Multi Expert-Multi Criteria Decision Making

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Pengertian Pengambilan Keputusan
Advertisements

Multi Expert – Multi Criteria Decision Making (ME-MCDM)
AHP: Pengertian dan Konsep Dasar
Sistem Pengambil Keputusan
DECISION SUPPORT SYSTEMS & EXPERT SYSTEMS.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DECISION MAKING
ARRAY Definisi: Kumpulan data yang bertipe sama, dan disimpan dalam 1 nama varibel Digunakan nomor elemen (sub script) untuk mengaksesnya Deklarasi Array.
Aplikasi AHP.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN MANAJERIAL
RATRI WIJAYANTI ANINDITA
Non-numeric MULTI-PERSONS MULTICRITERIA DECISION MAKING (ME-MCDM)
Query Agregasi akhmadzaini.
WHAT IS MULTIPLE CRITERIA ANALYSIS? Soemarno pslp ppsub 2011.
WHAT IS MULTIPLE CRITERIA ANALYSIS?
Fungsi Agregat fungsi yang mengambil suatu kumpulan nilai-nilai sebagai input dan mengembalikan satu nilai sebagai output Select fungsi agregat SUM/AVG/MIN/MAX/COUNT.
Metode GAP untuk Pemilihan Rumah
Nama : Dewi Saraswati Nim : Jurusan : T. Industri
“PENGAMBILAN KEPUTUSAN”
Analytical Hierarchy Process
PEMBUATAN KEPUTUSAN Pembuatan keputusan adalah bagian kunci kegiatan manajer. Kegiatan ini memainkan peranan penting, terutama bila manajer melaksanakan.
Sistem Pendukung Keputusan
Multi Expert-Multi Criteria Decision Making
Pemodelan Keputusan Marimin Karsodimejo
TEORI PGB. KEPUTUSAN PENDAHULUAN Ari Darmawan, Dr. SAB. MAB.
Mengukur itu tidak mudah! Slide 1. Slide 2 Slide 3.
Perbedaan SIM ,DSS dan ES
Kuliah 9 & 10 : MANAJEMEN PENGADAAN (PURCHASING MANAGEMENT)
METODE SAW SPK SESI 9.
Metode Penilaian Investasi Pada Aset Riil
STUDI KASUS KLASIFIKASI Algoritma C 4.5
Pengambilan Keputusan Etis Dalam Perusahaan
Analitycal Hierarchy Process By: Kelompok 5
KRITERIA MAJEMUK BERBASIS INDEKS KINERJA
Haida Dafitri, ST, M.Kom Pengantar Sistem Pendukung Keputusan
MENGHITUNG ANGKA KREDIT KEPALA SEKOLAH (sesi-4)
Materi 4 Fungsi Statistik pada Ms Excel
Oleh Untung Widodo, SE, MM
SIM & PEMBUATAN KEPUTUSAN
KRITERIA MAJEMUK BERBASIS INDEKS KINERJA
Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN & PEMBUATAN KEPUTUSAN
SISTEM DAN PEMODELAN KEPUTUSAN Kriteria Jamak: Model Keputusan Indeks Kinerja Marimin Karsodimejo
Mata Kuliah : Sistem Penunjang Keputusan Kode/ sks : MPB – 813 / 3 sks
Pengambilan Keputusan Pertemuan 4:
PEMROGRAMAN LINIER Tujuan : Memahami prinsip dan asumsi model LP
Learning Outcomes Mahasiswa akan dapat menghitung penyelesaian model pengambilan keputusan dalam berbagai contoh aplikasi..
Metode Linier Programming
Prinsip Monitoring Yang Baik
SIKLUS PELAPORAN MANAJEMEN
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Profil Matching Maksud dari pencocokan profil (profile matching) adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat.
Metode Penyelesaian Masalah MADM
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN & PEMBUATAN KEPUTUSAN
Multi Expert-Multi Criteria Decision Making
Rika Yunitarini-Informatika
RELASI REFERENSI & FUZZY MULTI ATRIBUT DECESION MAKING (FMADM)
LINKING SUPPLY CHAIN STRATEGY AND PROCESSES TO PERFORMANCE IMPROVEMENT Oleh : Madani Alomar dan Zbigniew J. Pasek Tahun : 2014 Regita Ayu Pratiwi
V e k t o r Materi kelas XII IPA Semester V.
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Destyanto Anggoro Industrial Engineering
OSKAR JUDIANTO SSn., MM., MDs. FAKULTAS DESAIN dan INDUSTRI KREATIF
Oleh : Mohamad Rizal Nur Irawan
Fuzzy Expert Systems.
SISTEM INFORMASI MANAJEMEN & PEMBUATAN KEPUTUSAN
METODE PENGAMBILAN KEPUTUSAN
CAPAIAN KINERJA/PENCAPAIAN SASARAN
METODE TOPSIS & CONTOH IMPLEMENTAS I SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) Cokorda Gde Wahyu Pramana/
ANALISIS DE GARMO (Indeks Efektifitas)
Metode TOPSIS Oleh : Tessy Badriyah Referensi :
PROGRAM PENGEMBANGAN PRODUK EKSPOR
Transcript presentasi:

