IV. PEMBOBOTAN PARAMETER DAN PENENTUAN KEPUTUSAN

dokumen-dokumen yang mirip
MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir

Kuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT

Analytic Hierarchy Process (AHP)

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)

BAB 2 LANDASAN TEORI

APLIKASI AHP UNTUK PENILAIAN KINERJA DOSEN

Pengertian Metode AHP

Penyebaran Kuisioner

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE FUZZY ANP DAN TOPSIS

Pengenalan Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process )

BAB IV METODOLOGI PENGAMBILAN KEPUTUSAN

PENENTUAN KOMODITAS UNGGULAN PERTANIAN DENGAN METODE ANALY TICAL HIERARCHY P ROCESS (AHP) Jefri Leo, Ester Nababan, Parapat Gultom

BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)

PENERAPAN ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) GUNA PEMILIHAN DESAIN PRODUK KURSI SANTAI

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Definisi Sistem, Keputusan dan Sistem Pendukung Keputusan

Fasilitas Penempatan Vektor Eigen (yang dinormalkan ) Gaji 0,648 0,571 0,727 0,471 0,604 Jenjang 0,108 0,095 0,061 0,118 0,096

PEMILIHAN LOKASI PERGURUAN TINGGI SWASTA DI JAWA BARAT BERDASARKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Oleh : RATNA IMANIRA SOFIANI, SSi

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

1. KUESIONER KEPADA MANAJEMEN (MENCARI BOBOT FAKTOR) Responden Yangterhormat, Mulai

Pertemuan 9 (AHP) - Mochammad Eko S, S.T

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. 2.1 Ekonomi dan Produk Domestik Regional Bruto. Istilah ekonomi berasal dari bahasa Yunani, terdiri atas kata oikos dan

BAB 3 METODE PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KADER KESEHATAN DI KECAMATAN PEUDAWA KABUPATEN ACEH TIMUR

ANALISA FAKTOR PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERGURUAN TINGGI TINGKAT SARJANA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALITICAL HIRARKI PROCESS)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Sistem Pendukung Keputusan Memilih Perguruan Tinggi Swasta di Palembang Sebagai Pilihan Tempat Kuliah

Sistem Pendukung Keputusan Penasehat Akademik (PA) untuk Mengurangi Angka Drop Out (DO) di STMIK Bina Sarana Global

BAB III ANP DAN TOPSIS

Analytic Hierarchy Process

Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).

Bab II Analytic Hierarchy Process

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK

BAB II LANDASAN TEORI

BAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa

Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Supplier Terbaik dengan Metode AHP Pada AMALIUN FOODCOURT

BAB IV METODE PENELITIAN. keripik pisang Kondang Jaya binaan koperasi BMT Al-Ikhlaas. yang terletak di

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB II MAKALAH. Analytic Hierarchy Process (AHP) Dipresentasikan : Seminar Nasional Matematika yang diselenggarakan oleh.

PEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

IMPLEMENTASI KOMBINASI METODE AHP DAN SAW DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KREDIT PERUMAHAN RAKYAT ABSTRAK

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PRIORITAS PENGEMBANGAN INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH DI LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN ANALITICAL HIERARCHY PROCESS

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

Aplikasi Fuzzy Analytical Hierarchy Process Dalam Seleksi Karyawan (Studi Kasus: Pemilihan Staf Administrasi Di PT. XYZ)

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA DALAM PEMILIHAN TEMPAT KERJA MELALUI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

Seleksi Material Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Pugh Gabriel Sianturi

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

ANALISIS PENERAPAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) UNTUK SELEKSI TENAGA KERJA (Studi Kasus PT. GE Lighting Indonesia Sleman Yogyakarta)

BAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam

BAB IV HASIL DAN UJI COBA

PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN

AHP (Analytical Hierarchy Process)

METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI. yang di lakukan oleh Agus Settiyono (2016) dalam penelitiannya menggunakan 7

BAB III MENENTUKAN PRIORITAS DALAM AHP. Wharton School of Business University of Pennsylvania pada sekitar tahun 1970-an

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 3 METODE PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PERUMAHAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

ANALISIS DATA Metode Pembobotan AHP

PENENTUAN FAKTOR PENYEBAB KECELAKAAN LALULINTAS DI WILAYAH BANDUNG METROPOLITAN AREA

Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN BARANG ELEKTRONIK DENGAN METODE AHP

DAFTAR ISI ABSTRAK... I KATA PENGANTAR... II DAFTAR ISI... V DAFTAR TABEL... VII DAFTAR GAMBAR... IX BAB I PENDAHULUAN...

PENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

III. METODE PENELITIAN

Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan XYZ

PENERAPAN MULTIMETODE BERBASIS MATRIKS PADA SELEKSI PENERIMAAN CALON ASISTEN LABOR.

STUDI ALTERNATIF LOKASI LAHAN TERMINAL BUS KOTA SABANG

PEMILIHAN SUPPLIER BAHAN BAKU DENGAN MENGGUNAKAN METODA ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (STUDI KASUS DI PT. EWINDO BANDUNG)

III. BAHAN DAN METODE

BAB II TINJAUAN PUSTAKA Sistem Pendukung Keputusan

PENERAPAN METODE ANP DALAM MELAKUKAN PENILAIAN KINERJA KEPALA BAGIAN PRODUKSI (STUDI KASUS : PT. MAS PUTIH BELITUNG)

APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN BIDAN DI DESA MENGGUNAKAN METODE ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB II LANDASAN TEORI

METODE PENELITIAN. San Diego Hills. Visi dan Misi. Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PENERIMA BANTUAN LANGSUNG TUNAI (BLT) DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

BAB II LANDASAN TEORI

SISTEM INFORMASI PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA SELEKSI PENERIMAAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB

PENERAPAN AHP SEBAGAI MODEL SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN RUMAH BERSALIN CONTOH KASUS KOTA PANGKALPINANG

PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN NASABAH KARTU KREDIT BANK RAKYAT INDONESIA DENGAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Ketua Osis Dengan Metode AHP SMK PGRI 23 Jakarta

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA

BAB 2 LANDASAN TEORI

RANCANG BANGUN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN

III. METODE PENELITIAN

Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Indonesia

INTRO Metode AHP dikembangkan oleh Saaty dan dipergunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang komplek dimana data dan informasi statistik dari masal

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Transkripsi:

IV. PEMBOBOTAN PARAMETER DAN PENENTUAN KEPUTUSAN I. PEMBOBOTAN PARAMETER Tujuan pembobotan parameter adalah untuk mengekspresikan seberapa besar pengaruh suatu parameter terhadap parameter lainnya. Ada banyak metode untuk pembobotan ini, beberapa yang lazim digunakan dalam SIG adalah pembobotan berdasarkan: 1) Metode ranking 2) Metode rating 3) Metode perbandingan pasangan 4) Metode analisis trade off Pengambilan keputusan spasial yang seringkali menggunakan banyak parameter pasti dihadapkan pada masalah penentuan tingkat pengaruh satu parameter terhadap parameter lain yang menyusun fungsi keputusan. Pengambil keputusan biasanya harus melakukan pembobotan untuk setiap parameter berdasarkan tingkat pengaruh atau nilai penting parameter yang bersangkutan. Nilai penting suatu parameter, dapat dilihat dari seberapa besar bobot yang diberikan untuknya dalam proses penentuan keputusan. Normalisasi pembobotan biasanya dilakukan dengan cara menjumlahkan bobot keseluruhan parameter sehingga diperoleh total nilai sebesar 1. Untuk sejumlah n parameter, himpunan bobot dapat didefinisikan sebagai berikut: w = ( w 1, w 2, w 3, w j,... w n ) w j = 1 Pembahasan berikut akan menjelaskan bagaimana caranya memperoleh nilai untuk w 1, w 2, w 3, w j,... w n. 1) METODE RANKING Metode ranking adalah metode yang paling sederhana untuk pemberian nilai bobot. Intinya setiap parameter akan disusun berdasarkan ranking. Penentuan ranking bersifat subjektif, dan sangat dipengaruhi oleh persepsi pengambil keputusan. 38

