Rabu, 27 Maret 2019
Filled Under: Modul, Modul - DSS
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan
Download Modul Bab 04
Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan
keputusan yang multiatribut yang dikembangkan oleh Edward pada tahun 1977. Teknik
pembuatan keputusan multiatribut ini digunakan untuk mendukung pembuat
keputusan dalam memilih antara beberapa alternatif. Setiap pembuat keputusan harus
memilih sebuah alternatif yang sesuai dengan tujuan yang telah dirumuskan.Setiap
alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai. Nilai
ini dirata-rata dengan skala tertentu.
Setiap atribut mempunyai bobot yang menggambarkan seberapa penting
dibandingkan dengan atribut lain. Pembobotan dan pemberian peringkat ini digunakan
untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik. Pembobotan pada
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) menggunakan skala antara 0 sampai
1, sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada masing-masing
alternatif. Model yang digunakan dalam SMART (Simple Multi Attribute Rating
Technique) yaitu :
U(ai) =Ξ£ ππ ππ (ππ) ππ½
=1 ......................................................................................... [4.1 ]
Keterangan:
Wj = Nilai Pembobotan Kriteria ke- j dan K- kriteria
U(ai) = nilai Utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i
Dimana i= 1, 2,......m
Adapun algoritma penyelesaian dari Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating
Technique) yaitu sebagai berikut:
1. Langkah 1 : Menentukan Jumlah Kriteria dari Keputusan yang akan di ambil
2. Langkah 2 : Sistem secara default memberikan nilai 0-100 berdasarkan prioritas
dengan melakukan normalisasi (Wj/Ξ£Wj)
3. Langkah 3 : Memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif
4. Langkah 4 : Menghitung nilai Utility untuk setiap kriteria masing-masing
Ui (ai) = 100
(πΆπππ₯−πΆππ’π‘ π)
(πΆπππ₯−πΆπππ)
% .......................................................................[4.2]
Keterangan:
Ui (ai) = nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i
Cmax = nilai kriteria maksimal
Cmin = nilai kriteria minimal
Cout i = nilai kriteria ke-i
5. Langkah 5 : Menghitung nilai akhir dan melakukan Perangkingan
4.2 Contoh Soal dan Penyelesaiannya
Agar kita lebih memahami dari penjelasan metode ini berikut ini adalah contoh
soal dari Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique).
Contoh Soal: Pada bagian marketing di perusahaan yang bergerak di bidang perangkat
teknologi ingin ekspansi dan mengembangkan pangsa pasar di berbagai daerah. Adapun
perangkat teknologi yang sedang di analisis yaitu Handphone. Ada 3 tipe handphone
yang akan di analisis untuk melihat sejauh mana daya serap konsumen selama ini
terhadap 3 tipe handphone tersebut. Berikut ini adalah tabel properti dari handphone
tersebut. Adapun tipe kita sebut HP1, HP2, dan HP3. Adapun faktor-faktor dan kriteria
yang dijadikan sebagai acuan terlihat pada tabel di bawah ini yaitu:
Penyelesaian:
Dari hasil analisa dan sampel data yang di dapat oleh tim marketing menggunakan
kuesioner, berikut ini adalah penilaian konsumen terhadap HP1, HP2 dan HP3 dengan
range penilaian yaitu antara 1-100 yaitu:
1. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP1
2. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP2
3. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP3
Maka berikut ini perhitung nilai Utility Ui (ai) = 100
(πΆπππ₯−πΆππ’π‘ π)
(πΆπππ₯−πΆπππ)
% yaitu sebagai
berikut:
1. Nilai Utility dari Tipe HP1
2. Nilai Utility dari Tipe HP2
3. Nilai Utility dari Tipe HP3
Kemudian menghitung nilai U(ai) =Ξ£ ππ ∗ ππ (ππ) ππ½
=1 . Berikut ini adalah tabelnya yaitu:
1. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP1
2. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP2
3. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP3
Melihat dari hasil di di atas berikut ini perangkingannya. Adapun sesuai dengan
kasus di atas yang dijadikan sebagai prioritas adalah yang memiliki nilai terendah yaitu
sebagai berikut.
Berdasarkan tabel di atas maka merk HP1 = 9.5 menjadi prioritas untuk di
promosikan dan ditingkatkan produksinya.
