RANGKUMAN MATERI
KELOMPOK 6
MATA KULIAH RISET OPERASI
“ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)”
Multi-Factor Evaluation Process (MFEP)
Dosen Pengampu:
Abdul Hadi, SE, M.Si.
Disusun Oleh:
Aileen Margareth Tania
2110312220028
Berta Oktila Andien Dilsnof
2110312220047
Muhammad Rizqy Alfad
2110312310052
Muhammad Sabana
2110312210045
Rahmadi Wijaya
2110312110025
Vaness Maesaputra Tamon
2110312210039
Varhan Hamdany
2110312310045
PROGRAM STUDI S1 MANAJEMEN
FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS
UNIVERSITAS LAMBUNG MANGKURAT
2023
RANGKUMAN MATERI
A.
PENDAHULUAN
Dalam pengambilan keputusan multifaktor, individu secara subyektif dan intuitif
mempertimbangkan berbagai faktor dalam menentukan pilihannya. Untuk pengambilan
keputusan yang sulit, pendekatan kuantitatif direkomendasikan. Semua faktor penting
kemudian dapat diberikan bobot yang sesuai dan setiap alternatif, seperti mobil,
komputer, atau prospek pekerjaan baru, dapat dievaluasi berdasarkan faktor-faktor
tersebut. Pendekatan ini disebut proses evaluasi multifaktor (Multi-Factor Evaluation
Process – MFEP).
Metode MFEP adalah suatu metode dengan mementingkan berbagai faktor dan
kriteria yang melakukan perhitungan weighting system, dimana perhitungan akan
bernilai untuk setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari
data data yang akan diproses (Afrianty, I. & Umbara, R, 2016).
B.
LANGKAH-LANGKAH MFEP
Penyelesaian metode MFEP akan melalui 4 tahapan:
1. Penentuan Kriteria
Menentukan objek yang akan dianalisis beserta kriteria pilihan alternatif atau faktorfaktor yang mempengaruhi hasil pengambilan keputusan.
2. Pemberian Bobot
Pembobotan kepada faktor yang digunakan dengan total pembobotan adalah satu (Σ
pembobotan = 1). Pemberian bobot pada faktor penting dapat dilihat pada rumus:
𝑊𝐹1 + 𝑊𝐹2 + 𝑊𝐹3 = 1
Dimana:
WF = Weight Factor (Bobot Faktor)
3. Evaluasi Factor Weight
Data evaluasi faktor penting dari tiap alternatif dapat dianalisis dengan
menggunakan rumus:
𝑥 = (𝑊𝐹1 × 𝑎11) + (𝑊𝐹2 × 𝑎21) + (𝑊𝐹3 × 𝑎31) + ⋯ + (𝑊𝐹𝑛 + 𝑎𝑛)
Dimana:
x = Weighted Evaluation (Bobot Evaluasi)
WF = Weight Factor (Bobot Faktor)
a = Factor Evaluation (Faktor Evaluasi)
4. Menghitung Total Weighted Evaluation
𝑋 = (𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ + 𝑥𝑛)
Dimana:
X = Total Weighted Evaluation (Total Bobot Evaluasi)
x = Weighted Evaluation (Bobot Evaluasi)
C.
CONTOH KASUS MFEP – STEVE MARKEL
Steve Markel, seorang sarjana jurusan bisnis, sedang mengamati beberapa
peluang kerja. Setelah mendiskusikan situasi ketenagakerjaan dengan penasihat
akademis dan direktur pusat penempatan, Steve telah menentukan bahwa hanya tiga
faktor saja yang penting baginya, yaitu gaji, peluang kemajuan karier, dan lokasi
pekerjaan baru. Lebih jauh lagi, Steve telah memutuskan bahwa peluang kemajuan
karier adalah yang paling penting baginya. Dia telah memberi ini bobot 0,6. Steve
menempatkan gaji berikutnya, dengan bobot 0,3. Terakhir, Steve memberi bobot
kepentingan pada lokasi sebesar 0,1.
