DSS – Pertemuan 09 – Materi

Gede Surya Mahendra - Home

DSS – Pertemuan 09 – Materi

Stiki Logo - Short

Mata Kuliah : Decision Support System

Kode Mata Kuliah : MKB-219

Program Studi : Teknik Informatika

STIMIK STIKOM Indonesia

PERTEMUAN 09 IDENTIFIKASI, RUMUSAN DAN BATASAN MASALAH – PENERAPAN METODE VIKOR

Untuk tampilan lebih baik, dapat mendownload file PDF pada link yang tersedia

Mg Ke- Kemampuan Akhir yang Diharapkan Bahan Kajian Metode Pembelajaran Waktu Pengalaman Belajar Penilaian dan Indikator Bobot Penilaian (%)
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8)
9 Mahasiswa dapat mengidentifikasi permasalahan di lingkungannya yang dapat diselesaikan dengan Decision Support System
  • Ketepatan dalam mengidentifikasi permasalahan di lingkungan dengan menerapkan DSS.
  • Pembelajaran Studi Kasus dengan mengidentifikasi masalah yang ada dilingkungan sekitar dengan menerapkan DSS
[TM : 1 x (3×50”)]
  • Mengidentifikasi permasalahan yang ada dilingkungan dengan model DSS
  • Kemampuan mengidentifikasi masalah yang ada dilingkungan dengan model DSS
5%

Download File Materi PDF

Download File Slide Perkuliahan PDF 

TINJAUAN

  1. Identifikasi Masalah
  2. Rumusan Masalah
  3. Batasan Masalah
  4. VIKOR
  5. Kelebihan Metode VIKOR
  6. Kekurangan Metode VIKOR
  7. Langkah-Langkah Metode VIKOR
  8. Studi Kasus DSS Menggunakan Metode VIKOR
    1. Contoh Soal VIKOR / Identifikasi
    2. Membuat Matriks Keputusan ()
    3. Menentukan Bobot Kriteria ()
    4. Membuat Matriks Normalisasi ()
    5. Normalisasi Alternatif Terbobot ()
    6. Menghitung Utility Measures () dan Regret Measures ()
    7. Menghitung indeks VIKOR ()
    8. Melakukan Perankingan

MATERI

Identifikasi Masalah

Konsep identifikasi masalah (problem identification) adalah proses dan hasil pengenalan masalah atau inventarisasi masalah. Dengan kata lain, identifikasi masalah adalah salah satu proses penelitan yang boleh dikatakan paling penting di antara proses lain. Masalah penelitian (research problem) akan menentukan kualitas suatu penelitian, bahkan itu juga menentukan apakah sebuah kegiatan bisa disebut penelitian atau tidak. Masalah penelitian secara umum bisa ditemukan melalui studi literatur (literature review) atau lewat pengamatan lapangan (observasi, survey), dan sebagainya.

Masalah penelitian bisa didefinisikan sebagai pernyataan yang mempersoalkan suatu variabel atau hubungan antara satu atau lebih variabel pada suatu fenomena. Sedangkan variabel itu sendiri dapat didefinisikan sebagai konsep yang memuat nilai bervariasi, pembeda antara sesuatu dengan yang lain. Dalam suatu studi yang menggunakan alur-pikir deduktif kerapkali ditampilkan definisi operasional variabel, dan dalam penelitian kualitatif variabel itu seringkali disebut konsep, misalnya definisi konseptual. Beberapa hal yang dijadikan sebagai sumber masalah adalah:

  1. Bacaan.

Sumber bacaan bisa dari jurnal-jurnal penelitian yang berasal dari laporan hasil-hasil penelitian yang dapat dijadikan sumber masalah, karena laporan penelitian yang baik tentu saja mencantumkan rekomendasi untuk penelitian lebih lanjut yang berkaitan dengan tema penelitian bersangkutan. Suatu penelitian sering tidak mampu memecahkan semua masalah yang telah teridentifikasi karena ada berbagai keterbatasan peneliti atau ruang lingkup penelitian itu. Hal ini menuntut adanya penelitian lebih lanjut dengan mengangkat masalah-masalah yang belum terpecahkan. Selain jurnal penelitian, bacaan lain yang bersifat umum juga dapat dijadikan sumber masalah misalnya buku-buku bacaan terutama buku bacaan yang mendeskripsikan gejala-gejala dalam suatu kehidupan yang menyangkut dimensi sains dan teknologi atau bacaan yang berupa tulisan yang dimuat dimedia cetak.