Sumber : Modul Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom (STIMIK Triguna Dharma Medan) - Link
Modul - DSS - Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
Socialize It →
|
|
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan
Download Modul Bab 04
Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique)
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) merupakan metode pengambilan
keputusan yang multiatribut yang dikembangkan oleh Edward pada tahun 1977. Teknik
pembuatan keputusan multiatribut ini digunakan untuk mendukung pembuat
keputusan dalam memilih antara beberapa alternatif. Setiap pembuat keputusan harus
memilih sebuah alternatif yang sesuai dengan tujuan yang telah dirumuskan.Setiap
alternatif terdiri dari sekumpulan atribut dan setiap atribut mempunyai nilai-nilai. Nilai
ini dirata-rata dengan skala tertentu.
Setiap atribut mempunyai bobot yang menggambarkan seberapa penting
dibandingkan dengan atribut lain. Pembobotan dan pemberian peringkat ini digunakan
untuk menilai setiap alternatif agar diperoleh alternatif terbaik. Pembobotan pada
SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) menggunakan skala antara 0 sampai
1, sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan nilai pada masing-masing
alternatif. Model yang digunakan dalam SMART (Simple Multi Attribute Rating
Technique) yaitu :
U(ai) =Ξ£ ππ ππ (ππ) ππ½
=1 ......................................................................................... [4.1 ]
Keterangan:
Wj = Nilai Pembobotan Kriteria ke- j dan K- kriteria
U(ai) = nilai Utility kriteria ke-i untuk kriteria ke-i
Dimana i= 1, 2,......m
Adapun algoritma penyelesaian dari Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating
Technique) yaitu sebagai berikut:
1. Langkah 1 : Menentukan Jumlah Kriteria dari Keputusan yang akan di ambil
2. Langkah 2 : Sistem secara default memberikan nilai 0-100 berdasarkan prioritas
dengan melakukan normalisasi (Wj/Ξ£Wj)
3. Langkah 3 : Memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif
4. Langkah 4 : Menghitung nilai Utility untuk setiap kriteria masing-masing
Ui (ai) = 100
(πΆπππ₯−πΆππ’π‘ π)
(πΆπππ₯−πΆπππ)
% .......................................................................[4.2]
Keterangan:
Ui (ai) = nilai utility kriteria ke-1 untuk kriteria ke-i
Cmax = nilai kriteria maksimal
Cmin = nilai kriteria minimal
Cout i = nilai kriteria ke-i
5. Langkah 5 : Menghitung nilai akhir dan melakukan Perangkingan
4.2 Contoh Soal dan Penyelesaiannya
Agar kita lebih memahami dari penjelasan metode ini berikut ini adalah contoh
soal dari Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique).
Contoh Soal: Pada bagian marketing di perusahaan yang bergerak di bidang perangkat
teknologi ingin ekspansi dan mengembangkan pangsa pasar di berbagai daerah. Adapun
perangkat teknologi yang sedang di analisis yaitu Handphone. Ada 3 tipe handphone
yang akan di analisis untuk melihat sejauh mana daya serap konsumen selama ini
terhadap 3 tipe handphone tersebut. Berikut ini adalah tabel properti dari handphone
tersebut. Adapun tipe kita sebut HP1, HP2, dan HP3. Adapun faktor-faktor dan kriteria
yang dijadikan sebagai acuan terlihat pada tabel di bawah ini yaitu:
Penyelesaian:
Dari hasil analisa dan sampel data yang di dapat oleh tim marketing menggunakan
kuesioner, berikut ini adalah penilaian konsumen terhadap HP1, HP2 dan HP3 dengan
range penilaian yaitu antara 1-100 yaitu:
1. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP1
2. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP2
3. Rangkuman Penilaian Responden terhadap HP tipe HP3
Maka berikut ini perhitung nilai Utility Ui (ai) = 100
(πΆπππ₯−πΆππ’π‘ π)
(πΆπππ₯−πΆπππ)
% yaitu sebagai
berikut:
1. Nilai Utility dari Tipe HP1
2. Nilai Utility dari Tipe HP2
3. Nilai Utility dari Tipe HP3
Kemudian menghitung nilai U(ai) =Ξ£ ππ ∗ ππ (ππ) ππ½
=1 . Berikut ini adalah tabelnya yaitu:
1. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP1
2. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP2
3. Nilai Keseluruhan Utility U(ai) dari Tipe HP3
Melihat dari hasil di di atas berikut ini perangkingannya. Adapun sesuai dengan
kasus di atas yang dijadikan sebagai prioritas adalah yang memiliki nilai terendah yaitu
sebagai berikut.