Penentuan ranking dapat dilakukan secara langsung, misalnya parameter paling penting diberi nilai 1, parameter penting diberi nilai 2 dan parameter kurang penting diberi nilai 3, atau dapat juga dengan pendekatan kebalikan misalnya parameter kurang penting diberi nilai 1, penting diberi nilai 2 dan paling penting bernilai 3. Bilamana ranking telah ditetapkan, maka ada 3 cara untuk penentuan bobot setiap parameter, yaitu dengan pendekatan jumlah ranking, ketergantungan ranking, dan eksponen ranking. A) Jumlah ranking Pembobotan dengan cara ini dihitung menurut rumus: w j = (n - r j + 1)/ (n - r p + 1)...(pers. 1) w j adalah bobot normal untuk parameter ke j (j=1,2...n), n adalah banyaknya parameter yang sedang dikaji, p adalah parameter (p=1,2...n) dan r j posisi ranking suatu parameter. Setiap parameter diberi bobot senilai (n - r j + 1)dan kemudian dinormalisasi dengan (n - r p + 1). CONTOH Misalkan ada p (p=1,2,3) parameter yang diperlukan untuk pengambilan keputusan pada suatu masalah. Misalkan pula untuk setiap parameter diberikan ranking seperti yang disajikan pada Tabel 1. Tabel 1. Ranking Parameter NO PARAMETER RANKING 1. Aksesibilitas 2 2. Harga Tanah 3 3. Keamanan 1 Perhitungan untuk penentuan bobot masing-masing parameter dapat dilakukan sebagai berikut: Penentuan bobot untuk parameter ke 1, dari tabel 1 diketahui n = 3, r 1 = 2, tinjau persamaan 1... w j = (n - r j + 1)/ (n - r p + 1) w 1 = (3-2 + 1)/ {(3-3 + 1)+ (3-2 + 1)+ (3-1 + 1)} w 1 = 2/ (1 + 2 + 3) 39

w 1 = 2/6 0.33 jadi bobot untuk parameter 1 0.33 dengan cara yang sama diperoleh: w 2 = 1/6 0.17 w 3 = 3/6 0.50 Susun kembali Tabel 1 menjadi seperti Tabel 2. Tabel 2. Hasil Perhitungan Dengan Jumlah Ranking No PARAMETER RANKING BOBOT (n - r j + 1) BOBOT NORMAL (w j ) 1. Aksesibilitas 2 2 0.33 2. Harga Tanah 3 1 0.17 3. Keamanan 1 3 0.50 B) Ketergantungan ranking Nilai bobot diperoleh dari normalisasi ranking setiap parameter. Rumus yang digunakan adalah seperti yang ditunjukkan oleh persamaan 2. w j = (1/r j )/ (1/r k )...(pers. 2) Lihat kembali Tabel 1, untuk parameter ke 1 dapat dihitung bobotnya menjadi: w j = (1/r j )/ (1/r k ) w 1 = (1/2)/ (1/2 + 1/3 + 1) w 1 = 3/11 0.27 dengan cara yang sama diperoleh w 1 = 2/11 0.18 w 1 = 6/11 0.55 B) Eksponen ranking Bobot parameter ditentukan dengan rumus berikut: w j = (n - r j + 1) e / (n - r p + 1) e...(pers. 1) Nilai e ditentukan secara iteratif, dengan terlebih dahulu memberikan bobot secara apriori untuk parameter terpenting. Apabila nilai e dapat ditentukan atau dianggap given,maka bobot untuk parameter lain dapat ditentukan dengan mudah. 40

