ISSN 2684-7590 (Online)
Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190
DOI: 10.35580/variansiunm32
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

## Analisis Sensitivitas Dalam Metode Analytic Hierarchy Process dan Pengaruhnya Terhadap Urutan Prioritas Pada Pemilihan Smartphone Android
Yakoba Yusina Muanley 1 , Aloisius Loka Son 2 , Grandianus Seda Mada 1 *, Nugraha K. F. Dethan 1
1 Program Studi Matematika Universitas Timor, Kefamenanu, Timor Tengah Utara 85614 , Indonesia
2 Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Timor, Kefamenanu, Timor Tengah Utara 85614 , Indonesia
Keywords: Smartphone, Analytic Hierarchy Process, Sensitivity Analysis Abstract:
Smartphones have now become everyone's basic need because they provide many benefits and conveniences for their users. People always want to have a  smartphone  of  good  quality.  However,  the  lack  of  information accompanied by the many types of smartphones in circulation, often makes it  difficult  for  users  to  choose  a  smartphone  that  suits  their  needs.  To overcome this problem, it is necessary to have a method that can provide recommendations for making the right decision for users. This study aims to  apply  the  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  method  and  sensitivity analysis  in  determining  the  priority  order  of  smartphone  selection  by comparing  one  smartphone  to  another.  The  criteria  to  be  considered  are facilities,  price,  battery,  and  RAM  with  choices  in  the  form  of  Xiaomi, Oppo, and Vivo smartphones. Data collection in this study was carried out by  distributing  questionnaires  to  100  students  of  the  Mathematics  Study Program. Data is processed using the AHP method and sensitivity analysis. AHP is used to produce a more consistent ranking order of each alternative, while  a  sensitivity  test  is  performed  to  measure  the  stability  of  the calculation results if there is a change in decision-making. From the results of  the  analysis  with  AHP,  it  was  found  that  Xiaomi  was  the  priority  of choice for respondents, followed by Vivo, and the last priority was Oppo with an inconsistency  level of 0.02. Meanwhile, sensitivity testing shows that RAM is the most influential criterion for changing the priority order of alternatives,  where  Xiaomi  remains  the  priority,  followed  by  Oppo,  and Vivo is the last priority

## 1. Pendahuluan *
Dewasa ini smartphone} tidak lagi dianggap sebagai barang yang mewah, melainkan telah menjadi kebutuhan  pokok  bagi  setiap  orang.  Selain  berfungsi  sebagai  alat  telekomunikasi,  smartphone  juga dilengkapi  dengan  berbagai  fitur  atau  fasilitas  yang  menjadikannya  semakin  bermanfaat  dan  menarik,
* Corresponding author.
E-mail address : grandianusmada@gmail.com
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 174
khususnya  bagi  para  akademisi  yang  memiliki  banyak  kebutuhan  informasi.  Adanya  kebutuhan  tersebut, tentunya  membuat  orang-orang  ingin  memiliki  smartphone  dengan  kualitas  yang  bagus  dan  lengkap. konsumen yang kesulitan dan bingung karena terlalu banyaknya merek dan tipe smartphone yang beredar di pasaran,  sehingga  tak  jarang  konsumen  membeli  smartphone  yang  tidak  sesuai  dengan  keinginan  dan kebutuhannya.  Dalam  melakukan  pembelian  smartphone,  konsumen  sebagai  pengambil  keputusan  akan lebih  mudah  menentukan  pilihannya,  jika  mengetahui  kriteria  smartphone  mana  yang  sesuai  dengan kebutuhannya. Namun, memilih smartphone yang tepat bukanlah hal yang mudah, masih banyak konsumen yang kesulitan dan bingung karena terlalu banyaknya merek dan tipe smartphone yang beredar di pasaran, sehingga tak jarang konsumen membeli smartphone yang tidak sesuai dengan keinginan dan kebutuhannya.
Dalam  konteks  penelitian  ini,  fitur  dan  kriteria  dari  smartphone  diselaraskan  untuk  menunjang kegiatan  akademik.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya  suatu  metode  pengambilan  keputusan  yang  dapat membantu para pengguna dalam menentukan pilihan smartphone terbaik berdasarkan spesifikasi, fitur dan kriteria yang ada untuk menunjang kegiatan akademik. Salah satu metode pengambilan keputusan yang dapat digunakan  adalah  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  analisis  sensitivitas.  Menurut  Parhusip (2019),  AHP  digunakan  untuk  memecahkan  suatu  situasi  kompleks  tidak  terstruktur  ke  dalam  beberapa komponen dalam susunan yang hierarki, dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap variabel secara relatif, dan menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada  situasi  tersebut.  Metode  ini  membantu  dalam  menentukan  prioritas  dari  beberapa  kriteria  dengan melakukan analisa perbandingan berpasangan antar kriteria.
Ketika  membangun  model  pengambilan  keputusan  dengan  AHP,  analisis  sensitivitas  merupakan langkah penting dalam menentukan solusi optimal yang dapat diterapkan. Widaningsih (2017) menyatakan bahwa  analisis  sensitivitas  merupakan  pendekatan  yang  biasa  dilakukan  untuk  memilih  alternatif  dalam mengukur konsistensi dan stabilitas hasil perhitungan, seperti perubahan bobot atau urutan prioritas akibat adanya perubahan pengambilan keputusan. Pengukuran tingkat sensitivitas prioritas kriteria dilakukan untuk mengetahui  perubahan  perankingan  akhir  alternatif  pada  setiap  pengambilan  keputusan.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  sensitivitas  dalam  metode  AHP  dan  pengaruhya  terhadap  urutan  prioritas pemilihan smartphone berdasarkan persepsi Mahasiswa Program Studi Matematika. Dengan latar belakang pendidikan  dan  pengetahuannya,  diasumsikan  bahwa  mereka  memiliki  pengetahuan  yang  cukup  untuk memberikan penilaian terhadap smartphone yang digunakan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1. Pengambilan Keputusan Multi Kriteria
Nachtnebel oleh Ziller dkk (2008) dalam Elveny (2013) menyatakan bahwa pengambilan keputusan multi kriteria atau Multi Criteria Decision Making (MCDM) bertujuan untuk memilih alternatif terbaik dari suatu  set  alternatif  yang  harus  memenuhi  beberapa  tujuan  yang  telah  memiliki  beberapa  kriteria.  Teknik MCDM memilih atau merangking alternatif dengan beberapa kriteria keputusan. Metode ini memungkinkan para  pengambil  keputusan  untuk  melakukan  kompromi  atau trade-off antara  berbagai  opsi  yang  tersedia. Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang  banyak  digunakan  adalah  metode Analytic Hierarchy Process (AHP).

