III. METODE PENELITIAN
3.5 Metode Proses Hierarki Analitik (PHA)
Berdasarkan kerangka kerja PHA, penelitian ini diawali dengan pengumpulan data dan informasi untuk membuat hierarki. Struktur hierarki yang telah tersusun menjadi dasar dalam membuat kuesioner. Kuesioner diberikan untuk mengetahui pembobotan setiap elemen apada seluruh tingkat hierarki dengan memberikan prioritas menurut relatif pentingnya pada matriks berpasangan dan yang terakhir adalah konsistensi dalam menetapkan prioritas terhadap elemen-elemen tersebut untuk memperolah hasil yang sahih. Data yang akan diperoleh kemudian diolah dengan menggunakan program komputer Expert Choise 2000 dan hasilnya disajikan dalam bentuk uraian, gambar dan tabel.
Delapan langkah kerja PHA (Saaty, 1993) yaitu :
1. Mendefinisikan persoalan dan merinci pemecahan persoalan yang diinginkan. Hal yang perlu diperhatikan dalam langkah ini adalah penguasaan
masalah secara mendalam, karena yang menjadi perhatian adalah pemilihan tujuan, kriteria dan elemen-elemen yang menyusun struktur hierarki.
2. Membuat struktur hierarki dari sudut pandang manajemen secara menyeluruh. Penyusunan hierarki ini berdasarkan keputusan yang akan diambil. Pada tingkat puncak hierarki hanya terdiri dari satu elemen yang disebut dengan fokus, yaitu sasaran keseluruhan yang bersifat luas. Tingkat berikut dibawahnya dapat terdiri dari beberapa elemen yang dibagi dalam kelompok homogen agar dapat dibandingkan dengan elemen-elemen yang berada pada tingkat sebelumnya.
Tingkat 1
Tingkat 2
Tingkat 3
Tingkat 4
Gambar 6. Hierarki Pengambilan Keputusan Strategi Pemasaran Vin’s Berry Park
PEMILIHAN STRATEGI PEMASARAN
VIN’S BERRY PARK
MP MPR MKB
PRODUK HARGA PROMOSI DISTRIBUSI
KUA KMS UP SAME PL PP AGEN DL PLYN
Keterangan :
Tingkat 1 : Fokus (pemilihan strategi pemasaran Vin’s Berry Park)
Tingkat 2 : Tujuan
MP : Meningkatkan penjualan MPR : Menghadapi persaingan
MKB : Mendapatkan keuntungan yang berkesinambungan Tingkat 3 : Strategi (Produk, Harga, Promosi, Distribusi) Tingkat 4 : Taktik
KUA : Kualitas produk KMS : Kemasan produk PLYN : Pelayanan
UP : Harga di atas pesaing SAME : Harga sama dengan pesaing PL : Promosi langsung
PP : Penjualan personal DL : Distribusi langsung Agen : Distribusi melalui agen
3. Menyusun matriks banding berpasangan. Matriks banding berpasangan dimulai dari hierarki, yang merupakan dasar untuk melakukan pembandingan berpasangan antar elemen yang terkait dibawahnya. Pembandingan berpasangan antar elemen tingkat kedua terhadap fokus yang ada di puncak hierarki yaitu : F1, F2, F3 dan seterusnya sampai Fn.
4. Mengumpulkan semua pertimbangan yang diperlukan untuk mengembangkan peringkat matriks di langkah tiga. Setelah matriks perbandingan antar elemen dibuat, dilakukan pembandingan berpasangan antar elemen pada kolom ke-j dengan setiap elemen pada baris ke-i dengan fokus X. Pembandingan berpasangan antar elemen tersebut dilakukan dengan pertanyaan : seberapa kuat elemen baris ke-i didominasi atau dipengaruhi, dipenuhi, diuntungkan oleh fokus di puncak hierarki (X), dibandingkan dengan kolom ke-j. Untuk mengisi matriks banding berpasangan, digunakan skala banding yang tertera pada tabel 5. Angka-angka yang tertera
menggambarkan relatif pentingnya suatu elemen dibanding dengan elemen yang lainnya sehubungan dengan sifat atau kriteria tertentu.
