--- title: "Prosesong analitiko-hierarkiko (AHP)" source: "https://systems-analysis.info/int/Prosesong_analitiko-hierarkiko_(AHP)" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Prosesong_analitiko-hierarkiko_(AHP)" language: "tl" categories: - "Category:Decision theory" - "Category:Decision-making" - "Category:Modeling" - "Category:Systems analysis" - "Category:Tagalog" revision_id: 6060 wiki_created_at: 2026-09-06T23:57:46Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:57:46Z downloaded_at: 2026-09-07T23:11:45Z --- # Prosesong analitiko-hierarkiko (AHP) **Paraan ng Pagsusuri ng Hierarchy** (Ingles: Analytic Hierarchy Process, AHP) — isa sa mga pinakakilalang pamamaraan ng multi-criteria na pagsusuri, na inilaan para sa pagpili, pagranggo, at pagpapatibay ng mga desisyon batay sa subjective na kagustuhan ng taong gumagawa ng desisyon (TGD). Ang pamamaraan ay binuo ni T. Saaty at naging malawakang ginagamit sa mga gawaing nangangailangan ng pagsasaalang-alang ng maraming, madalas na magkasalungat, na pamantayan. ## Kakanyahan ng pamamaraan Ang Paraan ng Pagsusuri ng Hierarchy ay nakabatay sa pagbabahagi ng kumplikadong gawaing pagpili sa anyo ng hierarchical na estruktura: - Layunin — tuktok ng hierarchy (kung ano ang dapat makamit). - Mga pamantayan at subpamantayan — mga aspeto kung saan isinasagawa ang pagtatasa. - Mga alternatibo — mga pagpipilian kung saan ginagawa ang pagpili. Bawat antas ng estruktura ay inihahambing nang pares: ipinapahayag ng TGD kung alin sa dalawang elemento ang mas kanais-nais kaugnay ng elemento ng mas mataas na antas. Ang ganitong mga paghatol ay bumubuo ng mga matriz ng pares na paghahambing, kung saan kinakalkula ang mga bigat ng priyoridad. ## Mga hakbang sa paglalapat ng pamamaraan Ang Paraan ng Pagsusuri ng Hierarchy ay isinasagawa sa ilang magkakasunod na lohikal na magkakaugnay na hakbang. Bawat isa sa mga ito ay naglalayong linawin ang mga kagustuhan ng TGD at bumuo ng hierarchical na modelo ng gawaing paggawa ng desisyon. 1. Pagtatayo ng hierarchy: pagbabahagi ng gawain sa layunin, pamantayan, subpamantayan, at mga alternatibo. 2. Pares na paghahambing ng mga elemento: isinasagawa ang dalubhasaang pagtatasa ng mga kagustuhan (halimbawa, gaano kahalaga ang pamantayang A kaysa B sa sukat mula 1 hanggang 9). 3. Pagkalkula ng lokal na mga bigat: mula sa mga matriz ng paghahambing ay kinukuha ang mga numerical na bigat na nagpapakita ng relatibong kahalagahan ng mga elemento. 4. Pagtatasa ng konsistensya: kinakalkula ang koefisyente ng konsistensya upang matiyak ang lohika at kawalan ng kontradiksyon ng mga kagustuhan ng TGD. 5. Pagsasama-sama ng mga bigat: ang panghuling mga marka ng mga alternatibo ay kinakalkula sa pamamagitan ng pagtutugma sa buong hierarchy. ### 1. Pagtatayo ng hierarchical na estruktura ng gawain Sa yugtong ito, ang gawain ay nabibigyan ng lohikal na magkakaugnay na mga antas: - **Itaas na antas** — pangkalahatang layunin ng pagpili. - **Gitnang mga antas** — mga pamantayan at, kung kinakailangan, mga nasasakupang subpamantayan. - **Ibabang antas** — mga alternatibong pagpipilian sa solusyon. Ang layunin ng pagtatayo ng hierarchy — ipakita ang