## 2.2 Analytic Hierarchy Process (AHP)
Analytic Hierarchy Process (AHP) merupakan suatu model pendukung keputusan yang dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika dari University Of Pittsburgh, Amerika Serikat pada tahun 1971-1975. Model ini akan menguraikan permasalahan multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hierarki. AHP  memiliki  perhatian  khusus  tentang  penyimpangan  dari  konsistensi,  pengukuran  dan  pada ketergantungan  di  dalam  dan  di  antara  kelompok  elemen  strukturnya  (Mulyono,  2004).  AHP  sering
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 175
digunakan sebagai metode pemecahan masalah dibandingkan metode yang lain karena alasan-alasan sebagai berikut (Parhusip, 2019):
- Struktur yang berhierarki, sebagai konsekuensi dari kriteria yang dipilih sampai pada sub kriteria yang paling dalam.
- Memperhitungkan validitas sampai dengan batas toleransi inkonsistensi berbagai kriteria dan alternatif yang dipilih oleh pengambil keputusan.
- Memperhitungkan daya tahan dari hasil output analisis sensitivitas pengambilan keputusan
Terdapat  empat  prinsip  utama  dalam  pemecahan  masalah  multi  kriteria  dengan  AHP,  yaitu Decomposition Comperative Judgement , Synthesis of Priority , dan Logical Concistency .
Secara umum, pengambilan keputusan dengan AHP meliputi tahapan-tahapan berikut:
a. Pembentukan Hierarki
Langkah pertama dalam menyelesaikan suatu masalah dengan metode AHP adalah pengambil keputusan harus mendefinisikan terlebih dahulu permasalahannya. Permasalahan tersebut kemudian didekomposisikan ke dalam bentuk hierarki pengambilan keputusan. Dekomposisi sendiri merupakan proses pemecahan atau pembagian persoalan kompleks yang utuh menjadi lebih sederhana. Pembentukan hierarki dianggap sebagai batu pijakan dari AHP. Hierarki ini biasanya dimulai dari level yang paling tinggi yaitu tujuan atau sasaran (level  1),  kriteria  utama  yang  terkait  (level  2),  subkriteria  (level  3),  dan    alternatif  (level  4).  Secara keseluruhan, kriteria, subkriteria, dan alternatif tesebut dikelompokkan untuk mencapai tujuan atau sasaran terbaik. Adapun struktur hierarki AHP secara umum diilustrasikan dalam Gambar 1.
Gambar  1. Struktur Dasar Hierarki
b. Penyusunan Prioritas
Setelah struktur hierarki terbentuk, selanjutnya pengambil keputusan harus membuat penilaian tentang kepentingan  relatif  terhadap  pasangan  unsur-unsur  yang  terdapat  dalam  hierarki  tersebut.  Penilaian  ini berpengaruh terhadap prioritas kriteria yang merupakan inti dari metode AHP. Penentuan prioritas kriteria suatu  persoalan  dimulai  dengan  menuliskan  matriks  berukuran 𝑛 × 𝑛 yang  disebut  matriks  perbandingan berpasangan  ( pairwise  comparison  matrix ).  Misalkan  matriks  perbandingan  tersebut  dengan  matriks A sebagai berikut:
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 176
𝑨 = [ 𝑎 11 𝑎 12 ⋯ 𝑎 1𝑛 𝑎 21 𝑎 22 ⋯ 𝑎 2𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑎 𝑛1 𝑎 𝑛2 ⋯ 𝑎 𝑛𝑛 ] (1)
Matriks A merupakan matriks positif yang reciprocal sehingga 𝑎 𝑗𝑖 = 1 𝑎 𝑖𝑗 . Elemen pada baris ke- i kolom ke- j dari  matriks 𝑨 atau 𝑎 𝑖𝑗 dengan 𝑖, 𝑗  =  1, 2, … , 𝑛 menyatakan  seberapa  penting  fungsi  objektif  ke- i dibanding fungsi objektif ke- j . Penilaian perbandingan ini menggunakan standar pembobotan Saaty dengan skala  berkisar  dari  1  hingga  9  dan  kebalikannya.  Keterangan  mengenai  skala  tersebut  dapat  dilihat  pada Tabel 1 berikut:
Tabel 1. Interpretasi dari elemen-elemen matriks perbandingan (Winston, 1994)
Nilai 𝒂 𝒊𝒋 Interpretasi 1 Fungsi  objektif i dan  fungsi  objektif j memiliki  tingkat  kepentingan  yang sama 3 Fungsi objektif i sedikit lebih penting dari pada fungsi objektif j 5 Fungsi objektif i lebih penting sekali dari pada fungsi objektif j 7 Fungsi objektif i sangat lebih penting sekali dari pada fungsi objektif j 9 Fungsi objektif i benar-benar lebih penting dari pada fungsi objektif j 2,4,6,8 Mengandung  makna  di  antara  dua  nilai  lain  yang  mengapitnya,  sebagai contoh, nilai 8 berarti fungsi objektif i berada di antara sangat lebih penting
dan benar-benar lebih penting dari pada fungsi objektif j
c. Menentukan Vektor Prioritas
Penentuan prioritas dilakukan dengan menggunakan pendekatan eigen vector yang diturunkan dari teori matriks untuk memperkirakan bobot relatif atau prioritas lokal dari matriks perbandingan bagi unsur-unsur pengambilan  keputusan.  Misalkan w i adalah  bobot  untuk  fungsi  objektif  ke- 𝑖 .  Untuk  menunjukkan bagaimana  AHP digunakan  untuk  menentukan 𝑤 𝑖 , diasumsikan  diberikan  pengambil  keputusan  yang konsisten sempurna. Dari sini diperoleh matriks perbandingan sebagai berikut:
𝐴 = [ 𝑤 1 𝑤 1 𝑤 1 𝑤 2 ⋯ 𝑤 1 𝑤 𝑛 𝑤 2 𝑤 1 𝑤 2 𝑤 2 ⋯ 𝑤 2 𝑤 𝑛 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑤 𝑛 𝑤 1 𝑤 𝑛 𝑤 2 ⋯ 𝑤 𝑛 𝑤 𝑛 ] (2)
selanjutnya  adalah  menentukan  matriks 𝒘 = [𝑤 1 𝑤 2 … 𝑤 𝑛 ] dari  matriks A . Diberikan  sistem  persamaan yang terdiri dari n persamaan sebagai berikut:
𝐴𝒘 𝑇 = 𝜆𝒘 𝑇 (3)
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 177
dengan 𝜆 adalah  nilai eigen matriks A dan 𝒘 𝑇 adalah  matriks  kolom  berdimensi- 𝑛 yang  juga  belum diketahui.  Untuk  sembarang  nilai eigen 𝜆 ,  sistem  persamaan  (2.5 ) selalu  mempunyai  solusi  trivial 𝒘  = [0 0  ⋯  0] .
Jika 𝐴 adalah  matriks  perbandingan  dari  pengambil  keputusan  yang  konsisten  dan 𝜆  =  0 tidak diperbolehkan, maka solusi non-trivial untuk sistem persamaan (2.5) adalah 𝜆 = 𝑛 dan 𝒘 = [𝑤 1 𝑤 2 … 𝑤 𝑛 ] . Hal ini sesuai dengan yang diungkapkan Saaty (1987) dan Shiraishi dkk (1997), bahwa matriks perbandingan dikatakan konsisten sempurna jika 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 𝑛 pada Teorema 1 berikut.
Teorema  1. 𝐴 = (𝑎 𝑖𝑗 ) matriks  berukuran 𝑛 × 𝑛 merupakan  matriks  reciprocal  positif  yang  konsisten sempurna ( memenuhi  sifat  transitif, 𝑎 𝑖𝑗 ∙ 𝑎 𝑗𝑘 = 𝑎 𝑖𝑘 , ∀𝑎 𝑖𝑗 ,  𝑎 𝑗𝑘 ,  𝑎 𝑖𝑘 ∈  𝐴, 𝑖, 𝑗, 𝑘  =  1, 2, … , 𝑛) jika  dan hanya jika nilai eigen terbesar ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 ) =  𝑛 .
Untuk  pengambilan  keputusan  yang  konsisten  sempurna,  bobot 𝑤 𝑖 dapat  diperoleh  hanya  dari  solusi non-trivial sistem persamaan (3). Selanjutnya diberikan pengambil keputusan yang tidak konsisten. Misalkan 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 adalah bilangan terbesar untuk sistem persamaan (3) yang mempunyai solusi non-trivial 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 . Jika matriks  perbandingan  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan  tidak  melenceng  jauh  dari  matriks perbandingan  yang  konsisten  sempurna,  maka 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 diperkirakan  cukup  dekat  dengan 𝑛 dan 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 diperkirakan cukup dekat dengan 𝒘 dengan error berkisar 10% atau dapat ditulis sebagai berikut:
|𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛|   ≤  0.1 dan |𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 −  𝒘|   ≤  0.1.
Saaty dalam Winston (1994) menyatakan bahwa intuisi ini benar dan menyarankan untuk memperkirakan 𝒘 berdasarkan 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 . Untuk menentukan nilai 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 , terdapat dua langkah berikut:

