STUDI TENTANG VARIABEL DOMINAN YANG MEMPENGARUHI
MINAT BELANJA DI PASAR MODERN DENGAN
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
(Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU)
SKRIPSI
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Sarjana Sains
EFENDI
090803013
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
STUDI TENTANG VARIABEL DOMINAN YANG MEMPENGARUHI
MINAT BELANJA DI PASAR MODERN DENGAN
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)
(Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU)
EFENDI
090803013
DEPARTEMEN MATEMATIKA
FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PERSETUJUAN
Judul : STUDI TENTANG VARIABEL DOMINAN
YANG MEMPENGARUHI MINAT BELANJA DI PASAR MODERN DENGAN
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU)
Kategori : SKRIPSI
Nama : EFENDI
NomorIndukMahasiswa : 090803013
Program Studi : SARJANA (S1) MATEMATIKA
Departemen : MATEMATIKA
Fakultas : MATEMATIKA DAN ILMPENGETAHUAN
ALAM UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Disetujui di
Medan, April 2014
KomisiPembimbing :
Pembimbing 2, Pembimbing 1,
Drs. Ujian Sinulingga, M.Si Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si NIP. 19560303 198403 100 4 NIP. 19530303 198303 100 2
Disetujui Oleh
DepartemenMatematika FMIPA USU Ketua,
PERNYATAAN
STUDI TENTANG VARIABEL DOMINAN YANG MEMPENGARUHI MINAT BELANJA DI PASAR MODERN DENGAN
ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi Kasus : Mahasiswa FMIPA USU)
SKRIPSI
Saya mengakui bahwa skripsi ini adalah hasil kerja saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing disebutkan sumbernya.
Medan, April 2014
PENGHARGAAN
Assalamua’laikum Wr. Wb.
Puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT yang telah melimpahkan
rahmat dan karuniaNya sehingga penulis dapat menyelesaikan skripsi ini dengan
judul Studi Tentang Variabel Dominan yang Mempengaruhi Minat Belanja
Di Pasar Modern Dengan Analytic Hierarchy Process (AHP). Oleh karena itu dengan segala kerendahan hati penulis sangat mengaharapkan kritik dan saran
yang membangun dari pembaca.
Dalam kesempatan ini, penulis ingin mengucapkan terima kasih kepada
semua pihak yang telah membantu dan membimbing penulis dalam penyusunan
skripsi ini, ucapan terima kasih sampaikan kepada:
1) Bapak Drs. Henry Rani Sitepu, M.Si dan Bapak Drs. Ujian Sinulingga, M.Si
sebagai Dosen Pembimbing 1 dan 2 yang telah banyak memberikan arahan,
motivasi, waktu, ilmu pengetahuan dan kepercayaan kepada penulis dalam
mengerjakan skripsi ini.
2) Ibu Dr. Esther S. M. Nababan, M.Sc dan Ibu Dra. Elly Rosmaini, M.Si
sebagai Dosen Pembanding yang banyak memberikan saran dan masukan
dalam penyelesaian skripsi ini.
3) Bapak Prof. Dr. Tulus, M.Si. Ph.D dan Ibu Dra. Mardiningsih, M.Si selaku
Ketua dan Sekretaris Departemen Matematika Fakultas Matematika dan ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara
4) Bapak Dr. Sutarman, M.Sc selaku Dekan Fakultas Matematika dan ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara
5) Semua Dosen dan Staff pegawai Matematika FMIPA USU.
6) Kedua orang tua saya tercinta ayahanda Syahrul Harahap dan ibunda Seniwati
serta saudara-saudara penulis Baharuddin, Yusri, Mahdalena, Lindawati dan
keluarga besar dari Erwin Harahap atas nasehat dan doa, dukungan moril dan
materil, yang menjadi sumber motivasi bagi penulis untuk tetap semangat
7) Yayasan Karya Salemba Empat dan Bapak pengurus pondok An-nabil
H.Agustono, MA dan Ibu Eriza Dahliana, M.si yang telah memberikan
dukungan moril dan materil serta do’anya.
8) Serta para sahabat-sahabat Lintang Gilang Pratama, Rahmadani Siagian,
Yudhana Jumaindra, Siti Aisyah, Siti Rayani, Yuan Anisa, Juliarti Hardika,
Defita Sari, Wiwit Widyawati, Idayanti Hasibuan, Sari C. Kembaren,
Mardhatillah, Desi Ratnasari, Ganda Wijaya, Syukri Jundi Dan juga
teman-teman seperjuangan di Matematika 2009, Paguyuban Karya Salemba Empat
USU dan Rumah Berombang. Semoga skripsi ini bermanfaat bagi pembaca.
Semoga segala bentuk bantuan yang telah diberikan kepada penulis
mendapatkan balasan dari Allah SWT.
Medan, April 2014
Penulis,
Efendi
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan variabel dominan yang mempengaruhi minat belanja dipasar modern dikota Medan dengan melihat kriteria-kriteria dimana Pasar modern sebagai alternatif. Dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang merupakan metode pengambilan keputusan terhadap masalah penentuan prioritas pilihan dari berbagai alternatif yang dimulai dengan membuat stuktur hirarki dari permasalahan yang ingin diteliti. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk membentuk hubungan di dalam stuktur. Pada matriks perbandingan berpasangan tersebut akan dicari bobot dari tiap-tiap kriteria dengan cara menormalkan matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen maksimum dan vektor eigen yang dinormalkan akan diperoleh dari matriks. Pada proses menentukan faktor pembobotan hirarki maupun faktor evaluasi, uji konsistensi harus dilakukan dengan CR < 0,100. Hasil dari analisis AHP dalam penelitian ini adalah diperoleh bahwa variabel dominan yang mempengaruhi minat mahasiswa Universitas Sumatera Utara dalam pemilihan tempat belanja di pasar modern kota medan menurut semua keriteria yang ditentukan adalah keriteria harga dengan nilai bobot 35,6%.
ABSTRACT
This research is to determine the dominant variables that affect the interests of the modern market shopping in the city of Medan to see where the criteria of modern markets as an alternative . By using the Analytic Hierarchy Process ( AHP ) is a decision-making method to the problem of determining the priority of various alternative options that starts with making the structure hierarchy of issues to be observed . Pairwise comparison matrix is used to establish relationships within the structure . In the pairwise comparison matrix will look for the weight of each criterion in a way to normalize the pairwise comparison matrix . The maximum eigenvalues and normalized eigenvectors will be obtained from the matrix . In the process of determining the weighting factor of the hierarchy and the evaluation factors , the consistency test should be carried out with CR < 0,100. The results of the AHP analysis in this study was obtained that the dominant variables that affect the interests of students at the University of North Sumatra in the selection of shopping in a modern market town according to all the criteria of the field is determined by the value of weighting the criteria of the price of 35,6 % .
