Salah satu dari metode MCDM (Multi Criteria Decision Making) yang terkenal yaitu AHP (Analytic Hierarchy Process). Metode ini dapat digunakan untuk menghitung bobot kriteria.
Contoh Penerapan
Berikut Ini adalah contoh matriks keputusan sederhana dengan empat kriteria yaitu harga, ruang penyimpanan (Storage), kamera dan tampilannya dengan lima alternatif(pilihan), Masing-masing pilihan memiliki nilai kriteria yang terkait dengannya.
Langkah pertama dan terpenting dalam AHP adalah menciptakan struktur hierarki di mana tujuan disimpan di tingkat pertama. Dalam contoh ini tujuannya adalah untuk membeli telepon seluler terbaik. Kriteria disimpan di Level-2, dan alternatif disimpan di Level-3. Setiap alternatif memiliki nilai kriteria yang terkait dengannya.
Misalnya setiap ponsel akan memiliki harga atau biaya sendiri yang terkait dengannya. demikian pula setiap ponsel akan memiliki nilai ruang penyimpanannya sendiri-sendiri.
Langkah kedua adalah membuat matriks perbandingan berpasangan (Pair Wise Comparison Matrix). matriks berpasangan ini memberikan kepentingan relatif dari berbagai atribut sehubungan dengan tujuan. Jika kita mengambil contoh ini betapa pentingnya harga saat membeli ponsel atau berapa besar ruang penyimpanan saat kita membeli ponsel.
Matriks perbandingan berpasangan ini dibuat dengan bantuan skala kepentingan nyata (Scale of Relative Importance). Ini adalah skala kepentingan relatif di mana satu untuk kepentingan yang sama 3 diberikan untuk kepentingan sedang 5, untuk kepentingan kuat 7, untuk 9 yang sangat kuat, dan nilai-nilai yang sangat penting.
| 1 | Equal Importance |
| 3 | Moderate Importance |
| 5 | Strong Importance |
| 7 | Very Strong Importance |
| 9 | Extreme Importance |
| 2,4,6,8 | Intermediate Importance |
| 1/3,1/5,1/7,1/9 | Value for Inverse Comparison |
Panjang matriks berpasangan sama dengan banyaknya kriteria yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan disini kita memiliki matriks 4×4 karena kita memiliki empat kriteria yaitu harga, storage, kamera dan tampilan. Kita akan memiliki matriks 4×4 yang nilainya pada matriks berpasangan, tergantung pada pembuat keputusan atau orang yang ingin membeli ponsel tersebut.
Jadi, apa yang akan mengisi nilai sel ini?. Untuk sementara beberapa pertanyaan harus ditanyakan kepada orang yang membeli ponsel. Seberapa penting harga yang berubungan dengan ruang penyimpanan. Bagi orang seperti saya harga adalah hal yang sangat penting daripada ruang penyimpanan. Maka diberikan perumpamaan sebagai berikut:
Sekarang selanjutnya apa yang harus kita lakukan ?, kita harus mengisi elemen perbaris dengan elemen kolom.
sama seperti kita dapat memberikan nilai ke setiap sel. Anda dapat melihat bahwa elemen diagonal memiliki nilai satu. Karena harga akan sama pentingnya dengan harga. nilai pecahan telah diubah menjadi nilai desimal dan jumlah setiap nilai telah dihitung.
Normalize pairwise matrix dihitung semua elemen kolom dibagi dengan jumlah kolom.
Berikut ini adalah Normalize pairwise matrix, di sini saya telah menghitung bobot kriteria. bobot dihitung dengan rata-rata semua elemen dalam baris, Dengan menambahkan semua elemen ini dan membaginya dengan jumlah kriteria yang akan memberikan bobot kriteria.
Langkah selanjutnya adalah menghitung konsistensi, itu untuk memeriksa apakah nilai yang dihitung sudah benar atau tidak. untuk ini saya telah mengambil matriks perbandingan berpasangan yang sama, yang tidak dinormalisasi.
Saya telah mengalikan setiap nilai di kolom dengan nilai kriteria. jadi sebagai contoh, di sini Anda dapat melihat bahwa satu telah dikalikan dengan bobot kriteria yaitu 0,6038. Sama seperti saya telah melakukannya untuk semua nilai lainnya. Pada penyelesaian kita mendapatkan matriks ini, nilai jumlah bobot dihitung dengan mengambil jumlah setiap nilai di baris.
jadi kita bisa melihatnya dengan menambahkan semua istilah ini. kita akan mendapatkan nilai jumlah bobot hanya saya telah menulis bobot kriteria di sebelah nilai bobot total.
selanjutnya kita menghitung rasio ini dari nilai bobot total dan bobot kriteria. sekarang kami menghitungnya untuk setiap baris pada penyelesaian kami mendapatkan nilai ini.
sekarang lambda max dihitung dengan mengambil rata-rata dari semua nilai ini.
selanjutnya kita menghitung indeks konsistensi CI yang diberikan oleh rumus. Karena kita memiliki 4 kriteria maka kita menghitung rasio konsistensi yang diberikan dengan membagi indeks konsistensi dengan Random Index (RI). RI adalah indeks konsistensi dari matriks berpasangan yang dibuat secara acak. saya telah menunjukkan tabel RI hingga 10 kriteria. Dalam contoh ini RI untuk N sama dengan 4 adalah 0,90. kemudian baru menghitung rasio konsistensi.
karena nilai CR adalah 0.037311 untuk proporsi ketidakkonsistenan CR kurang dari 0.10 yang merupakan standar yang dapat kami asumsikan bahwa metrik ini cukup konsisten.
jadi kita dapat melanjutkan proses pengambilan keputusan menggunakan AHP berdasarkan kebutuhan pembeli. Bobot kriteria tersebut dapat digunakan oleh pengambil keputusan untuk perhitungan lebih lanjut sehingga Anda dapat melihat di sini bahwa harga berbobot sebesar 60%, Storage sebesar 13.65%, kamera sebesar 19.58% dan Tampilan sebesar 6.46%.