Perhatikan, apabila e = 0 maka bobot untuk setiap parameter akan memiliki nilai yang sama dan apabila e = 1, maka perhitungan bobotnya akan sama dengan rumus pada persamaan 1 (lihat bagian A). 2) METODE PERBANDINGAN PASANGAN Metode ini pada awalnya dikembangkan oleh Saaty (1980) untuk keperluan proses analitik hirarki (Analytic Hierarchy process/ahp). Bobot parameter ditentukan dengan cara normalisasi vektor eigen, yang diasosiasikan dengan nilai eigen maksimum pada suatu matriks rasio. Contoh kasus berikut akan memperjelas tahapan yang harus dilakukan. CONTOH Misalkan permasalahannya adalah penentuan kesesuaian lokasi perumahan baru PT CALTEX di Aceh Utara dan ada 3 parameter yang dievaluasi yaitu: keamanan (k), akses (s) dan harga tanah (h). Untuk satu pasangan parameter, kita harus menentukan parameter mana yang lebih penting, untuk itu setiap parameter akan dipasangkan satu dengan lainnya dan kemudian dibandingkan seberapa penting parameter yang satu terhadap parameter yang menjadi pasangannya saat itu (lihat Tabel 4). Sebelum membandingkan, kita harus memiliki skala nilai penting antar parameter, dalam hal ini digunakan Tabel 3. Metode yang diajukan Saaty (1980), menggunakan skala 1-9 untuk menetapkan nilai penting tersebut. Tabel 3. Skala untuk perbandingan pasangan (Saaty, 1980) NILAI DEFINISI 1 Sama penting 2 sama hingga cukup penting 3 Cukup penting 4 Cukup penting hingga tinggi kepentingannya 5 Tinggi kepentingannya 6 Tinggi kepentingannya hingga sangat tinggi 7 Sangat tinggi kepentingannya 8 Kepentingannya sangat tinggi hingga amat sangat tinggi 9 Kepentingannya amat sangat tinggi 41

Tabel 4. Menentukan Nilai Penting Parameter Pasangan PARAMETER 1 PARAMETER 2 NILAI PENTING Keamanan Akses 4 Keamanan Harga tanah 7 Akses Harga tanah 4 Perhatikan Tabel 4, pada baris pertama, pasangan yang dibandingkan adalah parameter keamanan dengan akses. Untuk menentukan kesesuaian lokasi, mana yang lebih dahulu anda pertimbangkan keamanan atau akses-nya? Pada Tabel 4 tersebut diperlihatkan bahwa dibandingkan akses, maka keamanan adalah cukup penting sampai tinggi kepentingannya untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam menentukan kesesuaian lokasi. TAHAP 1:Membuat Matriks Perbandingan Pasangan Tabel 4 yang telah disusun, dapat ditransformasi ke dalam bentuk matriks, yang lazim disebut sebagai matriks perbandingan pasangan (Tabel 5). Tabel 5. Perbandingan Pasangan Parameter PARAMETER KEAMANAN (k) AKSES (s) HARGA TANAH (h) KEAMANAN (k) 1 4 7 AKSES (s) 1/4 1 4 HARGA TANAH (h) 1/7 1/4 1 TAHAP 2:Menghitung bobot parameter Tahapan ini meliputi langkah-langkah operasi: i) penjumlahan nilai untuk setiap kolom pada matriks perbandingan parameter ii) pembagian nilai setiap sel dengan nilai total pada kolom yang bersangkutan. Matriks hasilnya dinamakan sebagai matriks perbandingan pasangan ternormalisasi iii) menghitung nilai rata di setiap baris matriks ternormalisasi untuk lebih lengkapnya dapat dilihat pada Tabel 6. Dari tabel tersebut dapat diketahui bahwa parameter keamanan merupakan yang paling penting, diikuti parameter akses dan kemudian harga tanah. 42

