Referensi Penting ANP

1998-2005

1998 SAATY The Seven Pillars of The Analytic Hierarchy Process

1998 SAATY How to Make and Justify A Decision: The Analytic Hierarchy Process

1999 SAATY Fundamentals of The Analytic Network Process

2002 SAATY How to Make A Decision

2003 AZIS Analytic Network Process with Feedbeck Influence: A New Approach to Impact Study

(Ebook) 2003 SAATY The Analytic Hierarchy Process and The Analytic Network Process for Decision Making

2003 BUYUKYAZICI & SUCU The Analytic Hierarchy and Analytic Network Processes

2003 VANANY Aplikasi Analytic Network Process (ANP) pada Perancangan Sistem Pengukuran Kinerja

2003 SAATY & OZDEMIR Why The Magic Number Seven Plus or Minus Two

2004 SAATY Why the Eigenvector is Necessary for Creating Priorities

2005 ASCARYA Analytic Network Process (ANP): Pendekatan Baru Studi Kualitatif

2005 HUANG ETAL Multidimensional Data in Multidimensional Scaling Using The Analytic Network Process

2005 SAATY & SAGIR Extending The Measurement of Tangibles to Intangibles

2005 WHITAKER Validation Examples of The Analytic Hierarchy Process and Analytic Network Process

2006-2008

2006 BAYAZIT A New Methodology in Multiple Criteria Decision-Making Systems: Analytic Network Process and An Application

2006 SAATY & TRAN On The Invalidity of Fuzzifying Numerical Judgements in The Analytic Hierarchy Process

2006 SAATY There Is No Mathematical Validity for Using Fuzzy Number Crunching in The Analytic Hierarchy Process

(Ebook) 2006 SAATY & VARGAS Decision Making with Analytic Network Process: Economic, Political, Social and Technological Applications with Benefits, Opportunities, Costs and Risks

2006 TASLICALI & ERCAN The Analytic Hierarchy and The Analytic Network Process in Multicriteria Decision Making: A Comparative Study

2007 DAGDEVIREN & YUKSEL Personnel Selection Using Analytic Network Process

2008 SAATY, VARGAS & WHITAKER Addressing with Brevity Criticism of the Analytic Hierarchy Process

2008 SAATY & TRAN Fuzzy Judgements and Fuzzy Sets

2008 HUANG A Matrix Method for the Fuzzy Analytic Network Process

2008 SAEEDI ETAL Intuitionistic Fuzzy Analytic Network Process (IF-ANP) for Spatial Multicriteria Decision Making under Uncertainty

2008 SAATY Why Pairwise Comparisons are Central in Mathematics for the Measurement of Intangible Factors: The Analytic Hierarchy/Network Process

2008 SAATY A Multicriteria Decision of Measuring Intangibles

2009

2009 COX Multidimensional Scaling as an Aid for The Analytic Network Process and Analytic Hierarchy Process

2009 BRUNO ETAL The Analytic Hierarchy Process in The Supplier Selection Problem

2009 IIDA Ordinality Consistency Test About Items and Notation of A Pairwise Comparison Matrix in AHP

2009 KADENKO Experience-Based Decision Support Methods Using Ordinal Expert Estimates

2009 KALLAS ETAL Analytical Hierarchy Process versus The Choice Experiments: A Stated Preference Analysis

2009 LIPOVETSKY Comparison of A Dozen AHP Techniques for Global Vectors in Multiperson Decision Making and Complex Hierarchy

2009 MATURO & CONTINI Application of The Analytic Hierarchy Process to The Sociological Analysis

2009 MATURO & VENTRE An Application of The Analytic Hierarchy Process to Enhancing Consensus in Multiagent Decision Making

2009 DECKER An Empirical Comparisons of CBC and AHP for Measuring Consumer Preferences

2009 MLS & GAVALEC Multicriteria Models in Autonomous Decision Making Systems

2009 MOGI & SHINOHARA Optimum Priority Weight Estimation Method for Pairwise Comparison Matrix

2009 OHYA & KINOSHITA The Geometric Mean Concurrent Convergence Method

2009 OZAKI ETAL Dissolution of The Dillema or Circulation Problem using The Analytic Network Process

2009 OZTAYSI & UCAL Comparing MADM Techniques for Use in Performance Measurement

2009 SAATY & VARGAS The Possibility of Group Choice: Pairwise Comparisons and Merging Functions

2009 SAATY A Mathematical Framework for A Unified Understanding of Mind and Matter: The Analytic Network Process and Its Generalization

