Perbandingan Metode Eigenvector Dan Metode Regresi Robust Pada Perhitungan Bobot Matriks Analytic Hierarchy Process
| Main Author: | Fauzi, SukmaKrisna |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed Book |
| Bahasa: | eng |
| Terbitan: |
, 2011
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/152784/1/051103693.pdf http://repository.ub.ac.id/152784/ |
Daftar Isi:
- Analytic Hierarchy Process (AHP) adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria dan sangat bermanfaat dalam menyelesaikan permasalahan yang bersifat kompleks. Adanya pencilan dapat mengakibatkan ketidakkonsistenan dan menimbulkan error pada matriks perbandingan berpasangan AHP. Untuk mengatasi hal tersebut dilakukan pendekatan regresi robust (M-Estimate) terhadap matriks perbandingan AHP. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui perbedaan hasil perhitungan bobot matriks AHP, CR, dan jarak Euclid metode eigenvector dan regresi robust serta membandingkan nilai CR dan jarak Euclid yang dihasilkan kedua metode. Data yang digunakan adalah 10 data sekunder di mana matriks perbandingan berpasangan mengandung pencilan. Dari hasil analisis dapat disimpulkan bahwa dilihat dari CR, metode regresi robust dan eigenvector menghasilkan bobot mariks AHP yang konsisten. Dilihat dari jarak Euclid, metode eigenvector lebih baik daripada metode regresi robust dalam perhitungan bobot matriks perbandingan berpasangan AHP.