Tabel 6. Penentuan Bobot Relatif Parameter PARAMETER LANGKAH i LANGKAH ii k s h k s h Keamanan (k) 1 4 7 0.7179 0.7619 0.5833 Akses (s) 1/4 1 4 0.1795 0.1905 0.3333 Harga tanah(h) 1/7 1/4 1 0.1026 0.0476 0.0834 1.3929 5.2500 12.000 1.0000 1.0000 1.0000 LANGKAH iii BOBOT Keamanan (k) (0.7179 + 0.7619 + 0.5833 ) / 3 = 0.6877 Akses (s) (0.1795 + 0.1905 + 0.3333 ) / 3 = 0.2344 Harga tanah(h) (0.1026 + 0.0476 + 0.0834 ) / 3 = 0.0779 1.0000 TAHAP 3:Estimasi rasio konsistensi Harus ada mekanisme untuk menentukan apakah perbandingan pasangan seperti yang telah dilakukan pada Tahap 1 benarbenar konsisten. Untuk itu, pada tahap 3 akan dilakukan langkah operasi berikut: i) penentuan vektor jumlah bobot dengan cara mengalikan bobot parameter pertama (keamanan ) dengan kolom pertama pada matriks perbandingan yang awal (Tabel 5), kemudian mengalikan bobot parameter kedua akses)dengan kolom kedua, seterusnya bobot parameter ketiga (harga tanah) dengan kolom ketiga, dan akhirnya dilakukan penjumlahan pada setiap baris ii) Menentukan vektor konsistensi dengan cara membagi vektor jumlah bobot dengan bobot parameter (Tabel 6). Hasil operasi lengkap dapat dilihat pada Tabel 7. Tabel 7. Menentukan Rasio Konsistensi PAR LANGKAH I LANGKAH ii k 0.6877*1 +0.2344*4 +0.0779*7=2.1706 2.1706/0.6877=3.1563 s 0.6877*(1/4)+0.2344*1 +0.0779*4=0.7179 0.7179/0.2344=3.0628 h 0.6877*(1/7)+0.2344*(1/4)+0.0779*1=0.2347 0.2347/0.0779=3.0128 Setelah menghitung nilai vektor konsistensi, kita harus menghitung pula nilai untuk rata-rata konsistensi (λ)dan indeks konsistensi (CI). Nilai λ dapat dihitung sebagai berikut: λ = (3.1563 + 3.0628 + 3.0128)/3 = 3.0773 43

Nilai CI juga dapat dihitung: CI = (λ - n) / (n 1) CI = 3.0773-3 / 3 1 CI = 0.0387 Nilai CI menyatakan seberapa jauh jarak dari konsisten, dari sini kita juga dapat menghitung RI yaitu indeks acak, yang merupakan indeks konsistensi untuk setiap matriks perbandingan pasangan secara acak. Nilai RI bergantung pada seberapa banyak parameter yang sedang dibandingkan (lihat Tabel 8)dan digunakan untuk menghitung rasio konsistensi atau CR. CR = CI/RI CR = 0.0387/0.58 CR = 0.0666 Nilai Rasio CR didesain sedemikian rupa untuk mengikuti sifat berikut: jika CR < 0.10, menunjukkan tingkat konsistensi yang cukup rasional dalam perbandingan pasangan jika CR 0.10, berarti telah terjadi penilaian yang tidak konsisten untuk kondisi kedua, maka perlu dilakukan perhitungan kembali terutama dalam menentukan tingkat kepentingan dari dua parameter yang sedang dibandingkan. Dengan kata lain, nilai-nilai pada tabel awal (Tabel 5) perlu disusun ulang. Tabel 8. Indeks Inkonsistensi Acak (RI) untuk n=1,2..15 n RI n RI n RI 1 0.00 6 1.24 11 1.51 2 0.00 7 1.32 12 1.48 3 0.58 8 1.41 13 1.56 4 0.90 9 1.45 14 1.57 5 1.12 10 1.49 15 1.59 TAHAP 4: Kesimpulan Dari perhitungan rasio konsistensi diketahui bahwa proses perbandingan pasangan cukup konsisten (CR=0.0666 < 0.10), sehingga nilai bobot untuk masing-masing parameter dapat ditetapkan sebagai berikut: Bobot untuk parameter keamanan = 0.6877 Bobot untuk parameter akses = 0.2344 Bobot untuk parameter harga tanah = 0.0779 44