DAFTAR ISI
Halaman
Persetujuan i
Pernyataan ii
Penghargaan iii
Abstrak v
Abstract vi
Daftar Isi vii
Daftar Tabel ix
Daftar Gambar x
Daftar Lampiran xi
Bab 1 Pendahuluan
1.1 Latar Belakang 1
1.2 Perumusan Masalah 3
1.3 Batasan Masalah 3
1.4 Tujuan Penelitian 4
1.5 Manfaat Penelitian 4
1.6 Tinjauan Pustaka 4
1.7 Metodologi Penelitian 7
Bab 2 Landasan Teori
2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP) 8
2.2 Prinsip-Prinsip Dasar Analytical Hierarchy Process 11
2.2.1 Penyusunan Prioritas 14
2.2.2 Eigen value dan Eigen vector 17
2.2.3 Uji Konsistensi Indeks dan Rasio 21
2.3 Penentuan Variabel Dominan yang Mempengaruhi Minat Mahasiswa dalam Pemilihan Tempat Belanja Di Pasar Modern
dengan AHP 22
2.4 Pengertian Pasar 25
2.5 Jenis-Jenis Pasar 25
2.5.1 Jenis pasar menurut kegiatannya 25
2.5.2 Jenis pasar menurut cara transaksi 25 2.5.3 Jenis pasar menurut jenis barangnya 26 2.5.4 Jenis pasar menurut keleluasan distribusi 26
Bab 3 Metode Penelitian
3.1 Pengumpulan Data 27
3.1.1 Sumber Data 27
3.1.2 Sampel 27
Bab 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria 29 4.2 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga 32 4.3 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi 35 4.4 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan 37 4.5 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kelengkapan
Produk 40
4.6 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kenyamanan 43 4.7 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Promosi 45 4.8 Perhitungan Total Rangking/Prioritas Global 48
4.8.1 Faktor Evaluasi Total 48
4.8.2 Total Rangking 49
Bab 5. Kesimpulan dan Saran
5.1 Kesimpulan 52
5.2 Saran 52
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Matriks Perbandiangan berpasangan ... 14
Tabel 2.2 Skala Saaty ... 15
Tabel 2.3 Nilai Random Indeks (RI) ... 22
Tabel 4.1.1 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria ... 29
Tabel 4.1.2 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria yang Disederhanakan ... 30
Tabel 4.1.3 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria yang Dinormalkan ... 31
Tabel 4.2.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga ... 32
Tabel 4.2.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga yang Disederhanakan ... 33
Tabel 4.2.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga yang Dinormalkan ... 34
Tabel 4.3.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi ... 35
Tabel 4.3.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi yang Disederhanakan .. 36
Tabel 4.3.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga yang Dinormalkan ... 36
Tabel 4.4.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan ... 38
Tabel 4.4.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan yang Disederhanakan ... 38
Tabel 4.4.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan yang Dinormalkan. 39 Tabel 4.5.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kelengkapan Produk ... 40
Tabel 4.5.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kelengkapan Produk yang Disederhanakan ... 41
Tabel 4.5.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kelengkapan Produk yang Dinormalkan ... 42
Tabel 4.6.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kenyamanan ... 43
Tabel 4.6.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kenyamanan yang Disederhanakan ... 44
Tabel 4.6.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Kenyamanan yang Dinormalkan ... 44
Tabel 4.7.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Promosi ... 46
Tabel 4.7.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Promosi yang Disederhanakan 46 Tabel 4.7.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Promosi yang Dinormalkan .... 47
Tabel 4.8.1 Matriks Hubungan antara Keriteria dengan Alternatif ... 48
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Struktur Hirarki yang Complete ... 12
Gambar 2.2 Struktur Hirarki yang Incomplete ... 12
DAFTAR LAMPIRAN
Lampiran 1 Kuisioner Penelitian
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan variabel dominan yang mempengaruhi minat belanja dipasar modern dikota Medan dengan melihat kriteria-kriteria dimana Pasar modern sebagai alternatif. Dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) yang merupakan metode pengambilan keputusan terhadap masalah penentuan prioritas pilihan dari berbagai alternatif yang dimulai dengan membuat stuktur hirarki dari permasalahan yang ingin diteliti. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk membentuk hubungan di dalam stuktur. Pada matriks perbandingan berpasangan tersebut akan dicari bobot dari tiap-tiap kriteria dengan cara menormalkan matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen maksimum dan vektor eigen yang dinormalkan akan diperoleh dari matriks. Pada proses menentukan faktor pembobotan hirarki maupun faktor evaluasi, uji konsistensi harus dilakukan dengan CR < 0,100. Hasil dari analisis AHP dalam penelitian ini adalah diperoleh bahwa variabel dominan yang mempengaruhi minat mahasiswa Universitas Sumatera Utara dalam pemilihan tempat belanja di pasar modern kota medan menurut semua keriteria yang ditentukan adalah keriteria harga dengan nilai bobot 35,6%.
ABSTRACT
This research is to determine the dominant variables that affect the interests of the modern market shopping in the city of Medan to see where the criteria of modern markets as an alternative . By using the Analytic Hierarchy Process ( AHP ) is a decision-making method to the problem of determining the priority of various alternative options that starts with making the structure hierarchy of issues to be observed . Pairwise comparison matrix is used to establish relationships within the structure . In the pairwise comparison matrix will look for the weight of each criterion in a way to normalize the pairwise comparison matrix . The maximum eigenvalues and normalized eigenvectors will be obtained from the matrix . In the process of determining the weighting factor of the hierarchy and the evaluation factors , the consistency test should be carried out with CR < 0,100. The results of the AHP analysis in this study was obtained that the dominant variables that affect the interests of students at the University of North Sumatra in the selection of shopping in a modern market town according to all the criteria of the field is determined by the value of weighting the criteria of the price of 35,6 % .
BAB 1 PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Lajunya perkembangan zaman, ilmu pengetahuan dan teknologi yang begitu cepat
meningkat membuat daya saing dunia pasar semakin ketat. Pasar sebagai tempat
bertemunya penjual dan pembeli untuk melakukan transaksi jual-beli barang dan
jasa harus mencari alternatif atau strategi yang baru. Tujuannya agar mengetahui
perilaku konsumen secara baik sehingga memperoleh kemenangan dalam
memperebutkan konsumen. Seiring dengan pertumbuhan ekonomi yang maju
khususnya di kota-kota besar, telah terjadi perubahan di berbagai sektor termasuk
di bidang industri dan produksi serta pada kegiatan ritel di Indonesia menjadi
usaha ekonomi berskala besar. Di sisi lain juga terjadi pergeseran gaya hidup dari
tradisional menjadi modern, sehingga menciptakan perubahan pola belanja
konsumen.
Pasar secara sederhana merupakan tempat pertemuan antara penjual dan
pembeli untuk melakukan transaksi jual-beli barang dan jasa. Menurut cara
transaksinya, jenis pasar terbagi menjadi dua yaitu pasar tradisional dan pasar
modern. Pasar tradisional adalah pasar yang bersifat tradisional dimana para
penjual dan pembeli dapat mengadakan tawar menawar secara langsung dan pasar
modern adalah pasar yang bersifat modern dimana barang-barang diperjual
belikan dengan harga pas dan dengan layanan sendiri. Tempat berlangsungnya
pasar modern ini adalah di swalayan, mal, plaza dan tempat-tempat modern
lainnya. Pasar tradisonal dan pasar modern sebagai pihak yang menawarkan
berbagai produk kepada konsumen harus dapat mengetahui variabel-variabel yang
mempengaruhi minat beli konsumen agar terpenuhinya pemenuhan konsumsi
konsumen dengan baik.
Tidak terkecuali pasar tradisional dan pasar modern sebagai pemasar, para
pemasar harus memahami mengapa dan bagaimana konsumen mengambil
keputusan konsumsi, sehingga pemasar dapat merancang strategi pemasaran
memperkirakan bagaimana kencenderungan konsumen untuk beraksi terhadap
informasi yang diterimanya, sehingga pemasar dapat menyusun strategi
pemasaran yang sesuai. Tidak dapat diragukan lagi bahwa pemasar yang
memahami konsumen akan memiliki kemampuan bersaing secara lebih baik.
(Ujang Sumarwan, 2002)
Apalagi konsumen memiliki banyak ragam kebutuhan di antaranya
kebutuhan keseharian, studi, pekerjaan, status sosial dan kebutuhan lainnya.
Seperti pada kebutuhan primer atau kebutuhan pokok mahasiswa, prapenelitian
yang dilakukan oleh penulis bahwa mahasiswa cenderung berbelanja kebutuhan
sehari-sehari atau kebutuhan primer di pasar Modern daripada pasar tradisional
yang di karenakan banyak faktor pendukung misalnya kenyamanan, promosi
produk dan sekaligus untuk jalan-jalan. Hal ini lah yang menjadi faktor penyebab
pasar tradisional mulai jarang dikunjungi oleh mahasiswa. Maka secara
keseluruhan penyebabnya minat beli konsumen dalam hal pemilihan tempat
belanja dipengaruhi oleh berbagai macam variabel yang ada pada diri konsumen
itu sendiri ataupun lingkungannya dan variabel tersebut cenderung akan
berinteraksi satu dengan yang lainnya. (Engel F. James, 1995) menguraikan
atribut atau variabel yang mempengaruhi konsumen dalam memilih tempat
berbelanja adalah sebagai berikut:
1. Harga
2. Lokasi
3. Sifat dan kualitas keragaman barang
4. Iklan dan Promosi
5. Personel Penjualan
6. Pelayanan yang Diberikan
7. Atribut Fisik Toko
8. Atmosfer Toko
Metode AHP merupakan metode yang tepat dalam mengetahui variabel
yang paling dominan dalam mempengaruhi minat belanja mahasiswa dalam
pemilihan tempat belanja di pasar modern dengan melibatkan sejumlah preferensi
dan responden, kriteria pilihan serta penyediaan satu skala penilaian tertentu,
AHP ini dapat memberikan informasi perilaku mahasiswa sebagai konsumen
kepada Pemasar, baik pasar tradisional dan pasar modern dalam memperebutkan
para konsumen.
Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang
digunakan untuk menemukan skala rasio baik dari perbandingan berpasangan
yang diskrtit maupun kontinu. Perbandingan-perbandingan ini dapat diambil dari
ukuran aktual atau dari suatu skala dasar yang mencerminkan kekuatan perasaan
dan preferensi relatif. AHP memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari
konsistensi, pengukuran dan pada ketergantungan di dalam dan diantara
kelompok elemen strukturnya.
1.2 Perumusan Masalah
Permasalahan yang akan dibahas adalah menentukan variabel dominan yang
mempengaruhi minat belanja di pasar modern dengan metode Analitic Hierarchy
Process (AHP).
1.3 Batasan Masalah
Permasalahan yang ada dapat diselesaikan dengan baik dan pembahasan menjadi
lebih terarah, maka akan dilakukan beberapa pembatasan masalah sebagai berikut:
1. Objek penelitian ini dititikberatkan hanya pada mahasiswa FMIPA USU
stambuk 2010 sampai dengan stambuk 2013.
2. Klasifikasi pasar modern yang dipilih adalah jenis swalayan, plaza dan
mal
3. Studi kasus pada Pasar modern di kota Medan yaitu Ramayana Pringgan,
Metro Medan Plaza, Macan Yaohan, Brastagi Mall dan Carrefour Plaza
Medan Fair. Keriteria yang digunakan sebagai dasar penelitian adalah
harga, lokasi, pelayanan, kelengkapan produk dan promosi.
1.4 Tujuan Penelitian
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui variabel dominan yang
mempengaruhi minat belanja mahasiswa FMIPA USU di pasar modern dengan
metode Analitic Hierarchy Process (AHP).
1.5 Manfaat Penelitian
Adapun manfaat yang diharapkan dari penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Dapat dijadikan acuan bagi pelaku pasar atau pemasar, baik pasar tradisional
maupun pasar modern untuk mengetahui keriteria terpenting sebagai penarik
minat belanja konsumen khususnya mahasiswa.
2. Dapat dijadikan referensi bagi Mahasiswa FMIPA USU atau konsumen
lainnya dalam hal mengambil keputusan pemilihan tempat belanja di pasar
tradisonal dan modern dengan melihat variabel dominan atau keriteria
terpentingnya.
3. Dapat digunakan sebagai tambahan informasi dan referensi bacaan untuk
mahasiswa, terlebih bagi mahasiswa yang akan melakukan penelitian serupa.
4. Membantu penulis dalam menerapkan ilmu dan pengetahuan yang didapat
selama masa perkuliahan ke dalam dunia nyata.
1.6 Tinjauan Pustaka
AHP merupakan suatu teori pengukuran yang digunakan untuk menderivasikan
skala rasio baik dari perbandingan-perbandingan berpasangan diskrit maupun
kontinu. Diperlukan suatu hirarki dalam menggunakan AHP untuk
mendefenisikan masalah dan perbandingan berpasangan untuk menentukan
hubungan dalam struktur tersebut. Struktur hirarki digambarkan dalam suatu
diagram pohon yang berisi goal (tujuan masalah yang akan dicari solusinya),
keriteria, subkeriteria dan alternatif. Thomas Lorie Saaty (1993) menguraikan
metode AHP yang dilakukan dengan cara memodelkan permasalahan secara
bertingkat yang terdiri dari kriteria dan alternatif.
Penggunaan AHP yang dimulai dengan membuat struktur hirarki atau
jaringan dari permasalahan yang ingin diteliti. Di dalam hirarki terdapat tujuan
berpasangan dipergunakan untuk membentuk hubungan di dalam struktur.
Matriks berciri positif dan berbalikan, yakni
ji ij
a a = 1 .
Metode AHP dapat memecahkan masalah kompleks, dimana keriteria
yang diambil cukup banyak, struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian
persepsi pembuat keputusan serta ketidakpastian tersedianya data statistik yang
akurat. Adakalanya timbul masalah keputusan yang sulit untuk diukur secara
kuantitatif dan perlu diputuskan secepatnya dan sering disertai dengan variasi
yang beragam dan rumit sehingga data tersebut tidak mungkin dicatat secara
numerik karena data kualitatif saja yang dapat diukur yaitu berdasarkan pada
persepsi, preferensi, pengalaman, dan intuisi.
Adapun yang menjadi kelebihan dengan menggunakan metode AHP
adalah yaitu:
1. Struktur yang berbentuk hierarki sebagai konsekuensi dari keriteria yang
dipillih sampai pada subkriteria yang paling dalam.
2. Memperhatikan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai
keriteria dan alternatif yang dipilih oleh para pengambil keputusan.
3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan keluaran analisis sensitivitas
pembuat keputusan.
Selain itu metode AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan
masalah yang multiobjektif dan multikriteria yang berdasar pada perbandingan
preferensi dari setiap elemen dalam hirarki. Jadi metode AHP merupakan suatu
bentuk pemodelan pembuatan keputusan yang sangat komprehensif.
Tahapan-tahapan pengambilan keputusan dengan Metode AHP adalah
sebagai berikut:
a) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
b) Membuat struktur hirarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan
dengan keriteria, sub kriteria dan alternatif pilihan yang ingin di ranking.
c) Membentuk matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan
kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing
berdasarkan pilihan atau judgement dari pembuat keputusan dengan
menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.
d) Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di
dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
e) Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak
konsisten pengambil data (preferensi) perlu diulangi. Nilai eigen vector
yang dimaksud adalah nilai eigen vector maximum yang diperoleh dengan
menggunakan matlab maupun manual.
f) Mengulangi langkah c, d, dan e untuk seluruh tingkat hirarki.
g) Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan.
Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini
mensintesis pilihan dan penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat
hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
h) Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR < 0,100
maka penilaian harus diulang kembali.
Jika A adalah sebuah matriks n x n, maka sebuah vektor taknol x pada ��
disebut vector eigen (eigenvector)dari A jika Ax adalah sebuah kelipatan skalar
dari x yaitu Ax = �x untuk skalar sebarang �. skalar � disebut nilai eigen
(eigenvalue) dari A dan x disebut sebagai vektor eigen dari A yang terkait dengan
�.
Dalam �2 dan �3, perkalian dengan A memetakan setiap vektor eigen x
dari A (jika memang ada) ke garis yang sama melewati titik asal tempat di mana x
berada. Bergantung pada tanda dan besarnya nilai eigen �yang terkait dengan x,
operator linear Ax = �x akan memperkecil atau memperbesar x dengan faktor �,
1.7 Metodologi Penelitian
Adapun metode penelitian yang dilakukan penulis dalam penelitian ini adalah:
Studi Literatur
1. Penulisan ini dimulai dengan studi kepustakaan yaitu proses pengumpulan
bahan-bahan referensi baik dari buku, artikel, paper, jurnal, makalah,
maupun situs internet mengenai metode Analytical Hierarchy Process
(AHP), perilaku konsumen dan pasar modern serta pemilihan tempat
berbelanja.
2. Menentukan keriteria dan alternatif pasar modern
3. Menyusun kuesioner.
4. Mencari sampel data dengan teknik sampling .
5. Pendistribusian kuesioner kepada responden. Responden adalah
Mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas
Sumatera Utara (FMIPA USU) stambuk 2010-2013.
6. Menganalisa data dengan menguji konsistensi atau validitas menggunakan
prinsip dasar Analytical Hierarchy Process (AHP).
7. Menghitung faktor evaluasi Untuk semua keriteria.
8. Menghitung total rangking atau dominan/ proritas global
9. Kesimpulan dari hasil penelitian dalam mengetahui keriteria penting atau
variabel dominan yang mempengaruhi minat belanja mahasiswa FMIPA
BAB 2
LANDASAN TEORI
2.1 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleg Prof. Thomas
Lorie Saaty dari Wharton Business School diawal tahun 1970, yang digunakan
untuk mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam
pemecahan suatau permasalahan. Dalam kehidupan sehari-hari, seseorang
senantiasa dihadapkan untuk melakukan pilihan dari berbagai alternatif. Dalam
penetuan prioritas diperlukan uji konsistensi terhadap pilihan-pilihan yang telah
dilakukan. Dalam situasi yang kompleks, pengambilan keputusan tidak
dipengaruhi oleh satu faktor saja melainkan multifaktor dan mencakup berbagai
jenjang maupun kepentingan.
