Selamat datang di blog Situs Pelajar, nah di kesempatan kali ini admin ingin membagikan sebuah artikel tentang Sistem Pendukung Keputusan atau yang biasa di singkat SPK dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)..
Nah kenapa sih admin membagikan metode SPK yang ini?? knp nggak yang lain kayak Weighted Product (WP) atau yang lain??...
Nah mungkin jawabannya karna admin udh nyaman ama si dia.. aseekkk *baperan min😆😅
Ok !! tanpa perlu basa-basi lagi ayok kita masuk ke topik..
Sebelumnya kita harus tau dulu apa sih itu SPK? Nah singkatnya SPK itu adalah suatu sistem yang di gunakan untuk mempermudah si "pengambil keputusan" dalam menentukan keputusan yang harus dipilih dengan menggunakan berbagai alternatif keputusan yang diperoleh dari pengelolaan informasi yang tersedia. Sistem Pendukung keputusan (SPK) ini memiliki beberapa manfaat, selain mempermudah si pengambil keputusan dalam menentukan keputusan terbaik. Nah berikut ini beberapa manfaat dari SPK yaitu :
- Sistem Pendukung Keputusan dapat memperluas ruang lingkup kemampuan si pengambl keputusan dalam memproses data atau informasi bagi pemakainya.
- Sistem Pendukung Keputusan dapat membantu si pengambil keputusan dalam memecahkan suatu permasalahan terutama berbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
- Sistem pendukung keputusan menghasilkan solusi dengan lebih cepat serta hasilnya dapat diandalkan.
Nah.. Seperti yang sudah di jelaskan di atas, untuk membuat Sistem Pendukung Keputusan kita harus menggunakan metode algoritma pendukung keputusan, dan salah satunya adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) yang admin mau bagikan ini..
Metode SAW ini adalah suatu metode yang di gunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu.
Definisi Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Pahlevy. 2010). Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Jadi sobat, metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi MADM (Multiple Attribute Decision Making). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang di gunakan untk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tententu. Nah seperti yang admin jelaskan tadi kan bahwa metode SAW ini membutuhkan proses normalisasi matriks, dimana nantinya kita akan menemukan suatu hasil akhir atau suatu alternatif mana yang paling cocok. untuk menghitung normalisasi tersebut kita menggukan rumus :
Dan untuk mencari nilai preferensi untuk setiap alternatif Vi kita menggukan rumus :
Nah.. Supaya sobat bisa lebih paham lagi, admin kasih contoh kasus.. misalnya gini :
STMIK Bina Mulia Palu ingin memberikan beasiswa kepada mahasiswa yang berprestasi namun tidak memiliki biaya yang cukup untuk membayar uang kuliahnya, nah.. setelah diumumkan oleh pihak birokrasi maka di temukan 5 alternatif dimana nantinya hanya akan diambil 3 dari 5 orang tersebut yang akan diberikan biasiswa oleh pihak kampus. 5 orang tersebut adalah :
A1 = Ahmad Yani
A2 = Laras Lambertus
A3 = Febrianti Lorensa
A4 = Yosua F.P
A5 = Nuragustin
Ada 7 kriteria yang dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan yaitu :
C1 = Besar pendapatan orang tua
Jarak (Range)
|
Nilai
|
<= 500.000
|
1
|
>500.000 – 600.000
|
2
|
>600.000 – 700.000
|
3
|
>700.000 – 800.000
|
4
|
>800.000 – 1.000.000
|
5
|
C2= Jumlah tanggungan orang tua
Jarak (Range)
|
Nilai
|
1 Anak
|
1
|
2 Anak
|
2
|
3 Anak
|
3
|
4 Anak
|
4
|
5 Anak
|
5
|
C3= Peneluaran orang tua, berupa tagihan listrik, air dan telepon selama 3 bulan milik orang tua
Jarak (Range)
|
Nilai
|
0 s/d 500.000
|
1
|
>500.000 – 1.000.000
|
2
|
>1.000.000 – 1.500.000
|
3
|
>1.500.000 – 2.000.000
|
4
|
>2.000.000 – 2.500.000
|
5
|
C4= Indeks Prestasi Komulatif (IPK) Mahasiswa
C5= Tingkat semester
C6= Tingkahlaku (keuntungan) : 3. Kurang baik, 4. Baik, 5. Sangat Baik
C7= Keaktifan dalam proses perkuliahan : 3. Kurang baik, 4. Baik, 5. Sangat Baik
Terdapat 2 kategori yang membedakan kriteria-kriteria diatas antara lain :
1. Kriteria B1 (Pendapatan orang tua), adalah kriteria biaya.
2. Kriteria B2 (Tanggungan orang tua), dan B3 (Pengeluaran
orang tua), B4 (IPK), B5 (Semester), B6 (Tingkahlaku), B7 (Keaktifan dalam
proses pembelajaran) adalah keuntungan.
langkah selanjutnya adalah kita membuat membuat pembobotan dan skala penilaian
1. membuat table alternatif, berikut ini adalah table alternatif setiap kriteria :
No
|
Alenatif
|
Kriteria
|
||||||
C1
|
C2
|
C3
|
C4
|
C5
|
C6
|
C7
|
||
1
|
Ahmad Yani
|
1
|
2
|
2
|
2
|
5
|
4
|
4
|
2
|
Laras
Lambertus
|
5
|
2
|
4
|
2.5
|
5
|
4
|
3
|
3
|
Ferbrianti
Lorensa
|
5
|
3
|
2
|
3
|
7
|
5
|
3
|
4
|
Yosua F.