Faktor
Kepentingan (Bobot)
Gaji
0,3
Kemajuan Karir
0,6
Lokasi
0,1
Saat ini, Steve merasa yakin akan mendapatkan tawaran dari AA Company; EDS,
Ltd.; dan PW, Inc. Untuk masing-masing pekerjaan ini, Steve mengevaluasi, atau
memberi peringkat, berbagai faktor pada skala 0 hingga 1.
Untuk AA Company, Steve memberikan evaluasi gaji sebesar 0,7; kemajuan karir
sebesar 0,9; dan lokasi sebesar 0,6. Untuk EDS, Ltd., Steve mengevaluasi gaji sebesar
0,8; kemajuan karier sebesar 0,7; dan lokasi sebesar 0,8. Untuk PW, Inc., Steve
memberikan evaluasi gaji sebesar 0,9; kemajuan karir sebesar 0,6; dan lokasi sebesar
0,9.
Faktor
AA Company
EDS, Ltd
PW, Inc
Gaji
0,7
0,8
0,9
Kemajuan Karir
0,9
0,7
0,6
Lokasi
0,6
0,8
0,9
Dengan adanya informasi ini, Steve dapat menentukan total bobot evaluasi untuk
setiap alternatif atau kemungkinan pekerjaan. Setiap perusahaan diberikan evaluasi
faktor untuk ketiga faktor tersebut, kemudian bobot faktor dikalikan dengan evaluasi
faktor dan dijumlahkan untuk mendapatkan penjumlahan bobor evaluasi untuk setiap
perusahaan.
AA Company telah menerima total bobot evaluasi sebesar 0,81.
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Gaji
0,3
×
0,7
=
0,21
Kemajuan Karir
0,6
×
0,9
=
0,54
Lokasi
0,1
×
0,6
=
0,06
Total
1
0,81
Tabel Evaluasi AA Company
Jenis analisis yang sama dilakukan untuk EDS, Ltd., dan PW, Inc.
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Gaji
0,3
×
0,8
=
0,24
Kemajuan Karir
0,6
×
0,7
=
0,42
Lokasi
0,1
×
0,8
=
0,08
Total
1
0,74
Tabel Evaluasi EDS, Ltd.
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Gaji
0,3
×
0,9
=
0,27
Kemajuan Karir
0,6
×
0,6
=
0,36
Lokasi
0,1
×
0,9
=
0,09
Total
1
0,72
Tabel Evaluasi PW, Inc.
Dari hasil evaluasi yang didapat, AA Company menerima total bobot evaluasi
tertinggi sebesar 0,81 kemudian diikuti oleh EDS, Ltd. yang berada di urutan
berikutnya, dengan total bobot evaluasi sebesar 0,74; dan PW, Inc. yang berada di
urutan terakhir dengan total sebesar 0,72. Dengan menggunakan proses evaluasi
multifaktor (MFEP), keputusan Steve adalah bergabung dengan AA Company karena
memiliki total bobot evaluasi tertinggi.
D.
CONTOH KASUS MFEP – PENENTUAN ALTERNATIF PRODUK TERBAIK
PT Harmoni Teknologi, perusahaan teknologi yang berkembang pesat, sedang
mempertimbangkan peluncuran produk baru di pasar komputer pribadi. Dalam upaya
menentukan alternatif produk terbaik, perusahaan menggunakan Metode Multi-Factor
Evaluation Process (MFEP) dengan mempertimbangkan tiga faktor utama: Hardware,
Software, dan Dukungan Pendor. Adapun nilai bobot dari setiap faktor sebagai berikut.
Faktor
Kepentingan (Nilai Bobot)
Hardware
0,5
Software
0,3
Dukungan Vendor
0,2
Sedangkan, ada empat alternatif produk yang bisa dipilih oleh perusahaan dengan
kelebihan dan kekurangannya masing-masing sebagai berikut.
