Langsung ke konten utama

Perhitungan Manual Metode Weighted Product (WP)

Metode Weighted Product adalah salah satu analisis keputusan multi-kriteria (MCDA) yang sangat terkenal atau metode pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM).
Metode Weighted Product (Basyaib, 2006, 139)  merupakan metode pengambilan keputusan dengan cara perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.

Disini saya akan bahas contoh perhitungan metode weighted product secara manual. Dibawah ini akan dijelaskan contoh perhitungan manual dengan menggunakan metode Weighted Product (WP) dalam menentukan pilihan restoran berdasarkan nilai bobot yang diberikan pembanding, dimana pada contoh ini ada 3 restoran yang akan menjadi alternatif pilihan yaitu :
R1 : Made’s Warung
R2 : Warisan Restaurant & Bar
R3 : Gabah Restaurant & Bar
Kriteria yang digunakan sebagai acuan dalam pemilihan restoran ada 5 yaitu :
C1 : Kualitas Makanan
C2 : Harga Makanan
C3 : Pelayanan
C4 : Suasana
C5 : Jarak (m)
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi sebagai:
W = (5, 3, 4, 4, 2)
Dan nilai-nilai kriteria dari setiap alternative restoran akan disajikan dalam bentuk tabel dan diberi nilai secara acak sebagai berikut:
Tabel.1
Tahap 1
Terdapat 2 kategori yang membedakan kriterai-kriteria diatas antara lain.
  1. Kriteria C1 (kualitas makanan), C3 (pelayanan) dan C4 (suasana) adalah kriteria keuntungan;
  2. Kriteria C2 (harga makanan), C5 (jarak restoran) adalah kriteria biaya. (Semakin besar nilainya akan semakin buruk)
Tahap 2
Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu, sehingga total bobot Σwj =1 dengan cara :


Dari bobot preferensi sebelumnya yaitu W = (5, 3, 4, 4, 2), Wj merupakan W index ke j. Jadi untuk W1 yaitu 5, W2 yaitu 3 dan seterusnya.
Dan Σwj merupakan jumlah dari W yaitu 5+3+4+4+2
Jadi untuk perbaikan bobot W1 menjadi:
Dan W yang lainya akan seperti dibawah:
Tahap 3
Menentukan Nilai Vektor S, yang dapat dihitung dengan menggunakan formula berikut:

Untuk perhitungan sederhananya, kembali lihat Tabel 1 di atas.
Pada baris R1, Masing-masing kriteria memiliki nilai sebagai berikut:
C1 = 42
C2 = 66.000
C3 = 60
C4 = 75
C5 = 2.355
Pangkatkan dan kalikan nilai masing-masing kriteria tersebut dengan bobot yang sudah diperbaiki sebelunya. Jadi seperti berikut:

C2 dan C5 merupakan kriteria biaya. Jadi bobot yang dipangkatkan akan bernilai minus (-).
Dan perhitungan Vektor S yang lain seperti dibawah ini:

Tahap 4
Menentukan Nilai vector yang akan digunakan Menghitung Preferensi (Vi) untuk perengkingan. Formulanya seperti berikut:
Sederhananya seperti:
Jadi Hasil dari Menghitung Preferensi (Vi) adalah sebagai berikut:

Dari hasil perhitungan di atas, Nilai V3 menunjukkkan nilai terbesar sehingga dengan kata lain V3 merupakan pilihan alternatif yang terbaik, Gabah Restaurant & Bar layak menjadi pilihan restoran terbaik sesuai dengan pembobotan yang diberikan oleh pengambil keputusan.

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Perhitungan Manual AHP (Analytical Hierarchy Process)

Algortitma AHP Analytical Hierarchy Process (AHP)  merupakan salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria digunakan untuk masalah yang kompleks. Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP)  ini dikembangkan oleh Prof. Thomas L. Saaty, Metode AHP merupakan sebuah hirarki fungsional dengan input utamanya presepsi manusia. Metode algoritma AHP ini mendukung pengambilan keputusan multi kriteria untuk mendapatkan keputusan yang terbaik dari berbagai alternatif kriteria pilihan kemudian membuat ranking alternatif keputusan.

Sistem Monitoring Persediaan Barang Berbasis Web (GRATIS)

Pada umumnya Klasifikasi inventory dibagi menjadi 5 kelompok yaitu : a. Persediaan Bahan Baku ( Raw Material Inventory). b. Persediaan Bagian Produk atau Part yang dibeli ( Purchased ) c. Persediaan Bahan-baku Pembantu (S upplies Stock ) d. Persediaan Bahan Setengah Jadi (W ork In Process Inventory ). e. Persediaan Barang Jadi (Finish Goods Inventory). Adapun fungsi persediaan (inventory) bisa dibagi menjadi 3 bagian :