PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS PEMELIHARAAN JALAN

PENERAPAN FUZZY ANALYTICAL NETWORK PROCESS DALAM MENENTUKAN PRIORITAS

PEMELIHARAAN JALAN

Sidang Tugas Akhir - 2013

Oleh :

Manis Oktavia 1209 100 024

Dosen Pembimbing :

Drs. I Gusti Ngurah Rai Usadha, M.Si

PENDAHULUAN

TINJAUAN PUSTAKA

METODE PENELITIAN

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

KESIMPULAN

DAFTAR PUSTAKA

PENDAHULUAN

Pendahuluan Pendahuluan

Latar Belakang Masalah

Kondisi jalan yang ada dalam keadaan kurang baik (rusak)

Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga Bangkalan

Penanganan jalan berupa pemeliharaan jalan dan peningkatan jalan

Prioritas pemeliharaan jalan

Penerapan Fuzzy Analytical Network Process (Fuzzy ANP)

Terbatasnya anggaran

Permasalahan yang dibahas dalam Tugas Akhir ini adalah

Pendahuluan

Rumusan Masalah

Bagaimana menentukan prioritas pemeliharaan jalan di

Bangkalan berdasarkan metode Fuzzy ANP?

Pendahuluan

Batasan Masalah

Batasan masalah yang digunakan dalam Tugas Akhir ini adalah

1. Data yang digunakan adalah data primer berupa hasil penilaian para ahli dan data sekunder berupa hasil survey jalan.

2. Kriteria dan subkriteria yang digunakan :

•Kondisi jalan : berlubang, ambles, retak, bergelombang, jembul, bahu jalan

•Volume lalu lintas : truk ringan, truk sedang dan berat, mobil, bus, sepeda motor

•Ekonomi proyek : perkiraan biaya kegiatan, manfaat penanganan jalan

•Tata guna lahan : bidang pertanian, bidang pendidikan, bidang sosial budaya, bidang perdagangan jasa

3. Alternatif link jalan berasal dari data pemeliharaan jalan DPU Bina Marga Bangkalan

4. Pengujian menggunakan Microsoft Excel dan Matlab

Pendahuluan

Tujuan dan Manfaat

Mendapatkan prioritas pemeliharaan jalan di Bangkalan berdasarkan metode Fuzzy ANP.

Tujuan yang ingin dicapai dalam Tugas Akhir ini adalah

1. Memperluas wawasan mengenai aplikasi metode Fuzzy ANP dalam memecahkan masalah pengambilan

keputusan.

2. Sebagai rekomendasi kepada pihak DPU Bina Marga Bangkalan dalam membantu menentukan prioritas pemeliharaan jalan.

Manfaat yang diharapkan dari hasil Tugas Akhir ini adalah

TINJAUAN PUSTAKA



Menurut SK no 77 Dirjen Bina Marga tahun 1990, jaringan jalan dibagi menjadi dua yaitu

1. Jalan dengan kondisi mantap pemeliharaan jalan 2. Jalan dengan kondisi tidak mantap rehabilitasi,

perbaikan dan konstruksi jalan

Tinjauan Pustaka

Pemeliharaan Jalan

Pemeliharaan jalan : kegiatan penanganan jalan yang berkondisi baik/

sedang yang harus mendapatkan prioritas untuk ditangani.

Berdasarkan metode dalam SK no 77/KPTS/Db/1990 Dirjen Bina Marga diperoleh urutan prioritas penanganan jalan adalah jalan dengan nilai Lalu Lintas Harian Rata (LHR) dan nilai Net Present Value (NPV) tertinggi.

Tinjauan Pustaka

Penentuan Skala Prioritas Jalan

NPV merupakan tingkat pengembalian ekonomi proyek. Nilai NPV

didapat dengan membandingkan manfaat penanganan jalan dengan

perkiraan biaya penanganan jalan. Manfaat penanganan jalan dihitung

dengan membandingkan kondisi jalan dan perkiraan jumlah lalu

lintas.



Fuzzy ANP merupakan gabungan dari metode fuzzy dan Analytical Network Process (ANP).



Digunakan pendekatan ANP karena memungkinkan adanya dependensi baik antara kriteria, antar alternatif maupun antar kriteria dan alternatif.



