DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
TURUNAN/ DIFERENSIAL.
Advertisements

Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini
Mata Kuliah Teknik Digital TKE 113
Translasi Rotasi Refleksi Dilatasi
Tugas Praktikum 1 Dani Firdaus  1,12,23,34 Amanda  2,13,24,35 Dede  3,14,25,36 Gregorius  4,15,26,37 Mirza  5,16,27,38 M. Ari  6,17,28,39 Mughni.
PERANGKAT AKREDITASI SD/MI
DETERMINAN MATRIKS Esti Prastikaningsih.
SOAL ESSAY KELAS XI IPS.
ALJABAR.
Metode Simpleks Diperbaiki (Revised Simplex Method)
UKURAN PEMUSATAN Rata-rata, Median, Modus Oleh: ENDANG LISTYANI.
Riset Operasional - dewiyani
Sistem Persamaan Diferensial
1. = 5 – 12 – 6 = – (1 - - ) X 300 = = = 130.
Interval Prediksi 1. Digunakan untuk melakukan estimasi nilai X secara individu 2. Tidak digunakan untuk melakukan estimasi parameter populasi yang tidak.
METODE SIMPLEKS OLEH Dr. Edi Sukirman, SSi, MM
Pengambilan Keputusan dengan multiple kriteria
LUAS DAERAH LINGKARAN LANGKAH-LANGKAH :
Definisi kombinasi linear
MATRIKS Trihastuti Agustinah.
Sebaran Bentuk Kuadrat
ANALISA NILAI KELAS A,B,C DIBUAT OLEH: NAMA: SALBIYAH UMININGSIH NIM:
UJI HOMOGENITAS DATA SATU VARIABEL UJI T DAN ANOVA
TURUNAN DIFERENSIAL Pertemuan ke
BARISAN DAN DERET ARITMETIKA
Integrasi Numerik (Bag. 2)
PENINGKATAN KUALITAS PEMBELAJARAN DAN PEMAHAMAN PERANCANGAN PERCOBAAN MAHASISWA SEMESTER VI FAKULTAS KEDOKTERAN HEWAN UNIVERSITAS AIRLANGGA SURABAYA PENANGGUNG.
PENGORGANISASIAN PROYEK SISTEM
Luas Daerah ( Integral ).
GFH BORANG AKREDITASI UNIT PENGELOLA PRODI MAGISTER FMIPA UI
Solusi Persamaan Linier
Fungsi Invers, Eksponensial, Logaritma, dan Trigonometri
Pertemuan 5 P.D. Tak Eksak Dieksakkan
PROPOSAL PENGAJUAN INVESTASI BUDIDAYA LELE
Selamat Datang Dalam Kuliah Terbuka Ini
PENGUJIAN HIPOTESA Probo Hardini stapro.
BAB III LIMIT FUNGSI DAN KEKONTINUAN.
DETERMINAN.
ITK-121 KALKULUS I 3 SKS Dicky Dermawan
FUNGSI STRUKTUR DISKRIT K-8 Program Studi Teknik Komputer
MATRIX.
Bahan Kuliah IF2091 Struktur Diskrit
Algoritma Branch and Bound
Umi Sa’adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012
Aplikasi AHP.
BAB I SISTEM BILANGAN.
SISTEM PERSAMAAN LINIER
DETERMINAN DAN INVERSE MATRIKS.
ITK-121 KALKULUS I 3 SKS Dicky Dermawan
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Analytic Hierarchy Process
Kompleksitas Algoritma
Persamaan Garis Lurus Latihan Soal-soal.
PENYELESAIAN PERSAMAAN KUADRAT
Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit
Pohon (bagian ke 6) Matematika Diskrit.
JIKA ORANG INI SAJA BISA APALAGI ENGKAU PASTI LEBIH DARI DIA
WISNU HENDRO MARTONO,M.Sc
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
hadi paramu metode kuantitatif
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
Analitycal Hierarchy Process By: Kelompok 5
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Penerapan AHP dalam Pengukuran Kinerja
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS A H P (Proses Analitik Hirarki)
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Transcript presentasi:

