Pengertian Metode 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. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatifoptimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya. Langkah Penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai)sebagai solusi. Formula Rumus Simple Additive Weighting (SAW) dengan r ij adalah rating kinerja
ternormalisasi dari • Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa Contoh : 1.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. 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. 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. JAWAB 1.Analisis Kriteria Dan Pembobotan Pembobotan Faktor Kriteria Benefit R12 = 15/200 = 0.075 R13 = 2/3 = 0.67 R15 = 3/3 = 1 Faktor Cost R11 = 150/150 = 1 R14 = 1/2 = 0.5 Hasil
Normalisasi A1 = ( 1* 25% ) + ( 0/075*15% ) + ( 0.67*30% ) + ( 0.5*25% ) A2 = ( 0.3*25% ) + ( 1*15% ) + ( 0.67*30% ) + ( 0.33*25% ) A3 = ( 0.75*25% ) + ( 0.05*15% ) + ( 1*30% ) + ( 1*25%
) A4 = ( 0.43*25% ) + ( 0.5*15% ) + ( 1*30% ) + ( 1*25% ) Dari perbadingan nilai akhir maka didapatkan nilai sbb : A1 = 0.63725 Maka alternatif yang memiliki nilai terternggi dan bisa dipilih adalah A3 dengan nilai 0.795, alternatif A4 dengan nilia 0.766, alternatif A1 dengan nilai 0.63725, dan alternatif yang terakhir adalah A2 dengan nilai 0.542 . anda juga bisa unduh versi PDF di sini referensi : |