Digunakan pendekatan fuzzy untuk mengatasi adanya informasi dan data yang tidak lengkap serta mengakomodasi sifat samar dari pengambil keputusan.

Tinjauan Pustaka

Fuzzy Analytical Network Process (Fuzzy ANP)



Teori himpunan fuzzy merupakan kerangka matematis yang

digunakan untuk merepresentasikan ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan dan kekurangan informasi.



Bilangan fuzzy triangular digunakan untuk menggambarkan variabel-variabel linguistik secara pasti.



Gambar fuzzy triangular

: nilai terendah : nilai tengah : nilai tertinggi

Tinjauan Pustaka

Himpunan Fuzzy dan Bilangan Fuzzy

l

m

u



Analisis menggunakan metode Fuzzy ANP berdasarkan langkah- langkah berikut:

1. Penyusunan struktur jaringan

2. Pembobotan masing-masing elemen

Pembobotan merupakan pemenuhan masing-masing elemen terhadap tujuan pengambilan keputusan menggunakan metode perbandingan berpasangan. Masing-masing penilaian perlu di uji konsistensi dengan cara mencari nilai .

Tinjauan Pustaka

Penyelesaian dengan Metode Fuzzy ANP

𝜆 _{𝑚𝑎𝑘𝑠} , 𝐶𝐼, 𝑑𝑎𝑛 𝐶𝑅

Skala numerik dan skala linguistik untuk tingkat kepentingan

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

Skala Numerik

Skala TFN Invers Skala TFN

Definisi Variabel Linguistik

(1, 1, 1) (1, 1, 1) Perbandingan dua kriteria yang sama

1 (1/2, 1, 3/2) (2/3, 1, 2) Dua elemen mempunyai kepentingan yang sama

3 (1, 3/2, 2) (1/2, 2/3, 1) Satu elemen sedikit lebih penting dari yang lain

5 (3/2, 2, 5/2) (2/5, 1/2, 2/3) Satu elemen lebih penting dari yang lain

7 (2, 5/2, 3) (1/3, 2/5, ½) Satu elemen sangat lebih penting dari yang lain

9 (5/2, 3, 7/2) (2/7, 1/3, 2/5) Satu elemen mutlak lebih penting dari

yang lain

Misalkan A adalah matriks perbandingan berpasangan dan W adalah matriks normalisasi.

Matriks normalisasi didapatkan dengan menjumlahkan setiap kolom matriks A kemudian membagi setiap elemen matriks A dengan hasil penjumlahan tersebut sesuai kolomnya masing- masing. Selanjutnya, dihitung rata-rata tiap barisnya.

Untuk menghitung dengan cara membentuk matriks B di mana elemennya merupakan perkalian antara elemen dari kolom pertama matriks perbandingan (A) dengan elemen

pertama rata-rata baris matriks normalisasi (AR). Dari matriks B tersebut kemudian dicari jumlah tiap barisnya (C).

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...



Untuk menghitung



Untuk menghitung



Untuk menghitung

𝜆 _{𝑚𝑎𝑘𝑠}

n ar

n

c

i i



i



^{1 1} 1



max

1 max



 

n CI  n

IR CR  CI

𝐶𝐼

𝐶𝑅

dengan

: eigen value maksimum n : banyaknya elemen

yang dibandingkan

1

ci

: elemen ke-i dari matriks C

1

ari

: elemen ke-i dari matriks rata-rata baris matriks normalisasi

CI : Consistency Index CR : Consistency Ratio IR : Index Random

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...



Nilai Index Random



Setelah matriks dari penilaian responden konsisten maka nilai tersebut dikonversikan menjadi nilai TFN.

Ukuran

Matriks 3x3 4x4 5x5 6x6 7x7 8x8 9x9 10x10

IR

0.58 0.90 1.12 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

Hasil penilaian perbandingan berpasangan digabung dengan cara perhitungan rataan geometrik melalui agregasi penilaian responden seperti berikut:

, ,

Uji konsistensi dibutuhkan dalam pengambilan keputusan untuk mengetahui seberapa baik konsistensi matriks perbandingan

berpasangan yang berasal dari penilaian persepsi manusia. Nilai menunjukkan penilaian fuzzy konsisten.