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 dari pada elemen yang lain
Pengalaman dan pertimbangan sedikit
menyokong satu elemen atas elemen lainnya
5
Elemen yang satu sangat penting dari pada elemen yang lain
Pengalaman dan
pertimbangan dengan kuat menyokong satu elemen atas elemen lainnya
7
Satu elemen jelas lebih penting dari pada eleman yang lain
Satu elemen dengan kuat disokong dan dominan telah terlihat dalam praktek
9
Satu elemen mutlak lebih penting dari pada 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 antara diantara dua pertimbangan yang
berdekatan
Kompromi diperlukan diantara dua pertimbangan
Kebalikan
Jika untuk aktifitas i mendapat satu angka bila dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dengan i
Sumber : Saaty, 1993
5. Memasukkan nilai-nilai kebalikannya beserta bilangan 1 sepanjang diagonal utama, penentuan prioritas dan pengujian konsistensi. Angka 1 sampai 9 digunakan bila Fi lebih mendominasi atau mempengaruhi sifat fokus puncak hierarki (X) dibandingkan Fj. Sedangkan bila Fi kurang mendominasi atau kurang mempengaruhi sifat X dibanding dengan Fj, maka digunakan
angka kebalikannya. Matriks dibawah garis diagonal utama diisi dengan nilai kebalikannya.
6. Melaksanakan langkah 3,4 dan 5 untuk semua tingkat dan gugusan dalam hierarki tersebut. Pembandingan dilanjutkan untuk semua elemen pada setiap tingkat keputusan yang terdapat pada hierarki, berkenaan dengan kriteria elemen diatasnya. Matriks pembanding dalam model PHA dibedakan menjadi 1) Matriks pendapat individu (MPI) dan 2) Matriks pendapat gabungan (MPG). MPI adalah matriks pembandingan yang dilakukan individu. MPI memiliki elemen yang disimbolkan dengan aij yaitu elemen pada matriks pada baris ke-i dan kolom ke-j. Matriks pendapat individu dapat dilihat pada Gambar 7 dibawah ini.
X Produk Harga Promosi Distribusi
Produk a11 a12 a13 a14
Harga a21 a22 a23 a24
Promosi a31 a23 a33 a34
Distribusi an1 an4 an3 a44
Gambar 7. Matriks Pendapat Individu
MPG adalah susunan matriks baru elemen baru yang elemen (gij) berasal dari rata-rata geometrik pendapat-pendapat individu yang resiko inkonsistensinya lebih kecil atau sama dengan 10 persen, dan setiap elemen pada baris dan kolom yang sama dari satu MPI dengan MPIyang lain tidak terjadi konflik. MPG dapat dilihat pada Gambar 8
X Produk Harga Promosi Distribusi
Produk g11 g12 g13 g14
Harga g21 g22 g23 g24
Promosi g31 g32 g33 g34
Distribusi gn1 gn2 gn3 gn4
Rumus matematika yang digunakan untuk memperoleh rata-rata geometri adalah :
g
ij = m m k ijk
a
∑
=1)
(
Dimana :gij = elemen MPG baris ke-i kolom ke-j
(aij )k = elemen baris ke-i kolom ke-j jadi MPI ke-k
k = indeks MPI dari individu ke-k yang memenuhi syarat m = jumlah MPI yang memenuhi syarat
7. Mensintesis prioritas untuk melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas. Ada dua tahap didalam melakukan pembobotan vektor-vektor prioritas yaitu : 1) pengolahan horizontal dan 2) pengolahan vertikal. Kedua jenis pengolahan tersebut dapat dilakukan untuk MPI dan MPG. Pengolahan vertikal dilakukan setelah MPI dan MPG diolah secara horizontal, dimana MPI dan MPG harus memenuhi persyaratan Rasio Konsistensi.
a. Pengolahan horizontal, meliputi penentuan vektor Eigen, vektor prioritas, uji konsistensi, dan revisi MPI dan MPG yang memiliki rasio inkonsistensi tinggi.
