ANALISIS METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
TESIS
MEIDA SITANGGANG
117038005
PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
ANALISIS METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
TESIS
Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah
Magister Teknik Informatika
MEIDA SITANGGANG
117038005
PROGRAM STUDI S2 TEKNIK INFORMATIKA
FAKULTAS ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI INFORMASI
UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
PENGESAHAN
Judul : ANALISIS METODE ANALYTIC
HIERARCHY PROCESS DENGAN
PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
Kategori : TESIS
Nama : MEIDA SITANGGANG
Nomor Induk Mahasiswa : 117038005
Program Studi : S2 TEKNIK INFORMATIKA
Fakultas : ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
INFORMASI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA
Komisi Pembimbing :
Pembimbing 2 Pembimbing 1
Dr. Zakarias Situmorang, MT Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
Diketahui/Disetujui oleh
Program Studi S2 Teknik Informatika Ketua,
PERNYATAAN
ANALISIS METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
TESIS
Saya mengakui bahwa tesis ini adalah hasil karya saya sendiri, kecuali beberapa kutipan dan ringkasan yang masing-masing telah disebutkan sumbernya.
Medan, 23Agustus 2013
PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI
KARYA ILMIAH UNTUK KEPENTINGAN
AKADEMIS
Sebagai sivitas akademika Universitas Sumatera Utara, saya yang bertandatangan di
bawah ini:
Nama : Meida Sitanggang
NIM : 117038005
Program Studi : S2 Teknik Informatika
Jenis Karya Ilmiah : Tesis
Demi pengembangan ilmu pengetahuan, menyetujuui untuk memberikan kepada
Universitas Sumatera Utara Hak Bebas Royalti Non-Eksklusif (Non-Exclusive Royalti
Free Right) atas tesis saya yang berjudul:
ANALISIS METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
DENGAN PENDEKATAN LOGIKA FUZZY
Beserta perangkat yang ada (jika diperlukan). Dengan Hak Bebas Royalti
Non-Eksklusif ini, Universitas Sumatera Utara berhak menyimpan, mengalih media,
memformat, mengelola dalam bentuk database, merawat dan mempublikasikan tesis
saya tanpa meminta izin dari saya selama tetap mencantumkan nama saya sebagai
penulis dan sebagai pemegang dan/atau sebagai pemilik hak cipta.
Demikian pernyataan ini dibuat dengan sebenarnya.
Medan, 23 Agustus 2013
Meida Sitanggang
Telah diuji pada
Tanggal: 23 Agustus 2013
PANITIA PENGUJI TESIS:
KETUA : Dr. Poltak Sihombing, M.Kom
ANGGOTA : 1. Dr. Zakarias Situmorang, MT
2. Prof. Dr. Opim Salim Sitompul
3. Prof. Dr. Muhammad Zarlis
RIWAYAT HIDUP
DATA PRIBADI
Nama : Meida Sitanggang, S. Kom
Tempat dan Tanggal Lahir : Siahaan balian, 02 Mei 1984
Alamat Rumah : Kiwi Raya blok L no 2, Percut Sei
Tuan, Kab. Deli Serdang
Telepon : 081375100244
E-Mail : meida.sitanggang@gmail.com
Instansi tempat bekerja : SMP Negeri 4 Medan
Alamat Kantor : Jln. Jati III no. 118 kel. Teladan Timur
Telepon kantor : 061 7365217
DATA PENDIDIKAN
SD : Negeri 3 no. 173739 Pangururan Tamat: 1996
SLTP : Negeri 1 Pangururan Tamat: 1999
SLTA : Negeri 1 Pangururan Tamat: 2002
D-3 : STMIK Sisingamangaraja XII Tamat: 2005
Strata-1 : STMIK Sisingamangaraja XII Tamat: 2006
UCAPAN TERIMA KASIH
Puji dan syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa, karena telah memberikan berkat dan
karunia-Nya sehingga tesis ini dapat selesai.
Pada kesempatan ini Penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada Bapak
Dr. Poltak Sihombing, M. Kom selaku pembimbing I dan Bapak Dr. Zakarias
Situmorang, MT, selaku pembimbing II, yang selama ini telah memberikan waktu dan
bimbingan, saran dan masukan yang membangun untuk mengarahkan penulisan ini
ke arah yang lebih baik. Terima kasih kepada dosen penguji Bapak Prof. Dr. Opim
Salim Sitompul, Bapak Prof. Dr. Muhammad Zarlis, dan Bapak Dr. Marwan Ramli,
M.Si yang telah memberikan kritikan dan saran yang membangun yang sangat
berguna dalam perbaikan penulisan tesis ini.
