Metode AHP: Pengertian, Rumus, Tahapan, dan Contoh Perhitungan Lengkap

Dalam proses pengambilan keputusan, sering kali terdapat beberapa alternatif yang harus dibandingkan berdasarkan sejumlah kriteria. Untuk membantu menentukan alternatif terbaik, diperlukan metode yang mampu mengolah berbagai pertimbangan secara sistematis. Salah satu metode yang banyak digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah Analytical Hierarchy Process (AHP).

Metode AHP merupakan metode pengambilan keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty. Metode ini menggunakan perbandingan berpasangan (pairwise comparison) untuk menentukan tingkat kepentingan setiap kriteria dan alternatif berdasarkan penilaian pengambil keputusan.

Salah satu keunggulan AHP adalah adanya pengujian konsistensi penilaian. Dengan demikian, keputusan tidak hanya didasarkan pada bobot kriteria, tetapi juga memperhatikan konsistensi pertimbangan yang diberikan.

Pada artikel ini, kita akan membahas pengertian metode AHP, skala perbandingan Saaty, rumus, tahapan perhitungan, hingga contoh penerapannya dalam pemilihan laptop terbaik.

1. Pengertian Metode AHP

Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah metode pengambilan keputusan multikriteria yang digunakan untuk menentukan prioritas dari sejumlah kriteria dan alternatif melalui proses perbandingan berpasangan.

Metode ini menguraikan permasalahan yang kompleks menjadi beberapa tingkatan atau hierarki, mulai dari tujuan utama, kriteria penilaian, hingga alternatif yang akan dipilih.

Setiap elemen dalam satu tingkatan dibandingkan secara berpasangan untuk mengetahui tingkat kepentingannya terhadap elemen lain. Hasil perbandingan tersebut kemudian diolah menjadi bobot prioritas.

Sebagai contoh, sebuah perusahaan ingin menentukan laptop terbaik berdasarkan harga, kapasitas RAM, dan kapasitas penyimpanan. Ketiga kriteria tersebut memiliki tingkat kepentingan yang berbeda.

Dengan menggunakan metode AHP, pengambil keputusan dapat membandingkan:

• Seberapa penting harga dibandingkan RAM.
• Seberapa penting harga dibandingkan kapasitas penyimpanan.
• Seberapa penting RAM dibandingkan kapasitas penyimpanan.

Hasil perbandingan tersebut digunakan untuk memperoleh bobot setiap kriteria. Selanjutnya, alternatif laptop juga dibandingkan berdasarkan masing-masing kriteria untuk mendapatkan nilai prioritas akhir.

2. Tujuan dan Fungsi Metode AHP

Metode AHP digunakan untuk membantu menyelesaikan permasalahan pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria dan alternatif.

Beberapa tujuan dan fungsi metode AHP antara lain:

1. Menentukan bobot prioritas: Menghasilkan bobot kepentingan setiap kriteria berdasarkan hasil perbandingan berpasangan.
2. Menyederhanakan permasalahan kompleks: Menguraikan permasalahan menjadi struktur hierarki yang lebih mudah dianalisis.
3. Membandingkan berbagai alternatif: Membantu menentukan alternatif terbaik berdasarkan sejumlah kriteria.
4. Mengukur konsistensi penilaian: Menggunakan Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) untuk memeriksa konsistensi perbandingan.
5. Mendukung pengambilan keputusan: Menghasilkan urutan prioritas alternatif berdasarkan perhitungan yang sistematis.

Metode AHP dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pemilihan laptop, seleksi karyawan, penentuan penerima beasiswa, pemilihan supplier, penentuan lokasi usaha, dan evaluasi berbagai alternatif lainnya.

3. Konsep Dasar Metode AHP

Sebelum melakukan perhitungan, terdapat beberapa konsep penting yang perlu dipahami dalam metode AHP.

A. Struktur Hierarki

AHP menggunakan struktur hierarki untuk menguraikan permasalahan pengambilan keputusan menjadi beberapa tingkatan.

Secara umum, struktur hierarki AHP terdiri dari tiga tingkatan:

1. Tujuan (Goal): Hasil atau keputusan yang ingin dicapai.
2. Kriteria (Criteria): Faktor yang digunakan untuk menilai alternatif.
3. Alternatif (Alternatives): Pilihan yang akan dibandingkan untuk menentukan keputusan terbaik.

