14
Gambar 2.1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Rustiawan, dkk. 2012
2.4 Metode SMART
Menurut Yulianti 2015, Simple Multi Attribute Rating Technique SMART merupakan suatu model pengambil keputusan yang komprehensif dengan
memperhitungkan hal-hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif. Dalam model pengambilan keputusan dengan SMART pada dasarnya berusaha menutupi setiap
kekurangan dari model-model tanpa komputerisasi sebelumnya. SMART juga memungkinkan ke struktur suatu sistem dan lingkungan kedalam komponen saling
berinteraksi dan kemudian menyatukan mereka dengan mengukur dan mengatur dampak dari komponen kesalahan sistem.
Metode pembobotan SMART merupakan metode pendukung keputusan yang paling sederhana. Dalam metode ini dilihat beberapa parameter yang menjadi penentu
keputusan tersebut. Parameter tersebut mempunyai range nilai dan bobot yang berbeda-beda. Nilai tersebut nantinya akan menjadi penentu keputusan yang diambil.
2.4.1 Langkah-langkah perhitungan menggunakan Metode SMART Langkah 1: menentukan kriteria yang digunakan
Langkah 2: menentukan alternatif yang diinginkan
Universitas Sumatera Utara
15
Langkah 3: rangking kriteria dan berikan bobot berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting. Kriteria paling penting di-set dengan bobot 100 dan
kriteria paling tidak penting di-set dengan nilai 10 Langkah 4: mencari nilai rata
–rata bobot kriteria berdasarkan yang paling penting dan paling tidak penting
Langkah 5: menghitung nilai utilitas terhadap semua alternatif berdasarkan setiap kriteria menggunakan formula SMART. Formula yang digunakan dalam SMART
dapat dilihat pada persamaan 2.1. Maximize
∑ 2.1
Nilai W
j
diperoleh dari langkah 4 dan nilai U
ij
diperoleh dari langkah 5 Langkah 6: mendapatkan urutan kepentingan alternatif berdasarkan nilai tertinggi.
2.5 Metode Weighted Product
Weighted Product WP merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Multi Attribute Decision Making MADM. Metode Weighted
Product WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai atribut kriteria, dimana nilai setiap atribut kriteria harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut
kriteria yang bersangkutan Sianturi, 2013.
Metode Weighted Product menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot
yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternative S
i
diberikan sebagai berikut:
∏
2.2 dimana :
S = Preferensi alternatif dianologikan sebagai vektor S X = Nilai kriteria
w = Bobot kriteriasubkriteria i : Alternatif
j : Kriteria n : Banyaknya kriteria
dimana
∑
adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Universitas Sumatera Utara
16
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai:
∏ ∏
2.3 dimana :
V: Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V X: Nilai Kriteria
W: Bobot kriteriasubkriteria i: Alternatif
j: Kriteria n: Banyaknya kriteria
: Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
2.5.1 Langkah-langkah perhitungan menggunakan Metode Weighted Product Langkah
– langkah dalam perhitungan metode Weighted Product adalah sebagai berikut Jaya, Putra. 2013:
1. Mengalikan seluruh atribut dibagi seluruh alternatif dengan bobot sebagai pangkat
positif bagi atribut biaya. 2.
Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif. 3.
Membagi nilai V bagi setiap alternatif dengan nilai pada setiap alternatif. 4.
Ditemukan urutan alternatif terbaik yang akan menjadi keputusan.
2.6 Database
Kategori