Terima kasih kepada para dosen yang selama duduk dibangku perkuliahan telah
memberikan ilmunya kepada Penulis yang dapat meningkatkan pengetahuan yang
dimiliki oleh Penulis. Dan kepada para pengawai di Fakultas Ilmu Komputer
khususnya Program Studi S2 Teknik Informatika yang telah banyak membantu dalam
pengurusan administrasi.
Terima kasih tak terhingga buat seluruh keluarga yang selalu memberikan
dukungan. Suami Mufria J. Purba, Bapak B. Sitanggang, dan Ibu M. Naibaho, Bapak
mertua S. Purba, dan Ibu mertua L. Nainggolan, yang selalu mendoakan dan
memberikan nasehat yang mampu menguatkan Penulis, semoga Tuhan selalu
memberkati dan memberikan kesehatan buat kalian. Spesial buat ananda tecinta
Gabriel Alvaro Purba, semoga tetap sehat dan makin pintar kelak jadi kebanggaan
bangsa dan negara.
Tak lupa penulis mengucapkan terima kasih banyak kepada Bapak Marganda
Simarmata yang selalu bersedia sebagai teman berdiskusi, kepada M. Risky Hasibuan
yang mau memberikan waktu untuk membantu, dan kepada seluruh rekan-rekan yang
tidak bisa Penulis sebutkan satu-persatu, semoga Tuhan yang membalaskan baik budi
Penulis menyadari masih banyak kekurangan dalam penulisan tesis ini, oleh
karena itu Penulis menerima saran dan masukan yang bersifat membangun untuk
DAFTAR ISI
HALAMAN JUDUL ... ii
PENGESAHAN ... iii
PERNYATAAN ORISINALITAS ... iv
PERSETUJUAN PUBLIKASI ... v
PANITIA PENGUJI ... vi
2.1 Metode Analytical Hierarchy Process... 4
2.1.1 Prinsip Dasar Pada AHP ... 6
2.1.2 Penentuan Prioritas ... 7
2.1.3 Matriks Keputusan ... 8
2.2 Fuzzy Logic ... 10
2.2.1 Operasi Dasar dalam Himpunan Fuzzy ... 11
2.2.2 Himpunan Klasik ... 11
2.3.2 Menghitung Nilai Fuzzy Synthetic Extent ... 18
2.4 Penelitian Terkait ... 18
BAB III METODE PENELITIAN ... 21
3.1 Rancangan Penelitian ... 21
3.1.1 Analisa Identifikasi Kebutuhan ... 22
3.1.2 Melakukan Input Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria ... 22
3.1.3 Penghitungan Bobot Kriteria ... 24
3.1.4 Menghitung Konsistensi ... 25
3.1.5 Menghitung Bobot Sub Kriteria ... 26
3.1.6 Menentukan Ranking Dari Alternatif ... 27
3.2 Analisa Penyelesaian Masalah Menggunakan Fuzzy AHP ... 28
3.2.1 Menghitung Nilai Fuzzy Synthetic Extent Dari Masing- Masing Matriks Perbandingan Berpasangan ... 29
3.2.2 Menghitung Degree of Possibility ... 31
3.2.3 Menghitung Vektor Bobot ... 33
3.2.4 Melakukan Normalisasi ... 33
3.3 Rancangan Sistem ... 34
3.3.1 Rancangan Halaman Depan... 34
Kandidat ... 34
3.3.3 Rancangan Input Nama Sub Kriteria dan Kandidat ... 35
3.3.4 Rancangan Input Kepentingan Antar Kriteria dan Nilai Alternatif ... 35
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 37
4.1 Data Pengujian ... 37
4.2 Survei Dengan Penyebaran Kusioner ... 38
4.3 Hasil Survei ... 40
4.4 Proses Pengujian Skala AHP ... 45
4.4.1 Proses Pengujian Level Kriteria ... 45
4.4.2 Proses Pengujian Level Sub Kriteria IPK ... 47
4.4.3 Proses Pengujian Level Sub Kriteria Semester ... 47
4.4.4 Proses Pengujian Level Sub Kriteria Penghasilan Orang Tua (POT) ... 48
4.4.5 Proses Pengujian Level Sub Kriteria Tanggungan Orang Tua (TOT) ... 49
4.4.6 Proses Pengujian Level Sub Kriteria Status Beasiswa 50 4.5 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP ... 50
4.5.1 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk Kriteria .. 51
4.5.2 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk IPK ... 52
4.5.3 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk Semester 53 4.5.4 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk Penghasilan Orang Tua ... 55
4.5.5 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk Tanggungan Orang Tua ... 56
4.5.6 Proses Pengujian Skala Fuzzy AHP Untuk Status Beasiswa ... 57
4.6 Pengujian Terhadap Alternatif ... 58