## Langkah 1
Bagi  setiap  elemen  pada  kolom 𝑖 dari  matriks 𝐴 dengan  jumlah  dari  semua  elemen  pada  kolom 𝑖 . Selanjutnya  diperoleh  matriks  baru  yang  disebut  dengan  matriks 𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 dengan  jumlahan  dari  elemen- elemen pada setiap kolom sama dengan 1 atau dapat juga ditulis:
∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖 (4)

## Langkah 2
Menentukan nilai 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 dengan mencari rata-rata dari elemen-elemen dalam baris 𝑖 dari matriks A norm yang kemudian merupakan nilai dari 𝑤 𝑖 atau dapat juga ditulis:
𝒘 𝒊 = 1 𝑛 ∑ 𝑎(𝑖, 𝑗) = 1 𝑖 (5)
d. Menguji Konsistensi Hierarki
Uji konsistensi merupakan karakteristik penting dalam AHP. Dalam prakteknya, penilaian antara  satu kriteria  dengan  kriteria  yang  lain  tidak  bisa  sepenuhnya  konsisiten.  Ketidakkonsistenan  tersebut  dapat disebabkan  oleh  kesalahan  memasukkan  penilaian  ke  dalam  sistem,  kurangnya  konsentrasi,kurangnya informasi,  ataupun  karena  model  hierarki  yang  kurang  sesuai.  AHP  mengizinkan  terjadinya  inkonsistensi
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 178
penilaian kriteria, akan tetapi inkonsistensi penilaian tersebut tidak boleh lebih  dari nilai rasio konsistensi sebesar 10%. Berikut ini adalah langkah-langkah untuk menguji konsistensi dari matriks perbandingan yang telah diberikan oleh pengambil keputusan:
Langkah 1. Menghitung 𝐴𝒘 𝑇
Langkah 2. Menghitung nilai dari 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1 𝑛 ∑ ( 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝐴𝒘 𝑇 𝑒𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛 𝑘𝑒 𝑖 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑚𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝒘 𝑇 ) 𝑛 𝑖=1
Langkah 3. Menghitung indeks konsistensi (CI- Consistency Index) dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1
Berdasarkan  Teorema  1,  matriks  perbandingan  dikatakan  konsisten  sempurna  jika 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 𝑛 yang artinya berdasarkan persamaan (3), untuk pengambil keputusan yang konsisten sempurna, elemen ke 𝑖 dari matriks 𝐴𝒘 𝑇 adalah 𝑛 kali elemen ke 𝑖 matriks 𝒘 𝑇 , sehingga diperoleh 𝐶𝐼 = 0 . Selanjutnya,  diberikan  indeks  acak  atau Random  Index (RI) yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur ketidakkonsistenan  dari  tingkat  kepentingan  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan.  Nilai  dari  indeks acak tersebut diberikan pada Tabel 2.
Tabel 2 Nilai Indeks Acak atau Random Index (RI) 𝒏 2 3 4 5 6 7 8 9 10 𝑹𝑰 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45  1,49

## 2.3 Analisis Sensitivitas Pada AHP
Saaty  (1994)  dalam  Nurbismo  (2010)  menyatakan  bahwa  sebuah  analisis  multi  kriteria  dengan  AHP harus  dilengkapi  dengan  analisis  sensitivitas.  Analisis  sensitivitas  pada  kriteria  keputusan  dapat  terjadi karena  adanya  informasi  tambahan  sehingga  pengambil  keputusan  mengubah  penilaiannya.  Terjadinya perubahan  penilaian  tersebut  menyebabkan  berubahnya  urutan  prioritas  alternatif  (Widaningsih,  2017). Analisis  ini  menentukan  sejauh  mana  keputusan  yang  sama  akan  bertahan  dengan  perubahan  tingkat prioritas. Pengujian dilakukan dengan simulasi pada peningkatan atau penurunan bobot kriteria sebesar 10% yang dikerjakan dengan menggunakan software expert choice 11 dengan pertimbangan bahwa hasil yang diperoleh lebih akurat.