II. PENENTUAN KEPUTUSAN Penentuan keputusan dalam SIG adalah suatu mekanisme untuk menentukan alternatif spasial mana yang terbaik yang harus dipilih dari serangkaian alternatif untuk pemecahan masalah spasial. Mekanisme ini secara integral akan melibatkan data dan informasi seluruh alternatif pemecahan masalah yang mungkin muncul dan juga kerangka pemikiran para pengambil keputusan dalam menilai keseluruhan alternatif pemecahanan masalah tersebut. Ada beberapa metode yang dapat dipakai untuk keperluan ini, diantaranya adalah: 1) Metode pembobotan aditif sederhana 2) Metode pendekatan fungsi/nilai 3) Metode proses analitik hirarki (AHP) 4) Metode titik ideal 5) Metode konkordansi 6) Metode Operasi Aggregasi Fuzzy 7) Metode pemrograman linier 8) Metode pemrograman interaktif 9) Metode pemrograman kompromi 10) Metode analisis perkembangan data Modul ini hanya akan membahas satu metode, yaitu proses analitik hirarki (AHP). PROSES ANALITIK HIRARKI/AHP (Saaty, 1980) Metode proses analitik hirarki (AHP), didasarkan pada 3 prinsip: dekomposisi prioritas, penilaian komparatif dan sintesis prioritas. prinsip dekomposisi: permasalahan didekomposisi ke dalam bentuk hirarki sedemikian rupa sehingga mencakup unsur-unsur terpenting dari permasalahan (lihat Gambar 1). prinsip penilaian komparatif: penilaian dilakukan dengan cara membandingkan pasangan parameter di setiap level hirarki yang sederajat dengan tetap mempertimbangkan hirarki di atasnya. prinsip sintesis prioritas: prioritas penilaian ditentukan dalam skala rasio untuk setiap level. Pada level hirarki terendah disusun himpunan semesta prioritas sehingga diperoleh sejumlah alternatif terbaik. 45

Dengan berpegang pada tiga prinsip di atas, AHP dilakukan melalui tiga tahapan, yaitu: 1) membangun hirarki AHP 2) membandingkan unsur keputusan berdasarkan pasangannya 3) menyusun rating alternatif pemecahan masalah secara keseluruhan IMPROVE THE FOREST LAND MAXIMIZE FOREST PRODUCTIVITY MINIMIZE FLUCTUATIONS IN RIVER DISCHARGE MINIMIZE FLOOD HAZARD MAXIMIZE SOIL CONSERVATION MAXIMIZE RECREATION OPPORTUNITIES SOIL ELEVATION GEOLOGY SLOPE RAVINE DENSITY RECREATIONAL FEATURES Gambar 1. Contoh Struktur Hirarki dalam AHP (Malczewski, 1999) TAHAP 1: Membangun hirarki AHP Pembentukan hirarki dimulai dengan menempatkan tujuan global yang akan dicapai pada level tertinggi (misalnya tujuan globalnya adalah memilih tempat terbaik untuk dijadikan Marine Protected Area). Tujuan global ini kemudian dirinci menjadi tujuan-tujuan khusus yang menempati level lebih rendah, demikian seterusnya hingga diperoleh level terendah yaitu atribut. Di level atribut inilah kita akan melakukan evaluasi seluruh alternatif keputusan. Setiap level yang disusun harus saling terkait dengan level di atasnya. Dengan demikian struktur hirarki yang terbentuk akan terdiri atas empat level: 1) level tujuan global 2) level tujuan khusus 3) level atribut 4) level alternatif pemecahan masalah 46

