang ada di kolom pertama dari matriks
perbandingan berpasangan dengan prioritas relatif(relative priority)
item pertama yang bersangkutan. Hal yang sama dilakukan untuk
item lainya. Jumlahkan nilai sepanjang baris untuk mendapatkan
nilai vektor dinamai dengan“weighted sum.”












































































197
.
0
034
.
1
803
.
1
066
.
0
396
.
0
528
.
0
057
.
0
341
.
0
682
.
0
074
.
0
297
.
0
593
.
0
1
6
8
0.066
6
1
1
2
0.341
8
1
2
1
1
593
.
0

31. Contoh: Consistency Checking - 2
• Step 2: bagi elemen dari vektor “weighted sums” dengan nilai
prioritas yang bersangkutan.
• Step 3: hitung rata-rata nilai yang didapatkan pada step 2 (lmax).





















2.985
3.032
3.040
066
.
0
197
.
0
341
.
0
034
.
1
593
.
0
803
.
1
019
.
3
3
985
.
2
032
.
3
040
.
3
λmax 




32. Contoh: Consistency Checking - 3
• Step 4: Hitung consistency index (CI).
• Step 5: Hitung consistency ratio (CR).
derajat konsistensi yang ditunjukan matriks perbandingan
berpasangan untuk comfort adalah acceptable.
010
.
0
1
3
3
019
.
3
1
n
n
λ
CI max







0.10
017
.
0
58
.
0
010
.
0
RI
CI
CR 




33. Pembuatan Priority Ranking
• Prioritas keseluruhan untuk setiap alternatif keputusan
didapatkan dengan menambahkan hasil dari prioritas
patokan(i.e., weight) (with respect to the overall goal)
dikalikan dengan prioritas(i.e., preferensi) dari alternatif
keputusan (with respect to that criterion).
• Peringkat nilai prioritas ini adalah peringkat AHP bagi
alternatif keputusan.

34. Contoh: Priority Ranking – 0A
Step 0A: matriks perbandingan berpasangan lainya
Comfort Car A Car B Car C
Car A 1 2 8
Car B 1/2 1 6
Car C 1/8 1/6 1
Price Car A Car B Car C
Car A 1 1/3 ¼
Car B 3 1 ½
Car C 4 2 1
MPG Car A Car B Car C
Car A 1 1/4 1/6
Car B 4 1 1/3
Car C 6 3 1
Style Car A Car B Car C
Car A 1 1/3 4
Car B 3 1 7
Car C 1/4 1/7 1
Criterion Price MPG Comfort Style
Price 1 3 2 2
MPG 1/3 1 1/4 1/4
Comfort 1/2 4 1 1/2
Style 1/2 4 2 1

35. Contoh: Priority Ranking – 0B
Step 0B: Hitung vektor prioritas untuk setiap matriks.
Price MPG Comfort Style
Car A
Car B
Car C 









557
.
0
320
.
0
123
.
0










639
.
0
274
.
0
087
.
0










066
.
0
341
.
0
593
.
0










080
.
0
655
.
0
265
.
0
Criterion
Price
MPG
Comfort
Style 











299
.
0
218
.
0
085
.
0
398
.
0

36. Contoh: Priority Ranking – 1
Step 1:
Jumlahkan hasil dari prioritas patokan (sehubungan dengan
tujuan keseluruhan) dikali dengan prioritas dari alternatif
keputusan wsehubungan dengan patokan yang
bersangkutan.
Step 2: Memberikan peringkat nilai prioritas.
Alternative Priority
Car B 0.421
Car C 0.314
Car A 0.265
Total 1.000

37. Hierarchies: A Tool of the Mind
• Hirarki adalah perangkat fundamental untuk pikiran
manusia.
• Meliputi indentifikasi elemen masalah, mengelompokkan
elemen ke dalam himpunan yang homogen, dan menyusun
hinpunan ini dalam level yang berbeda.
• Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan baik dengan cara
memecah menjadi unsur-unsur elemenya, membuat struktur
hirarki elemennya, kemudian dikomposisikan, atau disatukan,
penilaian kepentingan relatif elemen pada setiap level hirarki
menjadi kumpulan prioritas secara keseluruhan.