Patoh
|
1
|
5
|
1
|
3.5
|
3
|
5
|
4
|
5
|
Nuragustin
|
2
|
3
|
2
|
3
|
7
|
4
|
3
|
2. membuat pembobotan, berikut ini adalah table pembobotan :
Kriteria
|
Bobot
|
B1
|
0.15
|
B2
|
0.05
|
B3
|
0.15
|
B4
|
0.4
|
B5
|
0.05
|
B6
|
0.1
|
B7
|
0.1
|
Total
|
1
|
3. Membuat normalisasi yaitu dengan cara :
4. Hasil normalisasi (R) :
1
|
0,4
|
0,5
|
0,57
|
0,71
|
0,8
|
1
|
0,2
|
0,4
|
1
|
0,71
|
0,71
|
0,8
|
0,75
|
0,2
|
0,6
|
0,5
|
0,86
|
1
|
1
|
0,75
|
1
|
1
|
0,25
|
1
|
0,43
|
1
|
1
|
5
|
0,6
|
0,5
|
0,86
|
1
|
0,8
|
0,75
|
5. Proses Perankingan
V1=(0.15*1)+(0.05*0.4)+(0.15*0.5)+(0.4*0.57)+(0.05*0.71)+(0.1*0.8)+(0.1*1) = 0,689
V2=(0.15*0.2)+(0.05*0.4)+(0.15*1)+(0.4*0.71)+(0.05*0.71)+(0.1*0.8)+(0.1*0.75) = 0,676
V3
=(0.15*0.2)+(0.05*0.6)+(0.15*0.5)+(0.4*0.86)+(0.05*1)+(0.1*1)+(0.1*0.75) = 0,703
V4
=(0.15*1)+(0.05*1)+(0.15*0.25)+(0.4*1)+(0.05*0.43)+(0.1*1)+(0.1*1) = 0,859
V5
=(0.15*5)+(0.05*0.6)+(0.15*0.5)+(0.4*0.86)+(0.05*1)+(0.1*0.8)+(0.1*0.75) = 0,728
nah.. Setelah proses perangkingan selesai, maka kita bisa melihat siapakah yang berhak berhak untuk mendapatkan beasiswa dengan melihat hasil dari masing-masing alternatif yang sudah kita hitung.. nah kalau kita buatkan suatu table hasil perangkingan maka kita akan mendapati urutan sebagai berikut :
No
|
Alternatif
|
Nilai
|
1
|
Yosua F. Patoh
|
0.859
|
2
|
Nuragustin
|
0.728
|
3
|
Febrianti Wongku
|
0.703
|
4
|
Ahmad Yani
|
0.689
|
5
|
Laras Lambertus
|
0.676
|
nah.. maka dapat kita simpulkan bahwa, mahasiswa yang berhak untuk mendapatkan beasiswa adalah:
A4 : Yosua F.Patoh
A5 : Nuragustin
A3 : Febrianti Wongku
Bagaimana sobat? apakah sampai disini sobat sudah agak paham dengan apa yang mimin sharingkan? mungkin bingung?? atau mungkin sudah sangat paham minn!! 😁
yup.. jgn lupa tinggalkan komentar sobat di blog mimin, dan share article ini kalo mungkin article ini berguna dan mungkin ada tmn2 sobat yang lagi butuh memang.. hahahaha..
Thank youu udah mampir !! 😊
refrence :
- http://teguhpratam4.blogspot.com/
- https://wika-nyubie.blogspot.com/2018/10/contoh-penerapan-metode-saw-simple.html
- http://nurainun9495.blogspot.com/2016/05/pengertian-metode-simple-additive.html
Lengkapp banget kak. Nicee. Makasih
ReplyDeletety sdh mampir.. 😆
DeleteLengkapp banget kak. Nicee. Makasih
ReplyDeleteMantap banget
ReplyDeleteEaa... 🤣
DeleteWaaoww luar biasa, thanks ya atas ilmunya
ReplyDeleteHahaha.. ok Sepp..
DeleteHmmm, thanksmin
ReplyDeleteYoai.. hahay
DeleteMakasi om atas materinya
ReplyDeleteWokay.. semangat om..
Deleteuuuhhhh semangat tim
ReplyDeleteTy.. ty..
Delete