SKOR TOTAL IFE
3.7.1 Langkah-Langkah Penggunaan AHP
Langkah-Langkah penggunaan metode AHP sebagai suatu alat untuk memecahkan persoalan menurut Saaty (1993) adalah sebagai berikut :
1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan. Hal pertama yang harus diperhatikan adalah mengidentifikasi persoalan dengan melakukan analisa atau pemahaman yang mendalam terhadap persoalan yang dihadapi dan yang ingin dipecahkan, karena yang menjadi perhatian adalah pemilihan tujuan, kriteria dan elemen-elemen yang menyusun struktur hirarki. Setelah itu dapat dilakukan pengidentifikasian dan pemilihan elemen-elemen yang akan masuk komponen sistem seperti focus, forces, actors, objectives dan scenario dalam struktur AHP nantinya. Dalam AHP tidak terdapat prosedur yang pasti untuk mengidentifikasi komponen-komponen sistem seperti tujuan, kriteria dan aktivitas-aktivitas yang akan dilibatkan dalam suatu sistem hierarki. Komponen-komponen sistem dapat diidentifikasi berdasarkan kemampuan pada analisa untuk menemukan unsur-unsur yang dapat dilibatkan dalam suatu sistem.
2. Membuat struktur hirarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Hirarki merupakan suatu abstraksi struktur suatu sistem yang mempelajari fungsi interaksi antar komponen dan dampaknya terhadap sistem. Abstraksi ini mempunyai bentuk yang saling berkaitan, tersusun dari sasaran utama, sub-sub tujuan, faktor-faktor pendorong yang mempengaruhi sub-sub sistem tujuan tersebut, pelaku-pelaku yang memberi dorongan, tujuan-tujuan pelaku dan akhirnya ke alternatif strategis, pilihan atau skenario. Penyusunan hirarki ini berdasarkan jenis keputusan yang akan diambil. Pada tingkat puncak, hirarki
yang bersifat luas. Tingkat berikut dibawahnya dapat terdiri dari beberapa elemen yang dibagi dalam kelompok homogency, agar dapat dibandingkan dengan elemen-elemen yang berada pada tingkat sebelumnya.
Gambar 6. Struktur Hirarki AHP (Fewidarto, 2007)
3. Menyusun matriks banding berpasangan. Matriks banding berpasangan berfungsi untuk mengetahui kontribusi dan pengaruh setiap elemen yang relevan atas setiap kriteria yang berpengaruh yang berada setingkat di atasnya. Matriks banding berpasangan ini dimulai dari puncak hirarki yang merupakan dasar untuk melakukan pembanding berpasangan pertama dilakukan pada elemen tingkat kedua terhadap fokus yang ada di puncak hirarki. Menurut perjanjian, suatu elemen yang ada di sebelah kiri diperiksa perihal dominasi atas yang ada di sebelah kanan suatu elemen di puncak matriks.
4. Mendapatkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk mengembangkan perangkat matriks pada langkah 3. Setelah matriks pembanding berpasangan antarelemen dibuat, langkah selanjutnya adalah dilakukan pembanding berpasangan antar setiap elemen pada kolom ke-i dengan setiap elemen pada baris ke-j. Pembanding berpasangan antarelemen tersebut dilakukan dengan pertanyaan “seberapa kuat elemen baris ke-i didominasi atau dipengaruhi, dipenuhi, diuntungkan oleh fokus di puncak hirarki, dibandingkan dengan kolom ke-j?”. Apabila elemen-elemen yang diperbandingkan merupakan suatu peluang atau waktu, maka pertanyaannya adalah “seberapa lebih mungkin suatu elemen baris ke-i dibandingkan dengan elemen kolom ke-j sehubungan dengan
rki?”. Skala banding yang digunakan untuk mengisi matriks banding berpasangan, tertera pada Tabel 5. Angka-angka yang tertera menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen dibandingkan dengan elemen lainnya sehubungan dengan sifat atau kriteria tertentu. Pengisian matriks hanya dilakukan untuk bagian di atas garis diagonal dari kiri ke kanan bawah.
Tabel 5. Nilai skala banding berpasangan
Intensitas Pentingnya
Definisi Penjelasan
1 Kedua elemen sama pentingnya Dua elemen menyumbang sama besar pada sifat itu
3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya.
Pengalaman dan pertimbangan sedikit menyokong satu elemen atas yang lainnya.
5 Elemen yang satu sangat penting daripada elemen yang lainnya.
Pengalaman dan pertimbangan dengan kuat menyokong satu elemen atas elemen yang lainnya.
7 Satu elemen jelas lebih penting daripada elemen yang lainnya.
Satu elemen dengan kuat disokong dan dominannya telah terlihat dalam praktek.
9 Satu elemen mutlak lebih penting daripada elemen lainnya.
Bukti yang menyokong elemen yang satu atas yang lainnya memiliki tingkat penegasan yang tertinggi yang mungkin menguatkan.