  1. Pertemuan Ilmiah.

Masalah penelitian dapat diperoleh melalui pertemuan-pertemuan ilmiah, seperti seminar, konferensi nasional dan internasional diskusi, lokakarya, simposium dan sebagainya. Dengan pertemuan ilmiah seperti itu akan muncul berbagai permasalahan yang memerlukan jawaban melalui penelitian.

  1. Pernyataan Pemegang Kekuasaan (Otoritas).

Orang yang mempunyai kekuasaan atau otoritas cenderung menjadi figure publik yang dianut oleh orang-orang yang ada dibawahnya. Sesuatu yang diungkapkan oleh pemegang otoritas tersebut dapat dijadikan sumber masalah. Pemegang otoritas di sini dapat mencakup aspek formal dan non formal.

  1. Observasi (pengamatan).

Pengamatan yang dilakukan seseorang peneliti tentang sesuatu yang direncanakan ataupun yang tidak direncanakan, baik secara sepintas ataupun dalam jangka waktu yang cukup lama, terstruktur atau tidak terstruktur, itu dapat melahirkan suatu masalah. Contoh: Seorang pendidik menemukan masalah dengan melihat (mengamati) sikap dan perilaku peserta didiknya dalam proses belajar mengajar.

  1. Wawancara dan Angket.

Melalui wawancara kepada masyarakat mengenai sesuatu kondisi aktual di lapangan dapat menemukan masalah apa yang sekarang dihadapi masyarakat tertentu. Demikian juga dengan menyebarkan angket kepada masyarakat akan dapat menemukan apa sebenarnya masalah yang dirasakan masyarakat tersebut. Kegiatan ini dilakukan biasanya sebagai studi awal untuk mengadakan penjajakan tentang permasalahan yang ada di lapangan dan juga untuk menyakinkan adanya permasalahan-permasalahan di masyarakat.

  1. Pengalaman.

Pengalaman dapat dikatakan sebagai guru yang paling baik. Tetapi tidak semua pengalaman yang dimiliki seseorang (peneliti) itu selalu positif, tetapi kadang-kadang sebaliknya. Pengalaman seseorang baik yang diperolehya sendiri maupun dari orang (kelompok) lain, dapat dijadikan sumber masalah yang dapat dijawab melalui penelitian.

  1. Intuisi.

Secara intuitif manusia dapat melahirkan suatu masalah. Masalah penelitian tersebut muncul dalam pikiran manusia pada saat-saat yang tidak terencanakan.

Ketujuh faktor di atas dapat saling mempengaruhi dalam melahirkan suatu pokok permasalahan penelitian, dan itu dapat juga berdiri sendiri dalam mencetuskan suatu masalah. Jadi, untuk mengindentifikasi masalah dapat dilakukan melalui sumber-sumber bacaan yang memungkinkan lahir masalah-masalah penelitian seperti di atas. Sumber-sumber keilmuan yang membawa masalah-masalah tersebut dapat saling berinteraksi dalam menentukan masalah penelitian, dapat juga melalui salah satu sumber saja.

Setelah masalah-masalah penelitian dapat diindentifikasi, selanjutnya perlu dipilih dan ditentukan peneliti masalah-masalah yang akan diangkat dalam suatu rancangan penelitian. Untuk memilih dan menentukan masalah yang layak untuk diteliti, perlu mempertimbangkan kriteria problematika yang tertata baik.

Rumusan Masalah

Suatu rumusan masalah itu ditandai dengan pertanyaan penelitian, yang umumnya disusun dalam bentuk kalimat tanya, pertanyaan-pertanyaan tersebut akan menjadi arah kemana sebenarnya penelitian akan dibawa, dan apa saja sebenarnya yang ingin dikaji/dicari tahu oleh si peneliti.