Pada dasarnya AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang
digunakan untuk menemukan skala rasio dari perbandingan.. Metode AHP adalah
sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan
dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan
dengan memecahkan sebuah persoalan kedalam bagian-bagiannya. Selanjutnya
menata bagian atau variabel tersebut dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai
numerik pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel sehingga
diperoleh variabel yang dominan sesuai dengan tujuan penelitian yaitu untuk
mengetahui variabel dominan yang mempengaruhi minat belanja Mahasiswa
MIPA USU di pasar modern. Kemudian menetapkan variabel yang mana
memiliki prioritas paling tinggi dan bertindak untuk mempengaruhi hasil pada
situasi tersebut.
Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyederhanakan masalah
yang kompleks dan tidak terstruktur, strategik dan dinamik menjadi bagiannya
serta menjadikan variabel dalam suatu hirarki (tingkatan). Masalah yang
kompleks dapat diartikan bahwa keriteria dari suatu masalah yang begitu banyak
(multikeriteria), struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian pendapat dari
ketidakakuratan data yang tersedia.
Metode AHP membantu memecahkan persoalan yang kompleks dengan
menstuktur suatu hirarki kriteria, pihak yang berkepentingan, dengan menarik
berbagai pertimbangan guna mengembangkan bobot atau prioritas. Metode ini
juga menggabungkan kekuatan dari perasaan dan logika bersangkutan pada
berbagai persoalan, lalu mensintesis berbagai pertimbangan yang beragam
menjadi hasil yang cocok dengan perkiraan secara intuitif sebagaimana yang
dipresentasikan pada pertimbangan yang telah dibuat. Selain itu AHP juga
memiliki perhatian khusus tentang penyimpangan dari konsistensi, pengukuran
dan ketergantungan di dalam dan di luar kelompok elemen stukturnya.
Analytical Hierarchy Process (AHP) mempunyai landasan aksiomatik
yang terdiri dari :
1. Resiprocal Comparison, yang mengandung arti bahwa matriks
perbandingan berpasangan yang terbentuk harus bersifat berkebalikan.
Misalnya, jika A adalah k kali lebih penting dari B maka B adalah 1 � kali lebih penting dari A.
2. Homogenity, yaitu mengandung arti kesamaan dalam melakukan
perbandingan. Misalnya, tidak dimungkinkan membandingkan jeruk
dengan bola tenis dalam hal rasa, akan tetapi lebih relevan jika
membandingkan dalam hal berat.
3. Dependence, yang berarti setiap level mempunyai kaitan (complete
hierarchy) walaupun mungkin saja terjadi hubungan yang tidak sempurna
(incomplete hierarchy).
4. Expectation, yang berarti menonjolkan penilaian yang bersifat ekspektasi
dan preferensi dari pengambilan keputusan. Penilaian dapat merupakan
data kuantitatif maupun kualitatif.
Secara umum pengambilan keputusan dengan metode AHP didasarkan
pada langkah-langkah berikut :
1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan
3. Membentuk matriks perbandigan berpasangan yang mengganmbarkan
kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masing-masing
tujuan atau keriteria yang setingkat di atasnya. Perbandingan dilakukan
berdasarkan pilihan atau judgement dari pembuat keputusan dengan
menilai tingkat kepentingan suatau elemen dibandingkan elemen lainnya.
4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di
dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
5. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan
nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk
mensintensis pilihan dalam penetuan priorotas elemen-elemen pada
tingkat hirarki terendah sampai pencapaian tujuan.
6. Mengulangi langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.
7. Menguji konsistensi hiararki. Jika tidak memenuhi dengan Rasio
Konsistensi (CR) yaitu CR < 0,100, maka penilaian harus diulangi
kembali.
Rasio Konsistensi (CR) merupakan batas ketidakkonsistenan
(inconsistency) yang ditetapkan Saaty. Rasio Konsistensi dirumuskan sebagai
perbandingan indeks konsistensi (RI). Angka perbandingan pada perbandingan
berpasangan adalah 1 sampai 9. dimana :
a. Skala 1 = setara antara kepentingan yang satu dengan yang lainnya.
b. Skala 3 = kategori sedang dibandingkan dengan kepentingan lainnya.
c. Skala 7 = kepentingan satu secara ekstrim lebih kuat dari kepentingan
lainnya.
d. Skala 9 = kepentingan satu secara ekstrim lebih kuat dari kepentingan
lainnya.
e. Skala 2, 4, 6, 8 = nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan
yang berdekatan, nilai ini diberikan bila ada dua kompromi di antara
2 pilihan.
Prioritas alternatif terbaik dari total rangking yang diperoleh merupakan rangking
2.2 Prinsip-Prinsip Dasar Analytic Hierarchy Process.
Dalam meyelesaikan persoalan dengan metode Analytical Hierarchy Process ada
beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain:
1. Decomposition.
Pengertian Decomposition adalah memecahkan atau membagi
problema yang utuh menjadi unsure-unsurnya kebentuk hirarki proses
pengambilan keputusan, dimana setiap unsur atau elemen saling
berhubungan. Untuk mendapatkan hasil yang akurat, pemecahan
dilakukan terhadap unsur-unsur sampai tidak mungkin dilakukan
pemecahan lebih lanjut, sehingga didapatkan beberapa tingkatan dari
persoalan yang hendak dipecahkan. Struktur hirarki keputusan tersebut
dapat dikategorikan sebagai complete dan incomplete. Suatu hirarki
keputusan tersebut complete jiksa semua elemen pada suatu tingkat
berikutnya, sementara hirarki keputusan incomplete kebalikan darin
hirarki yang complete yakni tidak semua unsur pada masing-masing
jenjang mempunyai hubungan (gambar 2.1 dan 2.2). Pada umumnya
problem nyata mempunyai karakteristik struktur yang incomplete.
Bentuk struktur decomposition yakni :
Tingkat pertama : Tujuan keputusan (Gold)
Tingkat kedua : Keriteria
Tujuan
Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 … Kriteria N
Alternatif 1 Alternatif 2 … Alternatif M
Gambar 2.1 Struktur Hirarki yang Complete
Tujuan
Kriteria 1 Kriteria 2 … Kriteria N
Alternatif 1 Alternatif 2 Alternatif 3 Alternatif 4 … Alternatif M
Sub-alternatif 1 Sub-alternatif 2 Sub-alternatif P
Hirarki disusun untuk membantu proses pengambilan keputusan
dengan memperhatikan seluruh elemen keputusan yang terlibat
dalam sistem. Sebagian besar masalah menjadi sulit untuk
diselesaikan karena proses pemecahannya dilakukan tanpa
memandang masalah sebagai suatu sistem dengan suatu struktur
tertentu.
2. Comparative Judgement
Comparative Judgement dilakukan dengan penilaian tentang
kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam
kaitannya dengan tingkatan di atasnya. Penilaian ini merupakan
inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas
dari elemen–elemennya. Hasil dari penilaian ini lebih mudah
disajikan dalam bentuk matrix pairwise comparisons yaitu matriks
perbandingan berpasangan memuat tingkat preferensi beberapa
alternatif untuk tiap kriteria. Skala preferensi yang digunakan yaitu
skala 1 yang menunjukkan tingkat yang paling rendah (equal
importance) sampai dengan skala 9 yang menunjukkan tingkatan
yang paling tinggi (extreme importance).
3. Synthesis of Priority
Synthesis of Priority dilakukan dengan menggunakan eigen vektor
method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur – unsur
pengambilan keputusan.
4. Logical Consistency
Logical Consistency merupakan karakteristik penting AHP. Hal ini
dicapai dengan mengagresikan seluruh eigen vektor yang diperoleh
dari berbagai tingkatan hirarki dan selanjutnya diperoleh suatu
vektor composite tertimbang yang menghasilkan urutan
2.2.1 Penyusunan Prioritas
Menentukan susunan prioritas elemen adalah dengan menyusun perbandingan
berpasangan yaitu membandingkan dalam bentuk berpasangan seluruh elemen
untuk setiap sub hirarki. Perbandingan tersebut ditransformasikan dalam bentuk
matriks. Contoh, terdapat n objek yang dinotasikan dengan (A1, A2, …, An) yang
akan dinilai berdasarkan pada nilai tingkat kepentingannya antara lain �� dan
�� dipresentasikan dalam matriks Pair-wise Comparison.