2009 SATO How to Design a Survey Questionnaire by Employing a Weighting Method

2009 SURYADI & SETYANTA Equipment Criticality Model Based on AHP

2009 TSYGANOK AHP/ANP Stability Measurement and Its Applications

2009 SOLMS Homogeneity and Choice Aggregation in The Analytic Hierarchy Process

2009 WEDLEY Fewer Comparisons: Efficiency via Sufficient Redundancy

2009 WU & CUI Evaluative Criteria for Aggregation Rules in AHP

2010-2013

2010 SAGHAEI & DIDEHKHANI Application of Analytic Network Process in Selection of Six-Sigma Projects

2013 PROMENTILLA ETAL Interdependent Ranking of Sources and Sinks in CCS Systems using Analytic Network Process

2013 SHOJAEI ETAL Using Analytic Network Process (ANP) Method to Prioritize Strategies Resulted from SWOT Matrix

[Ebook] 2013 SAATY & VARGAS Decision Making with Analytic Network Process: Economic, Political, Social and Technological Applications with Benefits, Opportunities, Costs and Risks (2nd Edition)

[Ebook] 2013 RUSYDIANA & DEVI Analytic Network Process: Pengantar Teori dan Aplikasi

SuperDecisions.com: Software ANP

The Super Decisions software is used for decision-making with dependence and feedback. It implements the Analytic Hierarchy Process, AHP, and the Analytic Network Process, ANP. Both use the same fundamental prioritization process based on deriving priorities by making judgments on pairs of elements, or obtaining priorities by normalizing direct measurements. In the AHP the decision elements are arranged in a hierarchic decision structure from the goal to the criteria to the alternatives of choice, while in the ANP the decision elements are grouped in clusters, one of which contains the alternatives, which the others contain the criteria, or stakeholders or other decision elements. 

In the ANP there is not a specific goal element, rather the priorities are determined in a relative framework of influences and the prioritization of the alternatives is implicitly understood to be with respect to whatever the network is about: the decision concern. The clusters are arranged into a network with links among the elements, or sometimes into multiple tiers of elements such as when a problem is decomposed into Benefits, Opportunities, Costs and Risks. Most decision-making methods including the AHP assume independence: between the criteria and the alternatives, or among the criteria or among the alternatives. The ANP is not limited by such assumptions. It allows for all possible and potential dependencies.

 

The ANP does not limit human understanding and experience to force decision-making into a highly technical model that is unnatural and contrived. It is in essence a formalization of how people usually think, and it helps the decision-maker keep track of the process as the complexity of the problem and the diversity of its factors increase. The best testimony of the power and success of the ANP are those applications that have been done that derived priorities that corresponded with known answers in the real world or that have predicted outcomes. From that perspective it is a reliable and objective approach for making decisions based on priorities and importance with which one has had experience. It is rather different than making guesses about the probabilities of occurrence as some decision-making methods would have you do.

IN-HOUSE TRAINING DAN KONSULTASI ANP UNTUK KORPORASI

PENDAHULUAN--ANP (Analytic Network Process) merupakan salah satu metode pengambilan keputusan yang sangat powerfulluntuk diterapkan baik dalam ilmu manajamen, ekonomi, pendidikan, teknologi informasi, dan bidang-bidang ilmu lainnya. Metodologi yang dikembangkan oleh Saaty ini memilih pendekatan kualitatif dan kuantitatif serta menggunakan perhitungan supermatriks sehingga hasil penelitian akan lebih akurat daripada metodologi sejenis lainnya.

Analytical Network Process merupakan model pengambilan keputusan penemuan Thomas L. Saaty, Profesor dari Wharton School Universitas Pennsylvania. Kegunaan model ini telah dikenal demikian luas bahkan telah digunakan oleh pemerintah AS untuk membantu memprediksi gejala resesi global, rencana eksplorasi minyak di Alaska dan strategi AS dalam keanggotaan AFTA.

Di tingkat mikro ekonomi, ANP telah digunakan oleh banyak perusahaan besar untuk mengambil keputusan penting, seperti: McDonald untuk memutuskan strategi budget, keputusan perusahaan otomotif Ford yang kontroversial untuk membatalkan pembelian ban Firestone dan Evaluasi Kinerja Karyawan. Saat ini, telah terbentuk organisasi bernama International Symposium on the Analytic Hierarchy Process (ISAHP) yang setiap dua tahun sekali berkumpul untuk mendiskusikan dan mengembangkan model ANP ini.

ANP adalah salah satu metodologi yang paling umum dan mudah diaplikasikan untuk studi kualitatif yang beragam, seperti pengambilan keputusan, forecasting, alokasi sumber daya, dan lain sebagainya. Penggunaan metode ini telah terbukti manfaatnya baik bagi banyak perusahaan termasuk Bank Indonesia (BI), Pertamina, Kementerian dan korporasi lain.