Masalah yang dipilih haruslah menampilkan “researchable”, dalam artian bahwa suatu masalah itu dapat diselidiki secara ilmiah. Masalah tersebut perlu dirumuskan secara jelas agar dengan demikian perumusan masalahnya jelas. Peneliti diharapkan dapat mengetahui variabel-variabel atau faktor-faktor apa saja yang akan diukur, dan apakah ada alat-alat ukur yang sesuai untuk mencapai tujuan penelitian. Dengan rumusan masalah yang jelas akan dapat dijadikan penuntun bagi langkah-langkah selanjutnya. Salah satu karakteristik formulasi pertanyaan penelitian yang baik, yaitu pertanyaan penelitian harus clear. Artinya pertanyaan penelitian yang diajukan hendaknya disusun dengan kalimat yang jelas, tidak membingungkan. Dengan pertanyaan yang jelas akan mudah mengidentifikasi variabel-variabel atau faktor-faktor apa yang ada dalam pertanyaan penelitian tersebut, dan berikutnya memudahkan dalam mendefenisikan konsep atau variabel dalam pertanyaan penelitian.

Dalam memberikan defenisi konseptual atau variable tersebut dapat dengan cara-cara:

  1. Constitutive definition, yakni dengan pendekatan kamus (dictionary approach)
  2. By example atau contoh
  3. Operational definition, yakni mendefenisikan istilah, konsep atau variabel penelitian secara spesifik, terinci dan operasional.

Berdasarkan pandangan di atas dapat disimpulkan bahwa ada beberapa hal yang perlu diperhatikan dalam merumuskan masalah penelitian, antara lain adalah sebagai berikut:

  1. Rumusan masalah hendaknya singkat dan bermakna. Masalah perlu dirumuskan dengan singkat dan padat tidak berbelit-belit yang dapat membingungkan pembaca. Masalah dirumuskan dengan kalimat yang pendek tapi bermakna.
  2. Rumusan masalah hendaknya ditungkan dalam bentuk kalimat tanya. Masalah akan lebih tepat disajikan apabila dirumuskan dalam bentuk kalimat tanya, bukan pernyataan.
  3. Rumusan masalah hendaknya jelas dan kongkrit. Artinya, dengan rumusan masalah yang jelas dan kongkrit itu akan memungkinkan peneliti secara eksplisit terarah untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan: apa yang akan diselidiki, siapa yang akan diselidiki, mengapa diselidiki, bagaimana pelaksanaannya, bagaimana melakukannya, dan apa tujuan yang diharapkan.
  4. Masalah hendaknya dirumuskan secara operasional. Sifat operasional dari rumusan masalah akan memungkinkan peneliti memahami variabel-variabel atau konsep-konsep dan sub-subnya yang ada dalam penelitian dan bagaimana peneliti dapat mengukurnya.
  5. Rumusan masalah hendaknya mampu memberi petunjuk tenang memungkinkannya pengumpulan data di lapangan untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang terkandung dalam masalah penelitian tersebut.
  6. Perumusan masalah haruslah dibatasi ruang-lingkupnya sehingga itu memungkinkan penarikan simpulan yang jelas dan tegas. Kalau itu disertai rumusan masalah yang bersifat umum, hendaknya disertai penjabaran-penjabaran yang spesifik dan operasional.

Batasan Masalah

Batasan masalah adalah ruang lingkup masalah atau upaya membatasi ruang lingkup masalah yang terlalu luas atau lebar sehingga penelitian itu lebih bisa fokus untuk dilakukan. Hal ini dilakukan agar pembahasannya tidak terlalu luas kepada aspek-aspek yang jauh dari relevansi sehingga penelitian itu bisa lebih fokus untuk dilakukan. Berdasarkan sekian banyak masalah tersebut dipilihlah satu atau dua masalah yang akan dipermasalahkan, tentu yang akan diteliti (lazim disebut dengan batasan masalah, limitation). Batasan masalah, dengan demikian, adalah pemilihan satu atau dua masalah dari beberapa masalah yang sudah teridentifikasi.

Batasan masalah itu dalam arti kata lain sebenarnya menegaskan atau memperjelas apa yang menjadi masalah. Dengan kata lain, upaya merumuskan pengertian dan menegaskan batasan dengan dukungan data hasil penelitian pendahuluan seperti apa “sosok” masalah tersebut. Misalnya, jika yang dipilih itu mengenai “prestasi kerja karyawan yang rendah” dipaparlah (dideskripsikanlah) “kerendahan” prestasi kerja itu seperti apa (misalnya kehadiran kerja seberapa rendah, keseriusan kerja seberapa rendah, kuantitas hasil kerja seberapa rendah, kualitas kerja seberapa rendah).