Tabel 2.1 Matriks Perbandingan Berpasangan
A1 A2 … An
A1 a11 a12 … a1n
A2 a21 a22 … a2n
… … …
⋱ …
Am am1 am2 … amn
Nilai a11 adalah nilai perbandingan elemen �1 (baris) terhadap �1 (kolom) yang
menyatakan hubungan :
a) Seberapa jauh tingkat kepentingan �1 (baris) terhadap suatu kriteria
dibandingkan dengan �1 (kolom) atau
b) Seberapa jauh dominasi �1 (baris) terhadap �1 (kolom) atau
c) Seberapa banyak sifat keriteria terdapat pada �1 (baris) dibandingkan
dengan �1 (kolom).
d) Nilai perbandingan a11 = a22 = … amn = 1 yaitu diagonal utama.
Nilai numerik yang dikenakan untuk seluruh perbandingan diperoleh dari
skala perbandingan 1 sampai 9 yang telah ditetapkan oleh Saaty, seperti pada
Tabel 2.2 Skala Saaty
Tingkat
Kepentingan
Defenisi Keterangan
1 Equal importance
(sama penting)
Kedua elemen mempunyai pengaruh
yang sama
3 Weak importance of
one over one another
(sedikit lebih penting)
Pengalaman dan penilaian sangat
memihak satu elemen dibandingkan
dengan pasangannya
5 Essential or strong
importance
(lebih penting)
Satu elemen sangat disukai dan secara
praktis dominasinya sangat nyata,
dibandingkan dengan elemen
pasangannya
7 Demonstrated
imported
(sangat penting)
Satu elemen terbukti sangat disukai dan
secara praktis dominasinya sangat
dibandingkan dengan elemen
pasangannya
9 Extreme importance
(mutlak lebih
penting)
Satu elemen mutlak lebih disukai
dibandingkan dengan pasangannya,
pada tingkat keyakinan tertinggi.
2,4,6,8
Intermediate values
between the two
adjacent judgments
Nilai diantara dua pilihan yang
berdekatan
Resiprokal Kebalikan
Jika elemen i memiliki salah satu angka
diatas ketika dibandingkan elemen j,
maka j memiliki kebalikannya ketika
Model AHP didasarkan pada pair-wise comparison matrix, dimana
elemen-elemen pada matriks tersebut merupakan judgement dari decision maker.
Seorang decision maker akan memberikan penilaian, mempersepsikan, ataupun
memperkirakan kemungkinan dari suatu hal/peristiwa yang dihadapi. Matriks
tersebut terdapat pada setiap level of hierarchy dari suatu struktur model AHP
yang membagi habis suatu persoalan. Berikut ini contoh suatu Pair-Wise
Comparison Matrix pada suatu level of hierarchy, yaitu:
Baris 1 kolom 3: jika E dibandingkan dengan G, maka E lebih penting daripada G
yaitu sebesar 4, artinya: E essential atau strong importance dari pada G, dan
Angka 4 bukan berarti bahwa E empat kali lebih besar dari G, tetapi E strong
importance dibandingkan dengan G. Sebagai ilustrasi matriks resiprokal atau
berkebalikan, jika F dibandingkan dengan H, maka F strong importance daripada
H dengan nilai judgement sebesar 5. Dengan demikian pada baris 4 kolom 2 diisi
dengan kebalikan dari 5 yakni 1
5 . Artinya, H dibanding F ⇒ F lebih kuat dari H.
Jika G dibandingkan dengan F, maka G strong importance daripada F dengan
nilai judgement sebesar 3. Jadi baris 3 kolom 2 diisi dengan nilai 3 dan
2.2.2 Eigen value dan Eigen vector
Apabila decision maker sudah memasukkan persepsinya atau penilaian untuk
setiap perbandingan antara keriteria – keriteria yang berada dalam satu level
(tingkatan) atau yang dapat diperbandingkan maka untuk mengetahui keriteria
mana yang paling disukai atau paling penting, disusun sebuah matriks
perbandingan di setiap level (tingkatan).
Untuk melengkapi pembahasan tentang eigen value dan eigen vector maka
akan diberikan definisi – definisi mengenai vektor dari n dimensi, eigen value dan
eigen vector
1. Vektor dari n dimensi
Suatu vektor dengan n dimensi merupakan suatu susunan elemen – elemen
yang teratur berupa angka–angka sebanyak n buah, yang disusun baik
menurut baris, dari kiri ke kanan (disebut vektor baris atau Row Vector
dengan ordo 1 x n ) maupun menurut kolom, dari atas ke bawah (disebut
vektor kolom atau Colomn Vector dengan ordo n x 1). Himpunan semua
vektor dengan n komponen dengan entri riil dinotasikan dengan Rn .
Untuk vektor u dirumuskan sebagai berikut:
��⃗ ∈ ��
��⃗ = � �1
�2
⋮ ��
� ��n
2. Eigen value dan Eigen vector
Defenisi: jika A adalah matriks n x n maka vektor tak nol x di dalam Rn dinamakan eigen vector dari A jika Ax kelipatan skalar x,
yakni:
Ax = ��
Skalar � dinamakan eigen value dari A dan x dikatakan eigen vector yang
berukuran n x n, maka dapat ditulis pada persamaan berikut :
Ax = ��
atau
(�I − A) x = 0
Agar λ menjadi eigen value, maka harus ada pemecahan tak nol dari
persamaan ini. Akan tetapi, persamaan di atas akan mempunyai
pemecahan nol jika dan hanya jika:
det (λI− A) = 0
persamaan ini dinamakan sebagai persamaan karakteristik A, skalar yang
memenuhi persamaan ini adalah eigen value dari A. Bila diketahui bahwa nilai
perbandingan elemen ��terhadap elemen ��adalah ���, maka secara teoritis
matriks tersebut berciri positif berkebalikan, ��� yakni = 1/��� Bobot yang dicari
dinyatakan dalam vektor ω =
(ω
1 ,ω2 ,ω3,…,ωn)
. Nilai ωn menyatakan bobotkriteria An terhadap keseluruhan set kriteria pada sub sistem.
Jika ��� mewakili derajat kepentingan i terhadap faktor j dan ���
menyatakan kepentingan dari faktor j terhadap k, maka agar keputusan menjadi
konsisten, kepentingan i terhadap faktor k harus sama dengan aij . ajk atau jika
aij . ajk = aik untuk semua i, j, k maka matriks tersebut konsisten.
Untuk suatu matriks konsisten dengan vektor ω , maka elemen ��� dapat
ditulis menjadi:
a
ij =��
��
;
∀i, j =1,2,3, , n (1)Jadi matriks konsisten adalah:
a
ij .a
jk=
����
.
��
�� =
a
ik;
(2)Seperti yang diuraikan di atas, maka untuk pair-wise comparison matrix diuraikan
seperti berikut ini:
a
ij = ���� =
1 � � � �
=
1
��� (3)
a
ij.
���� = 1 ; ∀i, j =1, 2, 3,…, n (4)
Dengan demikian untuk pair-wise comparison matrix yang konsisten menjadi :
∑�� =1 ���. ���.
1
��� = n ; ∀i, j =1, 2, 3,…, n (5)
∑��=1 ���. ���. = n . ��� ; ∀i, j =1, 2, 3,…, n (6)
Persamaan (6) ekivalen dengan bentuk persamaan matriks dibawah ini :
A.� = n.� (7)
Dalam teori matriks, formulasi (7) diekspresikan bahwa � adalah eigen vector
dari matriks A dengan eigen value n.
Perlu diketahui bahwa n merupakan dimensi matriks itu sendiri. Dalam bentuk
persamaan matriks dapat ditulis sebagai berikut:
⎣ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎡ ��11
�1 �2 ⋯
�1 �� �2
�1 �2 �2 ⋯
�2 �� ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ �� �1 �� �2 ⋯
�� �� ⎦ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎤ . � �1 �2 ⋮ ��
� = n. � �1
�2
⋮ ��
� (8)
Pada prakteknya, tidak dapat dijamin bahwa
aij = ����
�� (9)
Salah satu faktor penyebabnya adalah karena unsur manusia (decision
maker) tidak selalu dapat konsisten mutlak (absolute consistent) dalam
mengekspresikan preferensinya terhadap elemen-elemen yang dibandingkan.
Dengan kata lain, bahwa judgement yang diberikan untuk setiap elemen persoalan
pada suatu level hierarchy dapat saja inconsistent.