(Skala 1 sampai dengan 10)
Alt/Faktor
Hardware
Software
Dukungan Vendor
Alternatif 1
7
8
8
Alternatif 2
9
7
6
Alternatif 3
6
5
7
Alternatif 4
4
4
5
Dengan adanya informasi ini, PT Harmoni Teknologi dapat menentukan total
bobot evaluasi untuk setiap alternatif atau kemungkinan produk yang akan diluncurkan.
Setiap alternatif produk diberikan evaluasi faktor untuk ketiga faktor tersebut,
kemudian bobot faktor dikalikan dengan evaluasi faktor dan dijumlahkan untuk
mendapatkan penjumlahan bobot evaluasi untuk setiap alternatif produk.
Alternatif Produk 1 telah menerima total bobot evaluasi sebesar.
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Hardware
0,5
×
7
=
3,5
Software
0,3
×
8
=
2,4
Dukungan Vendor
0,2
×
8
=
1,6
Total
1
7,5
Tabel Evaluasi Alternatif 1
Jenis analisis yang sama dilakukan untuk alternatif 2, 3, dan 4.
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Hardware
0,5
×
9
=
4,5
Software
0,3
×
7
=
2,1
Dukungan Vendor
0,2
×
6
=
1,2
Total
1
7,8
Tabel Evaluasi Alternatif 2
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Hardware
0,5
×
6
=
3
Software
0,3
×
5
=
1,5
Dukungan Vendor
0,2
×
7
=
1,4
Total
1
5,9
Tabel Evaluasi Alternatif 3
Nama Faktor
Faktor
Bobot Faktor
Bobot Evaluasi
Evaluasi
Hardware
0,5
×
4
=
2
Software
0,3
×
4
=
1,2
Dukungan Vendor
0,2
×
5
=
1
Total
1
4,2
Tabel Evaluasi Alternatif 4
Dari hasil evaluasi yang didapat, alternatif produk 2 menerima total bobot
evaluasi tertinggi pertama sebesar 7,8; kemudian diikuti oleh alternatif produk 1 yang
berada di urutan kedua, dengan total bobot evaluasi sebesar 7,5; selanjutnya, alternatif
produk 3 berada di urutan ketiga dengan total sebesar 5,9; dan alternatif produk 4
berada di urutan terakhir dengan total sebesar 4,2. Maka, dapat diambil keputusan oleh
PT Harmoni Teknologi untuk meluncurkan produk dari alternatif produk 2.
KESIMPULAN
Multi-Factor Evaluation Process (MFEP) dalam Proses Hirarki Analitik (AHP)
merujuk pada “Most Feasible Extreme Point” yang terkait dengan analisis portofolio dalam
konteks riset operasi. Metode MFEP adalah suatu metode dengan mementingkan berbagai
faktor dan kriteria yang melakukan perhitungan weighting system, dimana perhitungan akan
bernilai untuk setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari data data
yang akan diproses. Tujuan dari MFEP adalah mengidentifikasi portofolio yang paling
memungkinkan dan ekstrim dari segi kriteria tertentu dalam rangka mencapai tujuan tertentu.
Dalam konteks AHP, MFEP digunakan untuk mengevaluasi alternatif berdasarkan
kriteria tertentu. Ini melibatkan pembobotan kriteria dan penilaian relatif alternatif terhadap
setiap kriteria. MFEP membantu menemukan kombinasi nilai-nilai kriteria yang
memaksimalkan atau meminimalkan tujuan tertentu, memberikan solusi optimal dalam
konteks analisis portofolio.
DAFTAR PUSTAKA
Calon Wisuda1. (2020, May 4). MFEP METHOD (Multi-Factor Evaluation Process) |
Decision
Support
System
[Video].
Youtube.
https://youtu.be/nFL99SlSzuI?si=kCNaS5VMkfUZ_qAg.
Render, B. et al. (2018). Quantitative Analysis for Management (13th ed.). London: Pearson
Education.