Tabel II-28 Portability Compliance Metrics
Nama Metrik Pengukuran
Interaksi Nilai Yang Diukur
Jenis Ukuran
Portability compliance
X = 1-AB A = Jumlah portabilitas
item kepatuhan ditentukan yang belum dilaksanakan
selama pengujian B
= Total
jumlah portabilitas item kepatuhan
ditentukan 0 = X = 1
Semakin dekat ke 1.0 semakin baik
X= CountCount
A= Count B= Count
Dengan rentang penilaianan, 0 - 0,33 Tidak BagusRendah, 0,34 - 0,66 BagusMenengah, 0,67 - 1 Sangat BagusTinggi [8].
II.7 Rata-rata atau Rata-rata Hitung
Untuk keperluan ini, dan perhitungan selanjutnya, akan di gunakan simbul-
simbul. Nilai-nilai data kuantitatif akan dinyatakan dengan x
1
, x
2........,
x
n
,
dan apabila delam kumpulan data itu terdapat n buah nilai. Simbul n juga akan dipakai
untuk menyatakan ukuran sampel, yaitu banyak data atau obyek yang diteliti dalam sampel. Simbol N dipakai untuk menyatakan ukuran populasi, yakni
banyak anggota terdapat dalam populasi. Jika ada lima nilai ujian dari lima orang mahasiswa untuk mata kuliah
statistika berbentuk : 70, 69, 45, 80, dan 56, makan dalam simbul ditulis: x
1
= 70, x
2
= 69, x
3
= 45, x
4
= 80, dan x
5
= 56. Rata-rata, atau lengkapnya rata-rata hitung, untuk data kuantitatif yang
terdapat dalam sebuah sampel dihitung dengan jalan membagi jumlah nilai data oleh banyak data.
Simbul rata-rata untuk sampel ialah x baca: eks garis sedangkan rata-rata untuk populasi dipakai simbul µ adalah parameter untuk menyatakan rata-rata. Rumus
untuk rata-rata x adalah [9]: atau
Atau lebih sederhana lagi ditulis :
Keterangan : ∑x
1
= Nilai
n = Jumlah Nilai
II.8 Rank Order Centroid ROC
ROC didasarkan pada tingkat kepentingan atau prioritas dari kriteria. Menurut Jeffreys dan Ceckfield dalam Afiefah Rahma 2013, teknik ROC
memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas. Biasanya dibentuk dengan peryataan “Kriteia 1
lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya
hingga kriteria ke n, ditulis. Untuk menentukan bobotnya, diberikan aturan yang sama yaitu dimana merupakan bobot untuk kriteia. Atau dapat dijelaskan sebagai
berikut :[10].
Jika C
r1
≥ C
r2
≥ C
r3
≥ ...... ≥ C
m
Maka W
1
≥ W
2
≥ W
3
≥ ...... ≥ W
m
Selanjutnya, jika k merupakan banyaknya kriteria, makan
Secara umum pembobotan ROC dapat dirumuskan sebagai berituk : ......2.
Dimana : -
Wk = Normalisasi rasio perkiraan skala bobot tujuan -
i = Total jumlah tujuan -
k= Ranking dari i tujuan
II .9 Metode Pembobotan Simple Additive Weighting SAW
Simple Additive Weigthing SAW sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot, merupakan sebuah metode yang cukup terkenal dan sering digunakan dalam Multiple Attribute Decision Making MADM. Setiap alternative
dikalikan dengan atribut untuk memperoleh nilai. Proses perhitungan dapat dinyatakan dalam rumus 1 [11].
Keterangan Pi
= Nilai SAW j
= Batas bawah perhitungan
M = Batas atas perhitungan
wj = Bobot kriteria j
mij = Nilai alternatif i pada kriteria j
Banyak pendapat yang menyatakan bahwa metode SAW hanya bisa digunakan ketika kriteria keputusan yang ada dinyatakan dalam satu bentuk. Namun jika
setiapelemen yang ada dinormalisasi, maka metode SAW dapat digunakan pada semua jenis kriteria maupun alternatif. Dalam kasus tersebut, maka bentuk
perhitungan akan menjadi seperti rumus 2 [11]:
Keterangan : Pi
= Nilai SAW j
= Batas bawah perhitungan M
= Batas atas perhitungan wj
= Bobot kriteria j mijnormal
= Nilai kriteria dari alternatif pada baris i kolom j yang telah dinormalisasi
Ketika mij normal mewakili nilai dari mij yang telah dinormalisasi, alternatifdengan nilai Pi tertinggi akan dipilih sebagai alternatif terbaik. Kriteria
yang ada dapat berupa kriteria keuntungan maupun kerugian. Kriteria keuntungan merupakan kriteria dimana semakin besar nilainya maka nilai alternatif akan
menjadi semakin baik. Dan kriteria kerugian adalah kriteria dimana semakin kecil nilainya, maka nilai alternatif akan menjadi semakin baik. Jika kriteria
merupakan kriteria keuntungan, maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus 3 [11]:
Keterangan : mij normal
= Nilai data baris i kolom j yang telah dinormalisasi mij K
= Nilai alternatif i pada kriteria j mij L
= Nilai kriteria tertinggi dari alternatif Namun jika kriteria yang akan dihitung merupakan kriteria kerugian nilai
terendah merupakan nilai yang lebih baik, maka normalisasi dihitung dengan menggunakan rumus 4 [11]:
Keterangan : mij normal
= Nilai data baris i kolom j yang telah ternormalisasi mij L
= Nilai kriteria terendah dari alternatif mij K
= Nilai alternatif i pada kriteria j
45
BAB III ANALISIS PENILAIAN KUALITAS