2,4,6,8 Nilai-nilai di antara dua pertimbangan yang berdekatan.
Kompromi diperhatikan diantara dua pertimbangan.
Kebalikan Jika untuk aktivitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya bila dibandingkan dengan i. Sumber : Saaty, 1993.
5. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama. Angka 1 sampai 9 digunakan bila F, lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hirarki (x) dibandingkan dengan Fj, namun bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat x dibandingkan Fj,
maka nilai elemen F24 adalah 1/7.
6. Melaksanakan langkah 3, 4 dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hirarki tersebut. Pembandingan dilanjutkan untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hirarki, berkenaan dengan kriteria elemen di atasnya. Matriks Pembanding Pendapat Individu (MPI) dan (2) Matriks Pendapat Gabungan (MPG). MPI adalah matriks hasil pembandingan yang dilakukan individu. MPI memiliki elemen yang disimbolkan dengan aij, yaitu elemen matriks pada baris ke-i dan kolom ke-j. MPI dapat dilihat pada Tabel 6. Tabel 6. Matriks pendapat individu
X A1 A2 A3 ... An
A1 A11 A12 a13 ... a1n
A2 A21 A22 a23 ... a2n
A3 A31 A32 a33 ... a3n
... ... ... ... ... ...
An an1 an2 an3 ... ann
Matriks pendapat gabungan adalah susunan matriks baru yang elemen (gij) berasal dari rata-rata geometrik pendapat-pendapat individu yang rasio inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10% dan setiap elemen pada baris dan kolom yang smaa dari MPI yang satu dengan MPI yang lain tidak terjadi konflik. MPI dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks pendapat gabungan
X G1 G2 G3 ... Gn G1 G11 G12 g13 ... g1n G2 G21 G22 g23 ... g2n G3 G31 G32 g33 ... g3n ... ... ... ... ... ... Gn gn1 gn2 gn3 ... gnn
n n k ij ij
a
k
g
1)
(
... (1)Dengan : n = jumlah responden (pakar) aij = Sel penilaian setiap pakar
7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas. Menggunakan komposisi secara hirarki untuk membobotkab vektor-vektor prioritas itu dengan bobot kriteria-kriteria dan menjumlahkan semua nilai prioritas terbobot yang bersangkutan dengan nilai prioritas dari tingkat bawah berikutnya dan seterusnya. Vektor prioritas dapat dihitung dengan rumus:
VP (Vektor Prioritas) = n n i aij VE 1 ... (2)
dimana : VE (Vektor Eigen) = n n
i 1aij ... (3) dengan : aij = elemen MPI pada baris ke-i dan kolom ke-j
n = jumlah elemen yang diperbandingkan
8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hirarki. Pengukuran konsistensi ini diperlukan untuk mengetahui konsistensi jawaban yang berpengaruh terhadap kesahihan hasil. Langkah yang digunakan yaitu dengan mengalikan setiap indeks konsistensi dengan prioritas kriteria yang bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Hasil ini dibagi dengan pernyataan sejenis yang menggunakan indeks konsistensi acak, yang sesuai dengan dimensi masing- masing matriks. Dengan cara yang sama setiap indeks konsistensi acak juga dibobot berdasarkan prioritas kriteria yang bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan. Rasio konsistensi hirarki harus 10% atau kurang. Jika tidak, mutu informasi harus diperbaiki, antara lain dengan memperbaiki cara menggunakan pertanyaan ketika melakukan pengisisan ulang kuesioner atau lebih baik dalam mengarahkan responden yang mengisi kuesioner. Namun batasan diterima atau tidaknya konsistensi suatu matriks sebenarnya tidak ada yang baku, seperti Fewidarto (2007) menjelaskan bahwa jika tingkat
yang lebih besar atau bahkan rataan CR penilaian pakar.
Rumus untuk perhitungan uji-konsistensi adalah sebagai berikut: CI (Indeks Konsistensi) CI = 1 max n n ... (4)
dengan : CI = Indeks Konsistensi maks = eigen value maksimum
n = jumlah elemen yang diperbandingkan
dimana : maks = n VB ……… (5) VB (Nilai Eigen) = VP VA ... (6)
VA (Vektor Antara) = aij x VP ... (7)
Lebih lanjut ingin diketahui apakah CI dengan besaran cukup baik atau tidak, maka perlu diketahui rasio konsistensinya (CR) yaitu:
CR (Rasio Konsistensi) CR =
RI CI
... (8)
RI adalah indeks acak yang dikeluarkan oleh OAK RIDGE LABORATORY, dari matrik berorde 1 sampai 15 dengan menggunakan sample berukuran 100. Tabel RI tersebut seperti pada Tabel 8.
Tabel 8. Indeks acak
N 1 2 3 4 5 6 7 8
RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41
N 9 10 11 12 13 14 15
R 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59
4.1. Gambaran Umum PT. Bank OCBC NISP