Metode AHP: Tahapan dan Teknik Perangkingan yang Akurat

Assalamualikum Wr. Wb, Salam Sejahtera dan Salam Budaya

Halo teman-teman!
Di artikel kali ini, aku mau ngajak kalian ngobrol santai tapi serius tentang salah satu tahapan paling penting dalam metode Analytical Hierarchy Process (AHP), yaitu proses perangkingan.

Kalau kamu lagi ngulik Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau mungkin lagi berjuang di skripsi yang pake metode AHP, wajib banget baca artikel ini sampai habis. Soalnya, proses perangkingan ini krusial banget buat menentukan hasil akhir keputusan kamu.

Sedikit Flashback: Apa Itu AHP?

Buat yang mungkin baru nyebur ke dunia AHP, sedikit aku ingetin:

Analytical Hierarchy Process (AHP) itu metode pengambilan keputusan yang ngelibatin banyak kriteria dan sub kriteria. Caranya? Dengan membandingkan satu per satu elemen dan ngitung prioritasnya.
Jadi, keputusan yang diambil nantinya bukan asal tebak, tapi beneran berdasarkan perhitungan yang matang.

Langkah-Langkah Proses Perangkingan AHP

Yuk, kita bahas dulu konsep dasar secara satu-satu langkah perangkingannya ya ! setelah itu kita akan menghitungnya sesuai data yang sudah saya gunakan sebelumnya.

1. Kumpulkan Data Sub Prioritas

Pertama-tama, kita butuh nilai sub prioritas dari masing-masing sub kriteria.
Nilai ini didapat dari proses pengisian kuisioner dan perhitungan pairwise comparison, yang sebelumnya udah aku jelasin di artikel tentang sub kriteria.

Sub prioritas ini biasanya hasil dari:

Pendapat ahli (seperti perangkat desa atau petugas sosial)
Riset lapangan (dengan kuisioner ke masyarakat)

Pada proses penentuan nilai-nilai Sub Kriteria akan dihasilkan nilai sub prioritas dari berbagai proses yang kalian bisa lihat pada link diatas. Data yang saya gunakan adalah data calon penerima PKH pada suatu Desa.

Contoh Data Sub Kriteria yang sudah ditentukan berdasarkan pendapat seorang ahli dan pengisian kuisioner pada masyarakat penerima bantuan PKH.

2. Hitung Nilai Eigen Vector Normalization

Sebelum perangkingan, kita biasanya perlu normalisasi data supaya semua nilai bisa dibandingkan apple to apple.

Eigen Vector Normalization ini adalah tahap dimana kita:

Menjumlahkan tiap kolom pada pairwise comparison matrix
Membagi tiap elemen matrix dengan jumlah kolom masing-masing (normalisasi)
Menghitung rata-rata tiap baris → itu jadi bobot/eigen vector

Normalisasi ini penting biar hasil akhir gak berat sebelah dan beneran adil.

Selanjutnya adalah menentukan nilai-nilai Eigen Vector Normalization dan nilai sub prioritas. Hasil dari perhitungan menggunakan Analytical Hierarchy Process (AHP) bisa dilihat pada artikel saya sebelumnya, dan berikut hasil ringkasan nilai sub prioritas dari masing-masing sub kriteria

Setelah sudah pelakukan tahapan menentukan nilai bobot atau sub prioritas dari masing-masing sub kriteria. Maka selanjutnya adalah proses perangkingan untuk menentukan suatu keputusan.

Darimana data yang digunakan untuk proses perangkingan ?

Apa Itu Proses Perangkingan dalam AHP?

Nah, setelah kamu nentuin kriteria, sub kriteria, dan udah dapet bobot dari hasil perbandingan berpasangan, langkah terakhir adalah perangkingan.

Proses perangkingan dalam AHP adalah tahap untuk menentukan urutan prioritas dari alternatif yang kamu punya, berdasarkan nilai yang udah dihitung di tahap-tahap sebelumnya.

Ini kayak menentukan siapa "juara 1, 2, 3" dari peserta lomba, tapi yang jadi peserta adalah pilihan-pilihan yang mau kamu ambil.
Jadi, di akhir proses perangkingan ini, aku bisa tau nih, siapa yang paling layak dapet bantuan berdasarkan kriteria dan sub kriteria yang sudah dinilai.

Dalam konteks project aku, data yang aku pakai adalah data calon penerima bantuan PKH di sebuah desa.

Contoh Data Baru yang Saya peroleh

3. Proses Imputasi Alternatif

Setelah nilai prioritas sub kriteria tersedia, langkah berikutnya adalah meng-imput data alternatif.

Imputasi artinya kita masukin nilai real dari masing-masing calon penerima berdasarkan sub kriteria yang ada.
Misalnya:

Si A → Punya 1 kartu, punya motor, punya tanah kecil, punya ayam, penghasilan Rp700.000
Si B → Tidak punya kartu, tidak punya kendaraan, tidak punya tanah, tidak punya ternak, penghasilan < Rp500.000
Dst.

Dari sini, masing-masing alternatif bakal dapet skor total.

