UAS_Kelompok.pptx
- 2. Nama Anggota Kelompok • Wie Bagus Willyando Ifandi (201953006) • Muhammad Najmul Faiz (201953032) • Marlina Oktaviani (201953104) • Ragil Candra Wardhani (201953107) • Suryadi Alfianarendra (201953118)
- 3. Apa itu SPK ? • Sistem Pendukung Keputusan Menurut (Kusrini, 2007) “Sistem merupakan kumpulan elemen yang saling berkaitan yang bertanggung jawab memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output).”
- 4. Metode Simple Additive Weight (SAW) • Metode Simple Additive Weight (SAW), Menurut Fishburn dan MacCrimmon dalam (Munthe, 2013) mengemukakan bahwa Metode Simple Additive Weight (SAW), sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Menurut (Asnawati dan Kanedi, 2012) “Kriteria penilaian dapat ditentukan sendiri sesuai dengan kebutuhan perusahaan.”
- 5. Dimana : Rij = Rating kinerja ternormalisasi Maxij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = Baris dan kolom dari matriks Dengan Rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif Wi = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi matriks
- 6. Nilai yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih. Menurut (Nofriansyah, 2014) Metode Simple Additive Weighting (SAW) disarankan untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan keputusan multi proses. Metode Simple Additive Weight (SAW) merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut. Menurut Fishburn dan MacCrimmon dalam (Munthe, 2013) Ada beberapa langkah dalam penyelesaian metode Simple Additive Weight (SAW) adalah sebagai berikut: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang dijadikan acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci. 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci). 4. Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatis terbaik (Ai) sebagi solusi.
- 7. Contoh Studi Kasus • Pemilihan Supplier triplek untuk pembuatan box dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) • CV. Suara Indah adalah perusahaan yang memproduksi box subwoofer speaker.Karna permintaan yang cukup tinggi dan bahan utama yaitu triplek akan menentukandalam pemilihan supplier dengan yang terbaik dan tepat. Terdapat 4 supplier yang akan dipilih, yang merupakan alternative pada studi kasus ini, yaitu : • A1 = PT. Global Indo • A2 = CV. Aksara Prima • A3 = CV. Permata Jaya • A4 = PT. Sinar Abadi • Selanjutnya menentukan kriteria dan atribut yang termasuk dalam jenis atribut Benefitatau Cost, yaitu :
- 8. Dengan nilai bobot per kriteria (Wij), yaitu nilai yang menentukan nilai minimal yangharus dicapai untuk setiap kriteria yang ada, yaitu: Selanjutnya menentukan nilai alternatif (Xij) untuk setiap kriteria pada setiap alternati(Vi) dan membuat matriks keputusan. Nilai alternatif diinput oleh Admin, yaitu :
- 12. Menyusun nilai – nilai yang sudah dinormalisasi dalam bentuk matriks: Menghitung hasil akhir yaitu penjumlahan dari perkalian hasil matriks normalisasi dengan nilai bobot kriteria sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai solusi terbaik yaitu : Berdasarkan hasil perhitungan akhir alternative (Vi), maka nilai dengan jumlah maksimum yang diperoleh adalah V2 dengan nilai akhir 19,35 maka Supplier yang akan dipilih oleh CV. Suara Indah adalah V2 atau CV. Aksara Prima