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

K K

k

ijk

ij

l

l

/ 1

1

 

 



  



K K

k

ijk

ij

m

m

/ 1

1





 



  



K K

k

ijk

ij

u

u

/ 1

1

 

 



  



u

m

l  

Langkah-langkah metode Chang:

Misalkan himpunan objek dan

himpunan tujuan. Setiap objek diambil dan dilakukan analisis perluasan untuk setiap tujuan, . Oleh karena itu, nilai analisis perluasan untuk setiap objek didapat

dimana adalah nilai TFN.

Langkah 1. Menghitung nilai sintesis fuzzy untuk objek ke-i yang didefinisikan sebagai berikut :

(1)

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

 ^{x x x}

_n



X 

₁

,

₂

,..., ^U   ^u

₁

^{, u}

₂

^{,..., u}

_n



g

i

m gi gi

gi

M M

M

¹

,

²

,..., i  1 , 2 ,..., n

m

) ,..., 2 , 1

( j m

M

_gi^j



𝑆

_𝑖

= 𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

⊗ 𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1 𝑚 −1

𝑗 =1

untuk memperoleh dilakukan operasi penjumlahan nilai sintesis fuzzy m pada matriks perbandingan berpasangan seperti berikut :

(2)

untuk memperoleh dilakukan operasi penjumlahan fuzzy dari nilai seperti berikut:

(3) dan untuk menghitung invers dari persamaan tersebut yaitu:

(4)

𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1

= 𝑙

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

, 𝑚

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

, 𝑢

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1

−1

= 1 𝑢

_𝑖

𝑛𝑖=1

, 1

𝑚

_𝑖

𝑛𝑖=1

, 1 𝑙

_𝑖

𝑛𝑖=1

𝑀_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1

−1

𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

(𝑗 = 1, 2, … , 𝑚) 𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1

= 𝑙

_𝑖

𝑛

𝑖=1

, 𝑚

_𝑖

𝑛

𝑖=1

, 𝑢

_𝑖

𝑛

𝑖=1

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

Langkah 2. Derajat kemungkinan dari

didefinisikan sebagai

(5) atau sama dengan

(6)

dimana d adalah ordinat dari titik potong tertinggi D antara dan . Untuk perbandingan dihitung keduanya

dan .

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

𝑀 ₂ = (𝑙 ₂ , 𝑚 ₂ , 𝑢 ₂ ) ≥ 𝑀 ₁ (𝑙 ₁ , 𝑚 ₁ , 𝑢 ₁ )

𝑉 𝑀 ₂ ≥ 𝑀 ₁ = sup⁡ min⁡ μ _M1 𝑥 , 𝜇 _𝑀2 𝑦

𝑉 𝑀

₂

≥ 𝑀

₁

= ℎ𝑔𝑡 𝑀

₁

∩ 𝑀

₂

= 𝜇

_𝑀2

(𝑑)

1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚

₂

≥ 𝑚

₁

0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙

₁

≥ 𝑢

₂

𝑙

₁

− 𝑢

₂

𝑚

₂

− 𝑢

₂

− (𝑚

₁

− 𝑙

₁

) , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎

μ _M1 μ _M2

𝑉 𝑀 ₂ ≥ 𝑀 ₁ 𝑉 𝑀

₁

≥ 𝑀

₂

Langkah 3. Jika derajat kemungkinan untuk bilangan fuzzy konveks lebih besar dari bilangan k bilangan fuzzy konveks

maka nilai vektor dapat didefinisikan sebagai berikut:

(7) Asumsikan bahwa

(8) Maka diperoleh nilai bobot vektor

(9) dimana adalah n elemen keputusan.

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

𝑀 _𝑖 = (𝑖 = 1,2, … , 𝑘)

𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 ₁ , 𝑀 ₂ , … , 𝑀 _𝑘 = 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 ₁ 𝑑𝑎𝑛 𝑀 ≥ 𝑀 ₂ 𝑑𝑎𝑛 … 𝑑𝑎𝑛 𝑀 ≥ 𝑀 _𝑘

= min 𝑉 𝑀 ≥ 𝑀 _𝑖 , 𝑖 = 1,2, … , 𝑘

𝑑 ^′ 𝐴 _𝑖 = min 𝑉(𝑆 _𝑖 ≥ 𝑆 _𝑘 ) 𝑘 = 1,2, … , 𝑛 ; 𝑘 ≠ 𝑖

𝑊 ^′ = 𝑑 ^′ 𝐴 ₁ , 𝑑 ^′ 𝐴 ₂ , … , 𝑑 ^′ 𝐴 _𝑛 ^𝑇

𝐴

_𝑖

= 1,2, … , 𝑛

Langkah 4. Normalisasi nilai vektor bobot tersebut sehingga didapat (10)

dimana W adalah bilangan non fuzzy.