Sebagai contoh, dalam pemilihan laptop terbaik:

• Tujuan: Menentukan laptop terbaik.
• Kriteria: Harga, RAM, dan kapasitas penyimpanan.
• Alternatif: Laptop A1, Laptop A2, dan Laptop A3.

B. Perbandingan Berpasangan (Pairwise Comparison)

Perbandingan berpasangan merupakan proses membandingkan dua elemen untuk mengetahui tingkat kepentingan salah satu elemen terhadap elemen lainnya.

Contohnya, apabila harga dianggap dua kali lebih penting dibandingkan RAM, maka nilai perbandingan harga terhadap RAM adalah 2. Sebaliknya, nilai perbandingan RAM terhadap harga adalah 1/2.

Dalam AHP, setiap perbandingan memiliki nilai kebalikan atau reciprocal. Artinya, jika elemen A memiliki nilai perbandingan 3 terhadap elemen B, maka elemen B memiliki nilai perbandingan 1/3 terhadap elemen A.

C. Matriks Perbandingan Berpasangan

Hasil perbandingan berpasangan disusun dalam bentuk matriks. Secara umum, matriks perbandingan AHP dapat dituliskan sebagai berikut:

A = [aᵢⱼ]

Keterangan:

• A = Matriks perbandingan berpasangan.
• aᵢⱼ = Nilai perbandingan elemen ke-i terhadap elemen ke-j.
• aⱼᵢ = Nilai kebalikan dari aᵢⱼ.

Matriks AHP memiliki beberapa sifat:

• Nilai diagonal utama selalu 1 karena setiap elemen dibandingkan dengan dirinya sendiri.
• Nilai perbandingan menggunakan skala kepentingan.
• Nilai perbandingan memiliki hubungan timbal balik atau resiprokal.

D. Bobot Prioritas

Bobot prioritas merupakan nilai yang menunjukkan tingkat kepentingan setiap kriteria atau alternatif. Bobot diperoleh melalui proses normalisasi matriks dan perhitungan rata-rata setiap baris. Semakin besar nilai bobot, semakin tinggi tingkat prioritas elemen tersebut.

E. Konsistensi Penilaian

Salah satu karakteristik penting metode AHP adalah pengujian konsistensi. Pengujian dilakukan untuk mengetahui apakah penilaian perbandingan berpasangan yang diberikan sudah cukup konsisten. Pengujian ini menggunakan dua nilai, yaitu:

• Consistency Index (CI).
• Consistency Ratio (CR).

Apabila nilai CR memenuhi batas konsistensi yang digunakan, hasil perbandingan dapat diterima untuk proses pengambilan keputusan.

4. Skala Perbandingan Saaty dalam Metode AHP

Dalam metode AHP, penilaian perbandingan berpasangan umumnya menggunakan skala fundamental yang diperkenalkan oleh Thomas L. Saaty. Skala tersebut digunakan untuk menunjukkan tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.

Berikut tabel skala perbandingan Saaty:

Selain nilai tersebut, AHP juga menggunakan nilai kebalikan atau resiprokal. Contohnya:

Skala ini menjadi dasar dalam menyusun matriks perbandingan berpasangan pada metode AHP.

5. Studi Kasus Pemilihan Laptop Terbaik

Untuk memahami penerapan metode AHP, kita akan menggunakan contoh kasus sederhana.

Misalnya, seseorang ingin membeli laptop dan memiliki tiga alternatif yang akan dibandingkan. Pemilihan dilakukan berdasarkan tiga kriteria, yaitu harga, kapasitas RAM, dan kapasitas penyimpanan.

Alternatif laptop yang akan dibandingkan adalah:

• A1 = Laptop A1.
• A2 = Laptop A2.
• A3 = Laptop A3.

Sementara itu, kriteria penilaian yang digunakan adalah:

Tujuan dari penelitian sederhana ini adalah menentukan laptop terbaik berdasarkan bobot kriteria dan hasil perbandingan setiap alternatif.

Perlu diperhatikan bahwa contoh angka perbandingan pada artikel ini merupakan data simulasi untuk pembelajaran. Dalam penelitian sebenarnya, nilai perbandingan sebaiknya diperoleh melalui penilaian responden atau pengambil keputusan yang memiliki dasar pertimbangan yang jelas.

6. Tahapan dan Contoh Perhitungan Metode AHP

Setelah mengetahui konsep dasar dan studi kasus yang digunakan, selanjutnya kita masuk ke proses perhitungan metode AHP.

