Penjelasan Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)
Assalamualikum Wr. Wb, Salam Sejahtera dan Salam Budaya
Sebuah penilitian berbasis statistik maupun data science akan sangat memerlukan metode-metode serta algroritma yang cocok untuk bisa memberikan hasil yang akurat dan terpercaya. Metode serta algoritma dari sebuah penelitian dipilih sesuai data-data yang sudah dipegang atau data yang dijadikan objek penelitian.
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah salah dari sekian banyak metode yang biasanya dipakai untuk penelitian data science.
Oke, sebelum lebih jauh untuk mendapatkan pengalaman yang beredukasi, sebaiknya biasakan untuk berdo'a terlebih dahulu agar edukasi ini bisa bermanfaat dan barokah.
Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah sebuah metode yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada awal 1970-an, dari seorang ahli matematis Universitas Pittsburg. Analytical Hierarchy Process (AHP) pada dasarnya dirancang untuk menangkap secara rasional persepsi orang yang berhubungan sangat erat dengan permasalahan tertentu.
Jadi Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah analisis yang diterapkan dalam pengambilan keputusan melalui pendekatan sistem, dimana dengan mengambil suatu kondisi sistem untuk membantu melaukan prediksi dalam pengambilan keputusan.
Langkah-Langkah Analytical Hierarchy Process (AHP).
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat digunakan untuk pengambilan keputusan dengan langkah-langkah sebagai berikut
- Dalam sebuah data harus menentukan tujuan, kriteria, dan alternatif keputusan atau target/tupel.
- Membuat "Pohon Hirarki" untuk menentukan berbagai kriteria dan kriteria alternatif.
- Menghitung dan membentuk sebuah matriks perbandingan berpasangan. Dalam menentukan matrik skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik dalam mengimplementasikan suatu pendapat atau kriteria. Simak keterangan skala perbandingan pada Tabel dibawah ini.
| Intisitas Kepentingan | Keterangan Intensitas |
| 1 | Kedua elemen sama pentingnya |
| 3 | Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya |
| 5 | Elemen yang satu lebih penting dari pada yang lainnya |
| 7 | Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya |
| 9 | Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya |
| 2,4,6,8 | Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan |
Contoh penentuan Matrik Perbandingan Berpasangan
|
|
Kriteia 1 |
Kriteria 2 |
Kriteria 3 |
|
Kriteia 1 |
1 |
4 |
3 |
|
Kriteria 2 |
1/skala 4 |
1 |
2 |
|
Kriteria 3 |
1/skala 3 |
1/skala 2 |
1 |
|
Jumlah |
Jumlah Total Kriteria 1 |
Jumlah Total Kriteria 2 |
Jumlah Total Kriteria 3 |
Nilai skala 1 diberikan jika kriteria yang sama berpasangan. Selanjutnya diberikan skala sesuai kondisi yang sedang terjadi.
Note : Pembacaan atau penulisan matrik ditentukan dari baris ke kolom. Misalnya kita baca pada kolom pertama."Kriteia 1 pertimbanganya berdekatan dengan Kriteria 2 maka kita beri nilai skala 4"
"Kriteria 1 sedikit lebih penting daripada Kriteria 3 maka kita beri nilai skala 3"
"Kriteria 2 terhadap Kriteria 1 nilai skalanya didapatkan dengan rumus 1 dibagi Skala 4 yaitu kriteria 1 terhadap kriteria 2. Dan seterusnya.
- Tahap selanjutnya adalah proses perhitungan normalisasi dengan cara membagi nilai skala tiap baris dengan jumlah total tiap kolom.
- Tahap berikutnya adalah menentukan nilai eigen vector pada setiap elemennya.
Demikian itulah sedikit pembahasan mengenai Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada sebuah penelitian yang bertujuan untuk pendekatan pengambilan keputusan pada sebuah objek.
Kelebihan Metode AHP
- Metode AHP membuat permasalahan luas dan tidak terstruktur menjadi satu kesatuan model yang fleksibel
- Bisa memecahkan permasalahan yang kompleks
- AHP memberikan pengukuran dengan memberikan skala untuk mendapatkan prioritas
- Mempertimbangkan prioritas relatif faktor-faktor sehingga mampu memilih alternatif terbaik
- AHP mampu menyaring definisi dari suatu permasalahan dan mengembangkan nilai dengan proses pengulangan
- Membentuk struktur hirarki yang dapat mengembangkan nilai-nilai dari setiap elemen yang berbeda
Kelamahan Metode AHP
- Kergantungan model AHP pada proses input utamanya. karena input utamanya berupa presepsi seorang ahli.
- AHP menggunakan metode yang matematis tanpa ada pengujian secara statistik.
Oke, Terimakasih sudah berkunjung semoga bermanfaat dan "Jangan Lupa Bernafas dan Tetap Bersyukur"
See you, Wassalamualikum Wr. Wb
Sumber Referensi
(Studi Kasus: STMIK CIC Cirebon). Jurnal Siliwangi Vol.3. No.2, 2017.