3. Perhitungan bobot akhir prioritas

Bobot akhir prioritas digunakan untuk menentukan urutan masing-masing elemen.

Tinjauan Pustaka

Lanjutan...

𝑊 = 𝑑 𝐴 ₁ , 𝑑 𝐴 ₂ , … , 𝑑 𝐴 _𝑛 ^𝑇

METODE PENELITIAN

Metode Penelitian

Penarikan Kesimpulan dan Penulisan Tugas Akhir

Pengolahan Data Pengumpulan Data

Studi Lapangan Studi Pendahuluan

- Pengumpulan data alternatif jalan -Pembuatan model jaringan

- Pembuatan kusioner

- Bobot kriteria dan subkriteria -Bobot ketergantungan antar kriteria

- Bobot tiap alternatif

Simulasi

ANALISIS DAN PEMBAHASAN



Data yang digunakan berasal dari DPU Bina Marga Bangkalan.



Data alternatif yang digunakan adalah data survey tahunan dengan tahun anggaran 2012-2013

Analisis dan Pembahasan

Data Penelitian

No Alternatif

1 Link 222

2 Link 223

3 Link 224

4 Link 228



Kriteria dan subkriteria yang digunakan dalam proses prioritas pemeliharaan jalan

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

No. Kriteria Subkriteria

1 Kondisi Jalan

Jalan Lubang Jalan Retak Jalan Ambles Jalan Gelombang

Jalan Jembul Bahu jalan

2 Volume Lalu Lintas

Truk ringan

Truk sedang dan berat Mobil

Bus

Sepeda motor

3 Ekonomi Perkiraan biaya kegiatan Manfaat penanganan jalan

4 Tata Guna Lahan

Bidang pertanian

Bidang pendidikan

Bidang sosial-budaya

Bidang perdagangan-jasa



Dalam penyelesaian permasalahan menggunakan data kuantitatif dan data kualitatif.



Data kuantitatif yang digunakan sebagai berikut



Data kualitatif diperoleh dari data hasil pengisian kuisioner oleh para ahli.

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Link Jalan

Kerusakan Jalan

Lubang Ambles Retak Gelombang Jembul

222 130 145 152 12 19

223 242 81 81 6 8

224 108 136 136 7 10

228 254 36 123 6 6

1. Penyusunan struktur jaringan

Gambar berikut menunjukkan struktur hirarki antara tujuan, kriteria, subkriteria dan alternatif.

Analisis dan Pembahasan

Struktur Jaringan

2. Pembobotan masing-masing elemen a. Pembobotan antar kriteria

Dengan asumsi tidak ada ketergantungan antar kriteria. Hasil penilaian responden yang berupa nilai numerik dikonversi dalam matriks perbandingan berpasangan berdasarkan nilai TFN.

Responden 1 Responden 2

Analisis dan Pembahasan

Pembobotan antar Kriteria

Responden 3

Matriks perbandingan rata-rata

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

K K

k ijk

ij

l

l

/ 1

1

 

 



  

 K K

k

ijk

ij

m

m

/ 1

1

 

 



  



K K

k

ijk

ij

u

u

/ 1

1





 



  



jumlah baris

jumlah kolom

invers jumlah kolom

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1

= 𝑙

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

, 𝑚

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

, 𝑢

_𝑖

𝑚

𝑗 =1

𝑀_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1

= 𝑙_𝑖

𝑛

𝑖=1

, 𝑚_𝑖

𝑛

𝑖=1

, 𝑢_𝑖

𝑛

𝑖=1

𝑀_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1

−1

= 1 𝑢_𝑖

𝑛𝑖=1

, 1 𝑚_𝑖

𝑛𝑖=1

, 1 𝑙_𝑖

𝑛𝑖=1

Kriteria Penjumlahan Baris

𝑙 𝑚 𝑢

Kondisi jalan 5.2105 6.7511 8.2707 Volume lalu lintas 3.9660 5.1614 6.5759 Ekonomi 2.6343 3.3802 4.2964 Tata guna lahan 2.3576 2.7776 3.6288