38. Mengklasifikasi Hierarchies
• Hirarki dapat dibagi menjadi dua jenis: struktural dan fungsional.
• Pada structural hierarchies, sistem yang kompleks distruktrisasi menjadi bagian unsur-
unsurnya secara terurut menurun susai dengan properti struktural(structural properties
seperti misalnya ukuran, bentuk, warna, atau usia).
• Structural hierarchies paling mendekati cara berpikir otak dimana menganalisa
kerumitan dengan cara memecah obyek yang dikenali menjadi cluster, subcluster,
hingga cluster berikutnya yang lebih kecil. (more descriptive)
• Functional hierarchies menguraikan sistem yang kompleks menjadi bagian unsur-
unsurnya sesuai dengan hubungan kepentinganya(according to their essential
relationships).
• Functional hierarchies membantu orang dalam mengendalikan sistem menuju tujuan
yang diharapkan – seperti resolusi konflik, performa yang efisien, atau kebahagiaan
semua pihak. (more normative)
• Untuk tujuan pembelajaran, hanya functional hierarchies yang perlu menjadi perhatian.

39. Hierarchy
• Setiap set elemen dalam menempati sebuah level dalam hirarki.
• Top level, disebut focus, yang terdiri dari satu elemen: consists of only one
element: secara luas, tujuan keseluruhan.
• Level berikutnya masing-masing dapat memiliki beberapa elemen, walaupun
begitu jumlahnya tidak banyak – antara lima hingga sembilan.
• Karena elemen dalam sebuah level akan dibandingkan satu sama lainya
dengan patokan yang ada pada level yang lebih tinggi selanjutnya, elemen
dalam setiap level harus dalam urutan magnitude yang sama besarnya (the
same order of magnitude). (Homogeneity)
Untuk menghindari kesalahan yang besar, harus dilakukan proses
clustering. Dengan membentuk cluster hirarki disusun dari unsur-unsur
yang serupa, kita dapat menyelesaikan perbandingan sederhana hingga
sangat kompleks secara efisien.
Karena hirarki merepresentasikan model bagaimana otak menganalisa
kompleksitas, hirarki harus cukup flexible dalam menangani kompleksitas
tersebut.

40. Types of Functional Hierarchy
• Fungsional hirarki dapat berbentuk complete, dimana, semua elemen dalam satu
level mempunya properti yang sama pada sarangnya yang ada pada lecel yang
lebih tinggi.
• Dapat juga berbentuk incomplete dimana ada elemen dalam lvel tidak
mempunyai properti yang sama.

41. Mengkonstruksi Hirarki - 1
• Suatu pendekatan untuk mengkonstruksi hirarki bergantung pada jenis
keputusan yang akan dibuat(the kind of decision to be made).
• Jika itu adalah soal memilih antara alternatif, kita bisa memulai dari bawah
dengan mendaftarkan alternatif.
(decision alternatives => criteria => overall goal)
• Setelah membentuk hirarki, kita dapat selalu mengubah bagianya di
kemudian hari untuk mengakomodasi keriteria baru yang kita pikir tidak
dianggap penting saat pertama kali mendesainnya.
(AHP itu flexible dan time-adaptable)
• Kadang kriteria harus diperiksa secara detail, sehingga sebuah level subkriteria
harus dimasukkan diantara kriteria tersebut beserta alternatif-alternatifnya.

42. Mengkonstruksi Hirarki - 2
• Jika sebuah elemen tidak bisa dibandingkan dengan elemen dari level tinggi lainya, harus
dipertanyakan dalam hal apa mereka dapat dibandingkan kemudian mencari level
intermediate yang cukup untuk memecah elemen selanjutnya yang ada pada level yang
lebih tinggi menjadi unsur-unsur elemenya.
• Prinsip dasar membuat struktur hirarki adalah dapat menjawb pertanyaan: “Cbisakah Anda
membandingkan elemen-elemen pada level yang lebih rendah dengan semua elemen pada
level yang lebih tinggi berikutnya?”
• Kedalaman detail (pada level konstruksi) bergantung pada seberapa banyak pengetahuan
yang dimiliki mengenai permasalahan dan seberapa banyak bisa didapatkan menggunakan
pengetahuan tersebut tanpa membebani pikiran dengan hal yang tidak diperlukan.
Aspek analisis dari AHP memberikan stimulus untuk membuat dimensi baru
pada hirarki. Merupakan proses untuk merangsang kesadaran kognitif. Hirarki
yang terstruktur secara logika adalah bonus tambahan dari pendekatan AHP
secara keseluruhan.