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU MEMILIH MOBIL BARU SESI : 14 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Kasus : MEMILIH MOBIL BARU. Perumusan Masalah : (1) sasaran : Memilih mobil baru (2) criteria : Style, Keandalan dan Bahan bakar (3) altenatif pilihan : Civic, Saturn, Ford, Mazda DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU I. Susunlah Diagram Hirarki Memilih Mobil Baru Style Keandalan Bahan Bakar Civic Saturn Ford Mazda DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU II. Pembobotan Kriteria Style Keandalan Bahan bakar 1 ½ 3 2 4 1/3 1/4 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU III. Prosedur Mendapatkan Nilai Eigen (Eigen Vector) : (1) Kuadratkan matriks (2) Hitung jumlah nilai setiap baris, dan lakukan normalisasi (3) Hentikan proses ini, jika perbedaan antara jumlah dari dua perhitungan berturut-turut lebih kecil dari nilai batas tertentu. Penyelesaian : 1.000 0.500 3.000 2.000 4.000 0.333 0.250 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Iterasi ke 1 a. Kuadratkan matriks di atas. 1.000 0.500 3.000 2.000 4.000 X = 0.333 0.250 3.0000 1.7500 8.0000 5.3333 14.0000 1.1666 0.6667 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU b. Jumlahkan nilai setiap baris matriks dan hitung nilai hasil normalisasinya. Jml baris Hasil normalisasi 3.0000 1.7500 8.0000 12.7500 / 39.9166 = 0.3194 5.3333 14.0000 22.3333 0.5595 1.1666 0.6667 4..8333 4.8333 0.1211 Jumlah 1.0000 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Iterasi ke 2 a. kuadratkan kembali matriks di atas. 3.0000 1.7500 8.0000 5.3333 14.0000 X = 1.1666 0.6667 27.6653 15.8330 72.4984 48.3311 27.6662 126.6642 10.5547 6.0414 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU b. Jumlahkan nilai setiap baris matriks dan hitung nilai hasil normalisasinya. Jml Baris Hasil Normalisasi 27.6653 15.8330 72.4984 115.9967 / 362.9196 = 0.3196 48.3311 27.6662 126.6642 202.6615 0.5584 10.5547 6.0414 44.2614 0.1220 Jumlah 1.0000 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

Perbedaannya tidak terlalu besar sampai dengan 4 desimal. c. Hitung perbedaan nilai eigen sebelumnya dengan nilai eigen sekarang. 0.3194 - 0.3196 = -0.0002 0.5595 0.5584 0.0011 0.1211 0.1220 -0.0009 Perbedaannya tidak terlalu besar sampai dengan 4 desimal. DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Iterasi ke 3 Bila dilakukan iterasi lagi maka syarat batas terpenuhi yaitu nilai eigen sudah tidak berbeda sampai 4 desimal. Maka nilai eigennya adalah : 0.3196, 0.5584, dan 0.1220 Maka matriks berpasangan beserta nilai eigennya adalah : Style Keandalan Bahan bakar Nilai Eigen 1.000 0.500 3.000 0.3196 2.000 4.000 0.5584 0.333 0.250 0.1220 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU IV. Susunlah Diagram Bertingkat Dengan Nilai Bobot Kriteria. Memilih Mobil Baru 1.0000 Style 0.3196 Keandalan 0.5584 Bahan baker 0.1220 Civic Saturn Ford mazda DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU V. Pembobotan Alternatif : Menyusun matriks berpasangan untuk alternative bagi setiap kriteria. Untuk kriteria Style : Civic Saturn Ford Mazda 1 ¼ 4 1/6 1/5 6 5 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Untuk kriteria Keandalan : Civic Saturn Ford Mazda 1 2 5 ½ 3 1/5 1/3 ¼ 1/2 4 Hasil perhitungan nilai eigen untuk kriteria : Ranking Nilai eigen Style Nilai eigen Keandalan 3 Civic 0.1160 1 0.3790 2 Saturn 0.2470 0.2900 4 Ford 0.0600 0.0740 Mazda 0.5770 0.2570 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

