BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi

1 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Peelitia Terdahulu Aloii dkk (2014) memiliki permasalaha dalam memilih mesi Vertical Form Fill ad Seal (VFFS) utuk Double Square Bottom Bag (DSBB). Pemiliha mesi yag tepat ditetuka dega mempertimbagka beberapa kriteria. Kriteria yag dipertimbagka adalah kecepata, fleksibilitas pecampura, keamaa, tigkat tekologi, kemudaha pegguaa, da lai-lai. Pemiliha dilakuka supaya perusahaa dapat bersaig dalam pasar iterasioal. Utuk dapat memilih mesi terbaik dega pertimbaga multi kriteria tersebut, Aloii (2014) megguaka IF-TOPSIS utuk meghitug bobot idividu da ratig dari tiap kriteria yag didapat dari peilaia liguistik grup peetu keputusa perusahaa. Dari hasil perhituga didapatka hasil alteratif yag terbaik yaitu mesi pegemasa E. Karahalios (2017) melakuka pemiliha Ballast Water Treatmet System (BWTS) yag palig tepat utuk para pemilik kapal dega harga teredah. Pemasaga BWTS pada kapal dilakuka utuk meguragi kerusaka ekosistem lokal. Meurut para ahli, kriteria petig BWTS adalah umur perusahaa pembuat BWTS, kebutuha listrik, waktu perlakua air, kapasitas, luas dimesi sistem, tiggi dimesi sistem, da pegguaa baha kimia. Para ahli kemudia memberika tigkat perbadiga kepetiga utuk tiap kriteria da tiap sistem. Pegguaa itegrasi Aalytic Hierarchy Process da Techique for Order Preferece by Similarity to Ideal Solutio (AHP-TOPSIS) dilakuka pada studi kasus ii. Hasil perbadiga kepetiga para ahli dihitug tigkat kosistesiya dega megguaka AHP lalu peetua sistem terbaik dilakuka dega TOPSIS. Hasil dari perhituga didapatka bahwa dari 6 BWTS yag ada, BWTS E adalah sistem terbaik. Gurca dkk (2016) memecahka permasalaha di sebuah perusahaa di Istabul yag igi memilih peyedia jasa logistik yag tepat. Peyedia jasa logistik yag diigika oleh perusahaa adalah kompatibilitas, performa fiasial, reputasi, da hubuga jagka pajag. Pada saat ii, pegambil keputusa atau ahli memilih berdasarka pegalama da ituisi. Pedekata ii sudah pasti subjektif. Mutiple Criteria Decisio-Makig atau Multi Attributes Decisio Makig (MCDM/MADM) adalah pedekata yag diaggap efektif dalam meyelesaika permasalaha perusahaa utuk memilih peyedia jasa logistik. AHP diguaka 4

2 utuk meetuka peyedia jasa terbaik dari 3 alteratif da diguaka sebayak 4 kriteria. Dari perhituga didapatka bahwa perusahaa B merupaka yag palig tepat dega hasil skor dega ilai kriteria kompatibilitas (47.15%), performa keuaga (25.49%), reputasi (16.52%), da hubuga jagka pajag (10.82%). Peelitia saat ii dilakuka utuk UKM Mikro Tekik yag beraktivitas di Surabaya da sekitarya. Proses memberika alteratif strategi dilakuka dega megguaka pedekata pembuata keputusa dega multi kriteria. Hal ii dilakuka dega mempertimbagka bahwa faktor yag terlibat mempegaruhi peyusua strategi berjumlah bayak. Setiap alteratif yag dibetuk dari faktor tersebut memiliki aspek kelebiha da kekuraga utuk meyelesaika permasalaha yag ada. Berdasarka alteratif metode pembuata keputusa dega multi kriteria, metode yag dapat diperguaka dalam meyelesaika permasalaha dalam peelitia ii adalah AHP, TOPSIS, da itegrasi AHP- TOPSIS. Metode-metode tersebut dipilih karea kemampuaya utuk memproses data yag bersifat perbadiga kepetiga. Peelitia ii berbeda dega peelitia sebelumya dari segi tujua yag igi dicapai da metode yag diguaka. Dari peelitia sebelumya, belum ada yag membahas megeai pemiliha keputusa utuk meetuka strategi yag tepat berdasarka multi kriteria. Peelitia ii megguaka 3 metode berbeda utuk meetuka suatu keputusa sehigga didapatka 3 alteratif strategi keputusa. Semetara itu, pada peelitia sebelumya haya megguaka 1 metode saja yag lagsug memberika jawaba keputusa terbaik utuk permasalahaya. Perbedaa peelitia saat ii dega peelitia terdahulu dapat dilihat pada Tabel