Tahap 1. Menentukan Struktur Hierarki

Langkah pertama adalah menyusun struktur hierarki berdasarkan tujuan, kriteria, dan alternatif yang digunakan. Pada contoh ini, struktur hierarkinya adalah:

Tujuan: Menentukan laptop terbaik.

Kriteria:

• C1 = Harga.
• C2 = RAM.
• C3 = Penyimpanan.

Alternatif:

• A1 = Laptop A1.
• A2 = Laptop A2.
• A3 = Laptop A3.

Struktur tersebut menunjukkan bahwa pemilihan laptop dilakukan berdasarkan tiga kriteria yang telah ditentukan, kemudian dibandingkan terhadap tiga alternatif.

Tahap 2. Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria

Langkah berikutnya adalah membandingkan tingkat kepentingan setiap kriteria. Misalnya, berdasarkan penilaian dalam studi kasus:

• Harga dianggap 2 kali lebih penting dibandingkan RAM.
• Harga dianggap 4 kali lebih penting dibandingkan penyimpanan.
• RAM dianggap 2 kali lebih penting dibandingkan penyimpanan.

Berdasarkan penilaian tersebut, diperoleh matriks perbandingan berpasangan:

Keterangan:

• Nilai 1 menunjukkan kedua kriteria sama penting.
• Nilai 2 menunjukkan harga dua kali lebih penting dibandingkan RAM.
• Nilai 4 menunjukkan harga empat kali lebih penting dibandingkan penyimpanan.
• Nilai 1/2 menunjukkan RAM setengah tingkat kepentingannya dibandingkan harga.

Matriks tersebut menjadi dasar untuk menghitung bobot prioritas setiap kriteria.

Tahap 3. Menghitung Jumlah Setiap Kolom Matriks

Sebelum melakukan normalisasi, hitung terlebih dahulu jumlah nilai pada setiap kolom matriks perbandingan.

Rumus:
Jumlah Kolom = Σ aᵢⱼ

Keterangan:
aᵢⱼ = Nilai pada matriks perbandingan berpasangan.

Perhitungannya:

Kolom Harga (C1):
1 + 1/2 + 1/4 = 1,75

Kolom RAM (C2):
2 + 1 + 1/2 = 3,50

Kolom Penyimpanan (C3):
4 + 2 + 1 = 7,00

Hasil penjumlahan setiap kolom adalah:

Tahap 4. Melakukan Normalisasi Matriks

Setelah memperoleh jumlah setiap kolom, tahap selanjutnya adalah melakukan normalisasi matriks perbandingan. Normalisasi dilakukan dengan membagi setiap nilai pada matriks dengan jumlah kolom masing-masing.

Rumus:
Nᵢⱼ = aᵢⱼ / Σ aᵢⱼ

Keterangan:

• Nᵢⱼ = Nilai matriks hasil normalisasi.
• aᵢⱼ = Nilai matriks perbandingan.
• Σ aᵢⱼ = Jumlah nilai pada kolom yang bersangkutan.

Contoh perhitungan normalisasi:

Baris Harga (C1):

• C1 = 1 / 1,75 = 0,5714
• C2 = 2 / 3,50 = 0,5714
• C3 = 4 / 7,00 = 0,5714

Baris RAM (C2):

• C1 = 0,5 / 1,75 = 0,2857
• C2 = 1 / 3,50 = 0,2857
• C3 = 2 / 7,00 = 0,2857

Baris Penyimpanan (C3):

• C1 = 0,25 / 1,75 = 0,1429
• C2 = 0,5 / 3,50 = 0,1429
• C3 = 1 / 7,00 = 0,1429

Hasil normalisasi matriks adalah:

Tahap 5. Menghitung Bobot Prioritas Kriteria

Setelah matriks dinormalisasi, tahap selanjutnya adalah menghitung bobot prioritas setiap kriteria. Bobot prioritas diperoleh dengan menghitung rata-rata nilai pada setiap baris matriks normalisasi.

Rumus:
Wᵢ = Σ Nᵢⱼ / n

Keterangan:

• Wᵢ = Bobot prioritas kriteria ke-i.
• Nᵢⱼ = Nilai hasil normalisasi.
• n = Jumlah kriteria.