Multi Expert-Multi Criteria Decision Making ME-MCDM Multi Expert-Multi Criteria Decision Making

MCDM SEBAGAI SALAH SATU MODEL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN Tujuan yang akan dicapai Masalah yang akan diselesaikan Kriteria Kinerja Pengambil Keputusan Alternatives alat / rencana /…..

KOMPONEN KEPUTUSAN Alternatif Keputusan Kriteria Keputusan Bobot Kriteria Model Penilaian Model Penghitungan Tipe Pengambil Keputusan

MODEL PENILAIAN Menggunakan Nilai Numerik (Nyata) Menggunakan Nilai Ordinal (Skala) Misal : Sangat kurang Kurang Cukup Baik Sangat Baik

Contoh kasus : manajer suatu perusahaan dihadapkan pada usulan beberapa alternatif kajian dan beberapa kriteria : Alternatif ada 3 : Alt 1 : Persediaan Bahan Baku dan JIT Alt 2 : Peningkatan Mutu melalui TQC Alt 3 : Efisiensi Teknologi Melalui Group Teknologi Kriteria ada 6 : Kriteria 1 : Urgensi dengan rencana pembangunan perusahaan Kriteria 2 : Biaya yang diperlukan Kriteria 3 : Komprehensif proposal Kriteria 4 : Bonafiditas pelaksana Kriteria 5 : Operasionalisasi Kriteria 6 : Efektifitas

MODEL DAN SKALA PENILAIAN Skala penilaian ada 7 : P = Perfect/paling tinggi ST = Sangat tinggi T = Tinggi S = Sedang R = Rendah SR = Sangat rendah PR = Paling rendah Tingkat Kepentingan Kriteria (Misal) Kriteria 1 = P Kriteria 2 = ST Kriteria 3 = ST Kriteria 4 = S Kriteria 5 = R Kriteria 6 = R

Kriteria Penilaian Pakar Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Alternatif Kriteria Penilaian Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 Expert 1 Alt 1 P T R ST Alt 2 Alt 3 Expert 2 S SR Expert 3 Expert 4

Misal untuk Penilaian alternatif 1 : Persediaan baha baku dan JIT Pada Contoh kasus : Misal untuk Penilaian alternatif 1 : Persediaan baha baku dan JIT Pakar/Decision Maker : 4 orang (E1, E2, E3 dan E4) Data Hasil Penilaian Expert ke-j Pakar Alternatif Kriteria Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 Expert 1 Alt 1 P T R ST Expert 2 S Expert 3 Expert 4 SR

PROSEDUR KERJA PENGAMBILAN KEPUTUSAN Non-Numeric MEMCDM Agregasi Kriteria Agregasi Pakar

Menentukan negasi tingkat kepentingan kriteria dengan formula : Neg (Wk) = W q - k + 1 k : Indeks; q : jumlah skala Tingkat Kepentingan Kriteria Kriteria 1 = P Kriteria 2 = ST Kriteria 3 = ST Kriteria 4 = S Kriteria 5 = R Kriteria 6 = R Negasi TK Kriteria Kriteria 1 = PR Kriteria 2 = SR Kriteria 3 = SR Kriteria 4 = S Kriteria 5 = T Kriteria 6 = T

PROSES AGREGASI PADA KRITERIA Formula yang digunakan : Data Hasil Penilaian Expert ke-j Vij = min [Neg (Wak) v Vij (ak)] k=1,2,…,t Pakar Alternatif Kriteria Pilihan Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 Expert 1 Alt 1 P T R ST Expert 2 S Expert 3 Expert 4 SR Keterangan : Alt 1 = Alternatif persediaan bahan baku dan JIT

PROSES AGREGASI PADA KRITERIA V11 = min [Neg (Wak) v Vij (ak)] = min [ PR v P , SR v T , SR v R, S v ST, T v P, T v T ] = min [P, T, R, ST, P, T] = R V21 = min [Neg (Wak) v Vij (ak)] = min [ PR v ST , SR v T , SR v R, S v T, T v S, T v T ] = min [ST, T, R, T, T, T] Hasil Agregasi Kriteria didapatkan : R, R, S, S