3 Tabel 2.1. Perbedaa Peelitia Saat Ii dega Peelitia Terdahulu No. Deskripsi Aloii dkk (2013) Karahalios (2017) Gurca dkk (2016) Peelitia saat ii (2017) 1 Obyek peelitia Perusahaa pegemasa makaa Pelabuha da tempat istalasi kapal Perusahaa di Istabul UKM Mikro Tekik Surabaya 2 Tujua peelitia Memilih mesi pegemasa Megetahui BWTS terbaik Memilih peyedia jasa logistik Memberika usula alteratif strategi keputusa 3 Pegambila Data Wawacara Wawacara Wawacara Wawacara 4 Aalisis yag diguaka IF-TOPSIS Itegrasi AHP-TOPSIS AHP AHP, TOPSIS, Itegrasi AHP-TOPSIS 5 Hasil peelitia IF-TOPSIS diaplikasika utuk memilih mesi pegemasa DBSS-VFFS Itegrasi AHP-TOPSIS meghasilka BWST terbaik AHP mampu meghitug kriteria tagible da itagible yag bergua dalam memilih peyedia jasa logistik Medapatka alteratif strategi dari tiap metode keputusa sehigga UKM Mikro Tekik dapat megambil keputusa strategi respo Studi Literatur Zeley (1982) meyebutka telah mejadi semaki sukar utuk melihat duia dari 1 dimesi saja da haya megguaka 1 kriteria saja utuk meetuka da memutuska permasalaha yag ada. Kriteria utuk memutuska sesuatu adalah tidak terbatas da selalu berubah parameter kepetigaya. Berbagai cara dilakuka utuk meyelesaika masalah MCDM yag kompleks da tidak 6

4 meetu utuk megevaluasi da meetuka suatu keputusa. Beberapa cara yag populer utuk diguaka seperti Data Evelopmet Aalysis (DEA), pemrograma model matematika, AHP, Case-Based Reasoig (CBR), Aalytic Network Process (ANP), perhituga teori fuzzy, SMART, Geetic Algorithm (GA), da beberapa modul itegrasi AHP Aalytic Hierarchy Process (AHP) AHP merupaka satu dari sebagia bayak metode utuk meyelesaika permasalaha multi kriteria. AHP meyelesaika permasalaha tersebut dega membadigka tigkat kepetiga kriteria da alteratif. Alteratif dega ilai yag palig tiggi sebagai keputusa terbaik Pejelasa Metode AHP AHP adalah suatu metode peetu keputusa utuk meyelesaika suatu masalah kompleks ke dalam betuk hierarki. Tujua dari AHP sediri adalah medapatka suatu solusi ideal yag diapatka dari perbadiga skala prioritas atar eleme terhadap level hierarki di atasya. AHP populer diguaka karea kemudaha pemahama masalah kompleks dipaparka dega megguaka struktur hierarki. AHP juga dapat meghitug tigkat kosistesi dari jawaba peilai utuk meghidari peilaia yag tidak tepat. Meurut Adamcsek (2008), AHP dibagi atas 3 bagia utama : 1. Dekomposisi : membuat suatu masalah kompleks mejadi suatu hierarki 2. Peilaia komparasi : membadigka tiap eleme (solusi) dalam suatu tabel dega melihat koteks kriteriaya 3. Komposisi hierarki atau sitesis prioritas: megalika bobot relatif tiap alteratif terhadap bobot level hierarki di atasya, dalam hal ii kriteria, sehigga dihasilka prioritas global. Solusi ideal didapatka berdasarka jumlah pegalia pada tiap alteratif. AHP terdiri dari 4 aksioma. Aksioma resiprokal meujuka perbadiga atar eleme terhadap level hierarki di atasya. Semisal perbadiga prioritas alteratif A1 lebih besar kali daripada A2 jika dilihat dari kriteria K1. Hubuga perbadiga prioritas A2 adalah sebesar 1/ kali daripada A1 jika dilihat dari kriteria K1. Aksioma kedua adalah aksioma homogeitas. Eleme-eleme yag dibadigka tidak boleh berbeda terlalu jauh utuk meghidari kesalaha dalam peilaia. Peyusua prioritas harus berdasarka pada skala yag sudah 7