43. Mengkonstruksi Hirarki II - 1
• Mengkonstruksi hirarki harus menyertakan detail yang relevan (include enough
relevant detail) untuk menggambarkan masalah keseluruhan.
• Pertimbangkan lingkungan disekitar permasalahan.
• Identifikasi issues atau attributes yang sekiranya berkontribusi ke solusi.
• Identifikasi participants yang berasosiasi dengan permasalahan.
• Menyusun tujuan, atribut, issues, dan stakeholders dalam hirarki mempunyai dua
maksud:
• Memberikan pandangan keseluruhan dari hubungan kompleks yang terjadi
pada situasi.
• Membenarkan pengambil keputusan dalam menilai apakah sudah
membandingkan issue sesuai dengan urutan yang benar dalam hal pengaruh
atau dampaknya terhadap solusi

44. Mengkonstruksi Hirarki II - 2
• Elemen harus dicluster dalam kelompok homogen yang terdiri dari lima
hingga sembilan sehingga dapat dibandingkan secara lebih bermakna
dengan elemen dari level lebih tinggi berikutnya.
• Satu-satunya batasan dalam penyusunan hirarki dari elemen-elemen adalah
elemen manapun dalam satu level harus bisa dikaitkan dengan elemen dari level
lebih tinggi berikutnya, yang berfungsi sebagai patokan untuk menilai dampak
relatif elemen pada elemen level dibawahnya.
• Elemen yang memiliki kepentingan tidak langsung dapat direpresentasikan secara
umum pada level yang lebih tinggi dalam hirarki dan elemen yang penting secara
langsung terhadap masalah dapat ditempatkan lebih dalam dan bersifat khusus.
• Ada gunanya mengkonstruksi dua hirarki, satu untuk manfaat(benefits) dan
satunya lagi untuk biaya(costs) untuk memutuskan pada alternatif terbaik,
khususnya untuk kasus keputusan ya-tidak.

45. Mengkonstruksi Hirarki II - 2
• Secara spesifik AHP dapat digunakan untuk jenis permasalahan
keputusan dibawah ini:
Memilih alternatif terbaik
Menghasilkan set alternatif
Menseting prioritas
Mengukur performa
Menyelesaikan konflik
Alokasi sumberdaya(Manfaat/Biaya
analisis)
Membuat keputusan-kelompok
Prediksi keluaran dan Predicting
outcomes and menaksir resiko
Mendesain sebuah sistem
Memastikan reliabilitas sistem
Menentukan kebutuhan
Mengoptimalkan
Perencanaan
 Sudah jelas bahwa desain hirarki analisis lebih ke seni daripada
science. Namun penyusunan hirarki membutuhkan
pengetahuan substansial mengenai sistem atau permasalahan
yang akan diselesaikan

46. Need for Priorities - 1
• Analytical Hierarchy Proses berurusan dengan dua pendekatan (inductive
and deductive) secara simultan.
• Systems thinking (inductive approach) ditujukan dengan membentuk struktur ide
secara hirarki, dan causal thinking (deductive approach) dilakukan melalui
perbandingan berpasangan elemen-elemen dalam hirarki dan melalui proses
sintesis.
• Pembuat teori System menunjukkan bahwa hubungan yang kompleks dapat
selalu dianalisis dengan cara mengambil sepasang elemen dan mengaitkan
keduanya melalui atributnya. Obyek dicari dari semua yang mempunyai
hubungan yang dibutuhkan.
• Obyek pada pendekatan sistem(yang dilengkapi pendekatan sebab-akibat) adalah
untuk menemukan subsistem atau dimensi dimana bagian-bagian saling
dihubungkan.

