Tabel 5.6 Matriks Nilai Batas Sintesis
Fuzzy
Si Setiap Kriteria 1
2 L
m U
0.206 0.332
0.509 1
0.129 0.212
0.360 2
0.129 0.221
0.360 3
0.082 0.133
0.254 4
0.062 0.102
0.163
5.2.3 Menentukan Nilai Vektor V Prioritas
Fuzzy
AHP
Nilai vektor priorita fuzzy AHP tiap kriteria didapatkan dengan membandingkan nilai l, m, u pada batas sintesis fuzzy tiap kriteria. Jika
lebih besar sama dengan
maka bernilai 1, lain jika lebih besar sama dengan maka bernilai 0, selain itu melakukan perhitungan yaitu
−� −� −
−
.
Source code
sebagai berikut:
for baris = 0; baris countSi; baris++ { for kolom = 0; kolom countSi; kolom++ {
if Si[baris][1] = Si[kolom][1] { V[baris][kolom] = 1;
} elseif Si[kolom][0] = Si[baris][2] { V[baris][kolom] = 0;
} else { V[baris][kolom] = Si[kolom][0] -
Si[baris][2] Si[baris][1] - Si[baris][2] - Si[kolom][1] -
Si[kolom][0]; }
} }
Berikut ini adalah hasil
source code
di atas berupa hasil dari perhitungan nilai vektor prioritas fuzzy AHP setiap kriteria:
Gambar 5.22 Array Nilai Vektor V Prioritas
Fuzzy
AHP Setiap Kriteria Tabel 5.7 Matriks Nilai Vektor V Prioritas
Fuzzy
AHP Setiap Kriteria 1
2 3
4 1.000
1.000 1.000
1.000 1.000
1 0.564
1.000 0.963
1.000 1.000
2 0.583
1.000 1.000
1.000 1.000
3 0.196
0.612 0.587
1.000 1.000
4 0.000
0.235 0.221
0.728 1.000
5.2.4 Menentukan Nilai Ordinat Defuzzifikasi d’
Mengitung nilai ordinat defuzzyfikasi dengan cara mencari nilai minimal dari nilai vektor prioritas fuzzy setiap kriteria.
Source code
sebagai berikut:
for baris = 0; baris countV; baris++ { dfuzz[baris] = minV[baris];
}
Berikut ini adalah hasil
source code
di atas berupa hasil dari perhitungan nilai ordinat defuzzyfikasi AHP setiap kriteria:
Gambar 5.23 Array Nilai Ordinat Defuzzifikasi Setiap Kriteria
Tabel 5.8 Matriks Nilai Ordinat Defuzzifikasi Setiap Kriteria 1.000
1 0.564
2 0.583
3 0.196
4 0.000
5.2.5 Normalisasi Nilai Bobot Vektor
Fuzzy
W.
Normalisasi nilai bobot vektor dengan cara membagi setiap nilai ordinat defuzzifikasi tiap kriteria dengan total nilai ordinat defuzzifikasi.
Source code
sebagai berikut:
for baris = 0; baris countdfuzz; baris++ { W[baris] = dfuzz[baris] array_sumdfuzz;
}
Berikut ini adalah hasil
source code
di atas berupa hasil dari perhitungan nilai bobot vektor fuzzy yang telah dinormalisasi setiap kriteria:
Gambar 5.24 Array Normalisasi Nilai Bobot Vektor
Fuzzy
Setiap Kriteria Tabel 5.9 Matriks Normalisasi Nilai Bobot Vektor
Fuzzy
Setiap Kriteria 0.427
1 0.241
2 0.249
3 0.084
4 0.000
Jadi, bobot untuk kriteria adalah:
- Harga
: 0.427 -
Luas tanah : 0.241
- Luas bangunan
: 0.249 -
Lokasi : 0.084
- Spesifikasi
: 0
5.2.6 Menentukan vektor bobot untuk setiap �
