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 F
1
dapat didekati sebagai : F
1
= Y
1
, Q
1
, Z
1
Dengan I = 1, 2, … , n ; maka: ∑
∑ ∑
3.6.3. Seleksi Alternatif yang Optimal
Penyeleksian alternatif yang optimal dapat dilakukan dengan : 1.
Memproritaskan alternatif keputusan berdasarkan hasil agregasi. Prioritas dari hasil agregasi dibutuhkan dalam rangka proses perangkingan alternatif
keputusan. Karena hasil agregasi ini dipresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga, maka dibutukan metode pe-rangking-an untuk
bilangan fuzzy segitiga. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah metode nilai total integral. Misalkan bilangan fuzzy segitiga, F = a, b, c,
maka nilai total integral dapat dirmuskan sebagai berikut :
Universitas Sumatera Utara
∝
∝ ∝
Nilai a adalah indeks keoptimisan yang mempresentasikan derajat keoptimisan bagi pengambil keputusan 0d”ad”1
Langkah 1 : Representasi Masalah
Langkah-langkah di dalam merepresentasikan masalah sebagai berikut: a.
Tujuan keputusan ini adalah mencari lokasi terbaik untuk menempatkan pemancar televisi berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Ada empat
alternatif lokasi yang diberikan adalah A = {A
1
, A
2
, A
3
} dengan A
1
= Kota Baru, A
2
= Kaliurang, dan A
3
= Piyungan. b.
Ada lima kriteria keputusan yang diberikan adalah : C ={C
1
, C
2
, C
3
, C
4
, C
5
}. c.
Struktur hirarki masalah tersebut seperti terlihat pada Gambar 3.7.
Gambar 3.7. Struktur Hirarki
Memilih lokasi yang tepat untuk pemancar televisi
Kedekatan dengan pemancar lain yang
sudah ada C
5
Kodisi Keamanan
Lokasi C
4
Ketinggian Lokasi
C
1
Ketidak padatan banguanan di
sekitar Lokasi C
2
Kedekatan dari pusat kota
C
3
Piyungan A
3
Kaliurang A
2
Kota Baru A
1
Universitas Sumatera Utara
Langkah 2 : Evaluasi Himunan
Fuzzy dari Alternatif-Alternatif Keputusan
Langkah-langkah di dalam mengevaluasi himpunan fuzzy dari alternatif- alternatif keputusan sebagai berikut:
a. Variabel-variabel linguistik yang mempresentasikan bobot kepentingan
untuk setiap kriteria adalah T kepentingan W = {SR, R, C, T, ST} dengan SR = Sangat Rendah, R = Rendah, C = Cukup, T = Tinggi;
ST = Sangat Tinggi; yang masing-masing dipresentasikan dengan bilangan fuzzy
segitiga sebagai berikut : SR = 0, 0, 0,25
R = 0, 0,25, 0,5 C = 0,25, 0,5 0,75
T = 0,5 0,75, 1 ST = 0,75 ,1, 1
b. Derajat kecocokan alternatif-aternatif dengan kriteria keputusan adalah
T kecocokan S = {SK, K, C, B, SB}, dengan SK = Sangat Kurang, K = kurang, C = Cukup, B = Baik, dan SB = Sangat Baik yang masing-
masing merepresentasikan dengan bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut : SK = 0, 0, 0,25
K = 0, 0,25, 0,5 C = 0,25, 0,5 0,75
B = 0,5 0,75, 1 SB = 0,75 ,1, 1
Universitas Sumatera Utara
c. Rating untuk setiap kriteria keputusan seperti terlihat pada Tabel 3.3.
Tabel 3.3. Rating Kepentingan untuk Setiap Kriteria Kriteria
C
1
C
2
C
3
C
4
C
5
Rating Kepentingan ST T C R T
Sedangkan derajat kecocokan krieria keputusan dan alternatif seperti terlihat pada Tabel 3.4.