Batasan masalah dapat pula dipahami sebagai batasan pengertian masalah, yaitu penegasan secara operasional (definisi operasional) masalah tersebut yang akan memudahkan untuk melakukan penelitian (pengumpulan data) tentangnya. Misalnya, dalam contoh di atas, prestasi kerja mengandung aspek kehadiran kerja (ketepatan waktu kerja), keseriusan atau kesungguhan kerja (benar-benar melakukan kegiatan kerja ataukah malas-malasan dan buang-buang waktu, banyak menganggur), kuantitas hasil kerja (banyaknya karya yang dihasilkan berbanding waktu yang tersedia), dan kualitas hasil kerja (kerapihan, kecermatan dan sebagainya dari hasil karya).

Pilihan makna yang mana yang akan diikuti sebenarnya itu tidak masalah. Idealnya adalah bahwa:

    1. Membatasi (memilih satu atau dua) masalah yang akan diteliti (pilih satu atau dua dari yang sudah teridentifikasi);
    2. Menegaskan pengertiannya; dan
    3. Memaparkan data yang memberikan gambaran lebih rinci mengenai “sosoknya.”.

Contohnya: jika masalah itu berupa “prestasi kerja karyawan yang rendah” (yang dipilih dari, misalnya: kreativitas kerja yang rendah, kemampuan berinisiasi yang rendah, kerja sama (kolegialitas) yang rendah, loyalitas yang rendah, dan lainnya), maka yang akan diteliti (dipilih, dibatasi) tentu mengenai kerendahan prestasi kerja karyawan, bukan mengenai faktor penyebab rendahnya prestasi kerja karyawan, atau upaya memotivasi karyawan. Jika yang jadi masalah itu kekurangan fasilitas (sarana prasarana) pendidikan, maka yang disebutkan (dituliskan) adalah bahwa yang akan diteliti (dipilih, dibatasi) adalah masalah kekurangan fasilitas, bukan pengelolaan fasilitas. Kekurangan fasilitas dan pengelolaan fasilitas merupakan dua hal yang berbeda.

VIKOR

VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) merupakan salah satu metode yang digunakan pada Multi Atribute Decision Making (MADM) dengan melihat solusi/alternatif terdekat sebagai pendekatan kepada solusi ideal dalam perangkingan. Metode ini berfokus pada perankingan dan pemilihan dari sejumlah alternatif walaupun kriterianya saling bertentangan. VIKOR (VIšekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje dalam bahasa Serbia, yang artinya Perangkingan Kompromis Multi Kriteria) adalah metode perankingan dengan menggunakan indeks peringkat multikriteria berdasarkan ukuran tertentu dari kedekatan dengan solusi yang ideal. Metode VIKOR merupakan salah satu metode yang dapat dikategorisasikan dalam Multi-Criteria Decision Analysis/MCDA. Metode VIKOR dikembangkan sebagai metode Multi-Criteria Decision Making/MCDM untuk menyelesaikan pengambilan keputusan bersifat diskrit pada kriteria yang bertentangan dan non-commensurable (tidak ada cara yang tepat untuk menentukan mana yang lebih akurat).

Metode VIKOR fokus pada perankingan dan memilih dari satu set sampel dengan kriteria yang saling bertentangan, yang dapat membantu para pengambil keputusan untuk mendapatkan keputusan akhir. Metode ini sangat berguna pada situasi dimana pengambil keputusan tidak memiliki kemampuan untuk menentukan pilihan pada saat desain sebuah sistem dimulai. Metode VIKOR adalah sebuah metode untuk optimisasi/optimalisasi kriteria majemuk dalam suatu sistem yang kompleks. Konsep dasar VIKOR adalah menentukan ranking dari sampel-sampel yang ada dengan melihat hasil dari nilai-nilai sesalan atau regrets (R) dari setiap sampel. Metode VIKOR telah digunakan oleh beberapa peneliti dalam MCDM, seperti dalam pemilihan vendor, perbandingan metode-metode outranking, pemilihan bahan dalam industri, dan masih banyak lagi penelitian-penelitian yang menggunakan metode VIKOR ini.

