Metode TOPSIS Oleh : Tessy Badriyah Referensi :

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Advertisements

Pengertian Pengambilan Keputusan
Angga Kesuma S2MPSI Pendahuluan  Membantu direktur AKBID Abdurrahman menilai kinerja dosen  Memanfaatkan data histori kinerja yang tidak.
AHP: Pengertian dan Konsep Dasar
Metode TOPSIS.
Tugas TIK ALAM BAWAH SADAR.
Travel Cost Method BAGIAN EKONOMI LINGKUNGAN
Pengambilan Keputusan
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Aplikasi AHP.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Paket Wisata dan Reservasi Travel Dengan Metode AHP dan TOPSIS Berbasis Web I Nyoman Giri Sasmita Atmaja
Rika yunitarini Teknik Informatika
Metode GAP untuk Pemilihan Rumah
FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
CONTOH PENGGUNAAN AHP : Southcorp Development mendirikan dan mengelola mal di Amerika. Perusahaan telah menidentifikasi 3 (tiga) lokasi potensial untuk.
TABEL KEPUTUSAN,SAW,TOPSIS,WP
SAW,WP,TOPSIS Sistem Pendukung Keputusan.
Algoritma Pencarian (Search Algorithm).
Metode-metode Optimasi dengan Alternatif Terbatas
Pemodelan Keputusan.
Travel Cost Method BAGIAN EKONOMI LINGKUNGAN
Ukuran Pembobotan ( Criterion Weighting )
METODE SAW SPK SESI 9.
Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Calon Mahasiswa Penerima Beasiswa PPA Dengan Metode SAW (Study Kasus Undiksha) Oleh I Putu Adi Juni Suantara.
Kuliah 11 & 12 : MANAJEMEN TRANSPORTASI & DISTRIBUSI
Analitycal Hierarchy Process By: Kelompok 5
PENGAMBILAN KEPUTUSAN
PENGAMBILAN KEPUTUSAN
WEIGHTED PRODUCT SPK SESI 10.
Ekonomi Kota Studi kasus Jakarta.
PENENTUAN LOKASI PERUSAHAAN
1. AHP DAN TOPSIS -- Bagian 2 2. ENTROPY-- Bagian 1
Kode MK :TIF , MK : Fuzzy Logic
TOPSIS SPK SESI 12.
Model Heuristik Dr. Sri Kusumadewi, S.Si., MT. Materi Kuliah [8]:
DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING
ANALITICAL HIERARCHY PROSESS (AHP)
FUZZY WEIGHT PRODUCT (F WP)
FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (FSAW)
FMDAM (2) Charitas Fibriani.
PERENCANAAN LOKASI FASILITAS
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Profil Matching Maksud dari pencocokan profil (profile matching) adalah sebuah mekanisme pengambilan keputusan dengan mengasumsikan bahwa terdapat tingkat.
DSS - Wiji Setiyaningsih, M.Kom
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PERTEMUAN KE-4
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Sigit Setyowibowo, St., MMSI: STMIK PPKIA Pradnya Paramita
CONTOH SOAL LAND USE.
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS A H P (Proses Analitik Hirarki)
Metode Penyelesaian Masalah MADM
Multi Expert-Multi Criteria Decision Making
Masalah Penugasan (Assignment Problem)
FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
RELASI REFERENSI & FUZZY MULTI ATRIBUT DECESION MAKING (FMADM)
SAW, WP,TOPSIS Sistem Pendukung Keputusan.
Jenis data penentuan lokasi pabrik : Data kualitatif, seperti kualitas sarana transportasi, iklim dan kebijakan pemerintah. Data kuantitatif, seperti.
PERENCANAAN LOKASI FASILITAS
FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
PERENCANAAN LOKASI FASILITAS
Sistem Penunjang keputusan menggunakan metode topsis guna menentukan objek layanan kesehatan di kota malang berbasis webgis Ramadan Hadi Kusuma
FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
14 Statistik Probabilita Yulius Eka Agung Seputra,ST,MSi. FASILKOM
PERENCANAAN LOKASI PABRIK
Ilustrasi-2 Maximize Z = 3x1 + 2x2 Subject to – x1 + 2x2 ≤ 4
Reviewer Eko Budi Setiawan, S.Kom
METODE TOPSIS & CONTOH IMPLEMENTAS I SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) Cokorda Gde Wahyu Pramana/
DISTRIBUTION REQUIREMENT PLANNING
Simple Additive Weighting (SAW)
Transcript presentasi:

Metode TOPSIS Oleh : Tessy Badriyah Referensi : Fuzzy Multi Attribute Decision Making, by Sri Kusumadewi TPPA Metode Topsis untuk Pemilihan Jenis Training, by Eka Risti

Metode TOPSIS Metode TOPSIS didasarkan pada konsep bahwa alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif.

Tahapan dalam Metode TOPSIS Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif

Ranking tiap alternatif TOPSIS membutuhkan ranking kinerja setiap alternatif Ai pada setiap kriteria Cj yang ternormalisasi yaitu : dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,......n;

Solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A- dapat ditentukan berdasarkan ranking bobot ternormalisasi (yij) sebagai berikut : dengan i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n

Jarak dengan solusi Ideal

Nilai preferensi untuk setiap Alternatif Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai : Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih i=1,2,...,m

Ilustrasi Metode TOPSIS

Permasalahan Suatu perusahaan ingin membangun gudang sebagai tempat menyimpan sementara hasil produksinya. Ada 3 lokasi yang akan jadi alternatif yaitu A1=Ngemplak, A2=Kalasan, A3=Kota Gede. Ada 5 kriteria yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan : C1= jarak dengan pasar terdekat (km) C2= kepadatan penduduk di sekitar lokasi (orang/km2) C3=jarak dari pabrik (km) C4= jarak dengan gudang yang sudah ada (km) C5= harga tanah untuk lokasi (x1000 Rp/m2)

Ranking kecocokan Ranking kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu 1 = sangat buruk 2 = buruk 3 = cukup 4 = baik 5 = sangat baik Tabel berikut menunjukkan ranking kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria :

Bobot preferensi dan Matriks Keputusan Bobot preferensi untuk setiap kriteria C1, C2, … C5 = (5, 3, 4, 4, 2) Matrik keputusan yang dibentuk dari tabel ranking kecocokan : 4 5 3 2

Matriks Keputusan ternormalisasi Demikian seterusnya sampai didapat :

Matriks keputusan ternormalisasi terbobot Matriks keputusan ternormalisasi terbobot didapatkan dari perkalian matriks R dengan bobot preferensi (5, 3, 4, 4, 2) didapat :

Solusi ideal positif

Solusi ideal negatif

Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif

Jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal negatif

Kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal

SOLUSI Dari nilai V (jarak kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal) diperoleh nilai V2 memiliki nilai terbesar, sehingga yang akan dipilih sebagai lokasi untuk mendirikan gudang adalah kota Ngemplak.

Tugas Contoh kasus permasalahan : pemilihan kendaraan Kriteria : Model, Keandalan, BBM Alternatif : A, B, C, dan D Pairwise comparison untuk kriteria : Keandalan 2 x lebih penting daripada model Model 3 x lebih penting daripada hematnya bahan bakar Keandalan 4 x lebih penting daripada hembatnya bahan bakar

Tugas Pairwise comparison antar alternatif untuk kriteria Model : Pairwise comparison antar alternatif untuk kriteria Keandalan

Tugas Konsumsi bahan bakar tiap alternatif: Tentukan mana kendaraan yang dipilih dengan menggunakan metode TOPSIS

Tugas Tentukan mana pekerjaan yang dipilih dengan menggunakan metode TOPSIS