5 ditetuka. Aksioma sitesis meyataka bahwa peilaia prioritas suatu eleme hierarki tidak bergatug pada level hierarki di bawahya. Aksioma ekspektasi meyataka bahwa hasil dari sebuah peilaia prioritas tidak memiliki perbedaa terlalu jauh dega ekspektasi peilai Lagkah Pembuata AHP Perhituga AHP megguaka metode yag dilakuka oleh Dyer da Forma (1991) dega pembuata struktur hierarki yag miimal berisi tujua, kriteria, da alteratif. Dari struktur hierarki, masalah yag kompleks dapat dipahami dega mudah. Alteratif keputusa merupaka alteratif yag dapat dipertimbagka berdasarka struktur level hierarki di atasya yaitu kriteria. Gambar 2.1. Cotoh Struktur Hierarki Setelah medapatka struktur hierarki, dilakuka peilaia prioritas. Perbadiga prioritas dilakuka dega melihat tigkat kepetiga. Peilaia perbadiga kepetiga ditetuka berdasarka skala perbadiga pair-wise. Peilaia perbadiga kepetiga dilakuka utuk perbadiga atar kriteria da perbadiga atar alteratif berdasarka kriteria. Hasil perbadiga tersebut aka mejadi matriks perbadiga pair-wise seperti pada Gambar 2.2. da

6 Itesitas Kepetiga Tabel 2.2. Skala Perbadiga Pair-Wise 1 Sama petig 3 Sedikit lebih petig 5 Lebih petig 7 Jauh lebih petig 9 Mutlak petig Keteraga 2,4,6,8 Nilai atara dua pertimbaga yag berdekata Sumber : Dyer da Forma, 1991 Jika alteratif A1 jauh lebih petig daripada A2, maka peilaia yag diberika adalah 7. Alteratif A2 secara lagsug kurag petig dibadigka dega A1 dega ilai 1. Perbadiga dilakuka utuk alteratif terhadap kriteria da 7 kriteria terhadap tujua. Hasil perbadiga alteratif da kriteria membetuk sebuah matriks hasil perbadiga pair-wise. Pada matriks ii baris ditadai dega huruf a da kolom dega huruf b. x 11 x 12 x 1 x X ab = [ 21 x 22 x 2 ] x m1 x m x m2 Gambar 2.2. Hasil Peyusua Perbadiga Pair-Wise Atar Alteratif Berdasarka Kriteria y 11 y 12 y 1 y Y ab = [ 21 y 22 y 2 ] y m1 y m y m2 Gambar 2.3. Hasil Peyusua Perbadiga Pair-Wise Atar Kriteria Meurut Dyer da Forma (1991), dari matriks perbadiga pair-wise atar alteratif berdasarka kriteria, didapatka proritas relatif (PR a) dega cara mejumlahka ormalisasi matriks (N Xab) dibagi dega alteratif yag dibadigka. Utuk perbadiga pair-wise atar kriteria, pejumlaha ormalisasi matriks (N Yab) dibagi dega kriteria yag dibadigka aka meghasilka bobot kriteria (BK b). N Xab = X ab m a=1 X ab (2.1) 9

7 N Yab = PR a = BK b = Y ab m a=1 Y a b=1 N Xab b=1 N Yab (2.2) (2.3) (2.4) Saat peetua perbadiga kepetiga dilakuka, beberapa peilaia yag tidak kosiste dapat mucul. Metode AHP mempuyai metode perhituga kosistesi utuk mecegah adaya data perbadiga kepetiga dari peilai yag tidak tepat. Perhituga kosistesi dilakuka dega megguaka CR (Cosistecy Ratio). Hal yag pertama dilakuka adalah mecari ilai λ max utuk setiap matriks perbadiga pair-wise. Nilai λ max dicari dega melakuka pejumlaha λ a tiap alteratif dibagi dega hal yag dibadigka. λ a = λ max = λa b=1 Xab.PR a PRa (2.5) (2.6) Setelah medapatka λ max, Cosistecy Idex (CI) dapat dihitug dega megguaka persamaa (2.7). Lagkah selajutya adalah membagi CI dega RI (Radom Idex) sehigga didapatka ilai CR suatu data. Saaty (1980) medefiisika bahwa rasio kosistesi adalah tigkat kosistesi pada setiap peilaia terhadap agka radom ideks yag sesuai dega ukura matriks. Meurut Dyer da Forma (1991), suatu peilaia diaggap kosiste da tidak perlu diilai ulag jika tidak lebih dari agka 0,10. Tabel 2.3. Nilai Radom Idex RI 0 0,58 0,9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 CI = CR = CI RI λ max 1 (2.7) (2.8) Dari setiap matriks yag telah dihitug da diuji kosistesiya, aka didapatka prioritas relatif da bobot kriteria. Prioritas relatif da bobot kriteria kemudia disusu mejadi sebuah matriks seperti pada Gambar 2.4. Pada matriks tersebut, dilakuka perkalia atara prioritas relatif dari matriks perbadiga alteratif berdasarka kriteria dega bobot hasil perbadiga kriteria. Hasil perkalia 10