 

Oleh sebab itulah SMART CONSULTING bekerjasama dengan pihak manapun untuk mengadakan pelatihan selama 2 hari terkait dengan tema metodologi ANP untuk memenuhi kebutuhan para akademisi maupun praktisi yang hendak menggunakan metodologi ANP.

SASARAN PESERTA

Para penentu kebijakan pada perusahaan, baik lembaga keuangan seperti perbankan maupun korporasi lain, Kepala Cabang dan bagian riset pengembangan, serta kalangan akademisi: Dosen dan Peneliti.

MATERI TRAINING METODOLOGI ANP:

1.   Konsep Dasar ANP

2.   Beberapa Fitur ANP

3.   Perbedaan ANP dan AHP

4.   Landasan ANP: Resiprokal, Homogenitas, Struktur Hierarki (AHP)

5.   Prinsip Dasar: Dekomposisi, Penilaian Komparasi, Komposisi/Sintesis

6.   Fungsi Utama ANP

7.   Konsistensi dalam ANP

8.   Bentuk-bentuk Jaringan: Holarki, Hierarki, Analisa BCR, Jaringan Umum

9.   Prosedur Mendapatkan Skala Rasio

10. Supermatriks dalam ANP

11. Aplikasi AHP dan ANP

12. Tahapan Penelitian: Konstruksi Model, Kuantifikasi Model, Analisis

13. Menghitung Geometric Mean

14.Rater Agreement

15. Mengenal Super Decision

16. Mengenal Node, Cluster, Connection, etc

17. Menyusun Kuesioner ANP

18. Materi Praktik dengan Software

19. Contoh-contoh Penelitian yang Menggunakan ANP

20. Beberapa Tema Penelitian Aplikatif yang Dapat Dilakukan dengan ANP

21. Diskusi dan Sharing

RISET APLIKATIF YANG FEASIBLE UNTUK PERUSAHAAN

Adapun beberapa riset aplikatif dengan metode ANP yang feasible untuk tingkat korporat antara lain:

-      Training Need Analysis (TNA)

-      Strategic Management Analysis

-      Decision Making Analysis

PROFIL TRAINER

Ascarya, Ir. MBA., M.Sc  (Pakar Metodologi ANP Indonesia, Peneliti Bank Indonesia pada Pusat Pendidikan Studi Kebanksentralan/PPSK, Dosen Sekolah Tinggi Ekonomi Islam (STEI) Tazkia, Dosen Pasca Universitas Trisakti, Pembicara Konferensi dan Forum Nasional dan Internasional Ekonomi-Keuangan Islam, menyelesaikan Master pada Pittsburg University, USA)

Aam Slamet Rusydiana, SEI (Konsultan dan peneliti pada lembaga riset ekonomi Islam SMART Consulting, Penulis buku “ANP: Pengantar Teori dan Aplikasi”, Pembicara pada training-training metodologi di beberapa kampus negeri dan swasta, Pembicara pada seminar dan konferensi ekonomi Islam, baik nasional maupun tingkat internasional, Kandidat Master Universitas Indonesia)

Abrista Devi, MEI (Konsultan pada lembaga riset ekonomi Islam SMART Consulting, aktifis Ikatan Ahli Ekonomi Islam, Pakar Metodologi ANP, Penulis buku, Dosen pada beberapa kampus swasta)

PENYELENGGARAAN

Durasi Waktu Training dan Konsultasi Analytic Network Process memerlukan waktu 2 (dua) hari efektif. Biaya dan Peserta Total biaya satu paket adalah Rp. 25.00.000,- (dua puluh lima juta rupiah). Transportasi dari Jakarta ke lokasi (PP), dan akomodasi 2 (dua) trainer-konsultan selama kegiatan menjadi beban penyelenggara. Jumlah maksimum peserta setiap kegiatan maksimal 20 orang. Setiap peserta akan memperoleh copy program belajar Software Super Decisions, hand out, training kits, asesoris, dan sertifikat. Sarana-Prasarana Penyelenggara bertanggung jawab menyediakan sarana-prasarana training seperti komputer untuk setiap peserta, ruang pembelajaran dan sebagainya.

Website: www.konsultan-smart.com

Langkah dan Analisis Fuzzy ANP

Setelah semua  data-data yang  dibutuhkan terkumpul maka  langkah selanjutnya   adalah mengolah   data-data   tersebut     sehingga   hasil  dari pengolahan data  tersebut akan  dapat  menyelesaikan masalah yang  dihadapi dalam sebuah penelitian.