1. Jika �1, �2, … �� adalah bilangan-bilangan yang memenuhi persamaan:
A.x = �. x (10)
Dengan eigen value dari matriks A dan jika aij =1; ∀i =1,2, , n ; maka
dapat ditulis:
∑ ��= n (11)
memenuhi kadiah konsistensi seperti pada persamaan (2), maka
perkalian elemen matriks sama dengan 1.
A= ���11 �12
21 �22�⇒�21 =
1
�12
(12)
Eigen value dari matriks A,
AX – �A = 0
(A – �I ) X = 0 (13)
|� − ��|= 0
Jika diuraikan lebih jauh untuk persamaan (13) hasilnya adalah :
�11− � �12 1− � 1
�21 �22 – � = 1 1 − � = 0 (14)
Dari persamaan (14) jika diuraikan untuk mencari harga eigen value
maximum (���� ) yaitu :
(1− �)2− 1 = 0
1− 2�+ �2− 1 = 0 �2− 2�= 0
(�)(� −2) = 0
�1= 0 ; �2 = 2
Dengan demikian matriks pada persamaan (12) merupakan matriks yang konsisten, dimana nilai λ-max sama dengan harga dimensi matriksnya. Jadi untuk n > 2, maka semua harga eigen value-nya sama
dengan nol dan hanya ada satu eigen value yang sama dengan n
(konstanta dalam kondisi matriks konsisten).
2. Bila ada perubahan kecil dari elemen matriks aij maka eigen value-nya
akan berubah menjadi semakin kecil pula. Dengan menggabungkan
kedua sifat matriks (aljabar linier), jika:
a. Elemen diagonal matriks A
(��� – 1) ∀i, j =1, 2, 3,…, n
b. Dan jika matriks A yang konsisten, maka variasi kecil dari (��� – 1)
∀i, j =1, 2, 3,…, n akan membuat harga eigen value yang lain mendekati nol.
2.2.3 Uji Konsistensi Indeks dan Rasio
Salah satu utama model AHP yang membedakannya dengan model – model
pengambilan keputusan yang lainnya adalah tidak adanya syarat konsistensi
mutlak. Pengumpulan pendapat antara satu faktor dengan yang lain adalah bebas
satu sama lain, dan hal ini dapat mengarah pada ketidakkonsistenan jawaban yang
diberikan responden. Namun, terlalu banyak ketidakkonsistenan juga tidak
diinginkan. Pengulangan wawancara pada sejumlah responden yang sama kadang
diperlukan apabila derajat tidak konsistensinya besar.
Saaty telah membuktikan bahwa Indeks Konsistensi dari matriks berordo
n dapat diperoleh dengan rumus:
CI = ���� −�
(�−1) (15)
CI = Rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index)
���� = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n
n = Orde matriks
Apabila CI bernilai nol, maka pair wise comparison matrix tersebut
konsisten. Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh
Thomas L. Saaty ditentukan dengan menggunakan Rasio Konsistensi (CR), yaitu
perbandingan indeks konsistensi dengan nilai random indeks (RI) yang didapatkan
dari suatu eksperimen oleh Oak Ridge National Laboratory kemudian
dikembangkan oleh Wharton School dan diperlihatkan seperti tabel 2.3. Nilai ini
bergantung pada ordo matriks n. Dengan demikian, Rasio Konsistensi dapat
dirumuskan sebagai berikut :
CR = ��
��
(16)
CR = rasio konsistensi
Tabel 2.3 Nilai Random Indeks (RI) Orde
matrkis
Random indeks
Orde matriks
Random indeks
Orde matriks
Random indeks
1 0,000 6 1,240 11 1,510
2 0,000 7 1,320 12 1,480
3 0,580 8 1,410 13 1,560
4 0,900 9 1,450 14 1,570
5 1,120 10 1,490 15 1,590
Sumber : Syaifullah, 2010
Bila matriks pair–wise comparison dengan nilai CR lebih kecil dari 0,100 maka
ketidakkonsistenan pendapat dari decision maker masih dapat diterima jika tidak
maka penilaian perlu diulang.
2.3 Penentuan Variabel Dominan yang Mempengaruhi Minat Belanja Di Pasar Modern dengan AHP.
Penentuan variabel dominan yang mempengaruhi minat belanja mahasiswa
Universitas Sumatera Utara dalam pemilihan tempat belanja di pasar Modern
dengan Analytic Hierarchy Process (AHP) dilakukan melalui langkah-langkah
berikut :
1. Mendefisinikan masalah dan menentukan tujuan yang diinginkan.
2. Penyusunan keriteria meliputi : harga, lokasi, pelayanan, kelengkapan
produk, kenyamanan dan promosi. Alternatif meliputi : Ramayana
Pringgan, Metro Medan Plaza, Macan Yaohan, Brastagi Mall dan
Carrefour Plaza Medan Fair.
3. Menyusun nilai perbandingan berpasangan antar kriteria dan antar
alternatif pada setiap kriteria yang diperoleh dari kuisioner.
4. Perhitungan masing-masing bobot pada matriks perbandingan antar
kriteria dan antar alternatif menurut semua kriteria.
5. Perhitungan total nilai bobot hirarki prioritas pilihan jenis tanaman
berdasarkan perkalian bobot kriteria dengan masing-masing nilai bobot
alternatif pada setiap kriteria yang telah dihitung.
mendapatkan penilaian kriteria yaitu dengan cara memasukkan elemen-elemen ke
dalam perbandingan secara berpasangan untuk memberikan penilaian tingkat
kepentingan masing-masing elemen. Dalam menentukan tingkat kepentingan dari
elemen-elemen keputusan pada setiap tingkat hirarki keputusan, penilaian
pendapat dilakukan dengan menggunakan fungsi berfikir, dikombinasikan dengan
preferensi perasaan dan penginderaan. Penilaian dapat dilakukan dengan
komparasi berpasangan yaitu dengan membandingkan setiap elemen dengan
elemen lainnya pada setiap keriteria sehingga didapat nilai kepentingan elemen
dalam bentuk pendapat yang bersifat kualitatif tersebut digunakan skala penilaian
Saaty sehingga akan diperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka (kuantitatif).
Kuisoner yang sudah disusun disebarkan ke mahasiswa Universitas
Sumatera Utara dalam hal ini responden yang diambil adalah mahasiswa stambuk
CPM
RP MMP MY BM
[image:39.612.114.536.82.505.2]
Gambar 2.3 Skema Hirarki Variabel Dominan yang Mempengaruhi Minat Belanja Di Pasar Modern
Keterangan :
Ha = Harga RP = Ramayana Pringgan
Lok = Lokasi MMP = Metro Medan Plaza
Pel = Pelayanan MY = Macan Yaohan
Kel = Kelengkapan Produk BM = Brastagi Mall
Ken = Kenyamanan CPM` = Careefour Plaza Medan Fair
Pro = Promosi
Variabel Dominan Mempengaruhi Minat Belanja Mahasiswa MIPA
USU Di Pasar Modern
2.4 Pengertian Pasar
(Faisal Reza, 2011) menguraikan pengertian pasar dan jenis-jenisnya. Pengertian
pasar atau definisi pasar adalah tempat bertemunya calon penjual dan calon pembeli
barang dan jasa. Di pasar antara penjual dan pembeli akan melakukan transaksi.
Transaksi adalah kesepakatan dalam kegiatan jual-beli. Syarat terjadinya transaksi
adalah ada barang yang diperjual belikan, ada pedagang, ada pembeli, ada
kesepakatan harga barang, dan tidak ada paksaan dari pihak manapun.
2.5 Jenis-Jenis Pasar
2.5.1Jenis pasar menurut bentuk kegiatannya.
Menurut dari bentuk kegiatannya pasar dibagi menjadi 2 yaitu pasar nyata
ataupun pasar tidak nyata (abstrak). Maka kita lihat penjabaran berikut ini:
1) Pasar Nyata.
Pasar nyata adalah pasar diman barang-barang yang akan diperjual belikan
dan dapat dibeli oleh pembeli. Contoh pasar tradisional dan pasar swalayan.
2) Pasar Abstrak.
Pasar abstrak adalah pasar dimana para pedagangnya tidak menawar
barang-barang yang akan dijual dan tidak membeli secara langsung tetapi hanya
dengan menggunakan surat dagangannya saja. Contoh pasar online, pasar
saham, pasar modal dan pasar valuta asing.
2.5.2 Jenis pasar menurut cara transaksinya.
Menurut cara transaksinya, jenis pasar dibedakan menjadi pasar tradisional
dan pasar modern.