Contoh perhitungan:

Bobot Harga (C1):
W₁ = (0,5714 + 0,5714 + 0,5714) / 3
W₁ = 0,5714

Bobot RAM (C2):
W₂ = (0,2857 + 0,2857 + 0,2857) / 3
W₂ = 0,2857

Bobot Penyimpanan (C3):
W₃ = (0,1429 + 0,1429 + 0,1429) / 3
W₃ = 0,1429

Hasil bobot prioritas kriteria:

Berdasarkan hasil tersebut, harga menjadi kriteria dengan tingkat kepentingan tertinggi, yaitu sebesar 57,14%. Selanjutnya adalah RAM sebesar 28,57% dan penyimpanan sebesar 14,29%.

Tahap 6. Menghitung Nilai Eigen Maksimum (λ Maks)

Setelah memperoleh bobot prioritas, langkah berikutnya adalah menghitung nilai Eigen Maksimum atau λ maks. Nilai ini digunakan dalam proses pengujian konsistensi matriks perbandingan berpasangan.

Rumus:
λ maks = Σ [(A × W)ᵢ / Wᵢ] / n

Keterangan:

• λ maks = Nilai Eigen Maksimum.
• A = Matriks perbandingan berpasangan.
• W = Vektor bobot prioritas.
• Wᵢ = Bobot prioritas pada baris ke-i.
• n = Jumlah kriteria.

Langkah pertama adalah mengalikan matriks perbandingan dengan vektor bobot prioritas.

Matriks perbandingan:

Vektor bobot:
W = [0,5714; 0,2857; 0,1429]

Hasil perkalian matriks dengan vektor bobot:

Baris C1:
(1 × 0,5714) + (2 × 0,2857) + (4 × 0,1429) = 1,7143

Baris C2:
(0,5 × 0,5714) + (1 × 0,2857) + (2 × 0,1429) = 0,8571

Baris C3:
(0,25 × 0,5714) + (0,5 × 0,2857) + (1 × 0,1429) = 0,4286

Selanjutnya, setiap hasil perkalian dibagi dengan bobot prioritas masing-masing:

• C1 = 1,7143 / 0,5714 = 3
• C2 = 0,8571 / 0,2857 = 3
• C3 = 0,4286 / 0,1429 = 3

Dengan demikian:
λ maks = (3 + 3 + 3) / 3
λ maks = 3

Tahap 7. Menghitung Consistency Index (CI)

Setelah memperoleh nilai λ maks, selanjutnya dilakukan perhitungan Consistency Index (CI). Consistency Index digunakan untuk mengukur tingkat penyimpangan konsistensi dalam matriks perbandingan.

Rumus:
CI = (λ maks − n) / (n − 1)

Keterangan:

• CI = Consistency Index.
• λ maks = Nilai Eigen Maksimum.
• n = Jumlah kriteria.

Berdasarkan hasil sebelumnya:

• λ maks = 3
• n = 3

Maka:
CI = (3 − 3) / (3 − 1)
CI = 0 / 2
CI = 0

Dengan demikian, nilai Consistency Index adalah 0.

Tahap 8. Menghitung Consistency Ratio (CR)

Tahap berikutnya adalah menghitung Consistency Ratio (CR). Consistency Ratio digunakan untuk mengetahui apakah matriks perbandingan berpasangan memiliki tingkat konsistensi yang dapat diterima.

Rumus:
CR = CI / RI

Keterangan:

• CR = Consistency Ratio.
• CI = Consistency Index.
• RI = Random Index.

Nilai Random Index berbeda berdasarkan jumlah elemen yang dibandingkan. Berikut tabel Random Index yang umum digunakan dalam metode AHP:

Dalam contoh ini, jumlah kriteria adalah 3 sehingga nilai RI = 0,58.

Diketahui:

• CI = 0
• RI = 0,58

Maka:
CR = 0 / 0,58
CR = 0

Berdasarkan hasil tersebut, nilai CR adalah 0 atau 0%. Nilai ini memenuhi batas konsistensi yang umum digunakan, yaitu CR ≤ 0,10 atau 10%. Dengan demikian, matriks perbandingan kriteria pada contoh ini dinyatakan konsisten.

Catatan: Apabila nilai CR lebih dari 0,1 maka penilaian perbandingan berpasangan perlu ditinjau dan diperbaiki. Untuk matriks berukuran 1 atau 2, pengujian CR tidak dilakukan dengan pembagian RI karena nilai RI-nya 0.

Tahap 9. Membuat Matriks Perbandingan Alternatif

Setelah memperoleh bobot prioritas kriteria dan memastikan konsistensinya, langkah selanjutnya adalah membandingkan setiap alternatif berdasarkan masing-masing kriteria.