Kelebihan Metode VIKOR

  • Metode VIKOR memiliki kelebihan pada proses pemeringkatan dengan memiliki nilai preferensi untuk pemeringkatan dan dapat mengatasi pemeringkatan banyak alternatif dengan lebih mudah.
  • Metode VIKOR memiliki kelebihan mengatasi kriteria yang bertentangan dalam pemeringkatan. Kriteria bertentangan yang dimaksud adalah terdapat beberapa kriteria tetapi masing-masing kriteria tersebut menggunakan penilaian berbeda. Penilaian itu dapat melihat nilai tertinggi semakin baik atau nilai terendah semakin baik.

Kekurangan Metode VIKOR

  • Pada tahap pembobotan, proses pembobotan hanya diberikan begitu saja oleh atasan/pengambil keputusan tanpa adanya cek konsistensi pembobotan seperti metode AHP

Langkah-Langkah Metode VIKOR

Langkah Penyelesaian VIKOR adalah sebagai berikut:

  1. Membuat Matriks Keputusan ()

Dari data yang didapat dijadikan data untuk matriks Keputusan (F). Pada langkah ini setiap kriteria dan alternatif disusun ke dalam bentuk matriks F; Aj menyatakan alternatif ke i=1,2,3,…m; dan Cxn menyatakan kriteria ke j=1,2,3,… n.

Keterangan

: Respon alternatif i pada kriteria j

: 1, 2, 3, … , m adalah nomor urutan alternatif

: 1, 2, 3, … , n adalah nomor urutan atribut atau kriteria

: Alternatif ke -i

: Kriteria ke -j

: Matriks Keputusan

  1. Menentukan Bobot Kriteria ()

Menentukan bobot kriteria yang diperoleh dari pengguna sistem sesuai dengan kebutuhan atau kriteria yang diinginkan. Rumusan umum untuk bobot kriteria adalah berlaku persamaan:

Dimana:

: bobot kriteria j

: 1,2,3, …, n adalah nomor urutan atribut atau kriteria

  1. Membuat Matriks Normalisasi ()

Matrik F tersebut kemudian di normalisasikan dengan persamaan sebagai berikut:

Keterangan

: Fungsi respon alternatif i pada kriteria j

: nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j

: nilai terburuk/negatif dalam satu kriteria j

: 1,2,3, …, m adalah nomor urutan alternatif

: 1,2,3, …, n adalah nomor urutan atribut atau kriteria

: Matriks Ternormalisasi

Penentuan nilai data terbaik/positif dan terburuk/negatif atau dengan istilah Cost dan Benefit dalam satu variabel penelitian ditentukan oleh jenis data variabel penelitian higher-the-better (HB) atau lower-the-better (LB).

Ketika kondisi kriteria keuntungan/ benefit, maka nilai dan tersebut dinyatakan sebagai berikut:

Ketika kondisi kriteria kerugian/ cost, maka nilai dan tersebut dinyatakan sebagai berikut:

Keterangan

: nilai terbaik/positif dalam satu kriteria j

: nilai terburuk/negatif dalam satu kriteria j

: 1,2,3, …, m adalah nomor urutan alternatif

: 1,2,3, …, n adalah nomor urutan atribut atau kriteria

  1. Normalisasi Bobot ()

Melakukan perkalian antara nilai data yang telah dinormalisasi (N) dengan nilai bobot kriteria (W) yang telah ditentukan, dengan perhitungan sebagai berikut:

Keterangan

: nilai data ternormalisasi yg sudah terbobot untuk alternatif i pada kriteria j

: nilai bobot pada kriteria j

: nilai data ternormalisasi untuk alternatif i pada kriteria j

: 1,2,3, …, m adalah nomor urutan alternatif

: 1,2,3, …, n adalah nomor urutan atribut atau kriteria

  1. Menghitung Utility Measures() dan Regret Measures ()

Utility measures () dan Regret measures () dari setiap alternatif dihitung menggunakan rumus sebagai berikut:

merupakan jarak Manhattan (Manhattan distance) yang terbobot dan dinormalisasi

merupakan jarak Chebyshev (Chebyshev distance) yang terbobot dan dinormalisasi.