1) Pasar Tradisional
Pasar tradisional adalah pasar yang bersifat tradisional dimana para penjual
dan pembeli dapat mengadakan tawar menawar secar langsung.
Barang-barang yang diperjual belikan adalah Barang-barang yang berupa Barang-barang kebutuhan
2) Pasar Modern
Pasar modern adalah pasar yang bersifat modern dimana barang-barang
diperjual belikan dengan harga pas dan denganm layanan sendiri. Tempat
berlangsungnya pasar ini adalah di mal, plaza, dan tempat-tempat modern
lainnya.
2.5.3 Jenis Pasar menurut jenis barangnya.
Beberapa pasar hanya menjual satu jenis barang tertentu , misalnya pasar
hewan, pasar sayur, pasar buah, pasar ikan dan daging serta pasar loak.
2.5.4 Jenis Pasar menurut keleluasaan distribusi.
Menurut keluasaan distribusinya barang yang dijual pasar dapat dibedakan
menjadi:
1) Pasar Lokal
2) Pasar Daerah
3) Pasar Nasional dan
BAB 3
METODE PENELITIAN
Pada bab ini akan di bahas secara khusus penentuan variabel dominan atau
perangkingan keriteria dan alternatif yang mempengaruhi minat belanja di pasar
modern dengan metode Analitic Hierarchy Process (AHP).
3.1 Pengumpulan Data 3.1.1 Sumber Data
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer. Data primer berupa
pengisian kuisioner perbandingan antar keriteria dan perbandingan antar alternatif
oleh mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam pada stambuk
2010-2013.
3.1.2 Sampel
Untuk menghasilkan data yang lebih baik, maka responden dari penelitian ini dipilih
dari seluruh mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam yang
masih aktif yang jumlahnya ditentukan dengan menggunakan perhitungan sampel
acak sederhana (J.Supranto, 1992). Supranto mendefinisikan bahwa sampel acak
sederhana adalah jika suatu n elemen dipilih dari suatu populasi dengan N elemen
sedemikian hingga setiap kemungkinan sampel n elemen mempunyai kesempatan
yang sama untuk dipilih.
Adapun perhitungan sampel acak sederhana untuk menghitung jumlah responden
adalah :
n = � . � 2
( �−1 ) � + σ2
�2 = ������
4 �
2
D = � �
Z� 2
�
Keterangan :
n = Ukuran sampel
N = Ukuran populasi
B = Batas kesalahan nilai yang ditoleransi
�2 = Tingkat variansi Z�
2
= Diambil dari table distribusi normal
D = Tingkat keyakinan dari Z� 2 Range = Interval penilaian
Dalam penelitian ini, populasinya adalah jumlah mahasiswa Fakultas
Matematika dan ilmu Pengetahuan Alam yaitu 3.382 mahasiswa (Data dari Direktori
Mahasiswa Universitas Sumatera Utara, Maret 2014). Tingkat keyakinan 95%
merupakan persentase keyakinan yang dianjurkan oleh supranto dalam sebuah
penelitian. Dengan keyakinan 95% dan B=1, maka : α = 0,05
�0,025 = 1,96 ( dari table distribusi normal )
D = ( 1 1,96 )
2 = 0,26
�2 = ( 16 4 )
2 = 16
Maka jumlah responden adalah
n = (3382).(16)
(3382−1).(0,26)+16
n = 54.112
895,06 = 60,46 ≈61
Maka dari 3.382 jumlah Mahasiswa Fakultas MIPA USU sebagai populasi
dibutuhkan 61 responden.
3.1.3 Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian ini dilakukan di kampus Fakultas MIPA USU Medan Jl. Biotegnologi No 1
BAB 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Perhitungan Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria
Hasil analisis preferensi gabungan dari 61 responden untuk 6 keriteria penentuan
variabel dominan atau perangkingan keriteria yang mempengaruhi minat belanja
mahasiswa FMIPA USU di pasar modern yaitu perbandingan berpasangan antara
harga (Ha), Lokasi (Lok), Pelayanan (Pel), kelengkapan produk (Kel), kenyamanan
(Ken) dan Promosi (Pro). Hasil gabungan perbandingan menunjukkan bahwa
keriteria harga (Ha), tiga (3) kali lebih penting dari keriteria lokasi (Lok), keriteria
kelengkapan produk (Kel) enam (6) lebih penting dari pelayanan (Pel), keriteria
promosi (Pro) 3 kali lebih penting dari pelayanan (Pel) dan lebih lengkapnya seperti
[image:44.612.124.518.411.644.2]pada table 4.1.1
Tabel 4.1.1 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria
Keriteria Ha Lok Pel Kel Ken Pro
Ha 1 3 7 2 4 3
Lok 1
3 1 5
1
2 3 2
Pel 1
7 1 5 1 1 6 1 2 1 3
Kel 1
2 2 6 1 5 3
Ken 1
4
1
3 2
1
5 1 2
Pro 1
3 1 2 3 1 3 1 2 1
Matriks perbandingan berpasangan pada table 4.1 adalah hasil analisis preferensi
setiap perbandingan berpasangan antar keriteria. Perhitungan matriks untuk setiap
perbandingan antar keriteria selanjutnya adalah menyederhanakan matriks
perbandingan pembobotan. Setelah matriks disederhanakan selanjutnya
menjumlahkan setiap kolom, hasilnya seperti table 4.1.2
Tabel 4.1.2 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria yang Disederhanakan
Keriteria Ha Lok Pel Kel Ken Pro
Ha 1.000 3.000 7.000 2.000 4.000 3.000
Lok 0.333 1.000 5.000 0.500 3.000 2.000
Pel 0.143 0.200 1.000 0.167 0.500 0.333
Kel 0.500 2.000 6.000 1.000 5.000 3.000
Ken 0.250 0.333 2.000 0.200 1.000 2.000
Pro 0.333 0.500 3.000 0.333 0.500 1.000
∑ 2,560 7,033 24,000 4,200 14,000 11,333
Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang
bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen
dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat pada tabel 4.3
Tabel 4.1.3 Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Keriteria yang Dinormalkan
Keriteria Ha Lok Pel Kel Ken Pro Vector
eigen
Ha 0.391 0.427 0.292 0.476 0.286 0.265 0.356
Lok 0.130 0.142 0.208 0.119 0.214 0.176 0.165
Pel 0.056 0.028 0.042 0.040 0.036 0.029 0.038
Kel 0.195 0.284 0.250 0.238 0.357 0.265 0.265
Ken 0.098 0.047 0.083 0.048 0.071 0.176 0.087
Pro 0.130 0.071 0.125 0.079 0.036 0.088 0.088
Selanjutnya nilai eigen maksimum (����) didapat dengan menjumlahkan
hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat
diperoleh adalah:
���� = (2,560 x 0,356) + (7,033 x 0,165) + (24,000 x 0,038) + (4,200 x 0,265) + (14,000 x 0,087) + (11,333 x 0,088) = 6,331
Karena matriks berordo 6 (yakni terdiri dari 6 kriteria), nilai indeks konsistensi yang
diperoleh :
CI = ���� −�
(�−1)
=
6,331−6
6−1
=
0,331
5
=
0,066Untuk n = 6, RI = 1,240 (table Saaty), maka :
CR = ��
��
=
0,066
1,240
= 0,053 < 0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi rensponden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada matriks keriteria yang dinormalkan menunjukkan
bahwa : kriteria harga (Ha) merupakan kriteria yang paling dominan mempengaruhi
%, berikutnya adalah kriteria kelengkapan produk (Kel) dengan bobot 0,265 atau 26,5
%, kriteria lokasi (Lok) dengan bobot 0,165 atau 16,5 % , kriteria promosi (Pro)
dengan bobot 0,088 atau 8,8 % , kriteria kenyamanan (Ken) dengan bobot 0,087 atau
8,7% dan untuk kriteria pelayanan (Pel) dengan bobot 0,038 atau 3,8%.