lohikal na estruktura ng mga kagustuhan ng TGD at ihanda ang pundasyon para sa pares na paghahambing. ### 2. Pares na paghahambing ng mga elemento sa bawat antas Para sa bawat antas (simula sa mga pamantayan kaugnay ng layunin at patuloy sa mga pababang ugnayan) ang TGD ay nagsasagawa ng **pares na paghahambing** ng mga elemento kaugnay ng kanilang impluwensya sa elemento ng mas mataas na antas. Ang mga paghahambing ay isinasagawa ayon sa **sukat ng Saaty** (mula 1 hanggang 9), kung saan: - 1 — pantay na kahalagahan; - 3 — katamtamang kagustuhan; - 5 — malakas na kagustuhan; - 7 — napakalakas; - 9 — ganap; - 2, 4, 6, 8 — mga intermediate na halaga. Ang mga resulta ay nirerekord sa **matriz ng pares na paghahambing.** ### 3. Pagkalkula ng lokal na mga priyoridad (bigat) Mula sa bawat matriz ng pares na paghahambing ay kinakalkula ang vector ng **lokal na mga bigat**, na nagpapakita ng relatibong kahalagahan ng mga elemento. Karaniwang ginagamit ang pamamaraan ng pangunahing eigenvector o ang tinatayang normalized na pamamaraan (pag-aaverage sa mga hanay). Para sa bawat elemento ay kinakalkula ang: - **lokal na bigat**, na nagpapakita ng kahalagahan sa loob ng kasalukuyang matriz; - **pandaigdigang bigat**, na nakukuha sa pamamagitan ng pagpaparami sa mga bigat ng mga elemento sa mas mataas na antas. ### 4. Pagsusuri ng konsistensya ng mga paghatol Dahil ang mga paghahambing ay subjective, posible ang **mga hindi konsistenteng pagtatasa** (halimbawa, A \> B, B \> C, ngunit C \> A). Ang pamamaraang AHP ay may kasamang pormal na **pagsusuri ng konsistensya** ng mga paghatol ng TGD. Kinakalkula ang **koefisyente ng konsistensya (CI)** at ang **indeks ng konsistensya (CR)**. ### 5. Pagsasama-sama ng mga priyoridad at pagranggo ng mga alternatibo Pagkatapos kalkulahin ang mga bigat sa lahat ng antas ng hierarchy, isinasagawa ang **pagsasama-sama** sa buong hierarchy — mula sa mga alternatibo pataas. Ang bawat alternatibo ay nakakakuha ng **integral na bigat**, na kinakalkula bilang weighted na kabuuan ng lokal na mga priyoridad nito ayon sa bawat pamantayan, pinarami sa mga bigat ng mga pamantayan mismo. Ang resulta ay isang nakaayos na listahan ng mga alternatibo ayon sa antas ng kagustuhan. Ang alternatibong may pinakamataas na integral na priyoridad ay itinuturing na pinaka-makatuwirang solusyon sa loob ng naibigay na estruktura ng gawain. ## Mga kalamangan ng pamamaraan - Kaginhawahan ng pagsasaayos ng mga kumplikadong gawain; - Kakayahang magtrabaho sa mga qualitative at quantitative na pamantayan; - Pagsasama ng mga subjective na paghatol sa lohikal na mahigpit na pamamaraan; - Pagkalkula ng antas ng konsistensya ng mga opinyon (pagsusuri ng pagiging maaasahan); - Angkop para sa mga indibidwal at pangkatang desisyon. ## Mga limitasyon ng pamamaraan - Lumalaking pagiging mahirap habang dumarami ang bilang ng mga pamantayan at alternatibo (ang mga matriz ng pares na paghahambing ay lumalaki nang quadratic); - Pagiging subjective sa pagpapahayag ng mga kagustuhan; - Mga posibleng pagbabaluktot sa mga hindi konsistenteng pagtatasa; - Limitasyon ng linear na pagsasama-sama sa kumplikadong nonlinear na mga kagustuhan.