(maximum group utility) dan (minimum individual regret of the opponent), keduanya menyatakan utility measures yang diukur dari titik terjauh dan titik terdekat dari solusi ideal, sedangkan adalah bobot yang diberikan pada setiap kriteria ke-

  1. Menghitung indeks VIKOR ()

Setiap alternatif i dihitung indeks VIKOR-nya menggunakan rumus sebagai berikut

Dimana,

dan merupakan bobot berkisar antara 0-1 (umumnya bernilai 0.5). Nilai adalah merupakan nilai bobot strategy of the maximum group utility, sedangkan nilai adalah bobot dari individual regret. Berbeda dengan perangkingan pada metode lainnya, pada VIKOR semakin kecil nilai indeks VIKOR () maka semakin baik pula solusi alternatif tersebut, atau diurutkan secara ascending.

  1. Perankingan alternatif

Setelah dihitung, maka akan terdapat 3 macam perangkingan yaitu , dan . Solusi kompromi dilihat pada perangkingan .

Pengurutan perankingan ditentukan dari nilai yang paling rendah dengan solusi kompromi sebagai solusi ideal dilihat dari perankingan dengan nilai terendah. Karena nilai merupakan solusi yang diukur dari titik terjauh solusi ideal, sedangkan nilai merupakan solusi yang diukur dari titik terdekat solusi ideal

Solusi kompromi ditentukan dari alternatif yang memiliki peringkat terbaik dengan mengukur indeks VIKOR yang minimum, apabila 2 kondisi berikut terpenuhi:

  1. Kondisi 1: Acceptable Advantage

Di mana adalah banyaknya alternatif, alternatif adalah peringkat pertama dan adalah peringkat kedua dari perankingan.

  1. Kondisi 2: Acceptable Stability in Decision Making

Alternatif juga harus menjadi peringkat terbaik dalam perankingan. Solusi kompromi ini stabil dalam proses pengambilan keputusan, yang dapat menjadi: voting by majority rule (saat ), atau by concensus (), atau with veto ().

  1. Solusi Kompromi

Jika salah satu kondisi tidak memuaskan, maka solusi kompromi dapat diajukan sebagai berikut:

  • Memilih alternatif dan jika hanya kondisi 2 tidak memuaskan, atau
  • Memilih alternatif , , … , jika kondisi 1 tidak memuaskan.

merupakan alternatif yang ditentukan dengan menggunakan persamaan:

Di mana maksimum adalah alternatif yang posisinya berada pada kondisi yang saling berdekatan.

Studi Kasus DSS Menggunakan Metode VIKOR

Contoh Soal VIKOR / Identifikasi

Pada bagian Promosi di perusahaan yang bergerak di bidang perjalanan wisata ingin melakukan pemilihan terhadap objek wisata di daerahnya sebagai rekomendasi bagi tourist pemula dari mancanegara. Adapun objek wisata yang sedang di analisis terdapat 5 kandidat, dengan 4 kriteria penilaian. Kriteria tersebut adalah keindahan alam (C1), biaya (C2), kemananan (C3), dan sarana prasarana (C4). Berikut adalah data alternatif dan pembobotan untuk masing-masing objek wisata.

Tabel 9. 1 Data Alternatif dan Pembobotan Menggunakan VIKOR

Alternatif Keindahan Alam Biaya Keamanan Sarana Prasarana
C1 (Benefit) C2 (Cost) C3 (Benefit) C4 (Benefit)
Bobot = 2 Bobot = 3 Bobot = 9 Bobot = 6
A1 Wisata01 3 300 2 0,8
A2 Wisata02 4 250 2 0,75
A3 Wisata03 5 150 1 0,6
A4 Wisata04 3 250 3 0,7
A5 Wisata05 5 400 3 0,75

Membuat Matriks Keputusan ()

Menentukan Bobot Kriteria ()

 

 

 

 

Membuat Matriks Normalisasi ()

; ;

;

; ;

;

; ;

;

; ;

;

; ;

;

Tabel 9. 2 Data Alternatif dan Pembobotan Ternormalisasi Menggunakan VIKOR

Alternatif Keindahan Alam Biaya Keamanan Sarana Prasarana
C1 (Benefit) C2 (Cost) C3 (Benefit) C4 (Benefit)
Bobot = 0,1 Bobot = 0,15 Bobot = 0,45 Bobot = 0,3
A1 Wisata01 1,00 0,60 0,50 0,00
A2 Wisata02 0,50 0,40 0,50 0,25
A3 Wisata03 0,00 0,00 1,00 1,00
A4 Wisata04 1,00 0,40 0,00 0,50
A5 Wisata05 0,00 1,00 0,00 0,25