Penjumlahan Kolom

𝑙 𝑚 𝑢

14.1683 18.0704 22.7718

Invers Penjumlahan Kolom

𝑙 𝑚 𝑢

0.0439 0.0553 0.0706

jumlah baris invers jumlah kolom

Nilai sintesis fuzzy

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

𝑆

_𝑖

= 𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

⊗ 𝑀

_𝑔𝑖^𝑗

𝑚

𝑗 =1 𝑛

𝑖=1 𝑚 −1

𝑗 =1

Kriteria Penjumlahan Baris

𝑙 𝑚 𝑢

Kondisi jalan 5.2105 6.7511 8.2707 Volume lalu lintas 3.9660 5.1614 6.5759 Ekonomi 2.6343 3.3802 4.2964 Tata guna lahan 2.3576 2.7776 3.6288

Invers Penjumlahan Kolom

𝑙 𝑚 𝑢

0.0439 0.0553 0.0706

Sintesis fuzzy 𝑙 𝑚 𝑢

𝑆

_𝑘

0.2288 0.3736 0.5837

𝑆

_𝑣

0.1742 0.2856 0.4641

𝑆

_𝑒

0.1157 0.1871 0.3032

𝑆

_𝑡

0.1035 0.1537 0.2561

Nilai vektor kriteria

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

𝑉 𝑀

₂

≥ 𝑀

₁

=

1 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑚

₂

≥ 𝑚

₁

0 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑙

₁

≥ 𝑢

₂

𝑙

₁

− 𝑢

₂

𝑚

₂

− 𝑢

₂

− (𝑚

₁

− 𝑙

₁

) , 𝑙𝑎𝑖𝑛𝑛𝑦𝑎

Nilai vektor

𝑉(𝑆

_𝑘

≥ 𝑆

_𝑣

) 1

𝑉(𝑆

_𝑘

≥ 𝑆

_𝑒

) 1

𝑉(𝑆

_𝑘

≥ 𝑆

_𝑡

) 1

𝑉(𝑆

_𝑣

≥ 𝑆

_𝑘

) 0.7279

𝑉(𝑆

_𝑣

≥ 𝑆

_𝑒

) 1

𝑉(𝑆

_𝑣

≥ 𝑆

_𝑡

) 1

𝑉(𝑆

_𝑒

≥ 𝑆

_𝑘

) 0.2852

𝑉(𝑆

_𝑒

≥ 𝑆

_𝑣

) 0.5670

𝑉(𝑆

_𝑒

≥ 𝑆

_𝑡

) 1

𝑉(𝑆

_𝑡

≥ 𝑆

_𝑘

) 0.1105

𝑉(𝑆

_𝑡

≥ 𝑆

_𝑣

) 0.3832

𝑉(𝑆

_𝑡

≥ 𝑆

_𝑒

) 0.8081

Nilai ordinat

Bobot kriteria

𝑑 ^′ 𝐴 _𝑖 = min 𝑉(𝑆 _𝑖 ≥ 𝑆 _𝑘 )

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Nilai ordinat 𝑑

^′

(𝑆

_𝑘

) 1

𝑑

^′

(𝑆

_𝑣

) 0.7279 𝑑

^′

(𝑆

_𝑒

) 0.2852 𝑑

^′

(𝑆

_𝑡

) 0.1105

Kriteria Bobot Kondisi jalan 0.4709 Volume lalu lintas 0.3428

Ekonomi 0.1343

Tata guna lahan 0.0520

b. Pembobotan antar subkriteria

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria kondisi jalan

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria volume lalu lintas - Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria ekonomi