Langkah-langkah dari FANP ini adalah sebagai  berikut  :

a.   Setelah dilakukan interview dengan  pihak  perusahaan (expert) maka  langkah selanjutnya adalah   menyusun cluster  dan  kriteria-kriteria yang  ada dalam  cluster yang juga disesuaikan dengan  tabel  Dickson Vendor Selection. Langkah berikutnya adalah  menyusun hubungan antar cluster, hubungan criteria dalam  satu cluster maupun  dengan  criteria pada cluster lain.

b.   Pada tahap ini dilakukan  penentuan tingkat kepentingan  dari elemen­ elemen tiap level criteria dan subcriteria. Penilaian perbandingan  ini diisi  oleh  pakar purchasing, quality assurance, logistic dan  PPIC dalam bentuk kuesioner. Langkah berikutnya adalah menghitung nilai perbandingan   berpasangan  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung nilai eigenvector.

c.   Selanjutnya  mengolah  hasil  kuisioner  dengan  menggunakan konsep fuzzy untuk  dapat  mengatasi  ketidakpastian  di dalam kriteria-kriteria kualitatif. Variabel linguistik digunakan  untuk mendapatkan  penilaian subyektif dari pembuat keputusan, maka fungsi keanggotaan triangular dapat  digunakan  untuk mengelompokkan  kekaburan  yang terjadi pada variabel linguistik. Setelah  linguistic assesment dikonversikan ke dalam triangular fuzzy number, selanjutnya triangular fuzzy number  ini didefuzziflkasi  untuk  mendapatkan  satu nilai   tunggal   yang   nantinya   akan   digunakan   untuk   membangun matriks perbandingan  berpasangan dalam ANP.

 

d.  Dengan matriks perbandingan berpasangan maka akan dapat dibuat supermatriks. Supermatriks merupakan matriks partisi, dimana setiap submatriks dibentuk dari sekumpulan hubungan antara dua tingkatan dalam pemodelan gratis. Setelah dilakukannya pengidentifikasian karakteristik supermatriks maka dapat dilakukan perhitungan untuk mendapatkan  limiting  matriks  dari  supermatriks  tersebut  kemudian limiting  matriks  akan  didapatkan   setelah   melalui  beberapa  iterasi sehingga  pembobotan  yang  dihasilkan  akan  stabil  dan  dapat digunakan   untuk   analisis   berikutnya.   Pada   proses   ini  dilakukan dengan menggunakan  software Super Decisions.

e.   Setelah diperoleh bobot dari masing-masing supplier maka dilakukan perankingan supplier.

Analisa

a)   Analisa Hasil Bobot Alternative dan Criteria

Setelah  dilakukan  pengolahan  data, maka dalam  tahap  ini dilakukan analisa   dan   pembahasan   terhadap   output   basil   pengolahan   data tersebut. Yaitu berupa hasil bobot alternative dan criteria untuk dapat criteria  yang   paling   mempengaruhi   dalam   pemilihan   alternative tersebut.

b)  Analisa Sistem Informasi

Setelah   melakukan   proses   pengumpulan   data  melalui   wawancara dengan pihak perusahaan (expert), maka dapat dianalisa sistem informasi yang diperlukan   oleh   perusahaan. Analisa   sistem   informasi   dijelaskan melalui system definition, analisis FACTOR,  rich picture berjalan dan rich picture usulan.

DecisionLens.com: Prioritization and Resource Optimization Software

Decision Lens Inc. provides easy-to-use software solutions to take the guesswork out of mission-critical enterprise planning, financial, IT and performance-related decisions. Powerful desktop and Web-based applications enable clients of Decision Lens to save billions of dollars, aligning their strategic operational goals and priorities with the best possible investments in people, projects, products and suppliers.

 Sophisticated mathematical analysis, superior reporting and world-class performance visualization capabilities allow users of Decision Lens to instantly understand the potential ramifications of changing business scenarios.

BOOK: Data Processing for the AHP/ANP

The positive reciprocal pairwise comparison matrix (PCM) is one of the key components which is used to quantify the qualitative and/or intangible attributes into measurable quantities. This book examines six understudied issues of PCM, i.e.  consistency test, inconsistent data identification and adjustment, data collection, missing or uncertain data estimation, and sensitivity analysis of rank reversal.

The maximum eigenvalue threshold method is proposed as the new consistency index for the AHP/ANP. An induced bias matrix model (IBMM) is proposed to identify and adjust the inconsistent data, and estimate the missing or uncertain data.

Two applications of IBMM including risk assessment and decision analysis, task scheduling and resource allocation in cloud computing environment, are introduced to illustrate the proposed IBMM.