• Vektor Eigen (Vei) dengan rumus :
VE
i= n n kn
j
i
k
aij
∏
==
1)
,....,
3
,
2
,
1
,
(
:
)
(
(aij)k = elemen baris ke-i kolom ke-j dari MPI atau MPG ke-k
∏
=n
k 1
n = jumlah elemen pada setiap tingkat
• Vektor prioritas (VPi) dengan rumus :
VP
i =∑
= n i i iVE
VE
1 dengan VP = (VPi ) untuk i = 1,2,3,....,n• Vektor antara (VA) = (aij) x VP dengan VA=(VAi) (baris) Nilai Eigen (VB) = VP VA dengan VB=(VBi)
• Perhitungan nilai Eigen maksimum (λmaks ) dengan rumus :
λmaks =
∑
= n iVB
i n 1 1• Perhitungan indeks Inkonsistensi (CI) dengan rumus :
CI = 1 − − N n maks
λ
• Perhitungan Rasio Inkonsistensi (CR) dengan rumus :
CR =
RI CI
RI = indeks acak (Random Indeks) yang dikeluarkan oleh Oak Ridge Laboratory (Saaty, 1993) dari matriks berorde 1 sampai dengan 15 yang menggunakan sampel berukuran 100 (Tabel 6).
Nilai rasio inkonsistensi (CR) yang lebih kecil atau sama dengan 0,1 merupakan nilai yang mempunyai tingkat konsistensi yang baik dan dapat dipertanggungjawabkan. Hal ini karena CR merupakan tolak ukur bagi
konsistensi atau tidaknya suatu hasil perbandingan berpasangan dalam suatu matriks pendapat (Saaty, 1993)
Tabel 6. Nilai Random Konsistensi Indeks (RI) Matriks berordo 1 sampai 15
Orde (n) RI Orde (n) RI Orde (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 1.49 Sumber : Saaty, 1993
b. Pengolahan vertikal, yaitu menyusun prioritas pengaruh setiap elemen pada tingkat hierarki keputusan tertentu terhadap sasaran utama atau fokus. Apabila CVij didefinisikan sebagai nilai prioritas pengaruh setiap elemen ke-j pada tingkat ke-i terhadap sasaran utama, maka :
CVij =
∑
CHij(t,I-1) x VWt (i-1) Untuk i = 1,2,3,...,pj = 1,2,3,...,r t = 1,2,3,...,s dimana :
CHij (t,i-1) = nilai prioritas pengaruh elemen ke-i terhadap elemen ke-t pada tingkat diatasnya (i-1), yang diperoleh dari hasil pengolahan horizontal
VWt (i-1) = nilai prioritas pengaruh elemen ke-t pada tingkat ke (i-1) terhadap sasaran utama, yang diperoleh dari hasil perhitungan horizontal.
r = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke-i s = jumlah elemen yang ada pada tingkat ke (i-1)
8. Mengevaluasi inkonsistensi untuk seluruh hierarki. Langkah ini dilakukan dengan mengalikan setiap indeks inkonsistensi dengan prioritas-prioritas kriteria yang bersangkutan dan menjumlahkan hasil kalinya. Untuk memperoleh hasil yang baik, Rasio Inkonsistensi hierarki harus bernilai kurang dari atau sama dengan 10 persen. Jika Rasio Inkonsistensi mempunyai nilai lebih besar dari dari 10 persen, maka informasi itu harus ditinjau kembali dan diperbaiki, antara lain dengan memperbaiki cara menggunakan pertanyaan ketika melakukan pengisisan ulang kuesioner dan dengan lebih mengarahkan responden yang mengisi kuesioner.