## 3. Metode Penelitian

## 3.1. Tempat dan Sumber Data Penelitian
Penelitian dilakukan selama 3 bulan (Maret-Mei 2022), dengan sumber data yang digunakan adalah data pimer,  yaitu  data  yang  diperoleh  secara  langsung  dari  hasil  penyebaran  kuesioner  kepada  Mahasiswa Program Studi Matematika, Unversitas Timor yang terletak di Jalan Km.09 Kelurahan Sasi, Kefamenanu. Adapun  populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  126  orang  Mahasiswa  Program  Studi  Matematika  yang menggunakan smartphone merek Xiaomi, Oppo, dan Vivo. Dari populasi tersebut, dilakukan pengambilan sampel menggunakan rumus Slovin dengan batas toleransi kesalahan sebesar 5%, sehingga diperoleh jumlah sampel  sebanyak  100  orang.  Kuesioner  ini  dirancang  agar  mudah  dipahami  dan  tidak  menimbulkan kerancuan. Kuesioner berisi informasi berikut:
- Daftar karakteristik responden yang terdiri dari nama, jenis kelamin, usia, dan semester.
Yakoba et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 173-190 179
- Daftar penilaian perbandingan kriteria-kriteria yang menjadi pertimbangan dalam memilih smartphone sebagai berikut:
Tabel 3 Penjelasan Kriteria Pemilihan Merek Smartphone Kriteria Penjelasan Fasilitas Menilai kelengkapan fitur pada smartphone seperti dual camera , touch screen, touch pad, face unlock, fingerprint scanner. Harga Menilai  suatu  harga  per  merek  dan  tingkat  kepuasan  dalam  pemilihan smartphone . Baterai Menilai besar kecilnya daya tahan hidup pada smartphone . RAM Menilai  kapasitas  ruang  penyimpanan  data  dalam  sistem  pada smartphone .

## 3.2. Uji Instrumen
Instrumen penelitian yang benar akan memudahkan seorang peneliti dalam memperoleh data  yang valid,  akurat,  dan  dapat  dipercaya.  Oleh  karena  itu,  peneliti  harus  memilih  peralatan  yang  dapat mengukur secara tepat dan konsisten apa yang harus diukur agar tujuan penelitian dapat tercapai. Proses ini disebut dengan uji alat ukur. Adapun uji alat ukur dalam penelitian ini terdiri dari uji validitas dan reliabilitas.
a. Uji Validitas
Uji  validitas  digunakan  untuk  memeriksa  apakah  isi  kuesioner  yang  diberikan  telah  dipahami  dan dimengerti  oleh  responden,  sehingga  informasi  yang  diperoleh  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh peneliti. Uji validitas dilakukan pada masing-masing kriteria dan alternatif, dengan  dengan mencari nilai korelasi Pearson  Product  Moment antara  masing-masing  item  dengan  skor  totalnya  yang  dirumuskan sebagai berikut (Arikunto, 1999 dalam Aini, 2017):
𝑟 = 𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 − (∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 )(∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) √[𝑛 ∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 2 − (∑ 𝑋 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ] [𝑛 ∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 2 − (∑ 𝑌 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) 2 ] (6)
dengan:
𝑟 = Korelasi product moment 𝑋 = Total nilai tiap pertanyaan/pernyataan
𝑌 = Total nilai tiap responden 𝑛 = Banyaknya sampel
Pengujian ini dilakukan dengan bantuan software IBM SPSS Statistics 23, dengan taraf signifikansi ( 𝛼 )  sebesar  5%  dan  jumlah  sampel  ( 𝑛 )  sebesar  50,  maka  diperoleh  nilai 𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 untuk 𝑑𝑓 (𝑛 − 2) = 48 sebesar 0,278. Butir pernyataan dikatakan valid jika nilai 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥  𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 dan sebaliknya. Adapun hasil uji validitas kuesioner untuk variabel yang diteliti dapat dilihat pada Tabel 4 berikut:
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  180
Tabel 4. Uji Validitas Kriteria dan Alternatif Pemilihan Smartphone Variabel Item Pernyataan 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 Keterangan Kriteria Fasilitas 0,737 0,278 Valid Harga 0,774 0,278 Valid Baterai 0,730 0,278 Valid RAM 0,810 0,278 Valid Alternatif Xiaomi 0,770 0,278 Valid Oppo 0,830 0,278 Valid Vivo 0,738 0,278 Valid
Dari tabel di atas, terlihat bahwa seluruh item pernyataan yang diuji memiliki nilai 𝑟 ℎ𝑖𝑡𝑢𝑛𝑔 ≥  𝑟 𝑡𝑎𝑏𝑒𝑙 (0,278). Sehingga dapat disimpulkan bahwa seluruh item pernyataan tersebut dikatakan valid dan layak digunakan sebagai alat ukur dalam penelitian ini.
b. Uji Reliabilittas
Uji  reliabilitas  merupakan  indeks  yang  menunjukkan  sejauh  mana  alat  pengukur  yang  digunakan dapat dipercaya dan dapat diandalkan. Uji ini dapat dihitung menggunakan statistik uji Cronbach Alpha yang dirumuskan sebagai berikut (Singarimbun, 1989 dalam Aini, 2017):
𝑟 𝑡𝑡 = [ 𝑘 𝑘 − 1 ] [1 − ∑ 𝑆 𝑖 𝑛 𝑖=1 2 𝑆 𝑡 2 ] (7)
dengan: 𝑟 𝑡𝑡 = Reliabilitas yang dicari 𝑘 = Banyaknya item/pertanyaan yang diuji
𝑆 𝑖 2 = Varian setiap variabel 𝑆 𝑡 2 = Varian total
Uji  reliabilitas  dilakukan  untuk  melihat  sejauh  mana  tingkat  konsistensi  hasil  survei  terhadap responden,  dengan  taraf  signifikansi  ( ∝ )  sebesar  5%  menggunakan software IBM  SPSS Statistics 23. Kuesioner dikatakan handal apabila koefisien Cronbach Alpha bernilai positif dan lebih besar dari 0,600. Adapun hasil uji reliabilitas tersebut dilihat Tabel 5.
Tabel 5. Uji Reliabilitas Kriteria dan Alternatif Pemilihan Smartphone Variabel Koefisien Cronbach Alpha Keterangan Kriteria 0,745 Reliabel Alternatif 0,670 Reliabel
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  181
Berdasarkan tabel di atas, terlihat bahwa nilai reliabilitas dari kedua variabel yang sedang diteliti lebih besar dari 0,600. Hasil ini menunjukkan bahwa butir-butir instrumen penelitian tersebut reliabel artinya jawaban diberikan responden konsisten atau stabil dari waktu ke waktu.

## 3.3 Pengolahan Data
Data  yang  telah  diperoleh  dari  hasil  pengisian  kuesioner  selanjutnya  diolah  dan  dianalisis  dengan menggunakan  metode  AHP  dan  Analisis  Sensitivitas  dengan  bantuan sofrware  expert  choice 11  dan microsoft excel 2007. Adapun tahapan pengolahan data secara ringkas disajikan pada bagan alir berikut:
Gambar 2. Bagan Alir Pengolahan Data

## 4. Hasil dan Pembahasan
2.1 Pemilihan Smartphone Dengan AHP
Penentuan  skala  prioritas  dengan  menggunakan  metode  AHP  bertujuan  untuk  mengetahui  urutan prioritas pemilihan merek smartphone yang sering dipilih atau digunakan oleh pengguna, dalam hal ini adalah  Mahasiswa  Program  Studi  Matematika  berdasarkan  kriteria  yang  telah  dipilih  oleh  peneliti. Adapun kriteria menjadi pertimbangan dalam memilih smartphone adalah Fasilitas, Harga, Baterai dan RAM  pada  alternatif smartphone seperti  adalah  Xiaomi,  Oppo,  dan  Vivo.  Hasil  rekapitulasi  data kuesioner yang sudah ada dianalisa dengan menggunakan metode AHP dan analisis sensitivitas. Berikut ini adalah langkah-langkah perhitungan menggunakan metode AHP:
a. Penyusunan Hierarki Penelitian
Struktur hierarki ini disusun berdasarkan kriteria dan alternatif yang telah ditentukan dan disesuaikan dengan  klasifikasi  level  keputusan  metode  AHP.  Adapun  hubungan  antara  kriteria  dan  alternatif pemilihan smartphone dalam penelitian ini digambarkan sebagai berikut:
Gambar 3. Hierarki Pemilihan Smartphone
b. Perhitungan Evaluasi untuk Semua Kriteria
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  182
Perbandingan  pertama  dilakukan  untuk  elemen-elemen  pada  level  dua  yang  terdiri  dari  Fasilitas, Harga, Baterai, dan RAM. Karena penilaian diberikan banyak orang maka akan dicari hasil perbandingan berpasangan  antar  masing-masing  kriteria  dengan  rata-rata  geometrik.  Secara  sistematis  rata-rata geometrik dapat dirumuskan sebagai berikut:
(∏ 𝒙𝒊 𝒏 𝒊=𝟏 ) 𝟏 𝒏 = √𝑥 1 . 𝑥 2 ⋯ 𝑥 𝑛 𝑛 (8)
Berikut  ini  adalah  rekapitulasi  hasil  perhitungan  matriks  perbandingan  berpasangan  dari  100 responden terhadap keempat kriteria pemilihan smartphone menggunakan persamaan (8).
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk Semua Kriteria
Kriteria Fasilitas Harga Baterai RAM Fasilitas 1,000 2,080 0,799 0,387 Harga 0,481 1,000 0,671 0,362 Baterai 1,252 1,490 1,000 0,675 RAM 2,583 2,766 1,481 1,000
Selanjutnya, jumlahkan nilai dari masing-masing kolom  matriks di atas seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan Untuk Semua Kriteria Kriteria Fasilitas Harga Baterai RAM Fasilitas 1,000 2,080 0,799 0,387 Harga 0,481 1,000 0,671 0,362 Baterai 1,252 1,490 1,000 0,675 RAM 2,583 2,766 1,481 1,000 ∑ 5,316 7,335 3,951 2,424
Berdasarkan Teorema 1 tentang konsisten sempurna, karena 𝑎 12 = 2,080 maka menurut pengambil keputusan, fasilitas 2,080 kali lebih penting dari harga. Pengambil keputusan juga beranggapan bahwa harga 0,671 kali lebih penting dari baterai. Jika matriks perbandingan pada Tabel 7 merupakan matriks yang  konsisten  sempurna,  maka  pengambil  keputusan  seharusnya  beranggapan  bahwa  fasilitas  adalah 2,080 × 0,671 = 1,396 kali  lebih  penting  dari  baterai.  Namun  dari  matriks  perbandingan  di  atas, diketahui  bahwa 𝑎 13 = 0,799 .  Ini  berarti  pengambil  keputusan  menganggap  fasilitas  0,799  kali  lebih penting  dari  baterai.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  matriks  perbandingan  di  atas  bukan  matriks  yang konsisten sempurna.
Karena  matriks  pada  Tabel  7  tidak  konsisten  sempurna  maka 𝒘 akan  diperkirakan  berdasarkan 𝑤 𝑚𝑎𝑘𝑠 , sehingga dari matriks di atas diperoleh matriks 𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 sebagai berikut:
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  183
𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 =
[ 1,000 5,316 2,080 7,335 0,799 3,951 0,387 2,424 0,481 5,316 1,000 7,335 0,671 3,951 0,362 2,424 1,252 5,316 1,490 7,335 1,000 3,951 0,675 2,424 2,583 5,316 2,766 7,335 1,481 3,951 1,000 2,424] = [ 0,188 0,284 0,202 0,160 0,090 0,136 0,170 0,149 0,236 0,203 0,253 0,279 0,486 0,377 0,375 0,413 ] Dari matriks 𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 di atas diperoleh 𝑤 𝑖 , 𝑖 = 1,2,3,4 sebagai berikut:
𝑤 1 = 0,188 + 0,284 + 0,202 + 0,160 4 = 0,208 𝑤 2 = 0,090 + 0,136 + 0,170 + 0,149 4 = 0,136 𝑤 3 = 0,236 + 0,203 + 0,253 + 0,279 4 = 0,243 𝑤 4 = 0,486 + 0,377 + 0,375 + 0,413 4 = 0,413 Dari sini diperoleh 𝒘 = [0,208 0,136 0,243 0,413] , dengan w 1 merupakan bobot untuk fasilitas, w 2 merupakan  bobot  untuk  harga, w 3 merupakan  bobot  untuk  baterai  dan w 4 merupakan  bobot  dari RAM. Untuk lebih jelas, hasil normalisasi di atas dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria yang Dinormalkan
Kriteria Fasilitas Harga Baterai RAM Vektor Eigen ( 𝒘 ) Fasilitas 0,188 0,284 0,202 0,160 0,208 Harga 0,090 0,136 0,170 0,149 0,136 Baterai 0,236 0,203 0,253 0,279 0,243 RAM 0,486 0,377 0,375 0,413 0,413 ∑ 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Selanjutnya akan dilakukan uji konsistensi dari tingkat kepentingan yang diberikan oleh pengambil keputusan  untuk  memastikan  bahwa  bobot  yang  diperoleh  dari  AHP  dapat  digunakan.  Berdasarkan konsep uji konsistensi, maka dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:
1. Menghitung nilai 𝐴𝒘 𝑇 ,
𝐴𝒘 𝑇 = [ 1,000 2,080 0,799 0,387 0,481 1,000 0,671 0,362 1,252 1,490 1,000 0,675 2,583 2,766 1,481 1,000 ] [ 0,208 0,136 0,243 0,413 ] = [ 0,846 0,549 0,985 1,687 ]
2. Menghitung nilai dari 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 ,
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  184
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1 4 ( 0,846 0,208 + 0,549 0,136 + 0,985 0,243 + 1,687 0,413 ) = 4,058
3. Menghitung indeks konsistensi,
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1 = 4,058 − 4 4 − 1 = 0,019
Dari Tabel 2.3, untuk 𝑛 = 4 (jumlah kriteria) diperoleh 𝑅𝐼 = 0,90 . Selanjutnya diperoleh
𝐶𝑅 = 0,019 0,90 = 0,021  ≤ 0,1
Karena 𝐶𝑅 ≤ 0,1 dipenuhi  maka  tingkat  kepentingan  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan dikatakan cukup konsisten. Adapun besaran nilai 𝐶𝑅 = 0,021 dan nilai pembobotan tingkat kriteria juga dibuktikan dari hasil output perhitungan menggunakan software  expert choice 11 yang disajikan pada Gambar 4.

## Gambar 4 Hasil Pembobotan Untuk Kriteria
Dari hasil perhitungan pembobotan tingkat kriteria dengan software expert choice 11 pada Gambar 4 dan  perhitungan  manual  pada  Tabel  8  di  atas,  diketahui  bahwa  hasil  perhitungannya  tidak  memiliki perbedaan yang terlalu besar, hanya berselisih sekitar 0,002. Kedua metode perhitungan ini menunjukkan bahwa  RAM  merupakan  kriteria  yang  paling  dipentingkan  oleh  responden  dalam  memilih  merek smartphone Hal ini terlihat dari bobot prioritas RAM yang menempati posisi pertama secara keseluruhan sebesar 41,5%, disusul Baterai sebesar 24,2%, Fasilitas sebesar 20,8% dan di posisi terakhir adalah Harga dengan bobot 13,5%. Ini berarti dalam membeli smartphone , responden lebih mementingkan RAM atau besarnya kapasitas penyimpanan dari smartphone tersebut dibandingkan tiga kriteria lainnya.
c. Perhitungan Faktor Evaluasi Alternatif Berdasarkan Kriteria
Perhitungan  ini  dilakukan  untuk  menentukan  bobot  alternatif  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang dijadikan  sebagi  faktor  pertimbangan  dalam  membeli smartphone yaitu  Fasilitas,  Harga,  Baterai,  dan RAM. Tabel 9 di bawah merupakan hasil analisis preferensi gabungan alternative smartphone terhadap fasilitas dengan menggunakan persamaan (8).
Tabel 9. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Fasilitas
Alternatif Xiaomi Oppo Vivo Xiaomi 1,000 1,379 1,311 Oppo 0,725 1,000 0,798 Vivo 0,763 1,253 1,000
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  185
Selanjutnya,  jumlahkan  nilai  dari  masing-masing  kolom  pada  matriks  di  atas,  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Fasilitas yang Dijumlahkan
Alternatif Xiaomi Oppo Vivo Xiaomi 1,000 1,379 1,311 Oppo 0,725 1,000 0,798 Vivo 0,763 1,253 1,000 ∑ 2,488 3,632 3,109
Berdasarkan Teorema 1 tentang konsisten sempurna, karena 𝑎 12 = 1,379 maka menurut pengambil keputusan smartphon e  merek  Xiaomi  1,379  kali  lebih  bagus  dibandingkan  dengan  Oppo.  Pengambil keputusan juga beranggapan bahwa Oppo 0,798 kali lebih bagus dari Vivo. Jika matriks perbandingan pada  Tabel  10  merupakan  matriks  yang  konsisten  sempurna,  maka  pengambil  keputusan  seharusnya beranggapan  bahwa  Xiaomi  adalah 1,379 × 0,798 = 1,101 kali  lebih  bagus  dari  Vivo.  Namun  dari matriks  perbandingan  di  atas  diketahui  bahwa 𝑎 13 = 1,311 .  Ini  berarti  pengambil  keputusan menganggap Xiaomi 1,311 kali lebih bagus dari Vivo. Hal ini menunjukkan bahwa matriks perbandingan di atas bukan matriks yang konsisten sempurna.
Karena  matriks  pada  Tabel  10  tidak  konsisten  sempurna  maka 𝐰 akan  diperkirakan  berdasarkan nilai 𝒘 𝑚𝑎𝑘𝑠 . Berdasarkan  persamaan (4) maka diperoleh matriks 𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 sebagai berikut:
𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 = [ 1,000
2,488 1,379 3,632 1,311 3,109 2,725 2,488 1,000 3,632 0,798 3,109 0,763 2488 1,253 3,632 1,000 3,109] = [ 0,402 0,380 0,442 0,291 0,275 0,257 0,307 0,345 0,322 ] Dari matriks 𝐴 𝑛𝑜𝑟𝑚 di atas diperoleh 𝑤 𝑖 , 𝑖 = 1,2,3 sebagai berikut:
𝑤 1 = 0,402 + 0,308 + 0,442 3 = 0,401 𝑤 2 = 0,291 + 0,275 + 0,257 3 = 0,275
𝑤 3 = 0,307 + 0,345 + 0,322 3 = 0,324 Dari  sini  diperoleh 𝒘 = [0,401 0,275 0,324] ,  dengan w 1 merupakan  bobot  untuk  Xiaomi, w 2 merupakan bobot untuk Oppo, dan w 3 merupakan bobot untuk Vivo.  Untuk lebih jelas, hasil perhitungan bobot prioritas atau vektor eigen di atas dapat dilihat pada berikut:
Tabel 11. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Fasilitas yang Dinormalkan
Alternatif Xiaomi Oppo Vivo Vektor Eigen ( 𝒘 ) Xiaomi 0,402 0,380 0,422 0,401
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  186
Oppo 0,291 0,275 0,257 0,275 Vivo 0,307 0,345 0,322 0,324 ∑ 1,000 1,000 1,000 1,000
Selanjutnya, akan dilakukan uji konsistensi untuk memastikan bahwa bobot yang diperoleh dari AHP dapat digunakan. Berdasarkan konsep uji konsistensi, maka dapat dilakukan perhitungan sebagai berikut:
1. Menghitung nilai 𝐴𝒘 𝑇 ,
𝐴𝒘 𝑇 = [ 1,000 1,379 1,311 0,725 1,000 0,798 0,763 1,253 1,000 ] [ 0,401 0,275 0,324 ] = [ 1,205 0,824 0,974 ]
2. Menghitung nilai dari,
𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 = 1 3 ( 1,205 0,401 + 0,824 0,275 + 0,974 0,324 ) = 3,003

## 3. Menghitung indeks konsistensi,
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 − 𝑛 𝑛 − 1 = 3,003 − 3 3 − 1 = 0,002
Dari Tabel 2.3, untuk 𝑛 = 3 (jumlah alternatif) diperoleh 𝑅𝐼 = 0,58 . Selanjutnya diperoleh
𝐶𝑅 = 0,002 0,58 = 0,003  ≤ 0,1
Karena 𝐶𝑅 ≤ 0,1 dipenuhi  maka  tingkat  kepentingan  yang  diberikan  oleh  pengambil  keputusan dikatakan cukup konsisten, sehingga bobot yang diperoleh dapat digunakan. Adapun besaran nilai 𝐶𝑅 = 0,003 dan  nilai  preferensi  alternatif  terhadap  kriteria  fasilitas  juga  dibuktikan  dari  hasil output perhitungan menggunakan software expert choice 11 seperti yang disajikan pada Gambar 5.
Gambar  5. Hasil Pembobotan Alternatif Berdasarkan Kriteria Fasilitas
Dari  hasil  analisis  perhitungan  pembobotan  alternatif  berdasarkan  kriteria  fasilitas  menggunakan software expert choice 11 pada Gambar 5 dan secara manual pada Tabel 11 di atas, diketahui bahwa hasil perhitungan  bobot  prioritasnya  memiliki  perbedaan  yang  relatif  kecil  dimana  hanya  berselisih  sekitar 0,002. Kedua metode perhitungan ini menunjukkan bahwa alternatif pemilihan merek smartphone yang paling unggul adalah Xiaomi dengan bobot sebesar 39,9%, disusul oleh Vivo sebesar 32,6% dan di posisi terakhir  adalah  Oppo  sebesar    27,5%.  Artinya  menurut  persepsi  responden,  Xiaomi  hadir  sebagai smartphone dengan fasilitas pendukung yang jauh lebih baik dan lengkap dibandingkan Vivo dan Oppo. Fasilitas yang ada pada Xiaomi membuat responden akhirnya merasa tertarik untuk menggunakannya.
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  187
( Begitu seterusnya perhitungan untuk kriteria Harga, Baterai dan Ram ) .
Berdasarkan  seluruh  evaluasi  yang  dilakukan  terhadap  keempat  kriteria  yaitu  Fasilitas,  Harga, Baterai,  dan  RAM,  diperoleh  urutan  prioritas  pemilihan  merek smartphone seperti  yang  digambarkan dalam grafik berikut:
Gambar  6. Grafik Bobot Prioritas Alternatif Berdasarkan Kriteria
Gambar  di  atas  menunjukkan  bahwa  alternatif  Xiaomi  memiliki  bobot  prioritas  yang  lebih  tinggi dominan pada setiap kriteria yang ada. Hal ini menunjukkan bahwa Xiaomi unggul dan menjadi prioritas utama rata-rata keseluruhan alternatif pemilihan merek smartphone.
d. Perhitungan Prioritas Global atau Rangking Alternatif
Setelah mendapatkan nilai dari setiap pembobotan kriteria dan alternatif, tahap selanjutnya adalah menghitung nilai bobot prioritas global ( Aggregate ) dengan cara mengalikan nilai bobot setiap kriteria dengan  bobot  setiap  alternative smartphone dengan  kriteria  yang  sama  untuk  mendapatkan  keputusan terbaik  dalam  pemilihan  merek smartphone .  Adapun  detail  hasil  pembobotan  atau  nilai  keseluruhan prioritas untuk masing-masing alternatif disajikan pada tabel berikut:
Tabel 12. Prioritas Global Pemilihan Merek Smartphone Kriteria Bobot Prioritas Bobot Lokal Alternatif Bobot Global Alternatif Xiaomi Oppo Vivo Xiaomi Oppo Vivo Fasilitas 0,208 0,399 0,275 0,326 0,082 0,057 0,068 Harga 0,135 0,413 0,255 0,332 0,056 0,034 0,045 Baterai 0,242 0,510 0,242 0,248 0,124 0,059 0,060 RAM 0,415 0,563 0,235 0,202 0,234 0,097 0,084 Total Aggregate 1000 0,496 0,247 0,257 1 3 2
Hasil perangkingan di atas, jika disajikan dalam bentuk grafik menggunakan software expert choice 11 dapat dilihat pada Gambar 7.
Fasilitas Harga Baterai RAM Xiaomi 0,399 0,413 0,510 0,563 Oppo 0,275 0,255 0,242 0,235 Vivo 0,326 0,332 0,248 0,202 0,000 0,100 0,200 0,300 0,400 0,500 0,600
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  188
Gambar  7. Prioritas Global Pemilihan Merek Smartphone
Hasil perhitungan pada Tabel 12 di atas, menunjukkan bahwa urutan prioritas pemilihan smartphone yang  paling  diminati  oleh  Mahasiswa  Program  Studi  Matematika  yaitu  Xiaomi  dengan  nilai  bobot sebesar  49,6%,  disusul  oleh  Vivo  sebesar  25,7%  dan  Oppo  menjadi  prioritas  terakhir  dengan  bobot 24,7%. Maka dalam hal ini, Xiaomi memiliki preferensi (pilihan) yang lebih baik dibandingkan dengan Oppo dan  Vivo.  Adapun  dengan  nilai  CRH  ( Consistency  Ratio of Hierarchy )  kurang  dari  10%,  maka dapat  dinyatakan  bahwa  hierarki  secara  keseluruhan  bersifat  konsisten  atau  dapat  diterima,  sehingga keputusan ditetapkan dapat diandalkan.

## 2.2 Pemilihan Smartphone Dengan AHP
Dalam  penelitian  ini,  analisis  sensitivitas  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  pengaruh  terhadap susunan prioritas alternatif apabila nilai bobot dalam kriteria berubah. Untuk melihat tingkat sensitivitas tersebut  maka  dilakukan  perubahan  terhadap  bobot  masing-masing  kriteria  dengan  asumsi  bahwa terdapat perubahan penilaian responden di masa mendatang.
Pengujian  dilakukan  dengan  merubah  nilai  bobot  prioritas  kriteria  dengan  meningkatkan  dan  atau menurunkan nilai bobotnya sebesar 10%. Dari Tabel 12 diketahui urutan prioritas alternatif smartphone sebelum dilakukan perubahan bobot secara berturut-turut dari prioritas utama hingga prioritas terakhir adalah Xiaomi (0,496), Vivo (0,257) dan Oppo (0,247). Hasil pengujian sensitivitas pada masing-masing kriteria selengkapnya diuraikan di bawah ini:
Tabel 13. Hasil perubahan rangking alternatif Sensitivitas Kriteria Variabel Bobot Prioritas Awal Perubahan Bobot Perubahan Alternatif Naik 10% Naik 30% Naik 50% Turun 10% Fasilitas Kriteria
0 (tidak mengalami perubahan) Fasilitas 0,208 0,308 0,508 0,708 0,108 Harga 0,135 0,114 0,085 0,050 0,152 Baterai 0,242 0,213 0,150 0,089 0,273 RAM 0,415 0,365 0,257 0,153 0,467 Alternatif Xiaomi 0,497 0,484 0,459 0,435 0,508 Oppo 0,247 0,251 0,258 0,265 0,244 Vivo 0,257 0,265 0,283 0,300 0,248 Harga Kriteria 0 (tidak mengalami perubahan) Fasilitas 0,208 0,185 0,137 0,088 0,237 Harga 0,135 0,235 0,435 0,635 0,035 Baterai 0,242 0,211 0,155 0,102 0,256 RAM 0,415 0,369 0,273 0,175 0,473
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  189
Alternatif Xiaomi 0,497 0,486 0,467 0,448 0,506 Oppo 0,247 0,248 0,250 0,252 0,247 Vivo 0,257 0,265 0,283 0,300 0,248 Baterai Kriteria 0 (tidak mengalami perubahan) Fasilitas 0,208 0,180 0,125 0,071 0,233 Harga 0,135 0,117 0,081 0,046 0,151 Baterai 0,242 0,342 0,542 0,742 0,142 RAM 0,415 0,361 0,252 0,141 0,474 Alternatif Xiaomi 0,497 0,498 0,502 0,506 0,495 Oppo 0,247 0,247 0,245 0,244 0,248 Vivo 0,257 0,255 0,253 0,251 0,257
RAM
Kriteria 1 (mengalami perubahan) Fasilitas 0,208 0,173 0,066 0,031 0,245 Harga 0,135 0,112 0,043 0,020 0,159 Baterai 0,242 0,200 0,077 0,034 0,281 RAM 0,415 0,515 0,815 0,915 0,315 Alternatif Xiaomi 0,497 0,507 0,542 0,553 0,484 Oppo 0,247 0,245 0,239 0,236 0,250 Vivo 0,257 0,247 0,220 0,210 0,266
Dari hasil uji analisis sensitivitas yang dilakukan terhadap keempat kriteria pada Tabel 13 atas, terlihat bahwa  RAM  merupakan  kriteria  yang  sensitif  terhadap  perubahan  bobot  alternatif.  Perubahan  urutan alternatif  terjadi  pada  saat  bobot  kriteria  RAM  mengalami  peningkatan  bobot  sebesar  30%  dan  50%. Xiaomi tetap menjadi prioritas utama, namun Oppo berubah menjadi prioritas kedua dan Vivo menjadi prioritas  terakhir.  Sedangkan  tiga  kriteria  lainnya  tidak  mengalami  perubahan  urutan  alternatif  sama sekali meskipun bobot prioritas kriteria berubah. Dengan demikian, hasil tersebut menunjukkan bahwa pendapat para responden memiliki konsistensi yang tinggi, karena perubahan urutan prioritas alternatif pilihan hanya dapat terjadi jika ada perubahan bobot kriteria yang besar.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengolahan data yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa kriteria RAM menjadi kriteria yang paling dipentingkan oleh Mahasiswa Program Studi Matematika dalam memilih smartphone Kemudian diperoleh urutan prioritas alternative smartphone sebagai berikut Xiaomi menjadi prioritas pertama dengan bobot sebesar 49,6%, disusul Vivo sebesar 25,7%, dan diposisi terakhir adalah Oppo  dengan  bobot  24,7%.  Adapun  hasil  pengujian  sensitivitas  yang  dilakukan  terhadap  kriteria Fasilitas,  Harga,  Baterai  dan  RAM  didapatkan  bahwa  kriteria  RAM  merupakan  kriteria  yang  sensitif terhadap  perubahan  bobot  alternatif.  Perubahan  tersebut  terjadi  pada  saat  bobot  prioritas  RAM mengalami  peningkatan  hingga  30%.  Alternatif  Xiaomi  tetap  menjadi  prioritas  pertama,  namun  Oppo berubah menjadi prioritas kedua dan Vivo menjadi prioritas terakhir.
Dengan  demikian,  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP) dan Analisis Sensitivitas dengan menentukan kriteria dan bobot untuk dihitung secara sistematik terbukti  mampu  menghasilkan  pemecahan  berbagai  macam  masalah  pengambilan  keputusan  multi kriteria.
Meiliyani et.al | VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 4 No. 3 (2022), 162-171  190

## 6. Ucapan Terima Kasih
Ucapan terimakasih untuk Ketua Program Studi Matematika Universitas Timor beserta dosen-dosen lainnya atas dukungannya sehingga penelitian ini dapat diselesaikan dengan baik.

## References
Aini, Y.N. (2017). Pengembangan Dan Penentuan Indikator Remunerasi Berdasarkan Persepsi Dosen Di  Lingkungan  FMIPA-ITS  Dalam  Rangka  PTNBH  Menggunakan  Metode  Structural  Equation Modelling-Partial  Least  Square  Dan  Analytical  Hierarchy  Process .  (Skripsi).  Institut  Teknologi Sepuluh November, Surabaya, Indonesia.
Elveny,  M.  (2013). Analisis  Metode  Fuzzy  Analytic  Hierarchy  Process  (FAHP)  Dalam  Menentukan Posisi Jabatan . (Skripsi). Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia.
Nurbismo, H. (2010). Perencanaan Kombinasi Dan Prioritas Produk Pada Proyek Perumahan Dengan Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  (Studi  Kasus  Pada  PT.  Pondok  Solo  Permai,  Di  Sukoharjo) . (Skripsi). Universitas Sebelas Maret, Surakarta, Indonesia.
Parhusip,  J.  (2019).  Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya. Jurnal Teknologi Informasi , 13 (2), 18–29.
Saaty, R. W. (1987). The Analytic Hierarchy Process  - What  It is and How It is Used. Mathematical Modelling 9, 161-176.
Shabri,  A.  (2015). Kajian  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  Dalam  Menentukan  Posisi  Merek Handphone  Berdasarkan  Persepsi  Produsen  Dan  Konsumen  Terhadap  Kriteria  Handphone . (Skripsi). Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia.
Shiraishi,  S.,  Obata,  T.,  &  Daigo,  M.  (1997).  Properties  of  a  Positive  Reciprocal  Matrix  and  Their Application to AHP. Journal of The Operations Research Society of Japan, 41 (3), 404-414.
Winston,  W.  L.  (1994). Operations  Research  Application  and  Algorithms, IV  Edition,  International Thomson Publishing, California.
Widaningsih, S. (2017). Analisis Sensitivitas Metode AHP Dengan Menggunakan Weighted Sum Model (WSM) Pada Simulasi Pemilihan Investasi Sektor Finansial. Media Jurnal Informatika , 9 (1), 1–8.