Normalisasi Alternatif Terbobot ()

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

Tabel 9. 3 Data Normalisasi Alternatif Terbobot Menggunakan VIKOR

Alternatif Keindahan Alam Biaya Keamanan Sarana Prasarana
C1 (Benefit) C2 (Cost) C3 (Benefit) C4 (Benefit)
Bobot = 0,1 Bobot = 0,15 Bobot = 0,45 Bobot = 0,3
A1 Wisata01 0,100 0,090 0,225 0,000
A2 Wisata02 0,050 0,060 0,225 0,075
A3 Wisata03 0,000 0,000 0,450 0,300
A4 Wisata04 0,100 0,060 0,000 0,150
A5 Wisata05 0,000 0,150 0,000 0,075

Menghitung Utility Measures () dan Regret Measures ()

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

;

Menghitung indeks VIKOR ()

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Melakukan Perankingan

Berikut ini adalah tabel perangkingan dari nilai bobot preferensi dari setiap alternatif. Adapun acuan dalam perangkingan ini adalah berdasarkan nilai terendah (min) yang dijadikan rangking tertinggi

Tabel 9. 4 Nilai Preferensi Menggunakan VIKOR

No Nama Alternatif Nilai Akhir Keterangan
1 A1 0,3060 Peringkat ke-4
2 A2 0,3012 Peringkat ke-3
3 A3 1,0000 Peringkat ke-5
4 A4 0,0810 Peringkat ke-2
5 A5 0,0000 Peringkat ke-1

Gambar 9. 1 Nilai Preferensi Menggunakan VIKOR

  1. Kondisi 1: Acceptable Advantage
  2. Kondisi 2: Acceptable Stability in Decision Making

Voting by majority rule (),

By concensus (),

With veto ().

Tabel 9. 5 Nilai Preferensi Menggunakan VIKOR berdasarkan Acceptable Stability in Decision Making

No Nama Alternatif Nilai Akhir Keterangan
Qi = 0,7 Qi = 0,5 Qi = 0,3
1 A1 0,3283 0,3060 0,2836 Peringkat ke-4
2 A2 0,3217 0,3012 0,2807 Peringkat ke-3
3 A3 1,0000 1,0000 1,0000 Peringkat ke-5
4 A4 0,1133 0,0810 0,0486 Peringkat ke-2
5 A5 0,0000 0,0000 0,0000 Peringkat ke-1
  1. Solusi Kompromi

Jika salah satu kondisi tidak memuaskan, maka solusi kompromi dapat diajukan sebagai berikut:

  • Memilih alternatif dan jika hanya kondisi 2 tidak memuaskan, atau
  • Memilih alternatif , , … , jika kondisi 1 tidak memuaskan.

Karena kondisi 1 tidak terpenuhi dan kondisi 2 terpenuhi, maka solusi komprominya, memilih , , … , yang memenuhi

Maka yang terpenuhi hanya alternatif Wisata04 (A4) dan Wisata05 (A5) dengan mengabaikan alternatif Wisata01 (A1), Wisata02 (A2), Wisata03 (A3)

Tabel 9. 6 Nilai Preferensi Solusi Kompromis Menggunakan VIKOR

No Nama Alternatif Nilai Akhir Keterangan
1 A4 0,0810 Peringkat ke-2
2 A5 0,0000 Peringkat ke-1

Gambar 9. 2 Nilai Preferensi Solusi Kompromis Menggunakan VIKOR

Daftar Pustaka

  • Alinezhad, A., & Khalili, J. (2019). New Methods and Applications in Multiple Attribute Decision Making (MADM) (1st ed.). Switzerland: Springer.
  • Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (1st ed.). Yogyakarta: Penerbit ANDI.
  • Nofriansyah, D., & Defit, S. (2017). Multi Criteria Decison Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: DeePublish.
  • Turban, E., Aronson, J. E., & Liang, T.-P. (2007). Decision Support Systems and Intelligent Systems (7th ed.). New Delhi: Prentice-Hall, Inc.
  • Tzeng, G.-H., & Huang, J.-J. (2011). Multiple Attribute Decision Making, Method and Applications (1st ed.). Abingdon, UK: Taylor & Francis Group.

 

 44 total views,  2 views today

Tags: ,

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *