Multi-Attribute Decision Makingelearning.amikompurwokerto.ac.id/index.php/download/materi/... · Multi-Attribute Decision Making (MADM) • Masalah MADM adalah mengevaluasi m alternatif
Post on 12-May-2018
234 Views
Preview:
Transcript
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Mahasiswa dapat menyelesaikan masalah pengambilan keputusan dengan metode-metode pada model MADM.
• Mahasiswa dapat membedakan karakteristik permasalahan yang diselesaikan dengan metode-metode pada model MADM.
9/5/2017 2
Kompetensi Dasar
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Referensi Utama
• Turban E, Aronson JE, Liang Ting-Peng. (2005). Decision Support Systems and Intelligent Systems. International Edition, Edisi 7. New Jersey: Pearson Prentice-Hall Education International.
• Kusumadewi S, Hartati S, Retantyo W & Harjoko A. (2006). Fuzzy Multi-Attribute Decision Making. Yogyakarta: Graha Ilmu.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Secara umum, model Multi-Attribute Decision Making (MADM) dapat didefinisikan sebagai berikut (Zimermann, 1991): – Misalkan A = {ai | i = 1,...,n} adalah himpunan
alternatif-alternatif keputusan dan C = {cj | j = 1,..., m} adalah himpunan tujuan (atribut) yang diharapkan, maka akan ditentukan alternatif yang memiliki derajat harapan tertinggi terhadap tujuan–tujuan yang relevan cj.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Janko (2005) memberikan batasan tentang adanya beberapa fitur umum yang akan digunakan dalam MADM, yaitu: – Alternatif, adalah obyek-obyek yang berbeda dan
memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
– Atribut, sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen, atau kriteria keputusan. Meskipun pada kebanyakan kriteria bersifat satu level, namun tidak menutup kemungkinan adanya sub kriteria yang berhubungan dengan kriteria yang telah diberikan.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
– Konflik antar kriteria, beberapa kriteria biasanya mempunyai konflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
– Bobot keputusan, bobot keputusan menunjukkan kepentingan relatif dari setiap kriteria, W = (w1, w2, ..., wn). Pada MADM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
– Matriks keputusan, suatu matriks keputusan X yang berukuran m x n, berisi elemen-elemen xij, yang merepresentasikan rating dari alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap kriteria Cj (j=1,2,...,n).
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Masalah MADM adalah mengevaluasi m alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,...,n), dimana setiap atribut saling tidak bergantung satu dengan yang lainnya.
• Kriteria atau atribut dapat dibagi menjadi dua kategori, yaitu: – Kriteria keuntungan adalah kriteria yang nilainya akan
dimaksimumkan, misalnya: keuntungan, IPK (untuk kasus pemilihan mahasiswa berprestasi), dll.
– Kriteria biaya adalah kriteria yang nilainya akan diminimumkan, misalnya: harga produk yang akan dibeli, biaya produksi, dll.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Pada MADM, matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut, X, diberikan sebagai:
dengan xij merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j.
• Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan relatif setiap atribut, diberikan sebagai, W:
W = {w1, w2, ..., wn}
mn2m1m
n22221
n11211
xxx
xxx
xxx
X
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Rating kinerja (X), dan nilai bobot (W) merupakan nilai utama yang merepresentasikan preferensi absolut dari pengambil keputusan.
• Masalah MADM diakhiri dengan proses perankingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yang diperoleh berdasarkan nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Yeh, 2002).
• Pada MADM, umumnya akan dicari solusi ideal. • Pada solusi ideal akan memaksimumkan semua kriteria
keuntungan dan meminimumkan semua kriteria biaya.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
Masalah
Kriteria-1 (C1)
Kriteria-2 (C2)
Kriteria-m (Cm)
. . .
Alternatif-1 (A1)
Alternatif-2 (A2)
Alternatif-n (An)
. . .
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Multi-Attribute Decision Making (MADM)
• Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM, antara lain:
a. Simple Additive Weighting (SAW) b. Weighted Product (WP) c. TOPSIS d. Analytic Hierarchy Process (AHP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot.
• Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967)(MacCrimmon, 1968).
• Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
(cost) biayaatribut adalah j jikax
xMin
(benefit) keuntunganatribut adalah j jikaxMax
x
r
ij
iji
iji
ij
ij
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
• Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
n
1j
ijji rwV
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Contoh-1:
– Suatu institusi perguruan tinggi akan memilih seorang karyawannya untuk dipromosikan sebagai kepala unit sistem informasi.
– Ada empat kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian, yaitu: • C1 = tes pengetahuan (wawasan) sistem informasi
• C2 = praktek instalasi jaringan
• C3 = tes kepribadian
• C4 = tes pengetahuan agama
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 35%; C2 = 25%; C3 = 25%; dan C4 = 15%.
– Ada enam orang karyawan yang menjadi kandidat (alternatif) untuk dipromosikan sebagai kepala unit, yaitu: • A1 = Indra, • A2 = Roni, • A3 = Putri, • A4 = Dani, • A5 = Ratna, dan • A6 = Mira.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Tabel nilai alternatif di setiap kriteria:
Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4
Indra 70 50 80 60
Roni 50 60 82 70
Putri 85 55 80 75
Dani 82 70 65 85
Ratna 75 75 85 74
Mira 62 50 75 80
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Normalisasi:
dst
82,0
85
70
62;75;82;85;50;70max
70r11
59,0
85
50
62;75;82;85;50;70max
50r21
67,0
75
50
50;75;70;55;60;50max
50r12
80,0
75
60
50;75;70;55;60;50max
60r22
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW) – Hasil normalisasi:
94,088,067,073,0
87,01188,0
176,093,096,0
88,094,073,01
82,096,080,059,0
71,094,067,082,0
R
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW) – Proses perankingan dengan menggunakan bobot
yang telah diberikan oleh pengambil keputusan: w = [0,35 0,25 0,25 0,15]
– Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
796,0)71,0)(15,0()94,0)(25,0()67,0)(25,0()82,0)(35,0(V1
770,0)82,0)(15,0()96,0)(25,0()80,0)(25,0()59,0)(35,0(V2
900,0)88,0)(15,0()94,0)(25,0()73,0)(25,0()00,1)(35,0(V3
909,0)00,1)(15,0()76,0)(25,0()93,0)(25,0()96,0)(35,0(V4
939,0)87,0)(15,0()00,1)(25,0()00,1)(25,0()88,0)(35,0(V5
784,0)94,0)(15,0()88,0)(25,0()67,0)(25,0()73,0)(35,0(V6
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Nilai terbesar ada pada V5 sehingga alternatif A5 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
– Dengan kata lain, Ratna akan terpilih sebagai kepala unit sistem informasi.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Contoh-2:
– Sebuah perusahaan makanan ringan XYZ akan menginvestasikan sisa usahanya dalam satu tahun.
– Beberapa alternatif investasi telah akan diidentifikasi. Pemilihan alternatif terbaik ditujukan selain untuk keperluan investasi, juga dalam rangka meningkatkan kinerja perusahaan ke depan.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Beberapa kriteria digunakan sebagai bahan pertimbangan untuk mengambil keputusan, yaitu:
• C1 = Harga, yaitu seberapa besar harga barang tersebut.
• C2 = Nilai investasi 10 tahun ke depan, yaitu seberapa besar nilai investasi barang dalam jangka
waktu 10 tahun ke depan.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• C3 = Daya dukung terhadap produktivitas perusahaan, yaitu seberapa besar peranan barang dalam mendukung naiknya tingkat produktivitas perusahaan. Daya dukung diberi nilai: 1 = kurang mendukung, 2 = cukup mendukung; dan 3 = sangat mendukung.
• C4 = Prioritas kebutuhan, merupakan tingkat kepentingan (ke-mendesak-an) barang untuk dimiliki perusahaan. Prioritas diberi nilai: 1 = sangat berprioritas, 2 = berprioritas; dan 3 = cukup berprioritas.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• C5 = Ketersediaan atau kemudahan, merupakan ketersediaan barang di pasaran. Ketersediaan diberi nilai: 1 = sulit diperoleh, 2 = cukup mudah diperoleh; dan 3 = sangat mudah diperoleh.
– Dari pertama dan keempat kriteria tersebut, kriteria pertama dan keempat merupakan kriteria biaya, sedangkan kriteria kedua, ketiga, dan kelima merupakan kriteria keuntungan.
– Pengambil keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1 = 25%; C2 = 15%; C3 = 30%; C4 = 25; dan C5 = 5%.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
– Ada empat alternatif yang diberikan, yaitu:
• A1 = Membeli mobil box untuk distribusi barang ke gudang;
• A2 = Membeli tanah untuk membangun gudang baru;
• A3 = Maintenance sarana teknologi informasi;
• A4 = Pengembangan produk baru.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Nilai setiap alternatif pada setiap kriteria:
Alternatif
Kriteria
C1 (juta Rp)
C2 (%)
C3 C4 C5
A1 150 15 2 2 3
A2 500 200 2 3 2
A3 200 10 3 1 3
A4 350 100 3 1 2
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Normalisasi:
• dst
1
150
150
150
350;200;500;150minr11
075,0
200
15
100;10;200;15max
15r21
667,0
3
2
3;3;2;2max
2r35
5,02
1
2
}1;1;3;2min{r14
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Hasil normalisasi:
67,01150,043,0
11105,075,0
67,033,067,0130,0
150,067,008,01
R
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Simple Additive Weighting (SAW)
• Proses perankingan dengan menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan:
w = [0,25 0,15 0,30 0,25 0,05]
• Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
• Nilai terbesar ada pada V3 sehingga alternatif A3 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, maintenance sarana teknologi informasi akan terpilih sebagai solusi untuk investasi sisa usaha
638,0)1)(05,0()5,0)(25,0()67,0)(3,0()08,0)(15,0()1)(25,0(V1
542,0)67,0)(05,0()33,0)(25,0()67,0)(3,0()1)(15,0()3,0)(25,0(V2
795,0)1)(05,0()1)(25,0()1)(3,0()05,0)(15,0()75,0)(25,0(V3
766,0)67,0)(05,0()1)(25,0()1)(3,0()5,0)(15,0()43,0)(25,0(V4
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Weighted Product (WP)
• Metode Weighted Product (WP) menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
• Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Preferensi untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut:
dengan i=1,2,...,m; dimana wj = 1.
• wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
n
1j
w
ijijxS
Weighted Product (WP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Contoh:
– Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gudang yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya.
– Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu:
• A1 = Ngemplak,
• A2 = Kalasan,
• A3 = Kota Gedhe.
Weighted Product (WP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu:
• C1 = jarak dengan pasar terdekat (km),
• C2 = kepadatan penduduk di sekitar lokasi (orang/km2);
• C3 = jarak dari pabrik (km);
• C4 = jarak dengan gudang yang sudah ada (km);
• C5 = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m2).
Weighted Product (WP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu: • 1 = Sangat rendah,
• 2 = Rendah,
• 3 = Cukup,
• 4 = Tinggi,
• 5 = Sangat Tinggi.
– Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
Weighted Product (WP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
Weighted Product (WP)
– Nilai setiap alternatif di setiap kriteria:
Alternatif
Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 0,75 2000 18 50 500
A2 0,50 1500 20 40 450
A3 0,90 2050 35 35 800
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Kategori setiap kriteria:
• Kriteria C2 (kepadatan penduduk di sekitar lokasi) dan C4 (jarak dengan gudang yang sudah ada) adalah kriteria keuntungan;
• Kriteria C1 (jarak dengan pasar terdekat), C3 (jarak dari pabrik), dan C5 (harga tanah untuk lokasi) adalah kriteria biaya.
– Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu seperti sehingga w = 1, diperoleh w1 = 0,28; w2 = 0,17; w3 = 0,22; w4 = 0,22; dan w5 = 0,11.
Weighted Product (WP)
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
Weighted Product (WP)
494,25005018200075,0 11,022,022,017,028,0
1 S
4270,2450402015005,0S 11,022,022,017,028,0
2
7462,1800353520509,0S 11,022,022,017,028,0
3
n
1j
w
ijijxS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Nilai vektor V yang akan digunakan untuk perankingan dapat dihitung sebagai berikut:
– Nilai terbesar ada pada V2 sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
– Dengan kata lain, Kalasan akan terpilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang baru.
Weighted Product (WP)
3669,07462,14270,24187,2
4187,2V1
3682,07462,14270,24187,2
4270,2V2
2649,07462,14270,24187,2
7462,1V3
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
TOPSIS
• Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS) didasarkan pada konsep dimana
alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki
jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga
memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. • TOPSIS banyak digunakan dengan alasan:
– konsepnya sederhana dan mudah dipahami; – komputasinya efisien; dan – memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari
alternatif-alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana.
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS: – Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi;
– Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot;
– Menentukan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif;
– Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif & matriks solusi ideal negatif;
– Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi, yaitu:
m
1i
2
ij
ij
ij
x
xr
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (yij) sebagai:
ijiij rwy
;y,,y,yA n21
;y,,y,yA n21
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
dengan
biayaatribut adalah j jika;ymin
keuntunganatribut adalah j jika;ymax
y
iji
iji
j
biayaatribut adalah j jika;ymax
keuntunganatribut adalah j jika;ymin
y
iji
iji
j
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal positif dirumuskan sebagai:
• Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif dirumuskan sebagai:
;yyDn
1j
2
ijji
;yyDn
1j
2
jiji
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
• Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih
;DD
DV
ii
ii
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
• Contoh:
– Suatu perusahaan di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) ingin membangun sebuah gudang yang akan digunakan sebagai tempat untuk menyimpan sementara hasil produksinya.
– Ada 3 lokasi yang akan menjadi alternatif, yaitu:
• A1 = Ngemplak,
• A2 = Kalasan,
• A3 = Kota Gedhe.
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu:
• C1 = jarak dengan pasar terdekat (km),
• C2 = kepadatan penduduk di sekitar lokasi (orang/km2);
• C3 = jarak dari pabrik (km);
• C4 = jarak dengan gudang yang sudah ada (km);
• C5 = harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m2).
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu: • 1 = Sangat rendah,
• 2 = Rendah,
• 3 = Cukup,
• 4 = Tinggi,
• 5 = Sangat Tinggi.
– Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
TOPSIS
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
TOPSIS
– Nilai setiap alternatif di setiap kriteria:
Alternatif
Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5
A1 0,75 2000 18 50 500
A2 0,50 1500 20 40 450
A3 0,90 2050 35 35 800
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Matriks ternormalisasi, R:
– Matriks ternormalisasi terbobot, Y:
TOPSIS
7654,04796,07928,06341,07066,0
4305,05482,04530,04640,03925,0
4784,06852,04077,06186,05888,0
R
5308,19185,11712,39022,15328,3
8611,01926,28121,13919,19627,1
9567,07408,26309,18558,19440,2
Y
m
1i
2
ij
ij
ij
x
xr
ijiij rwy
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Solusi Ideal Positif (A+):
TOPSIS
9627,15328,3;9627,1;9440,2miny1
9022,19022,1;3919,1;8558,1maxy2
6309,11712,3;8121,1;6309,1miny3
7408,29185,1;1926,2;7408,2maxy4
8611,05308,1;8611,0;9567,0miny5
8611,0;7408,2;6309,1;9022,1;9627,1A
biayaatribut adalah j jika;ymin
keuntunganatribut adalah j jika;ymax
y
iji
iji
j
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Solusi Ideal Negatif (A-):
TOPSIS
9440,25328,3;9627,1;9440,2maxy1
3919,19022,1;3919,1;8558,1miny2
1712,31712,3;8121,1;6309,1maxy3
9185,19185,1;1926,2;7408,2miny4
5308,15308,1;8611,0;9567,0maxy5
5308,1;9185,1;1712,3;3919,1;9440,2A
biayaatribut adalah j jika;ymax
keuntunganatribut adalah j jika;ymin
y
iji
iji
j
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif, :
– Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif, :
TOPSIS
iS
iS
9871,0D1
7706,0D2 4418,2D
3
9849,1D1 1991,2D
2 5104,0D
3
;yyDn
1j
2
ijji
;yyDn
1j
2
jiji
STMIK AMIKOM PURWOKERTO
ABDUL AZIS, M.KOM
– Kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal dihitung sebagai berikut:
– Dari nilai V ini dapat dilihat bahwa V2 memiliki nilai terbesar, sehingga dapat disimpulkan bahwa alternatif kedua yang akan lebih dipilih.
– Dengan kata lain, Kalasan akan terpilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang baru.
TOPSIS
6679,09849,19871,0
9849,1V1
7405,01991,27706,0
1991,2V2
1729,05104,04418,2
5104,0V3
;DD
DV
ii
ii
top related