8 tersebut dijumlah secara baris da ditemuka prioritas global (F a). Nilai tertiggi dari prioritas global dipilih mejadi alteratif yag palig baik. BK1 BK2 BK K1 K2 K A1 PR 11 PR 12 PR 1 A2 PR [ 12 PR 22 PR 2 ] Am PR m1 PR m2 PR m Gambar 2.4. Matriks Kombiasi Prioritas Relatif Alteratif da Kriteria F a = b=1 PR ab. BK b (2.9) 2.4. Techique for Order Preferece by Similarity to Ideal Solutio (TOPSIS) Metode lai utuk meyelesaika suatu permasalaha multi kriteria adalah TOPSIS. Metode ii membadigka kriteria da alteratif dega megguaka data kualitatif maupu kuatitatif. Permasalaha multi kriteria dapat diselesaika dega meetuka solusi yag palig ideal Pejelasa Metode TOPSIS Meurut Aloii dkk (2014) Techique for Order Preferece by Similarity to Ideal Solutio (TOPSIS) metode yag merujuk pada pemiliha alteratif yag memiliki jarak terpedek dega solusi ideal yag positif sekaligus jarak terjauh dega solusi ideal yag egatif. Peilaia dapat berupa data kuatatif maupu kualitatif. Peilaia kualitatif yag berasal dari peilaia verbal dibadigka tigkat kepetigaya. Data kuatitatif dapat lagsug diproses dalam perhituga. Data kualitatif memerluka pemrosesa lebih lajut dega megguaka skala kepetiga. Skala yag palig umum diguaka utuk megubah data kualitatif adalah skala Likert (Basyaib, 2016). Peilai membuat peryataa yag seimbag atara pemadu sikap positif da egatif. Kemudia skala iterval dibuat dega meyusu peryataa positif, etral, da egatif dalam betuk agka. Agka dalam skala tersebut dapat berbeda asal jarak atar pemadu positif da egatif memiliki jarak yag sama. 11

9 Tabel 2.4. Skala Likert Agka Peryataa 1 Sagat petig 2 Petig 3 Netral 4 Tidak petig 5 Sagat tidak petig Sumber : Basyaib, 2016 Metode ii mudah diterima karea masuk akal, mudah dimegerti da jika dibadigka dega metode MCDM yag lai, membutuhka kebutuha perhituga yag lebih sedikit (Kim dkk, 1997; Shih dkk, 2007). Meskipu populer da sederhaa, tapi TOPSIS juga serig medapatka kritik. Hal ii disebabka karea TOPSIS tidak mampu meghadapi peilaia yag tidak pasti da tidak tepat (Krohlig da Campaharo, 2011) Lagkah Pembuata TOPSIS Meurut Seouci dkk (2016), proses awal TOPSIS adalah meetuka alteratif (A1 Am), kriteria (K1 K), da bobot atau skala prioritas dari kriteria (BK1 BK). Ketigaya disusu mejadi suatu tabel yag berisi iformasi megeai tigkat kepetiga atau data kuatitatif alteratif terhadap kriteria. Tabel 2.5. Tabel Awal TOPSIS BK1 BK K1 K A1 X11 X1 Am Xm1 Xm Normalisasi (N ab) dilakuka pada ilai tiap kolom eleme dega cara mejumlah akar pagkat setiap kolom kriteria. Setiap eleme lalu dibagi dega hasil akar pagkat tersebut. Hasil ormalisasi lalu dikalika dega bobot kriteria utuk medapatka ormalisasi berbobot (NB ab). Dari ormalisasi berbobot, dapat dicari ilai solusi ideal positif da da solusi ideal egatif utuk tiap kriteria. N ab = X ab m 2 a=1 X ab (2.10) NB ab = BK b. N ab (2.11) 12