Pada contoh ini terdapat tiga alternatif:

• A1 = Laptop A1.
• A2 = Laptop A2.
• A3 = Laptop A3.

Perbandingan alternatif dilakukan secara terpisah untuk setiap kriteria.

A. Perbandingan Alternatif Berdasarkan Harga

Berdasarkan penilaian simulasi, Laptop A1 dianggap lebih baik daripada Laptop A2 dan Laptop A3 dalam aspek harga.

Matriks perbandingannya:

Setelah dilakukan normalisasi dan perhitungan rata-rata setiap baris, diperoleh bobot prioritas:

B. Perbandingan Alternatif Berdasarkan RAM

Untuk kriteria RAM, Laptop A3 dianggap memiliki prioritas lebih tinggi dibandingkan Laptop A2 dan Laptop A1.

Matriks perbandingannya:

Hasil bobot prioritas berdasarkan RAM:

C. Perbandingan Alternatif Berdasarkan Penyimpanan

Untuk kriteria penyimpanan, Laptop A3 juga dianggap memiliki prioritas tertinggi.

Matriks perbandingannya:

Hasil bobot prioritas berdasarkan penyimpanan:

Dari ketiga matriks tersebut, diperoleh rangkuman bobot prioritas alternatif sebagai berikut:

Tahap 10. Menghitung Nilai Prioritas Akhir Alternatif

Setelah memperoleh bobot kriteria dan bobot alternatif pada setiap kriteria, langkah terakhir adalah menghitung nilai prioritas akhir. Nilai prioritas akhir diperoleh dengan mengalikan bobot setiap kriteria dengan bobot alternatif pada kriteria tersebut, kemudian menjumlahkan seluruh hasilnya.

Rumus:
NAᵢ = Σ (Wⱼ × Pᵢⱼ)

Keterangan:

• NAᵢ = Nilai prioritas akhir alternatif ke-i.
• Wⱼ = Bobot prioritas kriteria ke-j.
• Pᵢⱼ = Bobot prioritas alternatif ke-i pada kriteria ke-j.

Bobot kriteria yang digunakan:

• Harga = 0,5714.
• RAM = 0,2857.
• Penyimpanan = 0,1429.

Contoh perhitungan Laptop A1:
NA₁ = (0,5714 × 0,6000) + (0,2857 × 0,1429) + (0,1429 × 0,1000)
NA₁ ≈ 0,3979

Perhitungan Laptop A2:
NA₂ = (0,5714 × 0,3000) + (0,2857 × 0,2857) + (0,1429 × 0,3000)
NA₂ ≈ 0,2959

Perhitungan Laptop A3:
NA₃ = (0,5714 × 0,1000) + (0,2857 × 0,5714) + (0,1429 × 0,6000)
NA₃ ≈ 0,3061

Hasil perhitungan prioritas akhir:

Tahap 11. Menentukan Hasil Perangkingan

Tahap terakhir adalah mengurutkan alternatif berdasarkan nilai prioritas akhir yang telah diperoleh. Alternatif dengan nilai prioritas tertinggi menempati peringkat pertama.

Hasil perangkingan metode AHP:

Berdasarkan hasil perhitungan tersebut, Laptop A1 memperoleh nilai prioritas tertinggi sebesar 0,3979 sehingga menjadi alternatif terbaik dalam studi kasus ini.

Dengan demikian, keputusan yang dihasilkan menggunakan metode AHP adalah memilih Laptop A1 sebagai laptop yang paling direkomendasikan berdasarkan kriteria dan penilaian yang digunakan.

7. Kelebihan dan Kekurangan Metode AHP

Seperti metode Sistem Pendukung Keputusan lainnya, AHP memiliki kelebihan dan kekurangan yang perlu diperhatikan sebelum diterapkan.

Kelebihan Metode AHP

1. Struktur pengambilan keputusan jelas: Permasalahan dapat diuraikan menjadi tujuan, kriteria, dan alternatif.
2. Mempertimbangkan tingkat kepentingan: Setiap kriteria dapat memiliki bobot berbeda sesuai hasil perbandingan berpasangan.
3. Memiliki pengujian konsistensi: Penggunaan CI dan CR membantu mengukur konsistensi penilaian.
4. Dapat digunakan untuk banyak permasalahan: AHP dapat diterapkan dalam seleksi, pemilihan, evaluasi, dan penentuan prioritas.
5. Mudah dikombinasikan dengan metode lain: AHP dapat digunakan untuk menentukan bobot kriteria dalam metode SPK lainnya.

