Skip to main content

Contoh Perhitungan Metode Weighted Product (WP)


Metode Weighted Product adalah salah satu analisis keputusan multi-kriteria (MCDA) yang sangat terkenal atau metode pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM).
Metode Weighted Product (Basyaib, 2006, 139)  merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
Disini saya akan bahas contoh perhitungan metode weighted product secara manual. Dibawah ini akan dijelaskan contoh perhitungan manual dengan menggunakan metode Weighted Product (WP) dalam menentukan pilihan restoran berdasarkan nilai bobot yang diberikan pembanding, dimana pada contoh ini ada 3 restoran yang akan menjadi alternatif pilihan yaitu :
R1 : Made’s Warung
R2 : Warisan Restaurant & Bar
R3 : Gabah Restaurant & Bar
Kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam pemilihan restoran ada 5 yaitu :
C1 : Kualitas Makanan
C2 : Harga Makanan
C3 : Pelayanan
C4 : Suasana
C5 : Jarak (m)
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
Dan nilai-nilai kriteria dari setiap alternative restoran akan disajikan dalam bentuk tabel dan diberi nilai secara acak sebagai berikut:
Tabel 1
contoh perhitungan weighted product
Tahap 1
Terdapat 2 kategori yang membedakan kriterai-kriteria diatas antara lain.
  1. Kriteria C1 (kualitas makanan), C3 (pelayanan) dan C4 (suasana) adalah kriteria keuntungan;
  2. Kriteria C2 (harga makanan), C5 (jarak restoran) adalah kriteria biaya. (Semakin besar nilainya akan semakin buruk)
Tahap 2
Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu, sehingga total bobot Σwj =1 dengan cara :
contoh perhitungan weighted product 4
Dari bobot preferensi sebelumnya yaitu W = (5, 3, 4, 4, 2)
Wj merupakan W index ke j. Jadi untuk W1 yaitu 5, W2 yaitu 3 dan seterusnya.
Dan Σwj merupakan jumlah dari W yaitu 5+3+4+4+2
Jadi untuk perbaikan bobot W1 menjadi:
contoh perhitungan weighted product 3
Dan W yang lainya akan seperti dibawah:
contoh perhitungan weighted product 2
Tahap 3
Menentukan Nilai Vektor S, yang dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut:
contoh-perhitungan-weighted-product-5
Untuk perhitungan sederhananya, kembali lihat Tabel 1 di atas.
Pada baris R1, Masing-masing kriteria memiliki nilai sebagai berikut:
C1 = 42
C2 = 66.000
C3 = 60
C4 = 75
C5 = 2.355
Pangkatkan dan kalikan nilai masing-masing kriteria tersebut dengan bobot yang sudah diperbaiki sebelunya.
Jadi seperti berikut:
contoh perhitungan weighted product 6
C2 dan C5 merupakan kriteria biaya. Jadi bobot yang dipangkatkan akan bernilai minus (-).
Dan perhitungan Vektor S yang lain seperti dibawah ini:
contoh-perhitungan-weighted-product-7
Tahap 4
Menentukan Nilai vector yang akan digunakan Menghitung Preferensi (Vi) untuk perengkingan. Formulanya seperti berikut:
contoh perhitungan weighted product 8
Sederhananya seperti:
contoh perhitungan weighted product 9
Jadi Hasil dari Menghitung Preferensi (Vi) adalah sebagai berikut:
contoh perhitungan weighted product 10
Dari hasil perhitungan di atas, Nilai V3 menunjukkkan nilai terbesar sehingga dengan kata lain V3 merupakan pilihan alternatif yang terbaik, Gabah Restaurant & Bar layak menjadi pilihan restoran terbaik sesuai dengan pembobotan yang diberikan oleh pengambil keputusan.
Sumber Artikel: Pixelbali.com

Comments

  1. Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
    W = (5, 3, 4, 4, 2) itu dari mana?

    ReplyDelete
    Replies
    1. Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
      W = (5, 3, 4, 4, 2) itu ada cara ya mencari nilai bobot preferensi sebelumnya?

      Delete
    2. Penentuan bobot tidak ada ketentuannya, tergantung dari kepentingan yang lebih ingin menggunkan Metode WP ini.

      Delete
  2. belum paaham samanilai vektor s
    itu penjumlaahanya gimna ya?

    ReplyDelete
    Replies
    1. bantu jawab nilai alternatif di pangkatkan denga bobot yang sudah di normalisasikan misalnya 42pangat 0,28 x 66000pangkat -0,17 dan seterusnya ingat cost (-) minus jadi harga makin murah makin bagus jadi di kasih cost maaf klo salah

      Delete
  3. min mau nanya, untuk menentukan pangkatnya negatif dan positif dari mana?

    ReplyDelete
  4. cara menentukan kriteria keuntungannya gimana brow?

    ReplyDelete
  5. mind blow sama perhitungannya yg S1-3

    ReplyDelete

Post a Comment

Popular posts from this blog

Cara Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

Membuat matriks perbandingan berpasangan metode AHP adalah bisa dikatakan langkah awal perhitungan Metode AHP.  Sebelum membuat matriks perbandingan berpasangan, kita harus memiliki tabel acuan untuk perbandingan yang sudah ditetapkan. Persamaan tersebut adalah sebuah perbandingan nilai yang nilainya antara 1 sampai dengan 9. Nah dengan nilai perbandingan tersebut kita akan gunakan untuk membuat matriks perbandingan berpasangan. Tabel ini juga sering di kenal dengan istilah skala penilaian AHP dan ditemukan saaty ( Thomas L. Saaty ) yang tertulis pada bukunya pada tahun 1980. Tabel 1. Tingkat Kepentingan Menurut  Saaty Proses menghitung konsistensi index menggunakan tabel berikut: Tabel 2 random consistency index table Langkah-langkah Perhitungan Metode AHP Ada 5 langkah proses perhitungan metode AHP, setelah ditentukan apa yang menjadi keputusan yang akan dicapai berdasarkan alternative dan kriteria (langkah awal) yang telah ditentukan sebelumnya...

METODE DETEKSI TEPI CITRA SOBEL, PREWITT, LAPLACE, ROBERT,dan CANNY PADA MATLAB 6.5

Edge Detection pada suatu citra adalah suatu proses yang menghasilkan tepi-tepi dari obyek-obyek citra, tujuannya adalah Untuk menandai bagian yang menjadi detail gambar/citra untuk memperbaiki detail dari gambar/citra yang blur, yang terjadi akrena adanya efek dari proses akuisisi citra Suatu titik (x,y) dikatakan sebagai tepi (edge) dari suatu citra bila titik tersebut mempunyai perbedaan yang tinggi dengan tetangganya. dan berikut pengertian dari beberapa metode Sobel, Prewitt, Laplace, Robert, dan Canny. A. Sobel Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplace dan gaussian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF, dan kelebihan dari metode sobel ini adalah mengurangi noise sebelum melakukan perhitungan deteksi tepi. B. Prewitt  Metode Prewitt merupakan pengembangan metode robert dengan menggunakan filter HPF yang diberi satu angka nol penyangga. Metode ini mengambil prinsip dari fungsi laplacian yang dikenal sebagai fungsi untuk membangkitkan HPF. ...