Berdasarkan tabel di atas maka merk HP1 = 9.5 menjadi prioritas untuk di
promosikan dan ditingkatkan produksinya.
Sumber : Modul Dicky Nofriansyah, S.Kom., M.Kom (STIMIK Triguna Dharma Medan) - Link
About Me

- SuryaMahendra
- Singaraja, Bali, Indonesia
- Gede Surya Mahendra 0815051021 Jurusan Pendidikan Teknik Informatika Fakultas Teknik dan Kejuruan Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja Bali
Labels
Modul
Campus
Assignment
Assignment - DSK
Modul - DSS
Assignment - Pendidikan
Campus - DSS
Campus - STD
Campus - TIP
Journal
Journal - Decision Support System
Modul - Basis Data
Modul - Data Mining
Modul Manajemen & Bisnis
Modul - Sistem Informasi
Campus - BBT
Campus - ADSI
Campus - AI
Assignment - Agama
Assignment - DSS
Assignment - Matematika
Assignment - Data Mining
Assignment - Uncategorized
Assignment - AI
Assignment - GIS
Assignment - Programming
Labels
- Assignment
- Assignment - Agama
- Assignment - AI
- Assignment - Data Mining
- Assignment - DSK
- Assignment - DSS
- Assignment - GIS
- Assignment - Matematika
- Assignment - Pendidikan
- Assignment - Programming
- Assignment - Uncategorized
- Campus
- Campus - ADSI
- Campus - AI
- Campus - BBT
- Campus - DSS
- Campus - STD
- Campus - TIP
- Journal
- Journal - Decision Support System
- Modul
- Modul - Basis Data
- Modul - Data Mining
- Modul - DSS
- Modul - Sistem Informasi
- Modul Manajemen & Bisnis
Popular Posts
-
Pengetahuan tentang Tuhan Yang Maha Esa (Widhi Tatwa) menerangkan bahwa Tuhan itu hanya satu dan tidak ada duanya (ekam eva adityam bra...
-
Keyakinan umat Hindu terhadap keberadaan Tuhan/Hyang Widhi yang Wyapi Wyapaka atau ada di mana-mana juga di dalam diri sendiri - merupak...
-
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan Download Modul Bab 04 Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating...
-
Modul Decision Support System / Sistem Pendukung Keputusan Download Modul Bab 11 Bab 11 - Metode Oreste Metode Oreste merupakan sal...
-
Sistem pendukung keputusan atau sering disebut DSS ( Decision Support System ) merupakan salah satu cabang keilmuan di bidang kecerda...
Follow on Facebook
6
Blog Archive
-
▼
2019
(180)
-
▼
Maret
(31)
- Modul - DSS - Bab 10 - Metode MAUT (Multi Attribut...
- Modul - DSS - Bab 09 - Metode Analitychal Hierarch...
- Modul - DSS - Bab 08 - Metode Profile Matching
- Modul - DSS - Bab 07 - Metode TOPSIS
- Modul - DSS - Bab 06 - Metode Weight Product (WP)
- Modul - DSS - Bab 05 - Metode Simple Additive Weig...
- Modul - DSS - Bab 04 - Metode SMART (Simple Multi ...
- Modul - DSS - Bab 03 - Metode MFEP (Multi Factor E...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa Dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Analisa dan Desain Sistem Informasi 2019 -...
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 05
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 04
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 03
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemuan 02
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019 - Pertemua...
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 04
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 03
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 02
- Modul - DSS - Bab 02 - Teknik Data Sampling dan Pe...
- Modul - DSS - Bab 01 - Pendahuluan DSS
- STIKI - Artificial Intelligence 2019 - Pertemuan 01
- Landasan Teori - Penelitian Tindakan Kelas
- Integrated Graphic Controller
- SATA
- CD-R
- CD-R
- STIKI - Bisnis Berbasis Teknologi 2019
- STIKI - Artificial Intelligence 2019
- STIKI - Analisis dan Desain Sistem Informasi 2019
-
▼
Maret
(31)