10 Utuk solusi ideal positif dimaa suatu kriteria bersifat beefit, sebuah ilai terbesar merupaka agka terbesar. Begitu juga sebalikya jika suatu kriteria bersifat cost. Utuk kriteria beefit SIP = NB b+ = max (NB ab) (2.12) Utuk kriteria cost SIP = NB b+ = mi (NB ab) (2.13) Utuk solusi ideal egatif dimaa suatu kriteria bersifat beefit, sebuah ilai terkecil merupaka agka terkecil. Begitu juga sebalikya jika suatu kriteria bersifat cost. Utuk kriteria beefit SIN = NB b- = mi (NB ab) (2.14) Utuk kriteria cost SIN = NB b- = max (NB ab) (2.15) Berikutya adalah megetahui jarak ilai tiap alteratif terhadap jarak solusi ideal positif (S a+) da egatif (S a-). Utuk medapatka jarak tersebut, diguaka rumus perhituga jarak euklidea. Utuk mecari S a+, dilakuka perhituga selisih ilai ormalisasi berbobot (NB ab) dega ilai terbesar ormalisasi berbobot (NB b+) utuk tiap alteratif. Pecaria S a- megguaka perhituga selisih ilai ormalisasi berbobot (NB ab) dega ilai terkecil ormalisasi berbobot (NB b-) utuk tiap alteratif. S a+ = b=1 (NB + b NB ab ) 2 (2.16) S a- = b=1 (NB b NB ab ) 2 (2.17) Meurut Karahalios (2017) solusi palig ideal merupaka solusi yag medekati agka 1. Solusi yag tidak ideal adalah solusi yag palig medekati agka 0. Dega kata lai, solusi dega ilai terbesar adalah solusi yag palig tepat. Solusi ideal (F a) dapat dihitug dega megguaka persamaa (2.18). F a = S a + S a +S a + (2.18) 2.5. Itegrasi AHP-TOPSIS Pada metode AHP, peilaia perbadiga kepetiga dilakuka dega membadigka suatu level hierarki dega mempertimbagka level hierarki diatasya. Dalam hal ii, perbadiga kepetiga tiap alteratif dilakuka dega mempertimbagka kriteria. Perbadiga kepetiga kriteria juga ditetuka dega mempertimbagka tujua peyelesaia permasalaha. Hal ii meyebabka pegisia matriks peilaia cukup bayak. Metode AHP juga mampu melakuka pegujia kosistesi. Hal ii bergua dalam sebuah pemiliha 13

11 keputusa. Dalam megambil sebuah keputusa, pegambil keputusa merupaka orag yag megerti dega baik kodisi suatu permasalaha. Seseorag yag paham aka suatu permasalaha aka megerti pasti hal-hal yag mempegaruhi keputusa da kosiste dalam melakuka pertimbaga. Dega kata lai seseorag memiliki kompetesi utuk megambil sebuah keputusa. Dega adaya uji kosistesi, kesalaha dalam peilaia da respode yag tidak kompete dapat dielimiasi. Pada metode TOPSIS, peilaia perbadiga kepetiga dilakuka tapa meghirauka level hierarki. Hal ii meyebabka peilaia yag dilakuka lebih sedikit. Dega cara peilaia tersebut, TOPSIS tidak dapat melakuka uji kosistesi. Hal ii meyebabka peilaia yag dilakuka tidak dapat diketahui tigkat kebearaya. Utuk dapat megatasi ketidak mampua metode TOPSIS dalam medapatka data peilaia perbadiga kepetiga yag kosiste, itegrasi atara AHP- TOPSIS dilakuka. Itegrasi dari kedua metode ii sudah dilakuka oleh Karahalios (2017) utuk megevaluasi Ballast Water Treatmet System. Metode ii dimulai dega pegisia tabel awal TOPSIS seperti terlihat pada Tabel 2.5. Perbedaa metode TOPSIS dega itegrasi AHP-TOPSIS adalah data pada Tabel 2.5. buka merupaka hasil perbadiga kepetiga dega megguaka skala iterval Likert. Data utuk tabel tersebut didapatka dari perhituga AHP melalui persamaa (2.1) higga (2.8). Data pada Tabel 2.5. dipastika kosiste karea data tersebut merupaka hasil perbadiga kepetiga yag sudah diuji tigkat kosistesiya pada persamaa (2.5), (2.6), (2.7), (2.8). Setelah tabel 2.5. terisi, perhituga peetua keputusa dilakuka dega megguaka metode TOPSIS. Perlu diigat pada itegrasi AHP-TOPSIS ormalisasi tidak perlu dilakuka. Megigat hasil perhituga AHP sebelumya merupaka hasil perbadiga kepetiga yag sudah diormalisasi sebelumya. Peetua solusi selajutya dilakuka dega megguaka persamaa (2.10) higga (2.18). Alteratif solusi dega ilai tertiggi merupaka solusi yag dipilih. 14