PROSES AGREGASI PADA PAKAR Menentukan bobot nilai dengan menggunakan formula : Keterangan : q = jumlah skala penilaian r = jumlah expert Qk = Int [1 + (k* q - 1 )] r Q1 = Int [1 + (1* 7 – 1 )] 4 Q1 = Int [2.5] = 3 = R Q2 = Int [1 + (2* 7 – 1 )] 4 Q2 = Int [4] = 4 = S Bobot Nilai Q1, Q2, Q3, Q4 = R, S, ST, P

PROSES AGREGASI PADA PAKAR Agregasi pakar dengan menggunakan formula : Vi = f(Vi) = max [Qj Λ bi] k=1,2,…,t bj adalah urutan terbesar nilai penialain pakar ke-j Xj = R, R, S, S; sehingga bj = S, S, R, R V1 = max [R Λ S, S Λ S, ST Λ R, P Λ R] V1 = max [R,S,R,R] = S Sehingga Nilai akhir Alternatif Satu adalah S (sedang)

Rangkuman hasil Agregasi Kriteria – Pakar adalah sbb : Bobot Nilai R S ST P   Negasi Bobot Kriteria PR SR T Hasil Agregasi Kriteria R S Hasil Agregasi Pakar Alt 1 S

Cara Kedua : Proses Agregasi Pakar Menentukan bobot nilai dengan menggunakan formula : Qk = Int [1 + (k* q - 1 )] r Q1 = Int [1 + (1* 7 – 1 )]  Q1 = Int [2.5] = 3 = R 4 Q2 = Int [1 + (2* 7 – 1 )]  Q2 = Int [4] = 4 = S 4 Q3 = Int [1 + (3* 7 – 1 )]  Q3 = Int [5.5] = 6 = ST 4 Q4 = Int [1 + (4* 7 – 1 )]  Q4 = Int [7] = 7 = P 4 Bobot Nilai Q1, Q2, Q3, Q4 = R, S, ST, P

Tabel 6. Data Hasil Penilaian Expert untuk Alternatif ke-1 PENILAIAN ALTERNATIF 1 Penilaian Alternatif 1 : Persediaan bahan baku dan JIT Pakar/Decision Maker : 4 orang (E1, E2, E3 dan E4) Data Hasil Penilaian Expert untuk Alternatif ke-1 :1 Tabel 6. Data Hasil Penilaian Expert untuk Alternatif ke-1 PAKAR Alternatif KRITERIA Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 EXPERT 1 ALT 1 P T R ST EXPERT 2 S EXPERT 3 EXPERT 4 SR

KRITERIA 1 Xj = P, ST, P, ST sehingga bj = P, P, ST, ST V1 = max [R ^ P, S ^ P, ST ^ ST, P ^ ST] V1 = max [R , S, ST, ST] V1 = ST KRITERIA 2 Xj = T, T, T, T sehingga bj = T, T, T, T V1 = max [R ^ T, S ^ T, ST ^ T, P ^ T] V1 = max [R , S, T, T] V1 = T

KRITERIA 3 Xj = R, R, S, P sehingga bj = P, S, R, R V1 = max [R ^ P, S ^ S, ST ^ R, P ^ R] V1 = max [R , S, R, R] V1 = S KRITERIA 4 Xj = ST, T, R, S sehingga bj = ST, T, S, R V1 = max [R ^ ST, S ^ T, ST ^ S, P ^ R] V1 = max [R , S, S, R]

KRITERIA 5 Xj = P, S, ST, ST sehingga bj = P, ST, ST, S V1 = max [R ^ P, S ^ ST, ST ^ ST, P ^ S] V1 = max [R , S, ST, S] V1 = ST KRITERIA 6 Xj = T, T, ST, SR sehingga bj = ST, T, T, SR V1 = max [R ^ ST, S ^ T, ST ^ T, P ^ SR] V1 = max [R , S, T, SR] V1 = T Hasil Agregasi Pakar didapatkan : ST, T, S, S, ST, T

Agregasi Kriteria Vij = min [Neg (Wak) v Vij(ak)] k = 1,2…i Neg(Wk) = Wq-k+1 Dimana : k : Indeks ; q : Jumlah skala URAIAN KRITERIA Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 5 Kriteria 6 Tingkat Kepentingan Kriteria P ST S R Negasi Tingkat Kepentingan Kriteria PR SR T Formula yang digunakan : Vij = min [Neg (Wak) v Vij(ak)] k = 1,2…i

Penilaian Alternatif 1 : Persediaan bahan baku dan JIT Pakar/Decision Maker : 4 orang (E1, E2, E3 dan E4) Hasil Agregasi Pakar didapatkan : ST, T, S, S, ST, T Vij = min [Neg (Wak) v Vij(ak)] = min [PR v ST, SR v T, SR v S, S v S, T v ST, T v T] = min [ST, T, S, S, S, T] = S Nilai Akhir Alternatif 1 = S

Source : Winnie Septiani - Slide