Metode sampling acak stratifikasi dapat digunakan dalam kondisi populasi besar dengan karakter yang berbeda. Dalam metode ini sampel
diambil dari populasi, kita melakukan stratifikasi populasi terlebih dahulu berdasarkan karakteristik tertentu Eriyanto, 2007 dalam buku Teknik
Sampling Analisis.
3.5.5 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. 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 dikenal dan paling banyak digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM multiple attribute
decision making. Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut.
Skor total untuk sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara
rating yang dapat dibandingkan lintas atribut dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi yang artinya telah melewati
proses normalisasi sebelumnya.
Langkah-langkah penelitian dalam metode SAW adalah :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam
pengambilan keputusan, yaitu C
i
. 2.
Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3.
Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria C
i
, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang
disesuaikan dengan jenis atribut atribut keuntungan ataupun atribut biaya sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Penentuan normalisasi matriks berdasarkan skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada pada matriks
tersebut.
Menggunakan rumus : Jika j adalah atribut keuntungan benefit
Jika j adalah atribut biaya cost Dimana :
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating
kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,....,n. 4.
Hasil akhir diperoleh dari setiap proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor
bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik A
i
sebagai solusi. Pada langkah ini, merupakan hasil kali dari bobot preferensi W
dengan setiap kolom matriks ternormalisasi dalam satu baris sesuai dengan solusi alternatif pilihan yang diberikan.
Annisa Aulia Fitri, 2014 Sistem Pendukung keputusan penentuan wilayah rawan banjir menggunakan metode Simple
Additive Weighting SAW di kabupaten Bandung berbasis Webgis Universitas Pendidikan Indonesia
| repository.upi.edu
| perpustakaan.upi.edu
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