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria tata guna lahan

Analisis dan Pembahasan

Pembobotan antar Subkriteria

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria kondisi jalan

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria volume lalu lintas

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Subkriteria Bobot

Lubang 0.2501

Retak 0.1715

Ambles 0.2142

Gelombang 0.1788

Jembul 0.1631

Bahu jalan 0.0214

Subkriteria Bobot

Truk ringan 0.2292

Truk sedang&berat 0.2597

Mobil 0.1970

Bus 0.1940

Sepeda motor 0.1201

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria ekonomi

- Pembobotan antar subkriteria dalam kriteria tata guna lahan

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Subkriteria Bobot

Perkiraan biaya kegiatan 0.5000 Manfaat penanganan jalan 0.5000

Subkriteria Bobot

Bidang pertanian 0.3145

Bidang pendidikan 0.2620

Bidang sosial-budaya 0.1963

Bidang perdagangan-jasa 0.2273

c. Pembobotan ketergantungan antar kriteria



Pembobotan disini mempertimbangkan adanya hubungan

ketergantungan antar kriteria dan ketergantungan dalam kriteria.



Ketergantungan yang terjadi antar kriteria bermaksud menjelaskan bagaimana kriteria yang satu dipengaruhi oleh kriteria yang lain.

Analisis dan Pembahasan

Pembobotan Ketergantungan antar Kriteria

- Pembobotan ketergantungan antar kriteria dalam mengontrol kondisi jalan

- Pembobotan ketergantungan antar kriteria dalam mengontrol volume lalu lintas

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Ketergantungan Kriteria Bobot

Kondisi jalan 0.5238

Volume lalu lintas 0.3418

Ekonomi 0.1063

Tata guna lahan 0.0282

Ketergantungan Kriteria Bobot

Kondisi jalan 0.5486

Ekonomi 0.4201

Tata guna lahan 0.0313

- Pembobotan ketergantungan antar kriteria dalam mengontrol ekonomi

- Pembobotan ketergantungan antar kriteria dalam mengontrol tata guna lahan

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Ketergantungan Kriteria Bobot

Kondisi jalan 0.4425

Volume lalu lintas 0.3298

Ekonomi 0.1830

Tata guna lahan 0.0447

Ketergantungan Kriteria Bobot Kondisi jalan 0.6501 Volume lalu lintas 0.3231

Ekonomi 0.0267

d. Pembobotan antar alternatif

Masing-masing alternatif dibandingkan tingkat kepentingannya untuk tiap subkriteria

Analisis dan Pembahasan

Pembobotan antar Alternatif

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Subkriteria Link 222

Link 223

Link 224

Link 228 Jalan Lubang 0.2689 0.2689 0.2098 0.2524 Jalan Retak 0.3549 0.1914 0.2554 0.1982 Jalan Ambles 0.4649 0.2364 0.2824 0.0119 Jalan Gelombang 0.3813 0.2047 0.2402 0.1739 Jalan Jembul 0.3949 0.2424 0.2584 0.1043 Bahu jalan 0.3115 0.2813 0.2263 0.1809 Volume Truk

ringan 0.2833 0.2613 0.2251 0.2302 Volume Truk

sedang dan berat 0.3294 0.2771 0.1870 0.2065 Volume Mobil 0.3035 0.2517 0.2592 0.1856 Volume Bus 0.3084 0.2514 0.2210 0.2191 Volume Sepeda

motor 0.3140 0.2606 0.2881 0.1373 Perkiraan biaya

kegiatan 0.3780 0.2926 0.1557 0.1737 Manfaat

penanganan jalan 0.3953 0.2716 0.2515 0.0815 Bidang pertanian 0.4025 0.3146 0.1308 0.1521 Bidang

pendidikan 0.4264 0.2887 0.1949 0.0900 Bidang sosial

budaya 0.3573 0.2358 0.2596 0.1472 Bidang

perdagangan jasa 0.3749 0.2371 0.2305 0.1576

3. Perhitungan bobot akhir prioritas - Bobot akhir kriteria =

Matriks bobot ketergantungan antar kriteria × Bobot kriteria

Analisis dan Pembahasan

Perhitungan Bobot Akhir Prioritas

𝑊

_𝑘𝑎

=

0.5238 0.5486 0.4425 0.6501 0.3418 1 0.3298 0.3231 0.1063

0.0282

0.4201 0.0313

0.1830 0.0447

0.0267 1

×

0.4709 0.3428 0.1343 0.0520

=

0.5280 0.5648 0.2200 0.0820

𝑊

_𝑘𝑎

=

0.3785 0.4050 0.1577 0.0588

=

Kriteria kondisi jalan Kriteria volume lalu lintas

Kriteria ekonomi Kriteria tata guna lahan

- Bobot global subkriteria =

Bobot kriteria akhir × Bobot subkriteria

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Krieria dan Bobot Subkriteria dan Bobot Bobot Global