Kekurangan Metode AHP

1. Membutuhkan banyak perbandingan: Jumlah perbandingan meningkat seiring bertambahnya kriteria dan alternatif.
2. Berpotensi subjektif: Hasil sangat dipengaruhi oleh pertimbangan responden atau pengambil keputusan.
3. Memerlukan pengujian konsistensi: Penilaian yang tidak konsisten perlu ditinjau kembali.
4. Perubahan elemen dapat memengaruhi hasil: Penambahan atau pengurangan kriteria dan alternatif dapat mengubah prioritas yang diperoleh.
5. Kurang praktis untuk jumlah elemen yang sangat besar: Banyaknya perbandingan dapat membuat proses penilaian menjadi lebih kompleks.

8. Perbedaan Metode AHP dengan Metode SPK Lainnya

Terdapat berbagai metode yang dapat digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan. Setiap metode memiliki karakteristik dan pendekatan perhitungan yang berbeda.

Berikut perbandingan AHP dengan beberapa metode SPK lainnya:

Pemilihan metode sebaiknya disesuaikan dengan karakteristik permasalahan penelitian.

Apabila penelitian membutuhkan penentuan bobot berdasarkan perbandingan tingkat kepentingan antar-kriteria dan pengujian konsistensi penilaian, AHP dapat menjadi salah satu pilihan yang tepat.

9. Implementasi Metode AHP dalam Aplikasi SPK

Metode AHP dapat diimplementasikan ke dalam aplikasi Sistem Pendukung Keputusan berbasis web maupun desktop.

Dengan menggunakan aplikasi, proses perbandingan berpasangan, normalisasi matriks, perhitungan bobot prioritas, pengujian konsistensi, hingga perangkingan dapat dilakukan secara otomatis.

Beberapa fitur yang dapat dikembangkan dalam aplikasi SPK menggunakan metode AHP antara lain:

1. Manajemen kriteria: Mengelola kriteria yang digunakan dalam pengambilan keputusan.
2. Manajemen alternatif: Mengelola data alternatif yang akan dibandingkan.
3. Perbandingan kriteria: Memasukkan nilai perbandingan berpasangan antar-kriteria.
4. Perbandingan alternatif: Melakukan penilaian alternatif berdasarkan masing-masing kriteria.
5. Normalisasi matriks: Menghitung nilai normalisasi secara otomatis.
6. Perhitungan bobot prioritas: Menghasilkan bobot setiap kriteria dan alternatif.
7. Pengujian konsistensi: Menghitung nilai λ maks, CI, dan CR.
8. Hasil perangkingan: Menampilkan urutan alternatif berdasarkan nilai prioritas akhir.

Implementasi tersebut dapat membantu pengguna melakukan proses pengambilan keputusan secara lebih cepat dan terstruktur.

Bagi mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi atau tugas akhir dengan topik Sistem Pendukung Keputusan, AHP dapat dikembangkan menjadi aplikasi yang memiliki fitur pengelolaan data, perhitungan otomatis, dan laporan hasil keputusan.

10. Kesimpulan

Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode dalam Sistem Pendukung Keputusan yang digunakan untuk menentukan prioritas berdasarkan perbandingan berpasangan.

Proses perhitungan AHP dimulai dengan menyusun struktur hierarki, membuat matriks perbandingan berpasangan, menghitung jumlah kolom, melakukan normalisasi, menentukan bobot prioritas, hingga menguji konsistensi menggunakan Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR).

Setelah bobot kriteria diperoleh dan konsistensinya memenuhi batas yang digunakan, alternatif dapat dibandingkan berdasarkan masing-masing kriteria untuk menghasilkan nilai prioritas akhir dan perangkingan.

Pada contoh pemilihan laptop terbaik, diperoleh Laptop A1 sebagai alternatif dengan nilai prioritas tertinggi sebesar 0,3979, diikuti Laptop A3 sebesar 0,3061 dan Laptop A2 sebesar 0,2959.

Dengan tahapan yang sistematis dan adanya pengujian konsistensi, metode AHP dapat menjadi salah satu pendekatan yang berguna untuk menyelesaikan berbagai permasalahan pengambilan keputusan multikriteria.

Referensi

1. Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Setting, Resource Allocation. McGraw-Hill.
2. Saaty, T. L. (2008). Decision making with the analytic hierarchy process. International Journal of Services Sciences, 1(1), 83–98. https://doi.org/10.1504/IJSSCI.2008.017590