4.7 Pembahasan ... 59
5.1 Kesimpulan ... 61
5.2 Saran ... 61
DAFTAR PUSTAKA ... 63
LAMPIRAN A DAFTAR PUBLIKASI ILMIAH PENULIS ... 66
LAMPIRAN B HASIL RESPONDEN ... 67
DAFTAR TABEL
Halaman
Tabel 2.1 Skala penilaian perbandingan berpasangan ... 8
Tabel 2.2 Matriks perbandingan berpasangan ... 9
Tabel 2.3 Indeks random ... 10
Tabel 2.4 Tabel operasi dasar dalam himpunan fuzzy ... 11
Tabel 2.5 Fuzifikasi perbandingan kepentingan antara kriteria ... 17
Tabel 3.1 Bentuk matriks berpasangan dengan jumlah n kriteria ... 22
Tabel 3.2 Inputan elemen matriks segitiga atas... 23
Tabel 3.3 Nilai elemen matriks segitiga atas dan bawah... 24
Tabel 3.4 Nilai prioritas kriteria ... 26
Tabel 3.5 Matriks berpasangan untuk sub kriteria dari masing-masing kriteria sebanyak n... 27
Tabel 3.6 Nilai prioritas sub kriteria n... 28
Tabel 3.7 Prioritas global masing-masing alternatif... 28
Tabel 3.8 Matriks skala AHP diubah ke dalam bilangan triangular fuzzy Number ... 29
Tabel 3.9 Matriks perbandingan berpasangan dengan bilangan TFN ... 30
Tabel 3.10 Hasil operasi penjumlahan pada bilangan TFN ... 30
Tabel 3.10 Hasil perhitungan bobot ... 33
Tabel 3.11 Normalisasi vektor bobot antar kriteria ... 34
Tabel 4.1 Sub kriteria ... 38
Tabel 4.2 Matriks perbandingan berpasangan antar kriteria ... 41
Tabel 4.3 Matriks perbandingan untuk sub kriteria IPK ... 42
Tabel 4.4 Matriks perbandingan untuk sub kriteria Semester ... 43
Tabel 4.5 Matriks perbandingan untuk sub kriteria Penghasilan Orang Tua 44
Tabel 4.7 Matriks perbandingan untuk sub kriteria Status Beasiswa ... 45
Tabel 4.8 Fuzzifikasi matriks kriteria ... 51
Tabel 4.9 Fuzzifikasi matriks IPK ... 52
Tabel 4.10. Fuzzifikasi matriks Semester... 53
Tabel 4.11 Fuzzifikasi matriks Penghasilan Orang Tua ... 55
Tabel 4.12 Fuzzifikasi matriks Tanggungan Orang Tua ... 56
Tabel 4.13 Fuzzifikasi matriks Status Beasiswa ... 57
Tabel 4.14. Data alternatif ... 58
DAFTAR GAMBAR
Halaman
Gambar 2.1 Hirarki Analitic Hierarcy Process ... 6
Gambar 2.2 Himpunan Muda, Parobaya, Tua dalam himpunan klasik ... 12
Gambar 2.3 Fungsi keanggotaan untuk kelompok kekayaan ... 14
Gambar 2.4 Representasi himpunan fuzzy dalam fuzzy AHP dengan kurva Segitiga ... 17
Gambar 3.1 Langkah-langkah penelitian ... 21
Gambar 3.2 Perpotongan antara M1 dan M2 ... 32
Gambar 3.3 Rancangan halaman depan ... 35
Gambar 3.4 Halaman input kriteria dan sub kriteria ... 35
Gambar 3.5 Rancangan input nama sub kriteria dan kandidat ... 36
ABSTRAK
Pengambilan keputusan dengan banyak kriteria yang bersifat subjektif, seringkali
seorang pengambil keputusan dihadapkan pada suatu permasalahan yang sulit
dalam penentuan bobot setiap kriteria. Skala yang berbentuk bilangan tegas (crisp)
dianggap kurang mampu menangani ketidakpastian. Penelitian ini bertujuan untuk
melakukan analisa pembobotan pada skala AHP dan membangun model sistem
penunjang keputusan dengan kombinasi logika fuzzy pada AHP. Dengan
menggunakan metode Fuzzy AHP masalah ketidakpastian yang ada pada skala crisp
yang dimiliki oleh AHP bisa dikurangi. Dengan membandingkan penggunaan metode
AHP dan Fuzzy AHP akan menghasilkan nilai dan ranking yang berbeda
THE ANALYZE OF ANALYTIC HIERARCHY PROCESS
METHOD BY USING FUZZY LOGIC APPROACH
ABSTRACT
Having decision based on some criterion subjectively is making the one being
decision maker have to identify the value of criterion. The scale on crisp is
uneffectively assumed to uncertainty, the porpuse of this research to analize the
scroring in Analytic Hierarchy Process (AHP) scale and develop the aid model
system by doing fuzzy logic combination on AHP. A fuzzy AHP will result different
value and rank, making rank by using fuzzy AHP will find out the result objectively
better than by using AHP methode.