Tabel 3.4. Rating Kecocokan Setiap Alternatif Terhadap Setiap Kriteria
Alternatif Rating Kecocokan
C
1
C
2
C
3
C
4
C
5
A
1
SK K SB SB C A
2
SB B C B SK A
3
B SB K B B
d. Dengan mensubstitusikan bilangan fuzzy segitiga ke setiap variabel
linguistik ke dalam persamaan diperoleh nilai kecocokan fuzzy seperti terlihat pada Tabel 3.5 dengan detail perhitungan sebagai berikut :
Pada alternatif A
1
:
, ,
, ,
, ,
,
,
, ,
, ,
, ,
, Z
, ,
, ,
,
, Pada alternatif A
2
:
, ,
, ,
, ,
, ,
,
, ,
, ,
, ,
,
,
Universitas Sumatera Utara
Z
, ,
, ,
, Pada alternatif A
3
:
, ,
, ,
, ,
, ,
,
, ,
, ,
, ,
, ,
, Z
, ,
,
,
Tabel 3.5. Indeks Kecocokan untuk Setiap Alternatif
Alternatif Rating Kecocokan
Indeks Kecocokan Fuzzy
C
1
C
2
C
3
C
4
C
5
A
1
SK K
SB SB
C 0,0625; 0,2625; 0,5500
A
2
SB B
C B
SK 0,1750; 0,4000; 0,6625
A
3
B SB
K B
B 0,2000; 0,4750; 0,7750
Langkah 3 : Menyeleksi Alternatif yang Optimal
Dengan mensubstitusikan indeks kecocokan fuzzy pada Tabel 3.5 ke persamaan 14 dengan mengambil derajat keoptimisan
α = 0 tidak optimis,
α = 0,5 dan α = 1 sangat optimis, maka akan diperoleh nilai total integral untuk setiap alternatif seperti terlihat pada Tabel 3.6. Sebagai contoh
perhitungan untuk nilai α = 0,5 adalah :
,
, ,
0,2625+1-0,50,0625 ,
,
, ,
0,4+1-0,50,175 ,
,
, ,
0,475+1-0,50,2 ,
Universitas Sumatera Utara
Tabel 3.6. Nilai Total Integral Setiap Alternatif
Alternatif Nilai Total Intergal
α = 1 α = 2
α = 3 A
1
0,1625 0,2844 0,4063 A
2
0,2875 0,4094 0,5313 A
3
0,3375 0,4813 0,6250
2. Dari Tabel 3.6 terlihat bahwa A
3
memiliki nilai total integral terbesar berapapun derajat keoptimisannya, sehingga lokasi piyungan akan terpilih
sebagai lokasi optimal untuk penempatan pemancar.
Universitas Sumatera Utara
BAB IV METODOLOGI PENELITIAN
4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian dilaksanakan pada PT. Sumatera Wood Industry yang bergerak di bidang pembuatan kerajinan kayu berupa pintu kayu lokal yang berkualitas
ekspor. Perusahaan ini berlokasi di Jalan Mariendal Pasar IV Gang Baru No. 1, Kecamatan Patumbak, Medan, Sumatera Utara, Indonesia. Waktu penelitian
dilakukan sejak tanggal 3 Desember 2013 hingga 18 Desember 2013.
4.2. Objek Penelitian
Objek penelitian yang diamati pada PT. Sumatera Wood Industry adalah order
pembuatan pintu jenis petak dua dengan berbagai ukuran yang akan dikerjakan oleh pihak perusahaan diantaranya adalah :
1. Pintu petak dua ukuran 800 x 2000 mm.
2. Pintu petak dua ukuran 800 x 2100 mm.
3. Pintu petak dua ukuran 900 x 2000 mm.
4. Pintu petak dua ukuran 900 x 2100 mm.
5. Pintu petak dua ukuran 800 x 1900 mm.
6. Pintu petak dua ukuran 900 x 1900 mm.
7. Pintu petak dua ukuran 800 x 1800 mm.
Universitas Sumatera Utara