4.2 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga
Hasil analisis preferensi gabungan dari 61 responden untuk perbandingan
berpasangan kriteria harga pada 5 pasar modern adalah perbandingan berpasangan
antara Ramayana Pringgan (RP), Metro Medan Plaza (MMP), Macan Yaohan (MY),
Brastagi Mall (BM) dan Carrefour Plaza Medan Fair (CPM). Hasil gabungan
menunjukkan bahwa Ramayana Pringgan (RP) 3 kali lebih penting dari Macan
Yaohan (MY), Metro Medan Plaza (MMP) 2 kali lebih penting dari Macan Yaohan
(MY). Selengkapnya diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal pada tabel
[image:47.612.158.483.395.592.2]4.2.1
Tabel 4.2.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga
Alternatif RP MMP MY BM CPM
RP 1 2 3 2 1
3
MMP 1
2 1 2 5
1 3
MY 1
3
1
2 1
1 2
1 7
BM 1
2
1
5 2 1
1 5
CPM 3 3 7 5 1
Matriks perbandingan berpasangan pada tabel 4.2.1 adalah hasil analisis preferensi
gabungan dari 61 responden dengan cara menghitung rata-rata geometrik untuk setiap
perbandingan berpasangan antar alternatif menurut kriteria harga. Perhitungan
matriks perbandingan pembobotan. Setelah matriks disederhanakan selanjutnya
[image:48.612.150.493.144.395.2]menjumlahkan setiap kolom, hasilnya seperti pada tabel 4.2.2
Tabel 4.2.2 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga yang Disederhanakan
Alternatif RP MMP MY BM CPM
RP 1.000 2.000 3.000 2.000 0.333
MMP 0.500 1.000 2.000 5.000 0.333
MY 0.333 0.500 1.000 0.500 0.143
BM 0.500 0.200 2.000 1.000 0.200
CPM 3.000 3.000 7.000 5.000 1.000
∑ 5,333 6,700 15,000 13,500 2,010
Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang
bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Perhitungan untuk
menormalkan matriks yang disederhanakan diformulasikan sebagai berikut : a11 pada
matriks yang dinormalkan dihasilkan dari a11 pada matriks yang disederhanakan
dibagi jumlah kolom 1 (a), a12 pada matriks yang dinormalkan dihasilkan dari a12
pada matriks yang disederhanakan dibagi jumlah kolom 2 (b) dan seterusnya. Nilai
vector eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk tiap baris. Hasilnya seperti
Tabel 4.2.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Harga yang Dinormalkan
Alternatif RP MMP MY BM CPM Vector
eigen
RP 0.188 0.299 0.200 0.148 0.166 0.200
MMP 0.094 0.149 0.133 0.370 0.166 0.183
MY 0.063 0.075 0.067 0.037 0.071 0.062
BM 0.094 0.030 0.133 0.074 0.100 0.086
CPM 0.563 0.448 0.467 0.370 0.498 0.469
Selanjutnya nilai eigen maksimum (����) didapat dengan menjumlahkan
hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat
diperoleh adalah:
���� = (5,333 x 0,200) + (6,700 x 0,183) + (15,000 x 0,062) + (13,500 x 0,086) + (2,010 x 0,469) = 5,330
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi
yang diperoleh :
CI = ���� −�
(�−1)
=
5,330−5
5−1
=
0,330
4
=
0,083Untuk n = 5, RI = 1,120 (table Saaty), maka :
CR = ��
��
=
0,083
1,120
= 0,074 < 0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi rensponden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.2.3 diperoleh urutan alternatif untuk
keriteria harga yakni Carrefour Plaza Medan Fair (CPM) dengan nilai bobot 0,469
atau 46,9%, kemudian Ramayana Pringgan (RP) 0,200 atau 20%, Metro Medan
Plaza (MMP) dengan nilai bobot 0,183 atau 18,3%, Brastagi Mall (BM) dengan nilai
4.3 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi
Perbandingan berpasangan keriteria lokasi pada jenis alternatif pasar modern adalah
perbandingan berpasangan antara Ramayana Pringgan (RP), Metro Medan Plaza
(MMP), Macan Yaohan (MY), Brastagi Mall (BM) dan Carrefour Plaza Medan Fair
(CPM). Hasil gabungan menunjukkan bahwa Ramayana Pringgan (RP) 5 kali lebih
penting dari Macan Yaohan (MY), Metro Medan Plaza (MMP) 4 kali lebih penting
dari Ramayana Pringgan (RP) , Brastagi Mall (BM) 2 kali lebih penting dari Macan
Yaohan (MY). Sehingga diperoleh hasil preferensi dalam matriks resiprokal seperti
[image:50.612.167.474.307.548.2]Tabel 4.3.1
Tabel 4.3.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi
Alternatif RP MMP MY BM CPM
RP 1 1
4 5 2
1 5
MMP 4 1 7 3 1
2
MY 1
5
1
7 1
1 2
1 5
BM 1
2
1
3 2 1
1 6
CPM 5 2 5 6 1
Perhitungan matriks untuk kriteria program pemerintah adalah meyederhanakan
Tabel 4.3.2 Matriks Evaluasi untuk Keriteria Lokasi yang Disederhanakan
Alternatif RP MMP MY BM CPM
RP 1.000 0.250 5.000 2.000 0.200
MMP 4.000 1.000 7.000 3.000 0.500
MY 0.200 0.143 1.000 0.500 0.200
BM 0.500 0.333 2.000 1.000 0.167
CPM 5.000 2.000 5.000 6.000 1.000
∑ 10,700 3,726 20,000 12,500 2,067
Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom yang
bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen
dihasilkan dari rata-rata nilai bobot relatif untuk tiap baris, hasilnya dapat dilihat pada
[image:51.612.150.492.494.699.2]tabel 4.3.3
Tabel 4.3.3 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Lokasi yang Dinormalkan.
Alternatif RP MMP MY BM CPM Vector
eigen
RP 0.093 0.067 0.250 0.160 0.097 0.133
MMP 0.374 0.268 0.350 0.240 0.242 0.295
MY 0.019 0.038 0.050 0.040 0.097 0.049
BM 0.047 0.089 0.100 0.080 0.081 0.079
Selanjutnya nilai eigen maksimum (����) didapat dengan menjumlahkan
hasil perkalian jumlah kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat
diperoleh adalah:
���� = (10,700 x 0,133) + (3,726 x 0,295) + (20,000 x 0,049) +(12,500 x 0.079) + (2,067 x 0,444) = 5,441
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 alternatif), nilai indeks konsistensi
yang diperoleh :
CI = ���� −�
(�−1)
=
5,441− 5
5−1
=
0,441
4
=
0,103Untuk n = 5, RI = 1,120 (table Saaty), maka :
CR = ��
��
=
0,103
1,120
= 0,092 < 0,100
Karena CR < 0,100 berarti preferensi rensponden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada tabel 4.3.4 diperoleh urutan pasar modern untuk keriteria
lokasi yaitu Carrefour Plaza Medan Fair (CPM) menjadi unggulan yang pertama
dengan nilai bobot 0,444 atau 44,4%, kemudian Metro Medan Plaza (MMP) dengan
nilai bobot 0,295 atau 29,5% , Ramayana Pringgan (RP) dengan nilai bobot 0,133
atau 13,3%, Brastagi Mall (BM) dengan nilai bobot 0,079 atau 7,9% dan Macan
Yaohan (MY) dengan nilai bobot sebesar 0,049 atau 4,9%.
4.4 Perhitungan Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan
Hasil analisi preferensi gabungan dari 61 responden untuk perbandingan berpasangan
keriteria pelayanan pada 5 pasar modern adalah perbandingan berpasangan antara
Ramayana Pringgan (RP), Metro Medan Plaza (MMP), Macan Yaohan (MY),
Brastagi Mall (BM) dan Carrefour Plaza Medan Fair (CPM). Hasil gabungan
menunjukkan bahwa Ramayana Pringgan (RP) 2 kali lebih penting dari Macan
Yaohan (MY), Metro Medan Plaza (MMP) sama penting dengan Macan Yaohan
Medan Plaza (MMP) dan Brastagi Mall (BM). Selengkapanya diperoleh hasil
[image:53.612.151.490.142.329.2]preferensi dalam matriks resiprokal seperti tabel 4.4.1
Tabel 4.4.1 Matriks Faktor Evaluasi untuk Keriteria Pelayanan
Alternatif RP MMP MY BM CPM
RP 1 2 2 3 1
2
MMP 1
2 1 1
1 3
1 3
MY 1
2 1 1
1 2
1 5
BM 1
3 3 2 1
1 2
CPM 2 3 5 2 1
Matriks perbandingan berpasangan pada tabel 4.4.1 adalah hasil analisis preferensi
gabungan 61 responden dengan cara menghitung rata-rata geometri untuk setiap
perbandingan berpasangan antar altern
