1 / 14

Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Pendukung Keputusan. Metode SAW (Simple Aditive weighting). SAW. Metode SAW sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot . Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut .

ismail
Télécharger la présentation

Sistem Pendukung Keputusan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. SistemPendukungKeputusan Metode SAW (Simple Aditive weighting)

  2. SAW • Metode SAW seringdikenaldenganistilahmetodepenjumlahanterbobot. • Konsepdasarmetode SAW adalahmencaripenjumlahanterbobotdari rating kinerjapadasetiapalternatifpadasemuaatribut. • MetodeSAW dapatmembantudalampengambilankeputusansuatukasus, akantetapiperhitungandenganmenggunakanmetode SAW inihanya yang menghasilkannilaiterbesar yang akanterpilihsebagaialternatif yang terbaik.

  3. SAW • Perhitunganakansesuaidenganmetodeiniapabilaalternatif yang terpilihmemenuhikriteria yang telahditentukan. Metode SAW inilebihefisienkarenawaktu yang dibutuhkandalamperhitunganlebihsingkat.

  4. TahapanMetode SAW • Menentukankriteria-kriteria yang akandijadikanacuandalampengambilankeputusan, yaitu C1. • Menentukan  rating  kecocokansetiapalternatifpadasetiapkriteria. • Membuatmatrikskeputusanberdasarkankriteria  (C1),  kemudianmelakukannormalisasimatriksberdasarkanpersamaanyangdisesuaikandenganjenisatributsehinggadiperolehmatriksternormalisasi  R. • Hasilakhirdiperolehdariprosesperankinganyaitupenjumlahandariperkalianmatriksternormalisasi  R  dengan vector  bobotsehinggadiperolehnilaiterbesar  yang  dipilihsebagaialternatifterbaik  (A1) sebagaisolusi. 

  5. Contoh Suatuinstitusiperguruantinggiakanmemilihseorangkaryawannyauntukdipromosikansebagaikepala unit sisteminformasi. Adaempatkriteria yang digunakanuntukmelakukanpenilaian, yaitu: • C1 = tespengetahuan (wawasan) sisteminformasi • C2 = praktekinstalasijaringan • C3 = teskepribadian • C4 = tespengetahuan agama

  6. Pengambilkeputusanmemberikanbobotuntuksetiapkriteria sebagai berikut: C1 = 35%; C2 = 25%; C3 = 25%; dan C4 = 15%. Adaenamorangkaryawan yang menjadikandidat (alternatif) untuk dipromosikan sebagai kepala unit, yaitu: • A1 = Indra, • A2 = Roni, • A3 = Putri, • A4 = Dani, • A5 = Ratna, dan • A6 = Mira.

  7. Prosesperankingandenganmenggunakanbobot • yang telah diberikan oleh pengambil keputusan: w • = [0,35 0,25 0,25 0,15] • Hasil yang diperolehadalahsebagaiberikut:

  8. Hasil • V5/Ratnaadalahkandidatterbaik

  9. Latihan Sebuahinstansiinginmengadakanperekrutanasisten lab dengankriteriasebagaiberikut • C1 = tespengetahuan (wawasan) • C2 = tespraktek • C3 = teskepribadian Bobot : c1=25%, c2=50%,c25%

  10. Alternatif • A1 = Asep, • A2 = Doni, • A3 = Anjar, • A4 = Tini, • A5 = Lisa, • A6 = Dini. • A7 = Liana

More Related