Kondisi jalan (0.3785) Lubang (0.2510) 0.0950

Retak (0.1715) 0.0649

Ambles (0.2142) 0.0811

Gelombang (0.1788) 0.0677

Jembul (0.1631) 0.0617

Bahu jalan (0.0214) 0.0081

Volume lalu lintas (0.4050) Truk ringan (0.2292) 0.0928 Truk sedang&berat (0.2597) 0.1052

Mobil (0.1970) 0.0798

Bus (0.940) 0.0785

Sepeda motor (0.1201) 0.0486

Ekonomi (0.1577) Perkiraan biaya kegiatan (0.5000) 0.0785

Manfaat penanganan jalan (0.5000) 0.0785

Tata guna lahan (0.0588) Bidang pertanian (0.3145) 0.0185

Bidang pendidikan (0.2620) 0.0154

Bidang sosial budaya (0.1963) 0.0115

Bidang perdagangan jasa (0.2273) 0.0134

- Bobot akhir masing-masing alternatif =

Bobot global subkriteria × Bobot masing-masing alternatif

Analisis dan Pembahasan

Lanjutan. . .

Alternatif Bobot Peringkat

Link 222 0.3481 1

Link 223 0.2548 2

Link 224 0.2297 3

Link 228 0.1674 4

KESIMPULAN

1. Pembobotan dengan metode Fuzzy ANP menunjukkan bahwa urutan prioritas pemeliharaan jalan adalah Link 222 dengan bobot sebesar 0.3481, Link 223 dengan bobot sebesar 0.2548, Link 224 dengan bobot sebesar 0.2297, Link 228 dengan bobot sebesar 0.1674.

Kesimpulan

2. Hasil urutan prioritas yang didapat sama dengan hasil urutan

prioritas pihak DPU Bina Marga Bangkalan. Kenyataan dilapangan,

Link 228 dikerjakan pada urutan ke-3. Hal ini terjadi karena ada faktor-

faktor teknis diluar kriteria yang mempengaruhi.

DAFTAR PUSTAKA

[1] Direktorat Jenderal Bina Marga. “Petunjuk Teknis Perencanaan dan Penyusunan Program Jalan Kabupaten. Departemen Pekerjaan

Umum.

[2] Kusumadewi, dkk. 2006. “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making”.

Graha Ilmu. Yogyakarta.

[3] Saaty, T. L. 1999. “Fundamental of the Analytical Network Process”.

University of Pittsburgh. Japan.

[4] Ayu, I. D. 2011. “Penentuan Skala Prioritas Penanganan Jalan Kabupaten di Kabupaten Bangli”. Jurusan Teknik Sipil

ProgramUniversitas Udayana : Denpasar.

[5] Sulkiyah, D. A. 2013. “Aplikasi Metode Analytic Network Process dan Zero-One Goal Programming pada Pemilihan Pelaksana

Proyek”. Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember : Surabaya.

Daftar Pustaka

[6] Erginel Nihal, Senturk Sevil. 2011. “Rangking of the GSM Operators with Fuzzy ANP”. Proceedings of the World Congress on

Engineering 2011. Vol II.

[7] Dagdeviren, Metin. 2008. “A Fuzzy Analytical Network Process (ANP) Model to Identify Faulty Behavior Risk (FBR) in Work System”. Safety Science 46. Hal 771-783.

[8] Mardhikawarih, D. A. 2012. “Pemilihan Pemasok Drum Pelumas Industri Menggunakan Fuzzy Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus: PT. Pertamina Pusat dan Production Unit Gresik)”. Jurusan Teknik Industri Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

[9] Paramita, Silvia. 2012. “Penilaian Kinerja Supplier Kemasan Produk Fruit Tea Menggunakan Metode FANP (Studi Kasus di PT Sinar

Sosro Gresik”. Jurnal Industri Vol 1 No 3 hal 159-171.

Daftar Pustaka