Semua alternatif pemecahan masalah yang dihasilkan dari proses ini haruslah terakomodasi di dalam basisdata SIG. Contoh pembangunan hirarki ini dapat dilihat pada Gambar 2. TAHAP 2: Membandingkan unsur keputusan berdasarkan pasangannya Perbandingan pasangan (lihat Bagian I.2) adalah alat ukur yang digunakan dalam penentuan keputusan dengan metode AHP. Prosedur ini dapat mereduksi kompleksnya konsep pengambilan keputusan, oleh karena kita hanya dihadapkan pada dua alternatif dalam sekali waktu. Prosedur ini, sebagaimana telah disinggung sebelumnya, dapat ditempuh dengan tiga tahapan. Untuk keperluan penentuan keputusan, akan dilakukan perbandingan pasangan alternatif pada setiap level hirarki. Jika kita dapat berasumsi bahwa hirarki yang terbentuk terdiri dari tujuan global, tujuan khusus, atribut dan alternatif, maka prosedur perbandingan pasangan akan dipakai pada level tujuan khusus, atribut dan level alternatif. TAHAP 3:Menyusun rating alternatif pemecahan masalah secara keseluruhan Tahapan terakhir adalah agregasi bobot relatif yang dihasilkan dari tahapan ke-2 untuk menghasilkan bobot komposit. Caranya adalah dengan melakukan perkalian sekuensial antar matriks bobot untuk setiap level hirarki. Matriks bobot di level kedua dikalikan dengan matriks bobot di level ketiga, hasilnya kemudian dikali lagi ke level selanjutnya yang lebih rendah, demikian seterusnya. Bobot komposit akan diperoleh pda struktur hirarki terakhir. Bobot ini, kita sebut saja sebagai skor alternatif keputusan, akan menjadi dasar untuk pengambilan keputusan spasial. Total skor dapat dinyatakan sebagai R i, R i = k w j r ik w k adalah vektor prioritas yang diasosiasikan dengan parameter ke-k pada struktur hirarki, w k =1, dan r ik adalah vektor prioritas yang diperoleh dari perbandingan relatif setiap parameter. Dengan demikian alternatif terbaik dapat dipilih dari nilai maksimum pada himpunan R i (i = 1,2,...m). 47

Struktur keputusan dapat dilihat pada Gambar 2. Prosedur rating berbasis SIG diperlihatkan secara detail pada Gambar 3. LEVEL TUJUAN GLOBAL TUJUAN GLOBAL 1.000 LEVEL TUJUAN KHUSUS TUJUAN KHUSUS 1 0.6877 TUJUAN KHUSUS 2 0.3123 LEVEL ATRIBUT KEAMANAN 0.6877 AKSES 0.2344 HARGA TANAH 0.0779 LEVEL ATRIBUT LAYER 1 2 3 2 2 3 5000 25000 30000 0.49 0.32 RATING ALTERNATIF 0.20 RANKING ALTERNATIF I III II KETERANGAN: I = SANGAT SESUAI II = SESUAI III= TIDAK SESUAI Gambar 2. Struktur AHP untuk Penentuan Keputusan 48

KEAMANAN AKSES HARGA TANAH PETA PARAMETER 1 2 3 2 2 3 5000 25000 30000 Standarisasi Standarisasi Standarisasi PETA PARAMETER DI STANDARISASI 1.00 0.50 0.33 1.00 1.00 0.67 1.00 0.20 0.17 * 0.6877 * 0.2344 * 0.0779 PETA PARAMETER DI STANDARISASI DAN TERBOBOTI 0.69 0.34 0.23 0.23 0.23 0.16 0.08 0.08 0.01 1.00 0.65 PETA RATING 0.40 Standarisasi 0.49 0.32 0.20 Gambar 3. Prosedur Rating dalam Pekerjaan SIG TUGAS UNTUK PRAKTIKAN SIG BACALAH TEORI DI ATAS DENGAN BAIK, KEMUDIAN TERAPKANLAH PADA CONTOH KASUS YANG TELAH PRAKTEKKAN (LIHAT KEMBALI MODUL II). ANDA DAPAT MEMECAH CONTOH KASUS TERSEBUT MENJADI DUA KASUS, YAITU KASUS UNTUK PT CALTEX DAN MOBIL OIL. PILIH SALAH SATU YANG AKAN ANDA SELESAIKAN. HASIL AKHIRNYA ADALAH LOKASI YANG PALING SESUAI UNTUK PERUMAHAN (THE ONE ONLY). HASIL INI AKAN DIJADIKAN BAHAN UNTUK LAYOUT PETA PADA PRAKTIKUM TERAKHIR. -SELAMAT BEKERJA- 49