menggambarkan detail bagaimana komponen di sebar dalam infrastruktur sistem, di mana komponen akan terletak pada mesin, server atau piranti keras apa,
bagaimana kemampuan jaringan pada lokasi tersebut, spesifikasi server dan hal- hal lain yang bersifat fisikal. Sebuah node adalah server, workstation atau piranti
keras lain yang digunakan untuk mennyebar komponen dalam lingkungan sebenarnya. Hubungan antar node misalnya TCPIP dan requirement dapat juga
didefinisikan dalam diagram ini Suhendar, 2002.
2.13 Metode SKPK Sistem Kecerdasan Pendukung Keputusan 2.13.1 MCDM
Multi Criteria Decision Making
Untuk kelas dari masalah keputusan yang ” kompleks ” Multiple Criteria Decision Making MCDM, digunakan karena skala, kumpulan data, dan
pembingkaian rumit satu model formal adalah permintaan, varian efisien , dan antara itu varian yang paling diutamakan keputusan, dapat diperoleh dengan
bantuan dari metode exact optimization. Ini diperlukan model tersebut harus dikemas ke satu paket exact optimization, yang pasti menghindari populer,
penggunaan dokumen dan tersebar luas pada metode MCDM Kaliszewski dan Miroforidis, 2009.
2.13.1.1 Konsep Dasar MCDM
Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis dan sintesis informasi. Pada
tahap penyusunan komponen, komponen situasi, akan dibentuk tabel taksiran
yang berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut. Salah satu cara untuk menspesifikasikan tujuan situasi |
, i=1,…,t| adalah dengan cara mendaftar konsekuensi-konsekuensi yang mungkin dari alternatif yang telah
teridentifikasi | |. Selain itu juga disusun atribut-atribut yang akan
digunakan | .
Tahap analisis dilakukan melalui dua langkah. Pertama, mendatangkan taksiran dari besaran yang potensial, kemungkinan, dan ketidakpastian yang
berhubungan dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan dari ketidakpastian terhadap resiko yang timbul. Pada
langkah pertama, beberapa metode menggunakan fungsi distribusi | | yang
menyatakan probabilitas kumpulan atribut | | terhadap setiap alternative |
|. Kosekuen juga dapat ditentukan secara langsung tersedia. Demikian pula, ada
beberapa cara untuk menentukan preferensi pengambil keputusan pada setiap konsekuen yang dapat dilakukan pada langkah kedua. Metode yang paling
sederhana adalah untuk menurunkan bobot atribut dan criteria adalah dengan fungsi utilitas atau penjumlahan terbobot Kusumadewi et al. 2006.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MCDM, antara lain Kusumadewi et al. 2006:
a. Simple Additive Weighting Method SAW. Metode 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
