3.2. Metode
Fuzzy MADM Dengan Pengembangan
4
1. Identifikasi tujuan dan alternative keputusannya, tujuan keputusan dapat direprentasikan dengan menggunakan bahas aalami atau nilai numeris sesuai
dengan karakteristik dari masalah tersebut. Jika ada n alternatif keputusan dari suatu masalah , maka alternative-alternatif tersebut dapat ditulis sebagai A =
|A
i
| i=1,2,….,n| Joo mengembangkan metode Fuzzy Decision Making MDM, dalam tiga
langkah penting penyelesaian, yaitu representasi masalah, evaluasi himpunan fuzzy, dan menyeleksi alternative yang optimal.
3.2.1. Reprentasi Masalah
Pada bagian ini, ada 3 aktivitas yang harus dilakukan yaitu :
2. Identifikasi kumpulan kriteria, jika ada k kriteriamaka dapat dituliskan C=|C
t
| i=1,2,…,n|
3. Membangun struktur hirarki dari masalah tersebut berdasarkan pertimbangan- pertimbangan tertentu. Struktur hirarki ini dapatdilihat pada Gambar 3.5.
4
Sri Kusumadewi. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making Fuzzy MADM. Yogyakarta : Graha Ilmu. Hal 153-163.
Universitas Sumatera Utara
Tujuan
Kriteria C1 Kriteria C2
Kriteria Ck
Alternatif A1 Alternatif A2
Alternatif An
Gambar 3.5. Struktur Hirarki Permasalahan
3.2.2. Evaluasi Himpunan Fuzzy
Peta pada bagian ini ada 3 aktivitas yang harus dilakukan yaitu: 1. Memilih himpunan Rating untuk bobot-bobot ktiteria, dan derajat kecocokan
setiap alternatif dengan kriterianya. Secara umum, himpunan-himpunan Rating terdiri atas 3 elemen, yaitu variabel linguistik x yang
mempresentasikan bobot kriteria, Tx yang mempresentasikan Rating dari variabel linguistik dan fungsi keanggotaan yang berhubungan dengan setiap
elemen dari Tx. misalnya Rating untuk bobot pada variabel penting untuk suatu kriteria didefenisikan sebagai Tpenting = {SANGAT RENDAH,
RENDAH, CUKUP, TINGGI, SANGAT TINGGI}.
Universitas Sumatera Utara
Sesudah himpunan Rating ini ditentukan maka harus ditentukan fungsi keanggotaan untuk setiap rating. Biasanya digunakan fungsi segitiga, dapat dilihat
pada Gambar 3.6.
1
a b
c
x
µ
x
Gambar 3.6. Bilangan Fuzzy Segitiga
x
µ
=
Misal W
1
adalah bubut untuk kriteria ; dan S
it
adalah Rating fuzzy untuk darajat kecocokan alternative keputusan A
1
dengan kriteria ; dan F
i
adalah indeks kecocokan fuzzy dari alternatif A
i
yang yang merepretasikan derajat kecocokan alternatif keputusan dengan kriteria keputusan yang diperoleh dari
hasil agregasi S
4
dan W
t
. 2. Mengevaluasi bobot-bobot kriteria dan derajat kecatatan setiap alternatif dan
kriterianya.
3.
Mengagregasikan bobot-bobot kriteria dan derajat kecocokan alternatif dengan kriterianya. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk
melakukan agregat terhadap hasil keputusan terhadap para pengambil
Universitas Sumatera Utara
keputusan, antara lain: mean, median, max, min, dan operator campuran. Dari beberapa metode tersebut, metode mean yang paling banyak digunakan.
Operator dan
adalah operator yang digunakan untuk penjumlahan dan perkalian fuzzy. Dengan menggunakan operator mean F
1
dirumuskan sebagai
Dengan cara mensubstitusikan Sn dan Wt dengan bilangan fuzzy segiiga yaitu Sn= Oit,Pit,Qit dan Wt = at,bt,ct; maka F1 dapat didekati sebagai:
F1= Y1,Q1,Z1 1
Dengan: 2
3 4
I = 1,2,...,n
3.2.3. Seleksi Alternatif yang Optimal
Kategori