Sesudah diperoleh data baru seperti tabel diatas, maka selanjutnya, akan kita jabarkan sesuai kondisi atau kategori dengan sub kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya. Dibawah ini adalah contoh tabel yang sudah dikategorikan.

4. Hitung Skor Akhir

Setelah imputasi selesai, kita tinggal jumlahkan skor dari masing-masing sub kriteria untuk setiap alternatif.

Hasil akhirnya berupa angka.
Semakin tinggi skor, berarti semakin prioritas calon tersebut untuk dipilih (misal, untuk dapet bantuan PKH).

Tahap selanjutnya adalah proses perangkingan berdasarkan nilai Sub Prioritas yang sudah ditentukan dari Eigen Vector Normalization dari masing-masing Sub Kriteria di atas. Proses perhitungannya adalah dengan cara

Prioritas Kriteria Utama dikali Sub Prioritas dari masing-masing elemen Sub Kriteria.
Kemudian jumlahkan seluruh elemennya.

Tabel Prioritas Kriteria Utama

Contoh Perhitungan Atribut dengan KK bernama Sumiati (Nilai Sub Prioritas ada ditabel atas)

(Prio Jumlah Kartu Program * Sub Prio Jumlah Kartu Program Cukup)

0.47326227 * 0.282196598 = 0.133553002

(Prio Aset Bergerak * Sub Prio Aset Bergerak Sangat Baik)

0.236925429 * 1 = 0.236925429

(Prio Aset Tidak Bergerak * Sub Prio Aset tidak bergerak Sangat Baik)

0.153927973 * 1 = 0.153927973

(Prio Jumlah Jenis Ternak * Sub Prio Jumlah Jenis Ternak Sangat Baik)

0.095928254 * 1 = 0.095928254

(Prio Jumlah Penghasilan * Sub Prio Jumlah Penghasilan Baik)

0.039956074 * 0.546529194 = 0.021837161

Jumlahkan Semua Hasilnya

0.133553002 + 0.236925429 + 0.153927973 + 0.095928254 + 0.021837161 = 0.64217182

Lakukan proses perhitungan tersebut sama persis dengan atribur elemen yang lainnya. Sehingga akan dapatkan hasil seperti tabel dibawah ini.

Dari hasil tersebut maka dapat di simpulkan bahwa yang Layak menerima bantuan PKH berdasarkan perangkingan dari hasil menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah Ma`rifah, Sumiati, dan Saropah.

Kenapa Proses Perangkingan Ini Penting?

Mempermudah Pengambilan Keputusan: Gak perlu debat panjang, tinggal lihat ranking.
Lebih Objektif: Semua berbasis data, bukan feeling.
Transparan: Kalau ada yang tanya kenapa si A yang dipilih, tinggal tunjukin skornya.

Contoh Kasus Real Project

Waktu aku ngerjain sistem SPK buat desa, perangkingan ini beneran ngurangin potensi konflik lho.
Karena semua keputusan udah berbasis angka dan analisa, masyarakat jadi lebih bisa terima hasilnya.
Gak ada tuh istilah "orang dalam" atau "pilih kasih".

FAQ: Pertanyaan Seputar Proses Perangkingan AHP

Q: Harus banget ya pakai Eigen Vector Normalization?
A: Iya, supaya bobot yang dipakai adil dan konsisten antar sub kriteria.

Q: Gimana kalau ada sub kriteria yang nilainya kosong?
A: Kalau kosong, kamu bisa kasih nilai minimum atau konsultasi ke pakar untuk mengisi gap data tersebut.

Q: Ada tools/software buat ngitung perangkingan AHP?
A: Banyak! Ada Expert Choice, Super Decision, bahkan Excel dengan formula sederhana juga bisa banget.

Q: Apakah skor akhir harus 100%?
A: Enggak harus. Skor akhir adalah hasil kalkulasi bobot × nilai. Fokusnya ada pada perbandingan antar skor, bukan total.

Q: Ranking itu final? Bisa diganti gak?
A: Harusnya final kalau semua proses udah dilakukan dengan bener. Tapi kalau ada data baru atau kriteria baru, perangkingan bisa di-update.

Semuanya transparan dan bisa dipertanggungjawabkan.

Penutup

Gimana, makin kebayang kan pentingnya proses perangkingan dalam AHP?
Kalau mau hasil keputusan kamu objektif, adil, dan masuk akal, jangan pernah skip tahapan ini!

Ingat:

Pastikan semua nilai sub prioritas sudah valid
Lakukan normalisasi
Imputasi data dengan rapi
Hitung skor akhir
Susun ranking dan buat keputusan!

Demikian Terimakasih sudah percaya dan mau berkunjung semoga bermanfaat dan saya sampaikan satu kata " Jangan Lupa Bernafas dan Tetap Bersyukur".

Semoga artikel ini bisa bantu kamu yang lagi nyusun skripsi, tugas besar, atau proyek SPK berbasis AHP.

See You, & Wassalamualikum Wr. Wb

Pengalaman Edukasi