47. Need for Priorities - 2
• Penilaian yang diaplikasikan dalam membuat perbandingan berpasangan
mengkombinasikan logical thinking dengan feeling yang bekembang dari
pengalaman.
• Proses matematika yang dideskripsikan(pada pembuatan prioritas) menjelaskan
bagaimana penilaian subjective dapat diquantifikasi dan dikonversi menjadi set
prioritas dimana keputusan dapat didasarkan.

48. Setting Priorities - 1
• Langkah pertama dalam membangun prioritas elemen
dalam masalah keputusan adalah dengan membuat
perbandingan berpasangan, dimana, membandingkan
pasangan elemen dengan patokan yang sudah diberikan.
• Matriks (pairwise comparison) yang dibuat sederhana, adalah
perangkat yang menawarkan kerangka kerja untuk [1] menguji
consistency, [2] mendapatkan additional information melalui
pembuatan seluruh kemungkinan perbandingan, dan [3] analisis
sensitivity prioritas secara keseluruhan hingga perubahan dalam
penilaian.

49. Setting Priorities - 2
• Untuk memulai perbandingan berpasangan, dimulai dari atas(top) hirarki
untuk memilih patokan (atau, tujuan, property, attribute) C, yang akan digunakan
untuk membuat perbandingan pertama. Kemudian, dari level langsung
dibawahnya, ambil elemen untuk dibandingkan: : A1, A2, A3, dan seterusnya.
• Untuk membandingkan elemen, tanyakan: Seberapa kuat elemen (atau
aktivitas ini) memiliki (atau berkontribusi, dominasi, berpengaruh, memenuhi,
atau bermanfaat) properti daripada elemen yang digunakan untuk
membandingkan
• Penyususnan kata-katanya harus merefleksikan hubungan yang sesuai antara elemen
dalam satu level dengan properti pada level yang lebih tinggi selanjutnya.
• Untuk mengisi matriks perbandingan berpasangan, kita menggunakan
bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif sebuah elemen daripada
elemen lain sehubungan dengan property.

50. Synthesis II
• Untuk mendapatkan set prioritas secara keseluruhan untuk masalah keputusan,
kita harus menarik atau menyatukan(syntesis) penilaian yang dibuat dalam
perbandingan berpasangan, yaitu, kita harus melakukan pembobotan dan
penambahan untuk mendapatkan angka tunggal untuk menindikasikan prioritas
dari setiap elemen.
• Prosedurnya sudah dideskripsikan sebelumnya.

51. Consistency II - 1
• Dalam masalah pengambilan keputusan, adalah penting untuk
mengetahui seberapa baik konsistensi penilaian, karena kita tidak
ingin keputusan didasarkan pada penilaian yang punya konsistensi
rendah sehingga terlihat seperti random.
• Seberapa merusak dari ketidak-konsistensian?
• Biasanya kita tidak yakin terhadap penilaian jika kita harus memaksakan
konsistensi pada matriks perbandingan berpasangan(kecuali yang bagian
diagonal).
• Selama masih cukup konsistensi untuk mempertahankan kepaduan antar
obyek sesuai dengan pengalaman, konsistensi tidak harus sempurna.
• Saat kita mengintegrasikan new experiences kedalam kesadaran hubungan
sebelumnya bisa berubah dan konsistensi berkurang.
• Perlu untuk diingat bahwa ide baru yang mempengaruhi hidup kita
cenderung membuat kita menyusun ulang preferensi, hal tersebut membuat
tidak konsistenan terhadap komitmen sebelumnya.

52. Consistency II - 2
• AHP mengukur konsistensi penilaian keseluruhan menggunakan consistency
ratio.
• Prosedur untuk menentukan rasio konsistensi sudah dijelaskan sebelumnya.
• Inkonsistensi yang lebih besar mengindikasikan kurangnya informasi dan kurang
pemahaman.
• Satu cara untuk meningkatkan konsistensi saat hal tersebut menjadi tidak
memuaskan adalah dengan cara merangking aktivitas dengan urutan sederhana
berdasarkan bobot(weights) yang sudah didapatkan sebelumnya.
• Matriks perbandingan berpasangan berikutnya dibuat berdasarkan
pengetahuan peringkat ini.
• Sehingga secara umum konsistensi menjadi lebih baik