Bahan bakar (miles/gallon) VI. Pembobotan Bahan Bakar Data kuantitatif penggunaan bahan bakar : Bahan bakar (miles/gallon) Ranking Civic 34 34/113 = 0.3010 Saturn 27 27/113 = 0.2390 Ford 24 24/113 = 0.2120 Mazda 28 28/113 = 0.2480 Jumlah 113 1.0000 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU VII. Susunlah Diagram Bertingkat Dengan Seluruh Nilai Bobot Memilih Mobil Baru 1.0000 Style 0.3196 Keandalan 0.5584 Bahan baker 0.1220 Civic 0.1160 Saturn 0.2470 Ford 0.0600 Mazda 0.5700 0.3790 0.2900 0.0740 0.2570 0.3010 0.2390 0.2120 mazda 0.2480 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU VIII. Mengalikan Matriks Nilai Eigen Dengan Matriks Bobot Kriteria Style Keandalan Bahan bakar Bobot kriteria Civic 0.1160 0.3790 0.3010 0.3196 Saturn 0.2470 0.2900 0.2390 X 0.5584 = Ford 0.0600 0.0740 0.2120 0.1220 Mazda 0.5770 0.2570 0.2480 Ranking Pilihan Nilai eigen 2 0.3060 3 0.2720 4 0.0940 1 0.3280 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU IX. Gunakan Analisa Manfaat / Biaya dimana Biaya adalah Factor Kendala Biaya($) Biaya Normal Manfaat Benefit/Cost Mazda 18000 18000/54000=0.3333 0.3280 0.3280/0.3333=0.9846 Civic 12000 12000/54000=0.2222 0.3060 0.3060/0.2222=1.3771 Saturn 15000 15000/54000=0.2730 0.2720 0.2720/0.2730=0.9791 Ford 9000 9000/54000=0.1667 0.0940 0.0940/0.1667=0.5639 Jumlah 54000 1.0000 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU X. Menentukan Consitency Ratio(CR) untuk menilai konsitensi penilaian perbandingan berpasangan. Hitung CR untuk criteria Style : Civic Saturn Ford Mazda 1 ¼ 4 1/6 1/5 6 5 Nilai Eigen Style Civic 0.1160 Saturn 0.2470 Ford 0.0600 Mazda 0.5770 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Prosedur menghitung CR krteria Style : Hitung weight sum vector dengan mengalikan matriks criteria style dengan nilai eigennya : 1 ¼ 4 1/6 0.1160 0.5136 X 0.2470 = 1.0953 1/5 0.0600 0.2662 6 5 0.5770 2.5610 Hitung consistency vector dengan menentukan nilai rata-rata weight sum vector dibagi nilai eigennya : 0.5136 / 0.1160 4,4303 1.0953 0.2470 = 4,4342 0.2662 0.0600 4,4358 2.5610 0.5770 4,4385 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU 3. Hitung nilai rata-rata consistency vector /NRCV : NRCV = (4,4303 + 4,4342 + 4,4358 + 4,4385)/4 = 4,4347 4. Hitung nilai Consistency Index /CI : CI =(NRCV – n ) / ( n – 1) ; n : banyak alternatif = (,4347 – 4) / (4 –1) = 0.1449 5. Hitung Consistency Ratio / CR : CR = CI / RI dimana RI : Random Index seperti table di bawah ini : Tabel Random Index n 2 3 4 5 6 7 8 RI 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU

DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU Maka CI = 0.1449 / 0.90 = 0.1610 Kesimpulan : nilai CR > 0.10 maka penilaian criteria tidak konsisten sehingga diperlukan reevaluasi. DSS-M14 : STUDI KASUS PEMILIHAN MOBIL BARU