6. Mencari total rangking, langkah terakhir adalah menghitung total rangking dengan cara menjumlahkan hasil perkalian nilai eigen vector tiap kriteria dengan
nilai eigen vector alternatif pada kriteria yang sama, sehingga diperoleh alternatif terbaik.
2.10. Algoritma Preference Ranking Organization for Enrichment Evaluation
PROMETHEE
Menurut Brans.et.al pada tahun 1986 dalam jurnal Nurhayati, 2001 PROMETHEE
adalah suatu metode penentuan urutan prioritas dalam analisis multikriteria. PROMETHEE didasarkan atas kesederhanaan, kejelasan , dan
kestabilan. Dominasi kriteria yang digunakan dalam PROMETHEE adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking.
PROMETHEE adalah metodologi untuk mengevaluasi alternatif dengan kriteria yang diberikan dan membuat peringkat alternatif untuk keputusan akhir.
Dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam PROMETHEE adalah penggunaan nilai dalam hubungan outranking, outranking merupakan metode
yang dapat menangani kriteria kualitatif dan kuantitatif secara bersamaan. Metode ini mampu memperhitungkan alternatif berdasarkan karakteristik yang berbeda.
Metode outranking membandingkan beberapa kemungkinan alternatif pada kriteria dengan kriteria dasar. Mereka pada dasarnya menghitung indeks untuk
setiap pasangan alternatif yang memenuhi syarat atau antara peringkat satu relatif dengan alternatif lain. Semua parameter yang terlibat mempunyai pengaruh nyata
menurut pandangan ekonomi. Dalam Promethee disajikan enam bentuk fungsi preferensi kriteria. Hal ini
tentu saja tidak mutlak, tetapi bentuk ini cukup baik untuk beberapa kasus, antara lain: Dhony, 2009
1. Kriteria Biasa Usual Criterion
Hd =
2.3 Keterangan:
Hd = selisih kriteria antara alternatif
0 jika d = 0
1 jika d ≠ 0
Universitas Sumatera Utara
d = selisih nilai kriteria dimana {d = fa - fb}
Pada kasus ini, tidak ada beda sama penting antara a dan b jika dan hanya jika f
a = fb ; apabila nilai kriteria pada masing-masing alternatife memiliki nilai berbeda, pembuat keputusan membuat preferensi mutlak untuk alternatif memiliki
nilai yang lebih baik.
1
Gambar 2.5. Kriteria Biasa 2.
Kriteria Quasi Quasi Criterion
Hd =
2.4
Keterangan: Hd
= fungsi selisih kriteria antara alternatif d
= selisih nilai kriteria { d = fa - fb } Parameter q
= harus merupakan nilai tetap Dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai Hd
dari masing-masing alternatif untuk kriteria tertentu tidak melebihi nilai q, dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing-masing alternatif melebihi nilai q maka terjadi
bentuk preferensi mutlak.
Hd
d
0 jika ≤ q
1 jika d q
Universitas Sumatera Utara
Gambar 2.6. Kriteria Quasi
3. Kriteria dengan preferensi linier
Hd =
2.5
Keterangan: Hd
= fungsi selisih kriteria antara alternatif d
= selisih nilai kriteria { d = fa - fb } p
= nilai kecenderungan atas Kriteria preferensi linier dapat menjelaskan bahwa selama nilai selisih memiliki nilai
yang lebih rendah dari p, preferensi dari pembuat keputusan meningkat secara linier dengan nilai d. Jika nilai d lebih besar dibandingkan dengan nilai p, maka terjadi
preferensi mutlak.
Gambar 2.7. Kriteria Preferensi linear
d 1
Hd
-q q
0 jika d ≤ 0
dp jika 0 d ≤ p
1 jika d p
Hd
-p p
1
d
Universitas Sumatera Utara
4. Kriteria Level
Level Criterion
Hd =
2.6
Keterangan: Hd
= fungsi selisih kriteria antara alternatif p
= nilai kecenderungan atas q
= harus merupakan nilai yang tetap Kecenderungan tidak berbeda q dan kecenderungan preferensi p adalah ditentukan
secara simultan. Jika d berada di antara nilai q dan p, hal ini berarti situasi preferensi yang lemah Hd = 0.5 Brans, 1984.
Gambar 2.8. Kriteria Level
5. Kriteria dengan preferensi linier dan area yang tidak berbeda
